2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略中心（IMS）最新发布的《全球智能工厂发展指数》，2025年全球超过67%的中大型制造企业已完成生产系统的数字化升级，其中亚太地区增速最快，同比增长达23.4%。以工业互联网、AI驱动调度和柔性制造为代表的新型生产系统架构正在重构传统制造逻辑。例如，三一重工通过部署自研生产调度平台，实现设备利用率提升18.7%，订单交付周期缩短至平均9.3天；而富士康郑州园区引入数字孪生质检系统后，产品不良率下降至0.12%以下。这些案例背后，是生产系统从“流程自动化”向“决策智能化”的深刻转型。当前，企业面临的不再是是否要上系统的问题，而是如何构建具备持续进化能力的下一代生产系统。
🚀 趋势一：AI驱动的动态排程与实时优化成为核心竞争力
传统生产排程依赖人工经验或静态规则引擎，在面对多订单、小批量、高定制化的市场环境下已显乏力。据德勤2025年制造业调研报告，仍有41%的企业使用Excel进行主生产计划（MPS）编制，导致平均计划调整频率高达每周3.2次，资源冲突率超过35%。而AI驱动的智能排程系统正快速填补这一缺口。通过融合机器学习算法与运筹优化模型，新一代生产系统可基于订单优先级、设备状态、物料齐套性、人员技能等十余项变量，实现毫秒级重排能力。
- 核心趋势点：AI排程从“预测型”转向“响应型”，支持突发插单、设备宕机、供应链中断等场景下的自动再平衡
- 某汽车零部件厂商接入AI调度模块后，换线时间减少27%，产能波动控制在±5%以内
- 西门子在成都的数字工厂利用强化学习算法优化SMT贴片机任务分配，日均产出提升14.6%
该趋势对生产系统的数据集成能力提出更高要求。系统需打通ERP、MES、WMS、SCM等多个子系统，形成统一的数据底座。同时，边缘计算节点的部署使得局部决策可在车间端完成，避免云端延迟影响实时性。对于中小企业而言，完全自研AI调度引擎成本过高，采用成熟低代码平台搭载预制AI组件成为务实选择。
- 第一步：梳理现有排程逻辑与瓶颈点，识别高频人工干预环节（如紧急插单处理）
- 第二步：选择支持规则引擎+AI混合模式的生产工单系统，确保平滑过渡 推荐生产工单系统（工序）
- 第三步：导入历史订单与生产数据，训练初步排程模型，并设置人工复核机制
- 第四步：在试点产线运行三个月后评估KPI变化，逐步推广至全厂
- 第五步：结合IoT传感器数据，实现设备健康度联动排程，预防性规避停机风险
值得注意的是，AI排程的成功不仅取决于算法精度，更依赖于高质量的数据输入。某家电企业在初期实施时因BOM版本未同步，导致AI误判物料可用性，造成两天停产。因此，建立数据治理标准应作为前置条件。搭贝低代码平台提供的可视化数据映射工具，可帮助非技术人员快速完成多源系统字段对齐，降低集成门槛。
📊 趋势二：生产系统与供应链深度协同形成“端到端可视链”
过去，生产计划与采购、物流之间存在明显信息断层。PMC部门常因原材料延迟到货而被迫调整排程，但又无法及时反馈给供应商。麦肯锡研究显示，此类“计划-执行”偏差导致中国制造企业年均损失约7.3%的潜在营收。如今，领先企业正通过构建跨组织协同平台，将生产系统延伸至上下游生态。这种“向外延伸”的架构变革，使生产不再是一个孤立环节，而是整个价值流中的指挥中枢。
- 核心趋势点：生产系统成为供应链协同的“数字枢纽”，实现需求、库存、产能的实时共享
- 宁德时代通过其“灯塔工厂”平台，向137家核心供应商开放生产节拍数据，实现JIT精准配送
- 海尔智家COSMOPlat平台连接超过400家外部加工厂，统一调度社会化产能
这一趋势催生了新的系统功能需求。现代生产系统需具备多租户协作能力、外部门户接口、安全数据沙箱等特性。更重要的是，系统必须支持多种协同模式：既要有面向长期合作供应商的VMI（供应商管理库存）模块，也要有应对临时外包需求的产能撮合机制。某医疗器械制造商曾因疫情导致海外注塑件断供，其生产系统自动触发替代方案，匹配国内三家合格代工厂并比价下单，最终仅延迟5天交付。
| 协同维度 | 传统模式 | 新型生产系统能力 |
|---|---|---|
| 物料齐套预警 | 提前3天人工查询采购进度 | 实时对接SRM系统，提前7天AI预测缺料风险 |
| 产能共享 | 电话沟通+Excel报价 | 平台内发布需求，系统自动匹配并生成合同草案 |
| 质量追溯 | 纸质检验报告归档 | 区块链存证，一键穿透至原材料批次 |
落地此类系统，企业需重新定义IT边界。建议采取“平台+插件”架构，保留原有ERP核心功能，通过低代码平台快速搭建协同应用。例如，利用搭贝平台的API网关能力，可轻松对接用友、金蝶等主流财务系统，同时为供应商提供免登录访问入口。某包装材料企业通过 生产进销存系统 实现客户订单直通生产，原材料采购自动触发，整体运营效率提升31%。
🔮 趋势三：模块化、可组装的生产系统架构取代单一巨系统
长期以来，企业倾向于采购“一体化”MES解决方案，期望一个系统解决所有问题。然而实践表明，这类系统往往灵活性差、迭代慢、成本高。Gartner指出，2025年已有58%的制造企业放弃传统套装软件，转而采用“组合式企业”（Composable Enterprise）架构。在这种范式下，生产系统不再是一个封闭的整体，而是由多个松耦合的功能模块组成，可根据业务需求快速拼装。
- 核心趋势点：生产系统演变为“应用商店”模式，支持按需订阅、即插即用的功能扩展
- 博世苏州工厂在两年内上线17个独立微应用，涵盖安灯报警、能耗监控、模具寿命预警等功能
- 某食品企业根据季节性产能波动，动态启用/停用夜班调度模块，节省年度IT支出22万元
这种架构转变带来了根本性的优势。首先，它降低了试错成本——企业可以先上线最小可行模块验证效果；其次，提升了响应速度——新需求无需等待厂商排期开发；最后，增强了系统生命力——即使某个模块淘汰，也不影响整体运行。更为关键的是，它打破了厂商锁定（Vendor Lock-in）困局，让企业真正掌握系统主导权。
实现这一转型的关键在于底层平台的选择。理想的架构应具备：可视化流程编排器、标准数据模型、开放API体系、统一身份认证四大要素。搭贝零代码平台正是为此类需求设计，其应用市场已沉淀超200个经过验证的生产管理模板。例如， 生产进销存（离散制造） 模板专为多品种小批量场景优化，包含工序流转、委外加工、条码追踪等完整功能，企业仅需配置即可投入使用，平均上线周期缩短至7个工作日。
不同规模企业的实施路径差异
尽管三大趋势具有普适性，但不同规模企业在落地策略上应有所区分。大型集团通常已有一定系统基础，重点在于“重构”而非“新建”。建议采用“双轨制”推进：一方面维持现有系统稳定运行，另一方面搭建独立的创新沙箱环境，用于测试AI排程、数字孪生等前沿功能。待验证成熟后，通过ESB企业服务总线逐步整合。某央企装备制造集团即采用此策略，三年内平稳完成了从SAP ECC向S/4HANA的迁移，同时新增了供应链协同平台。
中型企业则更适合“跃迁式”升级。由于历史包袱较轻，可直接选用现代化低代码平台作为新一代生产系统核心。重点投入在数据治理与流程标准化建设，避免陷入“新瓶装旧酒”的误区。浙江一家年产值8亿元的汽配企业，通过搭贝平台在两个月内完成了从手工台账到全流程数字化的跨越，2025年成功获评省级“未来工厂”培育名单。
小微企业则应聚焦“刚需痛点”，选择开箱即用的SaaS化解决方案。不必追求大而全，关键是解决订单跟踪难、成本核算不准、交期承诺盲目等具体问题。许多初创制造团队甚至可以用手机APP完成报工、领料、质检等操作，极大降低了数字化门槛。值得关注的是，随着国产低代码平台成熟，中小制造企业首次拥有了与巨头同等级的技术获取能力。
人才结构与组织适配的新挑战
技术变革必然带来组织变革。当生产系统越来越智能，一线管理人员的角色也在发生转变。过去依赖“老师傅经验”的调度方式正在被数据驱动的决策取代。这要求企业重新定义岗位职责，并建立相应的培训体系。某国企老厂在引入AI排程系统初期遭遇强烈抵触，根源在于操作员担心被机器取代。后来通过设立“人机协同绩效奖”，鼓励员工提出算法优化建议，反而激发了改进热情。
与此同时，IT与OT的融合催生了新型复合人才需求。理想的生产系统负责人不仅要懂工艺流程，还需具备一定的数据分析能力和平台运维知识。一些领先企业开始设立“数字工艺工程师”岗位，专门负责将现场经验转化为系统规则。此外，低代码平台的普及使得“公民开发者”（Citizen Developer）成为可能——车间主管自己就能搭建简单的报表或审批流，大大提升了响应效率。
安全与合规的隐形门槛
随着生产系统联网程度加深，网络安全风险显著上升。2025年工信部通报的工业控制系统安全事件中，超过60%源于第三方接入漏洞。特别是当系统开放给供应商或客户时，必须建立严格的身份鉴权与权限隔离机制。建议采用零信任架构（Zero Trust），实行最小权限原则，并定期开展渗透测试。
此外，数据合规也成为不可忽视的问题。欧盟《人工智能法案》已于2025年全面实施，对高风险AI应用（包括生产调度）提出了透明度要求。企业需确保算法决策过程可解释，避免“黑箱操作”。在国内，随着《工业数据分类分级指南》落地，生产系统的数据资产管理也需纳入合规框架。搭贝平台内置的审计日志与权限矩阵功能，可帮助企业满足等保2.0三级要求，降低合规成本。
