2026年初，全球制造业正经历一场由数字化、智能化驱动的深刻变革。据国际数据公司（IDC）最新报告，到2026年，超过75%的中大型制造企业将完成至少一轮生产系统的全面升级，重点聚焦于实时数据集成、柔性制造能力与可持续运营。中国工业和信息化部也在《智能制造发展行动计划（2025-2030）》中明确提出，推动生产系统向“感知—决策—执行”一体化演进，成为产业转型升级的核心抓手。在此背景下，传统以ERP为中心的线性管理模式已难以应对多变的市场需求与供应链波动。新一代生产系统不再局限于流程自动化，而是通过深度融合物联网、人工智能与低代码平台技术，实现从订单到交付的全链路协同优化。这一转型不仅提升了效率，更重构了企业的组织逻辑与竞争壁垒。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排程与动态调度成为标配
在复杂的离散制造场景中，传统人工排产方式普遍存在响应滞后、资源冲突频发等问题。随着AI算法成熟与边缘计算能力提升，基于机器学习的智能排程系统正在快速普及。例如，某华东地区汽车零部件制造商引入AI排产引擎后，设备利用率提升18.7%，订单交付准时率从68%跃升至92.4%。其核心在于系统能实时采集设备状态、物料库存、人员配置等多维数据，并结合历史工时模型预测工序耗时，动态生成最优生产计划。
- 趋势点1：AI排程实现从静态计划向动态闭环控制转变，支持插单、急单自动重排，减少人为干预误差；
- 趋势点2：深度学习模型可识别隐性瓶颈，如模具更换频率过高或某工位长期积压，提前预警并推荐优化方案；
- 趋势点3：与MES系统深度集成，形成“计划—执行—反馈”闭环，确保调度指令直达车间终端。
该趋势对中小型制造企业影响尤为显著。过去受限于高昂的定制开发成本，这类企业难以部署专业APS系统。如今，借助低代码平台提供的模块化AI组件，企业可通过可视化拖拽方式快速搭建适配自身工艺路线的排程应用。例如，搭贝零代码平台提供预置的工单优先级算法模板和产能模拟器，用户仅需导入BOM结构与设备清单，即可在3天内部署上线轻量级智能排程系统。相关案例显示，使用 生产工单系统（工序） 模板的企业平均缩短排产时间达76%。
- 评估现有生产流程中的排程痛点，明确关键约束条件（如换模时间、并行工序依赖）；
- 选择支持规则引擎与AI建模融合的低代码平台，确保灵活性与可扩展性；
- 分阶段实施：先实现基础自动排产，再逐步引入负荷均衡、异常自愈等功能；
- 建立数据校准机制，定期更新标准工时与设备效率参数，保障模型准确性；
- 培训一线主管掌握系统操作与结果解读，推动管理习惯数字化转型。
📊 趋势二：数字孪生驱动下的全流程可视化监控
数字孪生技术正从概念验证走向规模化落地。根据Gartner 2025年制造业技术成熟度曲线，超过40%的头部制造企业已在关键产线部署数字孪生体，用于实时映射物理世界的运行状态。典型应用场景包括虚拟调试、故障模拟与能效优化。某家电龙头企业在其注塑车间构建了完整的数字孪生系统，通过PLC数据接入与三维建模，实现了从原料投料到成品入库的全过程动态仿真。当某台注塑机温度异常升高时，系统不仅能即时报警，还能回溯前序操作记录，辅助定位是否为冷却水阀堵塞所致。
| 功能模块 | 传统方式 | 数字孪生增强型 |
|---|---|---|
| 设备状态监控 | 定时巡检+纸质记录 | 实时数据流+三维可视化 |
| 故障诊断 | 经验判断+停机排查 | 根因分析+历史相似案例匹配 |
| 产能模拟 | Excel估算 | 动态推演不同排产策略效果 |
- 趋势点1：打破信息孤岛，实现OT与IT系统深度融合，使管理层可在同一界面查看生产进度、质量指标与能耗分布；
- 趋势点2：支持“假设分析”（What-if Analysis），为新订单承接、设备扩容等决策提供量化依据；
- 趋势点3：降低试错成本，新产品导入前可在虚拟环境中完成工艺验证，缩短量产准备周期。
对于资源有限的中小企业而言，完全自建数字孪生平台成本过高。因此，行业正兴起“轻量化数字孪生”模式——即利用低代码平台快速构建关键业务对象的虚拟映射。例如，通过搭贝平台可轻松创建“工单—设备—人员”三位一体的监控看板，无需编写代码即可绑定IoT传感器数据源，并设置阈值告警规则。已有客户通过 生产进销存（离散制造） 模板集成RFID读取器，实现实时追踪在制品位置与加工进度，整体项目实施周期不足两周。
- 识别高价值监控场景，优先覆盖瓶颈工序或高故障率设备；
- 统一数据采集标准，推动老旧设备加装智能网关或边缘控制器；
- 采用分层建模策略：先构建关键设备级孪生体，再逐步扩展至整条产线；
- 结合移动端应用，让现场工程师随时调阅虚拟设备参数与维修手册；
- 建立版本管理机制，确保数字模型与物理实体同步迭代。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
面对日益频繁的市场变化与个性化需求，传统定制化MES系统“上线慢、改不动”的问题愈发突出。一项针对长三角200家制造企业的调研显示，近60%的企业在过去两年内曾因系统无法适应新业务流程而被迫手工补录数据。与此形成鲜明对比的是，采用低代码平台构建生产管理系统的企业，平均需求响应速度提升5倍以上。其本质在于将软件开发权部分下放至懂业务的一线管理者，使其能够基于标准化组件快速组装应用。
以一家从事精密五金加工的中型企业为例，其原用ERP系统无法处理复杂的工序流转与返修流程。通过搭贝低代码平台，生产经理自行设计了一套包含工序卡控、不良品追溯、计件工资计算等功能的轻量级MES系统。整个过程无需IT部门介入，仅用10个工作日完成开发与测试。更重要的是，当客户提出新增环保合规申报字段时，团队当天即可完成表单修改并发布更新，彻底告别“提需求—排队开发—等待上线”的漫长周期。
- 趋势点1：降低技术门槛，实现“业务主导型”系统建设，避免IT与生产部门之间的沟通鸿沟；
- 趋势点2：支持快速试错与持续优化，新流程可在小范围试点验证后再推广；
- 趋势点3：生态化集成能力，多数低代码平台已支持API对接主流ERP、WMS及SCADA系统，避免重复投资。
值得注意的是，低代码并非万能钥匙。企业在选型时应重点关注平台的生产领域专业性。通用型低代码工具虽具备强大表单功能，但缺乏对BOM管理、工艺路线、设备台账等核心制造要素的原生支持。相较之下，垂直类平台如搭贝提供了大量开箱即用的制造业模板，例如 生产进销存系统 模板内置了批次追踪、领退料计算、委外加工协同等关键模块，大幅缩短实施路径。此外，推荐关注平台是否支持权限分级、审计日志与工作流引擎，这些是保障生产系统稳定运行的基础能力。
- 成立跨职能小组，由生产、质量、IT代表共同参与平台选型与试点；
- 优先选择具有丰富制造业模板库的低代码平台，降低初始学习成本；
- 制定应用开发规范，明确命名规则、数据权限与发布流程；
- 建立“样板间”机制，在典型车间先行验证可行性后再复制推广；
- 定期组织内部培训与案例分享会，激发基层创新活力。
拓展思考：未来生产系统的组织形态演变
随着上述三大趋势的深化，未来的生产系统将不仅是技术工具，更是组织变革的催化剂。一个明显的迹象是，传统的“金字塔式”指挥结构正在被“网络化协作”所取代。在AI辅助决策的支持下，班组长可以基于实时数据自主调整作业节奏；而在低代码平台的赋能下，工艺员也能直接参与系统优化。这种权力下放带来了更高的组织敏捷性，但也对企业文化提出了新要求——必须建立信任机制与容错空间，鼓励一线员工主动发现问题并尝试解决方案。
同时，生产系统的边界也在不断延展。现代制造已不再是孤立的工厂内部事务，而是嵌入在整个产业链协同网络之中。未来的先进生产系统需具备强大的外部连接能力，能够与供应商共享产能计划、与物流商同步发货进度、与客户平台直连订单变更。这要求系统架构具备高度开放性，支持OAuth认证、Webhook事件推送与微服务解耦。低代码平台在此扮演着“集成中枢”的角色，帮助企业以较低成本打通内外部系统壁垒。
风险提示与应对建议
尽管前景广阔，企业在推进生产系统升级过程中仍需警惕潜在风险。首先是数据质量问题。许多企业寄望于新技术解决一切难题，却忽视了底层数据采集的准确性。若传感器校准不当或人工录入错误频发，再先进的AI模型也难以输出可靠结果。建议在项目初期投入足够资源进行数据治理，建立主数据管理规范，并设置数据质量评分卡定期评估。
其次是人才结构不匹配。新技术的应用催生了“数字工匠”这一新兴岗位——既懂生产工艺又具备基本数据分析能力的复合型人才。然而当前市场上此类人才供给严重不足。企业可通过“内部培养+外部合作”双轨制弥补缺口：一方面选拔优秀一线员工参加数字化技能培训，另一方面与高校或科技服务商共建联合实验室，实现知识转移。
