2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际制造战略咨询机构IMSA最新发布的《全球生产系统发展白皮书》显示，2025年全球智能制造投资同比增长18.7%，其中超过63%的资金流向生产系统的数字化重构与智能化升级。中国作为全球最大制造国，其规模以上工业企业中已有41%完成核心生产系统的云化部署，较2023年提升近20个百分点。在这一背景下，传统以ERP为中心的集成模式正被打破，取而代之的是以数据驱动、柔性响应和自主决策为核心的新型生产系统架构。行业领军企业如三一重工、宁德时代等已率先构建起“感知-分析-执行”闭环的智能工厂体系，实现订单交付周期缩短35%以上。这标志着生产系统不再仅仅是执行层工具，而是成为企业战略竞争力的核心载体。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产调度，实现动态优化与预测性控制
人工智能正从辅助分析向核心控制层渗透。当前，越来越多的制造企业开始将机器学习模型应用于生产排程、资源分配与异常预警环节。例如，在半导体封装测试产线中，通过引入强化学习算法对数百台设备的作业序列进行实时调整，某头部厂商实现了设备综合效率（OEE）提升12.3%，换型时间减少27%。这类应用背后的关键突破在于——AI系统能够基于历史工单数据、设备状态、物料齐套情况及人员技能画像，自动生成最优调度方案，并在突发异常（如设备宕机、来料延迟）发生时快速重排路径。
这种转变带来的影响深远。首先，传统依赖人工经验的排产方式面临淘汰风险，尤其在多品种小批量（MTO）场景下，人工难以应对复杂约束条件下的组合爆炸问题。其次，AI驱动的调度系统显著提升了产能利用率和交付可靠性。麦肯锡研究指出，采用智能调度的企业平均库存周转率提高24%，订单履约准时率达96%以上。此外，随着边缘计算能力增强，AI模型可在本地网关运行，保障数据安全的同时降低响应延迟，为高实时性场景提供支撑。
落地建议如下：
- 从关键瓶颈工序切入，优先部署AI调度模块，验证ROI后再逐步扩展至全厂；
- 建立高质量的数据采集机制，确保工单、设备、工艺参数等基础数据完整且可追溯；
- 选择支持开放API的低代码平台，便于集成第三方AI引擎或自研模型；
- 配套开展调度员角色转型培训，由“操作者”转变为“监督者+干预者”；
- 推荐使用 生产工单系统（工序） ，该系统内置智能派工逻辑，支持规则引擎与外部AI接口对接，适用于离散制造场景下的柔性调度需求。
📊 趋势二：低代码平台加速生产系统个性化迭代，打破IT/OT鸿沟
过去五年，企业普遍面临“系统建得快、改不动”的困境。标准ERP或MES产品虽功能齐全，但难以适应快速变化的工艺流程与管理逻辑。而定制开发周期长、成本高，往往项目未上线业务需求已变更。在此背景下，低代码开发平台成为连接业务与技术的关键桥梁。据统计，2025年全球有超过48%的制造企业采用低代码方式构建或扩展其生产管理系统，较2022年增长近三倍。
以某汽车零部件企业为例，其原有MES系统无法支持新引入的激光焊接质量追溯要求。若走传统开发流程，需协调原厂排期、编写代码、测试上线，预计耗时三个月。而借助搭贝零代码平台，现场工程师仅用两周时间便搭建出包含扫码录入、参数绑定、缺陷标记与报表生成的一体化模块，并通过API与PLC控制系统实现数据互通。更重要的是，该应用后续可根据工艺优化持续迭代，无需依赖外部IT团队。
这一趋势的影响体现在三个方面：一是显著缩短了数字化应用的交付周期，平均从数月降至数周；二是降低了对专业程序员的依赖，让更多懂业务的一线人员参与系统建设；三是推动了OT侧数据的结构化沉淀，为后续数据分析打下基础。IDC预测，到2027年，70%的工业应用程序将至少部分通过低代码/无代码方式构建。
落地建议包括：
- 明确划分标准化与差异化模块，通用功能复用现有系统，个性需求通过低代码实现；
- 建立低代码应用治理规范，避免“影子IT”泛滥导致数据孤岛；
- 优先选择具备工业协议适配能力的平台，如支持Modbus、OPC UA等常见接口；
- 鼓励跨部门协作，组建由生产、质量、IT组成的联合创新小组；
- 推荐访问 生产进销存（离散制造） 模板库，获取预配置的行业解决方案，快速启动试点项目。
🔮 趋势三：生产系统与供应链深度协同，构建端到端可视化网络
单一工厂的智能化已不足以应对市场波动。当前领先企业正推动生产系统向外延伸，与采购、仓储、物流等环节打通，形成跨组织的协同网络。特别是在新能源、消费电子等行业，客户需求高度个性化，产品生命周期短，迫使企业必须实现“以销定产、按需供应”的敏捷模式。此时，生产系统不再是孤立的信息节点，而是供应链大脑的重要组成部分。
例如，某家电制造商通过将其生产执行系统与上游供应商库存平台直连，实现了原材料“可视可调可用”。当主计划排定时，系统自动校验关键物料的可用性，若存在缺口则触发预警并建议替代方案。同时，下游经销商订单信息实时同步至工厂APS系统，动态调整生产优先级。整个过程无需人工介入，订单到交付平均周期压缩至5.8天，较此前缩短40%。
这一趋势的核心价值在于：打破企业边界，实现资源全局最优配置。一方面，生产端能更精准地响应市场需求变化，减少盲目投产造成的浪费；另一方面，供应链整体韧性得以增强，在突发事件（如疫情、地缘冲突）中展现出更强的恢复能力。Gartner研究表明，具备端到端可视化的制造企业，在面对重大扰动时的营收损失比同行低31%。
为实现这一目标，企业需采取以下措施：
- 统一内外部数据标准，建立主数据管理体系，确保物料、客户、供应商编码一致；
- 采用微服务架构设计生产系统，便于与SRM、WMS、TMS等外部系统灵活集成；
- 部署轻量级EDI或API网关，降低与中小供应商对接的技术门槛；
- 构建供应链控制塔（Supply Chain Control Tower），集中监控关键指标与风险事件；
- 推荐试用 生产进销存系统 ，该系统支持多组织架构与跨仓调拨，内置供应链协同工作台，适合打造一体化运营中枢。
🛠 扩展实践：如何评估低代码平台在生产系统中的适用性？
面对市场上众多低代码产品，企业常陷入选择困境。一个实用的方法是建立五维评估模型：
| 维度 | 评估要点 | 典型问题 |
|---|---|---|
| 工业兼容性 | 是否支持PLC、SCADA、DCS等工业协议接入 | 能否直接读取西门子S7-1200寄存器数据？ |
| 流程建模能力 | 是否提供BPMN可视化设计器 | 能否模拟多分支审批流并设置超时自动跳转？ |
| 移动支持 | 是否具备PWA或原生APP打包能力 | 巡检人员能否在无网络环境下填写表单并离线提交？ |
| 安全性 | 是否通过ISO 27001认证，支持细粒度权限控制 | 能否设置某班组长仅查看本班组生产数据？ |
| 生态扩展 | 是否有开放API市场或插件商城 | 是否提供与金蝶、用友财务系统的标准连接器？ |
通过该模型，企业可系统化筛选出符合自身需求的平台。值得注意的是，评估不应仅由IT部门主导，而应邀请生产、工艺、质量等一线代表共同参与，确保技术选型真正服务于业务目标。
📈 案例启示：某机械制造企业的渐进式升级路径
位于江苏的某中型机械制造企业，年产非标设备约1,200台，产品BOM平均达8,000项，生产周期最长超过90天。2024年前，其依赖Excel+纸质单据管理模式，信息滞后严重，经常出现“车间已完工、仓库未入库”的尴尬局面。2024年Q3启动数字化改造，采取“三步走”策略：
- 第一步：上线标准化 生产进销存系统 ，统一物料编码与工艺路线，解决基础数据混乱问题；
- 第二步：利用搭贝平台自主开发设备点检、首件检验、不良品处理等六个微应用，填补标准系统空白；
- 第三步：打通与客户SRM系统接口，实现订单自动接收与进度反向推送，提升客户满意度。
经过18个月实施，该企业达成以下成果：生产数据准确率从67%提升至99.2%，月度结账时间由7天缩短至8小时，客户投诉率下降54%。更重要的是，管理层首次获得实时可视的生产全景图，为经营决策提供了有力支撑。
⚡ 未来展望：生产系统将迈向自治化与服务化
展望2026-2028年，生产系统将进一步演化为具备自感知、自决策、自执行能力的“数字孪生体”。我们预计将看到以下演进方向：
- 自治化生产单元：单个产线或工作站可基于订单特征、设备状态、能耗成本等因素，自主决定启动、停机、切换模式，无需中央指令干预；
- 生产即服务（PaaS）模式：大型制造集团可能将其成熟的生产系统能力封装为对外服务，向产业链上下游输出管理标准与技术支持；
- 边缘智能普及：更多AI推理任务将在本地完成，减少对云端依赖，满足高安全、低延迟场景需求；
- 人机协作深化：AR/VR指导、语音交互、手势控制等将成为操作员与系统交互的新常态。
这些变化要求企业在当下就做好准备：不仅要关注技术选型，更要重构组织流程与人才结构。未来的竞争优势，将属于那些能快速迭代生产系统、并将数字化能力转化为运营效率的企业。
