2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略智库（IMS）最新发布的《全球智能制造发展指数》，2025年全球智能工厂部署率同比增长18.7%，其中亚太地区增速高达23.4%，中国、越南、印度成为生产系统升级的核心引擎。与此同时，工业物联网（IIoT）连接设备总量突破62亿台，较2020年增长近三倍。在碳中和目标倒逼与供应链韧性需求双重驱动下，传统生产系统正加速向“感知-决策-执行”一体化的智能体演进。头部企业如宁德时代、海尔智家已实现98%以上关键工序数据实时上云，而中小制造企业则面临系统集成难、人才短缺、ROI周期长等现实挑战。在此背景下，如何把握生产系统演进的核心趋势，构建可持续、可扩展、可复制的数字化能力，成为决定企业未来五年竞争力的关键。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为核心竞争力
传统生产排程依赖人工经验与静态BOM表，难以应对订单波动、设备故障、物料延迟等动态扰动。据麦肯锡调研，2025年仍有超过60%的离散制造企业采用Excel或纸质工单进行调度，平均计划调整耗时达4.2小时，导致产线利用率不足65%。而AI驱动的自适应调度系统正迅速填补这一缺口。该系统通过融合历史生产数据、实时设备状态、供应链物流信息与市场需求预测，利用强化学习算法动态优化排产方案。以某汽车零部件厂商为例，在引入AI调度引擎后，订单交付周期缩短32%，设备综合效率（OEE）提升至81.6%，库存周转率提高27%。
- 动态资源匹配：系统可自动识别瓶颈工序，重新分配人力与设备资源，避免局部过载；
- 多目标优化能力：在交期、成本、能耗、质量等多重约束下寻找帕累托最优解；
- 边缘智能协同：调度指令可直接下发至车间边缘网关，实现毫秒级响应。
然而，AI调度系统的落地并非一蹴而就。其成功依赖于高质量的数据供给、清晰的业务规则建模以及跨系统集成能力。许多企业在尝试自研AI模型时，常因数据清洗成本高、算法调参复杂、业务人员参与度低而陷入“PoC陷阱”——即仅在小范围验证可行，却无法规模化推广。因此，选择具备行业Know-how沉淀的低代码平台成为更优路径。例如， 生产工单系统（工序） 内置了面向离散制造的智能排程模板，支持拖拽式配置工艺路线与资源约束条件，企业可在两周内完成从数据接入到试运行的全过程，显著降低技术门槛。
- 梳理现有生产流程中的调度痛点，明确优化优先级（如优先保障交期还是成本）；
- 建立统一的数据采集标准，确保MES、ERP、WMS等系统数据同源可信；
- 选择支持API开放架构的低代码平台，实现与现有系统的无缝对接；
- 分阶段推进试点，先在单一产线验证效果，再逐步扩展至全厂；
- 培训一线主管掌握系统操作逻辑，形成“人机协同”的新型工作模式。
📊 趋势二：数字孪生驱动的全流程可视化成为标配
数字孪生不再局限于产品设计阶段的仿真应用，正全面渗透至生产运营全生命周期。Gartner预测，到2026年底，全球40%以上的大型工业企业将部署至少一个生产级数字孪生系统，用于监控、诊断与预测性维护。与传统SCADA或看板系统不同，新一代数字孪生强调“虚实同步”与“因果推演”能力。例如，某家电龙头企业在其注塑车间构建了包含设备物理参数、环境温湿度、模具磨损曲线在内的高保真模型，当实际生产中出现尺寸偏差时，系统可反向追溯至具体模具的热膨胀系数变化，并提前72小时预警潜在故障。
| 维度 | 传统监控系统 | 数字孪生系统 |
|---|---|---|
| 数据粒度 | 分钟级汇总 | 毫秒级原始信号 |
| 分析方式 | 阈值报警 | 模式识别+根因分析 |
| 响应速度 | 事后处理 | 事前预测 |
| 扩展性 | 定制开发 | 模块化组装 |
数字孪生的价值不仅体现在故障预警，更在于其对工艺优化的支撑。通过对历史生产数据的深度挖掘，系统可识别出“隐性参数组合”——即那些未被写入SOP但实际影响良率的关键变量。例如，在锂电池极片涂布环节，某企业发现浆料搅拌时间与环境湿度的交互效应会显著影响涂层均匀性，这一规律仅通过数字孪生模型才得以揭示。值得注意的是，构建数字孪生并非必须依赖昂贵的3D建模软件或高性能计算集群。基于搭贝等低代码平台，企业可通过图形化界面快速搭建轻量级孪生视图，集成PLC数据、二维码扫码记录与质检报告，形成“业务级数字孪生”。推荐使用 生产进销存系统 作为基础架构，其预置的设备台账、工艺流程图与质量追溯模块可大幅缩短开发周期。
- 明确数字孪生的应用场景，优先选择高价值、高复杂度的产线进行试点；
- 制定统一的数据命名规范与接口协议，确保OT与IT系统数据互通；
- 采用分层建模策略，先构建业务逻辑层孪生，再逐步深化物理层仿真；
- 建立跨职能团队，涵盖工艺、设备、IT与数据分析人员；
- 设定可量化的KPI指标，如MTTR（平均修复时间）下降比例、一次合格率提升幅度等。
🔮 趋势三：柔性可重构生产系统支撑大规模个性化定制
消费者对个性化产品的需求持续攀升，推动制造业从“以产定销”向“以需定产”转型。波士顿咨询报告显示，2025年全球C2M（Customer-to-Manufacturer）市场规模已达4800亿美元，年复合增长率达29%。然而，传统刚性生产线难以经济高效地处理小批量、多品种订单。一条典型的汽车焊装线切换车型通常需要停机8小时以上，更换夹具与程序。而柔性可重构生产系统通过模块化设备、通用工装与软件定义控制，实现了“不停机换型”。德国弗劳恩霍夫研究所提出的“模块化生产单元”（MPU）架构已在多家机械加工企业落地，单个单元可自动识别来料特征并加载对应加工程序，换型时间压缩至15分钟以内。
该趋势的背后是生产系统底层逻辑的变革：从“固定流程+专用设备”转向“灵活流程+通用平台”。这种转变要求生产管理系统具备更强的动态配置能力。例如，当接收到一个定制化订单时，系统需自动完成以下动作：解析客户BOM→匹配可用原材料→生成专属工艺路线→分配最优生产设备→创建电子作业指导书→更新质量检验标准。整个过程应在分钟级内完成，且零人工干预。这对传统ERP/MES系统的灵活性提出了严峻挑战。许多企业开始转向基于低代码平台构建的“敏捷生产中枢”，其优势在于：
- 可视化流程编排：通过拖拽节点即可定义复杂的生产逻辑，无需编写代码；
- 多租户隔离机制：支持不同客户订单使用独立的数据空间与审批流；
- 版本化管理：每次工艺变更均可追溯，满足ISO9001等认证要求。
以某定制家具企业为例，其通过部署 生产进销存（离散制造） 解决方案，实现了从客户下单到板材开料的全自动流转。销售人员在移动端录入客户需求后，系统即时生成三维拆单图，并推送至智能排产引擎。车间工人通过平板查看动态作业清单，每道工序完成后扫码确认，系统自动触发下一环节。2025年第四季度数据显示，该企业人均产值提升41%，订单错误率降至0.3%以下。这种“端到端直连”的模式正在成为行业新标杆。
- 评估现有产线的柔性化水平，识别制约快速换型的关键瓶颈；
- 推动设备标准化与通信协议统一，优先选用支持OPC UA的智能装备；
- 建设中央工艺知识库，积累典型订单的加工参数与质量档案；
- 引入低代码平台作为业务中台，打通CRM、PLM与MES系统断点；
- 建立客户分级服务机制，对高价值客户提供专属产能通道。
搭贝低代码平台：加速趋势落地的关键使能器
面对上述三大趋势，企业往往陷入“想转不敢转”的困境：一方面深知数字化转型的紧迫性，另一方面又担忧项目周期长、投入大、失败风险高。搭贝低代码平台正是为解决这一矛盾而生。它不是简单的表单工具，而是集成了行业最佳实践的“生产系统加速器”。其核心价值体现在三个层面：
首先是敏捷交付能力。传统MES项目平均实施周期为6-12个月，而基于搭贝的解决方案可在4-8周内上线运行。这得益于其丰富的预制组件库，包括设备点检表、生产日报、不良品登记、工时统计等高频场景模板，企业只需根据自身需求进行微调即可投入使用。某食品包装企业在春节前紧急接到大批量订单，通过复用搭贝的“临时用工管理”模板，在3天内部署完成临时产线的人员考勤与计件工资系统，保障了订单如期交付。
其次是持续迭代优势。生产现场需求变化频繁，今天需要追踪刀具寿命，明天可能要监控能源消耗。传统系统每次变更都需开发商介入，而搭贝允许业务人员自行调整字段、流程与报表。一位车间主任曾反馈：“以前提个改需求要走两周审批，现在我自己花半小时就能搞定。”这种“用户即开发者”的模式极大提升了组织响应速度。
最后是生态整合潜力。搭贝提供标准RESTful API与Webhook机制，可轻松对接主流ERP（如SAP、用友）、SCM系统及工业机器人控制器。同时，其应用市场已汇聚上百个经过验证的生产管理应用，企业可按需订阅，避免重复造轮子。对于预算有限的中小企业，还可选择SaaS模式按月付费，显著降低初始投入。
未来展望：生产系统向自治化演进
展望2026年下半年及未来三年，生产系统将进一步向“自治化”方向发展。我们预计将看到更多融合AI Agent技术的自主决策单元出现——它们不仅能执行预设规则，还能通过在线学习不断优化行为策略。例如，一个“智能仓储Agent”可自主协调AGV调度、库存补货与盘点任务，在突发缺料情况下主动联系采购员并提出替代方案建议。此外，随着量子计算在组合优化领域的突破，复杂排程问题的求解效率有望提升百倍，使得“全局实时优化”成为可能。
与此同时，监管合规压力也将推动生产系统增加透明度与可解释性功能。欧盟即将实施的《人工智能法案》要求高风险AI系统必须提供决策日志与影响评估报告。这意味着未来的生产调度AI不仅要“做得好”，还要“说得清”。企业需提前布局可解释AI（XAI）技术，确保算法决策过程符合审计要求。
在人才结构方面，纯粹的“系统管理员”岗位将逐渐减少，取而代之的是“流程优化师”、“数据教练”等新型角色。他们既懂生产工艺，又能驾驭数据分析工具，成为连接技术与业务的桥梁。企业应尽早启动内部人才培养计划，鼓励一线员工参与数字化项目，形成“全员共创”的创新文化。
