2026年初，全球制造业正经历一场由技术驱动的深刻变革。随着工业4.0进入深化阶段，生产系统不再局限于传统的自动化与流程管理，而是向智能化、柔性化和数据闭环方向加速演进。据麦肯锡最新报告指出，到2026年，全球超过67%的中大型制造企业已部署至少一项智能生产系统升级项目，其中亚太地区增速尤为显著，年均增长率达18.3%。与此同时，供应链不确定性加剧、客户定制需求激增以及碳排放监管趋严，迫使企业重新审视其生产系统的韧性与响应能力。在此背景下，以AI驱动决策、数字孪生仿真优化及低代码敏捷开发为代表的新兴模式，正在成为重构生产系统的核心引擎。
🚀 趋势一：人工智能深度融入生产调度与质量控制
人工智能（AI）正从辅助工具转变为生产系统的核心决策中枢。特别是在排产调度、设备预测性维护和在线质量检测等关键环节，AI算法展现出远超传统规则引擎的效率优势。例如，在某汽车零部件制造商的实际案例中，引入基于强化学习的动态排程模型后，订单交付周期缩短了23%，产能利用率提升了15.6%。该系统通过实时分析订单优先级、物料库存状态、设备健康度与工人排班数据，自动生成最优生产计划，并支持突发插单或设备故障时的快速再调度。
在质量控制方面，计算机视觉结合深度学习的应用已实现对微米级缺陷的毫秒级识别。一家华东地区的电子组装厂在SMT贴片线上部署AI质检系统后，误检率下降至0.8%，较人工检测提升近十倍，同时节省人力成本约40%。这类系统的价值不仅在于提升良品率，更在于构建了从问题发现到根因追溯的数据链路，为工艺改进提供量化依据。
然而，AI落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据获取困难；二是模型可解释性不足影响工程师信任；三是与现有MES/ERP系统的集成复杂度高。许多企业在尝试自研AI模块时，常因开发周期长、运维成本高而难以持续投入。
- 核心趋势点：AI正从“看得见”走向“做得准”，成为生产系统自主决策的关键支撑
- 边缘计算+轻量化模型推动AI下沉至车间终端
- 多模态数据融合提升异常检测精度
- 自动化机器学习（AutoML）降低建模门槛
- 建立统一的数据采集标准，打通PLC、SCADA、QMS等系统间的数据孤岛，确保AI训练数据的一致性与完整性
- 优先选择具备API开放能力的低代码平台进行AI功能集成，避免重复造轮子。例如，可通过 生产工单系统（工序） 快速接入生产过程数据，作为AI模型输入源
- 采用“小场景切入、快迭代验证”的策略，先在单一产线试点AI排程或质检应用，验证成效后再横向推广
- 引入MLOps理念，构建模型版本管理、性能监控与自动重训机制，保障AI系统长期稳定运行
📊 趋势二：数字孪生驱动生产系统全生命周期仿真优化
数字孪生技术已从概念验证迈向规模化应用阶段。根据Gartner 2025年制造业技术成熟度曲线，数字孪生在离散制造领域的采用率已达34%，预计2026年底将突破45%。这一技术的核心价值在于构建物理工厂的虚拟镜像，实现“先模拟、再执行”的闭环优化模式。典型应用场景包括新产线布局仿真、产能瓶颈分析、应急预案推演等。
某家电龙头企业在扩建新厂区时，利用数字孪生平台对物流路径、设备布局与人员动线进行了上百次仿真测试，最终确定最优方案，使单位面积产出提升19%，物流等待时间减少31%。更为重要的是，在正式投产前即发现了潜在的安全隐患——两台AGV在特定时段存在碰撞风险，从而提前调整了调度逻辑。
除了前期规划，数字孪生还在日常运营中发挥重要作用。例如，通过实时同步现场传感器数据，系统可动态反映当前设备负载、能耗水平与订单进度，帮助管理层直观掌握全局状态。当出现订单延迟预警时，管理人员可在虚拟环境中尝试不同的资源调配方案，评估效果后再应用于现实世界。
尽管前景广阔，但数字孪生的实施难度不容低估。构建高保真模型需要大量工程参数输入，且维护成本高昂。此外，多数企业缺乏跨部门协作机制，导致IT、OT与工艺团队之间沟通不畅，影响模型更新频率与准确性。
- 核心趋势点：数字孪生正从“静态建模”转向“动态协同”，成为连接设计、生产与运维的中枢神经
- 实时数据驱动使孪生体具备自适应能力
- 云原生架构支持多工厂统一管理与对比分析
- 与MES、APS系统深度融合，实现虚实联动控制
- 明确数字孪生的应用目标，区分是用于战略规划、运营优化还是培训演练，避免“为建而建”
- 选择支持开放数据接口的平台，便于接入主流PLC品牌、IoT网关及ERP系统。推荐使用 生产进销存（离散制造） 作为底层数据整合工具，实现BOM、工单与库存信息的精准映射
- 建立标准化的模型更新流程，设定每月或每季度的刷新机制，确保虚拟世界与物理世界保持同步
- 开展跨职能团队联合工作坊，促进IT、生产、设备等部门共同参与模型构建与优化
| 应用阶段 | 主要收益 | 典型ROI周期 |
|---|---|---|
| 产线建设期 | 降低投资风险，优化空间利用率 | 6-9个月 |
| 缩短爬坡时间，提前暴露问题 | 3-5个月 | |
| 稳定运营期 | 持续优化效率，支持柔性切换 | 8-12个月 |
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代与用户共创
面对日益复杂的市场环境，传统定制开发模式已无法满足生产系统快速响应的需求。项目周期动辄6-12个月，且高度依赖外部供应商，导致企业在应对变化时显得迟缓。在此背景下，低代码开发平台因其“可视化搭建、快速部署、业务人员可参与”的特点，迅速在制造领域获得青睐。IDC数据显示，2025年中国制造业低代码市场规模同比增长42.7%，其中生产管理类应用占比最高，达58%。
某食品加工企业原使用老旧Excel加纸质单据管理模式，信息滞后严重。通过引入低代码平台，仅用三周时间便搭建出涵盖原料入库、生产批次追踪、成品出库全流程的数字化系统，并实现了与称重仪表、标签打印机的硬件对接。上线后，库存准确率从78%提升至99.2%，报工效率提高60%。
低代码的价值不仅体现在速度上，更在于打破了IT与业务之间的壁垒。一线主管可根据实际需求自行调整表单字段、审批流程或报表维度，无需等待开发排期。这种“用户即开发者”的模式极大增强了系统的灵活性与适用性。更重要的是，它降低了数字化转型的心理门槛，让更多中小企业敢于迈出第一步。
当然，低代码也需警惕“过度自由”带来的治理难题。若缺乏统一的数据规范与权限管理体系，容易形成新的数据孤岛。因此，平台选型时应重点关注其对企业级特性的支持能力，如主数据管理、审计日志、多组织架构等。
- 核心趋势点：低代码正在重塑生产系统的建设范式，推动从“项目交付”向“持续进化”转变
- 拖拽式界面大幅降低使用门槛
- 预置模板加速常见场景落地
- 与AI、IoT组件无缝集成，拓展应用边界
- 优先选用针对制造业场景优化的低代码平台，避免通用型工具“水土不服”。例如， 生产进销存系统 提供了完整的离散制造模板，涵盖工单、领料、报工、质检等核心流程
- 设立内部“公民开发者”认证机制，对业务人员进行基础培训与权限分级，平衡灵活性与安全性
- 制定低代码应用发布标准，要求所有新建应用必须遵循统一编码规则、数据字典与UI风格指南
- 定期组织应用评审会，淘汰冗余或低效的微型系统，集中资源优化核心流程
“我们不再把系统当作一次性项目来做，而是像养一个孩子一样，不断根据业务变化去调教它。”——某机械制造企业CIO在分享会上坦言低代码带来的思维转变。
搭贝低代码平台：助力企业高效落地智能生产系统
在众多低代码解决方案中，搭贝零代码平台凭借深厚的制造业基因脱颖而出。其产品体系专为中小制造企业设计，无需编写代码即可完成生产管理系统搭建。平台内置丰富的行业模板，如 生产进销存（离散制造） 、 生产工单系统（工序） 等，覆盖从订单接收到成品出库的完整链条。用户可通过拖拽方式配置字段、设置审批流、关联上下游单据，最快一天内即可上线试运行。
更值得关注的是，搭贝支持与主流ERP（如用友、金蝶）、MES、WMS系统通过API或中间库方式进行集成，避免形成新的信息孤岛。同时提供免费试用入口，企业可在真实环境中验证平台能力后再做采购决策。目前已有超过2,300家制造企业通过搭贝实现生产管理数字化升级，平均实施周期仅为传统项目的1/5。
未来展望：生产系统将走向“自治化”与“生态化”
展望2026年下半年及未来三年，生产系统将进一步向自治化演进。在AI与低代码双重推动下，系统将具备更强的自我感知、自我调节与自我学习能力。例如，当检测到某类产品返修率上升时，系统可自动触发工艺参数回溯分析，并建议调整方案供工程师确认；若确认有效，则自动更新标准作业指导书并通知相关岗位。
与此同时，生产系统也将逐步打破企业边界，融入更大范围的产业协同网络。通过安全可控的数据共享机制，上下游企业可在加密环境下共享产能、库存与交付进度信息，实现真正的端到端可视与协同响应。这不仅有助于降低整体供应链波动，也为按需制造、大规模个性化定制提供了基础设施支持。
值得注意的是，技术本身只是手段，真正的竞争力仍来自于组织能力的匹配。企业需同步推进流程再造、人才结构优化与文化变革，才能充分发挥新技术潜力。那些能够将先进技术与精益思想深度融合的企业，将在新一轮制造业竞争中占据先机。
