2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际数据公司（IDC）最新报告，2025年全球智能制造投资总额已突破1.3万亿美元，其中超过68%的资金流向以智能排产、实时监控和柔性制造为核心的生产系统升级项目。中国作为全球最大制造基地，正加速推进“新质生产力”战略落地，工信部数据显示，截至2025年底，全国已有超4.7万家规上工业企业完成生产系统的数字化改造，较2020年增长近三倍。这一轮变革不再局限于设备联网或数据采集，而是深入到生产流程的决策逻辑与组织协同中。尤其在新能源汽车、高端装备、生物医药等高复杂度行业，传统ERP+MES的架构已难以应对多品种小批量、订单频繁变更的现实挑战。企业亟需构建更敏捷、自适应的新型生产系统体系。
🚀 趋势一：AI驱动的智能调度与动态优化成为核心能力
过去五年，APS（高级计划排程）系统逐步从大型集团向中小企业渗透，但其应用效果长期受限于静态规则和人工干预。随着生成式AI与强化学习算法在工业场景中的成熟，新一代AI调度引擎开始实现真正的动态响应。例如，宁德时代在福建生产基地部署了基于深度强化学习的排产模型，可根据订单优先级、设备状态、物料齐套率、能源成本等20余项变量，每15分钟自动重算一次最优排程方案，使产线利用率提升19.3%，换型时间缩短32%。该系统还能预测未来72小时内的瓶颈工序，并提前触发预警与资源调配指令。
- 核心突破在于将调度从“执行命令”转变为“自主决策”，通过历史数据训练出符合企业特性的排程策略网络，显著降低对专家经验的依赖。
- 西门子联合MIT开发的ProdOptimizer平台已在德国多家汽车零部件厂验证，其AI模型可在突发停机事件发生后3分钟内生成恢复方案，平均减少损失工时达41%。
- 国内如树根互联、用友精智等平台也推出类似功能模块，但中小制造企业在算力投入与数据治理方面仍面临门槛。
针对这一趋势，企业应分阶段推进落地。首先需建立统一的数据底座，打通ERP、MES、SCM之间的信息孤岛；其次选择典型产线开展试点，验证AI调度的实际效益；最后结合业务流程重组，赋予系统更高层级的决策权限。值得注意的是，AI并非万能，其输出结果仍需设置人工审核节点，特别是在涉及客户交期重大调整时。
- 梳理现有排程规则与关键约束条件，形成可量化的评估指标体系；
- 引入支持低代码集成的AI调度平台，降低开发与维护成本——例如 生产工单系统（工序） 可通过可视化流程配置快速对接外部算法服务；
- 建立“人机协同”机制，在系统推荐基础上保留人工干预通道，逐步积累信任；
- 定期回溯调度绩效，持续优化模型参数与奖励函数设计；
- 推动组织变革，将生产计划部门转型为“调度策略管理中心”，而非单纯的操作执行者。
📊 趋势二：边缘计算+物联网实现毫秒级过程控制
随着5G专网和工业PON的大规模部署，工厂现场的数据采集频率已从秒级进入毫秒级。博世苏州工厂在2025年上线的“数字孪生质检系统”中，每条装配线配备超过300个高精度传感器，实时采集扭矩、温度、振动等信号，采样率达1kHz。这些数据不再全部上传至云端处理，而是在本地边缘服务器完成特征提取与异常检测，仅将关键事件与摘要信息上传中心系统。这种架构不仅降低了网络带宽压力，更重要的是实现了真正意义上的实时闭环控制——当检测到某螺栓拧紧曲线偏离标准模板时，系统可在0.8秒内自动暂停后续工序并通知维修人员，避免批量性质量事故。
- 边缘智能正成为高可靠性生产系统的标配，尤其适用于航空航天、医疗器械等对过程一致性要求极高的领域。
- 据ABI Research统计，2025年全球部署于工厂端的边缘计算节点数量同比增长57%，其中近四成具备AI推理能力。
- 华为联合上汽通用五菱打造的“云边协同冲压监控系统”，通过在车间部署轻量化AI模型，成功将模具磨损识别准确率提升至98.6%，年节约维修成本超千万元。
然而，边缘系统的建设并非简单堆砌硬件。许多企业忽视了边缘与中心系统的职责划分，导致重复建设或功能断层。理想的架构应遵循“边缘感知—边缘决策—中心优化”的分层逻辑：边缘负责即时响应，中心负责长期学习与全局调优。此外，边缘设备的运维管理也是痛点，缺乏标准化工具链使得故障排查效率低下。
- 明确边缘计算的应用场景边界，聚焦于延迟敏感型任务（如安全连锁、质量判定）；
- 选用支持容器化部署的边缘操作系统（如KubeEdge），提升应用移植性与更新效率；
- 构建统一的边缘设备管理平台，实现远程监控、固件升级与日志收集；
- 采用 生产进销存（离散制造） 类低代码平台，快速搭建边缘数据接入与可视化看板，缩短项目周期；
- 制定边缘AI模型的版本控制与灰度发布策略，确保稳定性与可追溯性。
🔧 案例延伸：某家电企业如何实现边缘质检落地
广东某知名空调制造商曾长期受困于蒸发器焊接缺陷漏检问题。传统人工抽检方式覆盖率不足15%，且存在主观误差。2024年该公司启动智能化改造，采用“摄像头+边缘AI盒子”方案，在每台焊接机器人旁加装视觉系统，视频流在本地完成分析，仅上传异常片段至MES系统。初期因光照变化导致误报率高达23%，后通过引入自适应图像增强算法与在线学习机制，三个月内将误报率压降至4.7%以下。该项目总投资约280万元，但因减少客户投诉赔偿及返工成本，ROI达到1.8年。值得关注的是，他们并未一次性覆盖所有产线，而是选取三条代表性产线先行试点，验证有效性后再推广，有效控制了风险。
🔮 趋势三：模块化可重构生产系统支持大规模个性化制造
消费者对个性化产品的需求正在倒逼生产系统变革。宝马沈阳工厂目前已实现同一底盘平台上同时生产燃油车、混动车与纯电动车，共线车型多达12种，配置组合超过百万级。支撑这一能力的背后是一套高度模块化的生产系统架构：从物流AGV路径规划，到机器人焊接程序调用，再到终检标准匹配，全部基于订单BOM动态加载相应模块。这种“软件定义生产”的理念正在被越来越多企业采纳。根据麦肯锡调研，2025年全球已有31%的离散制造企业实现了至少一个车间级别的可重构产线部署，较2020年的9%大幅提升。
- 模块化不仅是物理设备的即插即用，更是软件逻辑的灵活编排，要求打破传统的刚性系统耦合关系。
- 施耐德电气武汉工厂通过采用IEC 61499标准构建分布式控制系统，使新产线部署时间由原来的6周缩短至11天。
- 国内部分领先企业开始尝试“微服务化”的MES架构，将报工、质检、防错等功能拆分为独立服务单元，按需组合调用。
实现可重构生产系统的最大障碍并非技术，而是既有IT资产的惯性。许多企业仍在使用十多年前定制开发的MES系统，代码臃肿、文档缺失，难以适应快速变化。强行改造风险高，完全替换成本大。因此，“渐进式解耦”成为主流策略：通过API网关将旧系统的核心功能封装为服务接口，逐步用现代化模块替代。
- 开展现有系统资产评估，识别可复用的服务组件与必须重构的“黑盒”模块；
- 建立统一的服务注册与发现机制，确保各模块间高效通信；
- 采用低代码平台加速新模块开发，例如利用 生产进销存系统 快速搭建仓储与工单联动模块，无需从零编码；
- 推行标准化数据模型（如OPC UA Information Model），保障不同厂商设备与系统的语义互通；
- 设立“柔性制造创新实验室”，鼓励一线工程师参与模块设计与测试，提升实用性。
⚙️ 技术融合视角：数字主线（Digital Thread）贯通全生命周期
上述三大趋势的背后，是“数字主线”理念的深化实践。所谓数字主线，是指贯穿产品设计、工艺规划、生产执行、售后服务的端到端数据流。波音公司在777X机型研发中全面应用数字主线，使工程变更传递时间由平均14天压缩至8小时。在生产系统层面，这意味着每一个加工动作都能追溯至原始设计意图，每一次质量偏差都能反馈至工艺优化闭环。实现这一点需要跨部门协作与系统集成能力，绝非单一IT项目所能达成。
🌐 组织适配：生产系统进化呼唤新型人才结构
技术变革必然带来组织重构。传统“IT负责系统、生产负责运行”的分工模式已难以为继。领先的制造企业正组建“智能制造联合团队”，成员包括工艺工程师、数据科学家、自动化专家与一线班组长。他们在同一个物理空间办公，共同定义需求、验证方案、迭代优化。三一重工推行的“灯塔突击队”机制，让每个数字化项目都配备一名懂生产的PM与一名懂系统的BA，双线协同推进，使项目成功率提升至82%。这种跨界融合的人才生态，将成为未来企业竞争力的关键维度。
🛠️ 推荐工具：搭贝低代码平台助力趋势落地
面对复杂的生产系统升级需求，企业需要既能快速响应业务变化，又具备足够扩展性的技术平台。搭贝低代码平台凭借其强大的表单引擎、流程设计器与开放API体系，已成为众多制造企业数字化转型的首选工具之一。其优势体现在：
- 支持拖拽式构建生产报表、移动端巡检、设备台账等应用，开发效率提升5-8倍；
- 内置丰富的制造业模板库，如 生产工单系统（工序） 可直接部署用于车间作业指导；
- 提供标准化接口与主流PLC、SCADA、ERP系统对接，消除数据孤岛；
- 支持私有化部署与混合云架构，满足大型集团的安全合规要求。
特别推荐关注其 生产进销存（离散制造） 解决方案，该模板专为多品种小批量场景设计，涵盖物料需求计算、工序进度跟踪、委外加工管理等核心功能，适合机械加工、电子组装等行业快速启用。用户反馈显示，平均3周即可完成基础部署并上线运行。对于希望探索AI调度的企业，还可结合搭贝开放API接入第三方算法服务，构建“低代码+AI”的混合架构。
📌 实施建议：从小切口入手，构建可持续演进的能力
生产系统的升级不是一蹴而就的工程，而是一个持续进化的过程。建议企业采取“三个一”策略：选定一条产线、解决一个问题、验证一项技术。通过小范围试点积累经验与信心，再逐步扩大影响范围。同时注重知识沉淀，将每次实践转化为可复用的模块或方法论。最终目标不是拥有最先进的系统，而是建立起能够随需而变的组织级数字韧性。
