2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据麦肯锡最新发布的《全球智能制造发展指数》，超过67%的中大型制造企业已在过去18个月内启动生产系统的智能化重构项目，其中亚太地区增速尤为显著，年复合增长率达23.4%。以特斯拉上海超级工厂、宁德时代宜宾基地为代表的标杆案例显示，新一代生产系统已不再局限于流程自动化，而是向数据驱动、柔性协同与自主决策演进。工信部近期公布的“智改数转”三年行动计划也明确提出，到2027年全国规上工业企业关键工序数控化率需突破75%，为生产系统升级按下加速键。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排产与动态调度成为核心能力
传统生产排程依赖人工经验，面对多订单、小批量、高定制化的市场趋势，响应滞后、资源错配问题日益突出。据中国机械工业联合会调研，2025年仍有近45%的企业因排产不合理导致设备闲置率超过30%。而基于机器学习的智能排产系统正迅速填补这一空白。例如，三一重工通过引入AI算法模型，将订单交付周期缩短28%，产能利用率提升至91.6%。
- 实时数据融合：整合MES、ERP、SCM等多源数据，构建统一的生产数字孪生体；
- 预测性调度：利用LSTM神经网络预测设备故障、物料延迟风险，提前调整工单顺序；
- 弹性资源匹配：在模具切换、人员轮班、能源波动等约束下实现最优资源配置。
某家电龙头企业在部署智能排产模块后，月度计划达成率从76%跃升至94.3%，紧急插单处理时间由平均8小时压缩至1.5小时内。其技术负责人指出：“AI不是替代人做决策，而是为人提供更高质量的决策支持。”当前主流方案多采用云边协同架构，在保障数据安全的同时实现毫秒级响应。
- 优先选择具备行业知识图谱的AI平台，避免“黑箱”模型带来的可解释性难题；
- 建立标准化的数据采集机制，确保设备状态、工艺参数、质量反馈等关键字段完整可用；
- 分阶段推进试点，建议从单一车间或产品线切入，验证ROI后再规模化复制；
- 结合搭贝低代码平台提供的 生产工单系统（工序） 模板，快速搭建可视化排程看板，降低实施门槛；
- 加强生产与计划部门的协同培训，推动组织流程适配新技术逻辑。
📊 趋势二：全链路透明化追溯体系成为质量管控新标准
随着新能源汽车、医疗器械等高合规要求行业的扩张，产品追溯需求已从“被动应对审计”转向“主动预防风险”。欧盟MDR法规和中国《药品管理法》均明确要求实现从原材料到终端用户的全程可追溯。在此背景下，生产系统必须打破信息孤岛，构建覆盖采购、加工、检测、仓储、物流的闭环数据链条。
| 追溯层级 | 传统方式 | 新型生产系统方案 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 批次追踪 | 纸质记录+Excel查询 | 条码/RFID自动采集+数据库索引 | 查询速度提升90% |
| 单品溯源 | 基本无法实现 | 一物一码+区块链存证 | 召回定位精度达100% |
| 工艺回溯 | 依赖操作员回忆 | IoT传感器记录温度/压力/转速曲线 | 质量问题归因时间缩短70% |
某动力电池制造商通过部署全链路追溯系统，在一次海外客户投诉中仅用27分钟即锁定异常电芯的全部生产参数，避免了整批退货损失逾千万元。该系统不仅记录静态属性（如批次号、供应商），更捕捉动态过程数据（如焊接电流波动、涂布厚度偏差），形成完整的“数字出生证明”。
- 端到端标识贯通：采用GS1标准编码体系，实现跨系统唯一标识识别；
- 边缘计算前置：在产线本地完成高频数据清洗与聚合，减少云端传输压力；
- 双向追溯能力：既可向上追查原料来源，也能向下追踪成品流向。
- 制定企业级数据主文档（MDM），统一物料、设备、工位的命名规范；
- 投资轻量级IoT网关，低成本接入老旧设备的关键工艺点；
- 优先上线高价值产品的追溯模块，积累经验后横向扩展；
- 推荐使用 生产进销存系统 集成模块，打通从采购入库到生产消耗的数据流；
- 定期开展模拟召回演练，检验系统真实可用性。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
面对市场需求快速变化，传统定制开发模式已难以满足生产系统持续优化的需求。Gartner数据显示，2025年全球65%的新建工业应用将采用低代码或无代码技术构建，较2020年增长近五倍。低代码平台通过可视化拖拽、预置组件库、逻辑编排引擎，使业务人员也能参与系统建设，大幅缩短交付周期。
某汽车零部件企业在疫情后面临订单结构剧变，原ERP系统无法适应新工艺路线管理需求。若采用传统开发需等待6个月以上，最终其IT团队联合生产主管借助低代码平台，在三周内完成了新工单流转逻辑的配置上线，支撑了新产品线的紧急投产。这种“业务主导+IT护航”的新模式正在被越来越多企业采纳。
- 快速原型验证：可在一周内搭建MVP版本进行用户测试，降低试错成本；
- 跨系统集成能力：通过API网关连接现有ERP、WMS、PLC控制系统；
- 权限颗粒化控制：支持按角色、部门、工序设置数据可见范围与操作权限。
值得注意的是，低代码并非万能药。复杂算法、高并发场景仍需专业开发介入。但其最大价值在于释放了基层创新活力——一线主管可以基于实际痛点设计表单和流程，而非被动接受标准化软件的功能限制。
- 设立“数字化创新基金”，鼓励车间班组提交低代码应用提案；
- 建立组件复用机制，将通用功能（如扫码登录、电子签名）沉淀为共享资产；
- 强化数据治理意识，避免因随意建表导致的数据混乱；
- 优先选用支持私有化部署的平台，满足制造业对数据安全的严苛要求；
- 立即体验 生产进销存（离散制造） 免费试用版本，评估其在BOM管理、工序跟踪方面的适用性。
趋势交叉影响下的系统演进路径
三大趋势并非孤立存在，而是相互促进、叠加放大的关系。AI排产需要高质量的追溯数据作为训练样本，而低代码平台则为这两类系统的快速集成提供了技术底座。未来三年，领先企业将逐步构建“感知—分析—执行—反馈”的闭环智能体系。
例如，当追溯系统检测到某批次产品不良率异常升高时，可自动触发AI模型重训，并通过低代码工作流推送优化后的工艺参数至相关工位终端。这种“自进化”能力将成为智能制造的核心竞争力。
区域差异与实施策略建议
尽管整体趋势明朗，但不同地区、规模企业的落地节奏存在明显差异。长三角地区企业更关注供应链协同，倾向于先打通上下游数据；珠三角则聚焦自动化改造，优先投入设备联网。中小企业受限于预算和人才，更适合采用SaaS化低代码方案快速起步。
行业协会调研发现，成功转型的企业普遍具备三个共性：高层亲自挂帅数字化项目、设立跨职能推进小组、设定清晰的阶段性目标。相比之下，单纯追求“上系统”的项目失败率高达61%。
