2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。随着工业5.0理念的深化落地，生产系统不再局限于自动化与效率提升，而是向智能化、柔性化和可持续化全面演进。据麦肯锡最新报告，到2026年，全球超过67%的中大型制造企业已启动生产系统的数字化重构工程，其中中国制造业在智能排程、数字孪生与绿色制造三大核心趋势上表现尤为突出。工信部数据显示，2025年中国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.3%，较2020年提升近20个百分点。这一轮变革不仅改变了传统的生产组织模式，更催生了以低代码平台为支撑的敏捷开发体系，推动企业从“系统驱动”转向“业务驱动”的新型运营范式。
🚀 智能调度与动态排产：从静态计划迈向实时响应
传统生产排程依赖人工经验或固定ERP模块，往往面临信息滞后、调整迟缓的问题。尤其是在多品种小批量（MTO）生产模式下，订单变更频繁导致计划失真率高达30%以上。当前，基于AI算法的智能调度系统正成为破局关键。通过集成MES、SCM与IoT数据流，新一代排产引擎可实现分钟级重排能力，支持插单、紧急撤单、设备故障等复杂场景下的自动再平衡。
- 趋势一：AI驱动的动态排产成为标配 —— 利用强化学习模型对历史工时、设备状态、人员技能进行建模，预测最优路径；
- 趋势二：边缘计算赋能本地决策 —— 在车间端部署轻量化推理节点，降低云端依赖，提升响应速度至秒级；
- 趋势三：可视化甘特图+模拟推演融合应用 —— 支持“如果发生…”类场景预判，提前识别瓶颈资源。
该趋势已在汽车零部件、电子组装等行业形成规模化验证。例如，苏州某新能源电池Pack厂引入智能排产系统后，平均订单交付周期缩短28%，设备综合利用率（OEE）提升至81.4%。值得注意的是，此类系统并非必须依赖昂贵定制开发。借助 生产工单系统（工序） 这类标准化低代码模板，企业可在两周内完成基础部署，并根据实际工艺流程灵活扩展字段与规则逻辑。
- 建立统一的数据采集层，确保设备、工单、人员状态实时同步；
- 优先在高波动性产线试点，如模具更换频繁的注塑车间；
- 采用渐进式迭代策略，先实现可视化排程，再逐步引入AI优化模块；
- 结合KPI看板跟踪排程准确率、计划达成率等核心指标；
- 将排产权限下沉至班组长层级，增强一线响应能力。
📊 数字孪生与虚实协同：构建全生命周期仿真环境
如果说智能排产解决的是“如何安排”，那么数字孪生则回答了“是否可行”的问题。2026年，数字孪生成熟度评估模型（DTMM）已被纳入德国VDI标准体系，标志着其从概念验证走向工程实践。典型应用场景包括新产线投产前的虚拟调试、突发故障下的应急方案模拟、以及新产品导入（NPI）阶段的工艺验证。
一项针对长三角32家离散制造企业的调研显示，使用数字孪生技术的企业，在新项目上线周期上平均节省19天，试错成本下降约43%。其核心技术架构包含三层：底层是PLC、SCADA、传感器构成的物理感知网络；中间层为OPC UA协议转换与时间序列数据库；顶层则是三维可视化引擎与仿真求解器。值得关注的是，传统数字孪生项目动辄投入数百万元，实施周期长达半年以上，严重制约中小型企业 adoption。
- 趋势一：轻量化数字孪生成为企业级标配 —— 不再强求全产线三维建模，转而聚焦关键瓶颈环节的逻辑映射；
- 趋势二：低代码平台加速孪生体搭建 —— 提供拖拽式建模工具，非专业程序员也可快速配置简单流程仿真；
- 趋势三：与MES深度集成实现闭环控制 —— 虚拟世界中的优化建议可直接触发现实系统参数调整。
以宁波一家精密机械加工厂为例，其通过 生产进销存（离散制造） 模板快速构建了涵盖物料流转、加工节拍、质检反馈的简化孪生模型。该模型虽未采用高端3D渲染，但通过状态机逻辑模拟，成功预测出某批次齿轮加工中因刀具磨损累积导致的尺寸漂移风险，提前干预避免经济损失超12万元。
- 明确业务目标，避免“为建而建”，优先选择影响交付或质量的关键流程；
- 采用模块化思路分步建设，首期可仅覆盖主价值链核心节点；
- 利用低代码平台内置模板降低开发门槛，缩短MVP上线时间；
- 建立仿真结果与实际运行数据的比对机制，持续校准模型精度；
- 培训操作人员掌握基本仿真操作，推动“人人可用”的文化转型。
案例洞察：数字孪生在中小企业的可行性突破
浙江台州某阀门生产企业原计划外包建设数字孪生系统，报价达87万元。后改用搭贝低代码平台中的流程建模组件，由内部IT人员耗时11个工作日完成基础模型搭建。系统整合了来自条码扫描、RFID读取和手工报工的多源数据，实现了订单进度、设备负荷与库存水位的联动推演。尽管缺乏高级物理仿真功能，但已满足日常产能评估与交期承诺（ATP）判断需求，投资回报周期不足五个月。
🔮 绿色制造与碳足迹追踪：合规压力下的系统升级刚需
欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2023年试运行，预计2026年全面征收碳关税，直接影响出口导向型制造企业利润结构。据测算，若未建立精准碳排放核算体系，部分高耗能行业出口产品将面临5%-15%的成本增幅。与此同时，苹果、特斯拉等头部品牌商已要求供应链企业提供按订单维度拆解的碳足迹报告。这迫使生产系统必须从“看不见的能耗”转向“可计量、可追溯、可优化”的透明化管理。
当前领先企业正在重构其生产管理系统，将能源消耗作为第四类生产要素（人、机、料、能）纳入统一调度框架。例如，施耐德电气武汉工厂通过部署能源管理系统（EMS），实现了每台注塑机单位产量的电耗、水耗、压缩空气消耗的精确归集，并自动生成符合ISO 14064标准的排放报告。在国内，已有超过百家工厂接入省级重点用能单位在线监测平台，强制要求日级数据上传。
- 趋势一：生产系统与能源管理系统深度融合 —— 打破原有独立运行格局，实现能耗数据与工单绑定；
- 趋势二：碳核算粒度细化至SKU甚至单件产品 —— 支持客户定制化环保声明；
- 趋势三：低碳排程算法兴起 —— 在满足交期前提下，优先安排在电价谷段或绿电占比高的时段生产。
在此背景下，传统进销存系统因缺乏能耗采集接口和碳计算模型，已难以满足监管与商业需求。企业需尽快升级至具备能源集成能力的新一代生产管理系统。推荐参考 生产进销存系统 模板，该模板预置了能耗登记表单、碳因子库管理、以及基于BOM结构的碳足迹分摊逻辑，支持快速对接智能电表、水表等IoT终端，帮助企业低成本构建合规基础能力。
- 梳理主要碳排放源，识别Scope 1与Scope 2中的关键设备群组；
- 部署分项计量装置，确保能源数据可溯源至具体生产线或产品族；
- 建立产品级碳因子数据库，结合工艺路线自动计算累计排放；
- 将碳强度指标纳入生产绩效考核体系，引导行为改变；
- 定期输出第三方可审计的碳报告，增强客户信任。
| 趋势维度 | 关键技术支撑 | 典型效益指标 | 推荐实施路径 |
|---|---|---|---|
| 智能调度 | AI排程引擎、实时数据总线 | OEE提升15%-25% | 从工单系统切入，逐步叠加算法模块 |
| 数字孪生 | 流程建模、状态同步、仿真推演 | 试错成本下降40%+ | 聚焦关键瓶颈，采用低代码快速验证 |
| 绿色制造 | 能耗采集、碳核算模型 | 碳关税风险降低，ESG评级提升 | 集成进销存系统，打通能源数据链 |
低代码平台的角色进化：从工具到生态中枢
面对上述多重趋势叠加带来的系统重构压力，传统软件交付模式显现出明显短板：开发周期长、变更成本高、业务与IT协作断裂。在此背景下，以搭贝为代表的低代码平台正扮演越来越重要的角色。它不仅是快速构建应用的工具，更是连接OT、IT与DT（数字孪生）的技术枢纽。
其价值体现在三个层面：第一，提供标准化业务模型库，如前述的 生产进销存（离散制造） 模板，大幅降低企业选型与设计成本；第二，开放API网关与数据集成能力，支持与主流PLC、SCADA、ERP系统无缝对接；第三，赋予业务人员有限开发权限，在受控范围内自主优化表单、流程与报表，真正实现“敏捷响应”。
更为深远的影响在于，低代码平台正在重塑企业数字化组织形态。深圳某家电制造商组建了由生产主管、IE工程师与IT支持组成的“数字创新小组”，依托搭贝平台每月平均上线1.7个微应用，涵盖首件检验记录、设备点检提醒、异常停机上报等功能。这些原本需要数月排队开发的需求，如今可在一周内完成并投入使用，极大提升了现场问题解决效率。
未来展望：生产系统的“自治化”演进方向
展望2026年下半年及以后，生产系统将进一步向“自治化”迈进。所谓自治，是指系统能在较少人工干预下，完成感知—分析—决策—执行的完整闭环。其实现路径将沿着“数据融合→知识沉淀→智能决策→自主优化”四个阶段推进。
我们已经看到初步迹象：某些先进工厂的MES系统开始主动推送“明日最优开工顺序”建议；质量管理系统在发现连续不良趋势时，自动触发工艺参数冻结指令；能源管理系统则根据电价信号与碳配额余额，动态调整生产节奏。这些功能背后，是机器学习模型对海量运行数据的学习成果。
然而，通往自治之路仍面临挑战：首先是数据质量问题，许多工厂仍存在“数据有但不准、不全、不及时”的现象；其次是组织惯性，管理层对系统自主决策的信任度有待提升；最后是安全边界设定，如何在效率最大化与风险可控之间取得平衡，仍需探索。
建议企业采取“小步快跑”策略：选择一个可控范围内的场景（如夜班无人值守排产），定义清晰的成功标准与退出机制，在保障安全的前提下开展试点。同时，加强跨部门协同，让工艺、设备、信息化团队共同参与规则制定，确保系统行为符合实际生产逻辑。
