2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际数据公司（IDC）最新报告显示，2025年全球智能工厂投资总额突破4100亿美元，同比增长18.7%，其中生产系统数字化改造占比超过62%。中国工信部数据显示，截至2025年底，全国已有超1.2万家规模以上制造企业完成MES（制造执行系统）升级，平均设备联网率达78%，较三年前提升近3倍。与此同时，AI驱动的预测性维护、边缘计算实时调度、低代码敏捷开发等新技术正加速渗透生产一线。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业已实现从订单到交付的全链路数字孪生，生产异常响应时间缩短至分钟级。这一系列动态标志着生产系统正从“自动化补课”迈向“智能化重构”的深水区。
🚀 趋势一：AI原生嵌入生产控制系统，实现自适应决策
传统生产系统多依赖规则引擎与人工经验进行调度，面对复杂多变的订单结构与供应链波动时反应滞后。而当前最显著的趋势是将人工智能从“附加模块”升级为“系统内核”，构建AI原生的生产控制架构。例如，在汽车零部件制造场景中，通过在工单排程系统中集成深度强化学习模型，系统可基于历史数据、设备状态、物料齐套率、人员技能等10余项参数，动态优化每日作业序列，使产线综合效率（OEE）提升12%-15%。
某华东注塑企业引入AI驱动的工艺参数自调优系统后，换模后的首件合格率由68%提升至93%，日均废品损失减少4.2万元。其核心机制在于系统能自动识别温控曲线、保压时间、合模力之间的非线性关系，并在每次生产结束后迭代优化模型。这种能力已超越传统SPC（统计过程控制），进入真正的闭环智能控制阶段。
支撑该趋势落地的关键技术包括：时序预测模型用于产能预判、图神经网络解析工序依赖关系、联邦学习实现跨厂区知识共享而不泄露数据。值得注意的是，AI模型需与底层PLC、SCADA系统深度耦合，而非孤立运行。这就要求新一代生产系统具备开放API接口和标准化数据总线，如OPC UA over TSN（时间敏感网络）已成为高端装备标配。
在此背景下，低代码平台成为AI能力下沉的重要载体。以搭贝低代码平台为例，其可视化流程设计器支持拖拽式集成Python脚本节点，允许工程师将训练好的AI模型封装为可复用组件，快速部署至生产工单系统中。用户可通过[生产工单系统（工序）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/db7539090ffc44d2a40c6fdfab0ffa2f?isModel=1)模板快速搭建包含AI决策逻辑的工单流转流程，无需编写底层通信代码。某家电企业利用该方式在两周内完成了冲压车间的智能派工改造，项目上线周期比传统开发缩短70%。
- 建立AI就绪的数据基础设施，确保设备数据采集频率不低于1秒/次，且具备完整上下文标签；
- 优先在高价值、高波动环节试点AI应用，如SMT贴片机参数优化、注塑成型缺陷预测；
- 采用模块化架构设计，将AI模型作为独立服务接入现有MES系统，避免整体替换风险；
- 组建“IT+OT+算法”融合团队，保障模型持续迭代与现场适配；
- 通过低代码平台封装AI能力，降低应用门槛，推动车间级自主改善。
📊 趋势二：数字孪生驱动全链路协同，打破信息孤岛
长期以来，生产系统与采购、仓储、销售等环节存在严重割裂，导致计划频繁变更、库存积压与交付延迟并存。2026年，随着数字孪生技术成熟，越来越多企业开始构建贯穿“订单-计划-生产-物流”的全链路虚拟映射系统。不同于早期仅用于三维可视化的数字孪生，新一代系统强调“可执行性”与“实时同步”，能够模拟不同排产方案对现金流、交付周期、碳排放的影响。
某新能源电池制造商部署了覆盖5大基地的统一数字孪生平台，实现了从客户PO接收到极片涂布、卷绕、装配、化成的全流程仿真推演。当海外大客户临时追加20%订单时，系统可在30分钟内输出最优应对策略：部分工序启用夜班产能、调整铜箔原材料采购节奏、协调第三方物流提前进场。最终整单交付周期仅延长2天，远低于行业平均7天水平，客户满意度提升至98.6分。
该趋势的核心价值在于将“被动响应”转为“主动规划”。根据麦肯锡调研，实施全链路数字孪生的企业，其订单交付准时率平均提高24个百分点，原材料周转天数减少18天，计划外停机下降31%。这些改进直接转化为财务收益——以年营收50亿元的企业为例，每年可释放约1.2亿元营运资金。
实现这一目标需攻克三大难点：一是数据整合，需打通ERP、SRM、WMS、QMS等多个系统；二是模型精度，物理世界的变化必须在虚拟系统中毫秒级反映；三是权限治理，不同部门需在统一平台上拥有差异化视图与操作权限。某装备制造集团曾因未设置合理的数据权限，导致采购部门误删生产BOM，造成百万损失。
针对上述挑战，搭贝平台提供了开箱即用的集成解决方案。其内置的[生产进销存（离散制造）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/9a5c268c39964a98b71b3d3c357aa49d?isModel=1)应用模板，预集成了订单管理、物料需求计算、工序进度跟踪、成本归集等功能模块，并支持通过Webhook与主流ERP系统对接。用户可基于此快速搭建轻量级数字孪生底座，逐步扩展至全厂范围。更重要的是，该平台采用“模型驱动”设计理念，业务逻辑与数据结构分离，使得后续增加碳足迹追踪、供应商协同等新功能时，无需重构数据库。
- 实时数据同步：部署边缘网关实现设备层数据直采，避免经由HMI二次转发造成的延迟；
- 分层建模策略：车间级聚焦设备状态映射，工厂级侧重资源平衡分析，集团级关注战略模拟；
- 权限精细化管控：按角色分配数据读写权限，关键操作留痕审计；
- 渐进式建设路径：从单一产线试点开始，验证价值后再横向推广；
- 人机协同界面：提供AR辅助巡检、语音指令录入等新型交互方式，提升使用粘性。
案例延伸：中小企业的轻量化实践
尽管数字孪生常被视为大型企业的专属工具，但借助低代码平台，中小企业也能实现“小而美”的应用。浙江一家五金配件厂年营收约1.8亿元，通过搭贝平台搭建了简易版数字孪生看板，仅连接关键冲压机与质检台。系统自动采集每批次的加工数量、不良类型、返工次数，并与订单要求对比生成偏差预警。管理层可通过手机端随时查看各订单执行健康度，提前介入异常处理。上线半年后，客户投诉率下降40%，内部沟通会议减少60%。该案例证明，数字孪生的价值不在于规模宏大，而在于精准解决痛点。
🔮 趋势三：低代码重塑系统交付模式，加速敏捷迭代
过去十年，生产系统建设普遍采用“瀑布式”项目管理模式：需求调研→方案设计→定制开发→测试上线，周期动辄6-18个月。然而市场环境变化速度已远超系统建设周期，导致“上线即落后”现象频发。2026年，低代码开发平台正成为破解这一困局的关键力量。Gartner预测，到2027年全球70%的新建工业应用将采用低代码或无代码方式开发，其中生产管理系统占比最高。
低代码的本质不是取代专业编程，而是重新定义“谁来开发”与“如何交付”。它将常见的生产管理逻辑——如工单生成、报工确认、质量检验、设备点检——封装为可配置组件，允许懂业务的一线主管直接参与系统搭建。广东一家电子组装厂的生产经理在参加两天培训后，独立完成了FIFO先进先出控制模块的配置，并与扫码枪联动实现自动防错。这种“公民开发者”（Citizen Developer）模式极大提升了组织响应速度。
更深层次的影响在于改变了IT与OT的关系。传统模式下，IT部门是系统的唯一建设者，往往难以理解细微的工艺差异；而低代码平台让车间主任、班组长成为共同创造者，真正实现“业务主导、技术赋能”。某食品企业曾因包装规格变更频繁，每年需向软件商支付超20万元的二次开发费用。切换至搭贝平台后，工艺变更由生产部自行在系统中调整参数，年节省开发成本85%以上。
| 维度 | 传统定制开发 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 需求响应周期 | 平均45天 | 平均3天 |
| 单次变更成本 | 5000-20000元 | 0-500元 |
| 用户参与度 | 仅提需求 | 直接配置 |
| 系统更新频率 | 每年1-2次 | 每月多次 |
当然，低代码并非万能。对于涉及复杂算法、高频交易、安全认证的场景，仍需专业开发介入。理想模式是“高低协同”：低代码负责快速响应业务变化，专业开发保障核心稳定性。搭贝平台在此方面表现出色，其支持JavaScript扩展、微服务集成、单点登录等企业级特性，可满足从小微企业到集团总部的不同需求。用户可访问[生产进销存系统](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/344deaa27a494d63848ebba9a772c0df?isModel=1)免费试用，体验零代码搭建生产管理应用的全过程。
- 制定低代码治理规范，明确可配置边界与审批流程，防止“野蛮生长”；
- 建立内部认证机制，对通过考核的业务人员授予不同等级开发权限；
- 优先将标准化程度高的模块迁移至低代码平台，如报工、领料、设备台账；
- 保留核心数据模型的集中管理权，确保全局一致性；
- 定期组织跨部门工作坊，促进IT与生产团队的知识交换。
未来展望：向自治工厂演进
站在2026年的节点回望，生产系统的进化路径愈发清晰：从机械化到自动化，再到数字化，如今正迈向智能化与自治化。未来的理想状态是构建一个具备自我感知、自我调节、自我优化能力的“活体工厂”。当市场需求突变时，系统能自动重组产线资源配置；当设备出现早期磨损迹象，不仅能触发维修工单，还能推荐备件采购渠道与最优更换窗口期；甚至在能源价格高峰时段，自主切换至储能供电模式以降低成本。
通往这一愿景的道路不会一蹴而就，但三大趋势已指明方向：以AI为核心驱动力，以数字孪生为协同框架，以低代码为交付引擎。企业不必追求一步到位，而应根据自身基础选择切入点。对于信息化基础薄弱者，可先通过低代码平台实现业务在线化；对于已有MES系统的企业，重点推进AI能力嵌入与数据打通；而对于行业领军者，则应探索跨企业生态级协同，如联合上下游共建供应链数字孪生网络。
值得关注的是，政策层面也在积极推动。2025年底发布的《智能制造2026行动计划》明确提出，要培育100个以上具备自适应能力的标杆智能工厂，支持低代码、云原生等新技术在中小制造企业普及。各地政府相继出台补贴政策，对采购国产化低代码平台的企业给予30%-50%的资金支持。这为企业转型升级创造了有利外部环境。
最终，生产系统的竞争力不再取决于单一技术的先进性，而是整个组织的技术吸收能力与变革韧性。那些能够快速试验、容忍失败、持续迭代的企业，将在新一轮工业革命中赢得先机。正如一位资深制造业CIO所言：“我们不是在建设系统，而是在培养一种数字时代的生存本能。”
