2026年初，全球制造业正经历一场由技术重构引发的深层变革。据工信部最新数据显示，截至2025年底，我国规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率达82.3%，关键工序数控化率达到63.7%，较2020年分别提升14.6和12.9个百分点。在这一背景下，生产系统的演进已不再局限于单一设备或流程的自动化升级，而是迈向全域协同、实时响应与自适应优化的新阶段。以长三角某高端装备制造企业为例，其通过部署一体化生产管理系统，实现订单交付周期缩短37%、设备综合效率（OEE）提升21%。这背后折射出的是生产系统正在从‘功能模块堆砌’向‘价值流闭环’跃迁的趋势。当前，AI驱动的预测性调度、基于低代码平台的敏捷系统构建、以及面向多品种小批量的柔性产线配置，已成为行业突破瓶颈的核心路径。
🚀 智能决策：AI深度嵌入生产排程与资源调度
传统生产排程依赖人工经验与静态规则，在面对订单波动大、工艺复杂度高、供应链不确定性增强的现实场景时，往往出现响应滞后、资源错配等问题。而随着机器学习算法与工业大数据的融合，AI驱动的动态排程系统正成为破解这一难题的关键。例如，某汽车零部件制造商引入基于强化学习的排产模型后，月度产能利用率从74%提升至89%，紧急插单处理时间由平均8小时压缩至1.5小时。
该趋势的核心在于将生产系统中的设备状态、物料库存、人员技能、质量反馈等多维数据进行实时整合，并通过AI模型生成最优排程方案。不同于传统的MRP或APS系统仅考虑时间与资源约束，新一代智能调度系统还能预测潜在瓶颈，主动调整工序顺序，甚至联动采购与物流环节提前预警。如西门子在成都的数字化工厂中，其AI调度引擎每15分钟重新计算一次全厂作业计划，确保在突发停机或来料延迟情况下仍能维持整体效率最优。
值得注意的是，AI模型的落地并非一蹴而就。企业在实施过程中普遍面临数据质量差、业务逻辑不透明、IT与OT系统割裂等挑战。某家电龙头企业曾尝试自建AI排程系统，因缺乏对现场异常处理机制的建模，导致上线三个月内频繁出现“理论可行、实际难执行”的情况，最终项目搁置。因此，成功的AI集成需建立在清晰的业务规则沉淀与高质量数据治理基础之上。
- 核心趋势点一：AI从辅助分析转向主动决策控制，实现从“人定规则、系统执行”到“系统学习、人监督优化”的范式转变；
- 核心趋势点二：排程系统与MES、ERP、SCM深度耦合，形成端到端的动态响应能力；
- 核心趋势点三：边缘智能兴起，部分推理任务下放到车间层级，降低通信延迟，提升实时性。
为有效推进AI在生产调度中的应用，企业应采取分阶段落地策略。首先，建议从典型产线或产品族切入，构建最小可行模型（MVP），验证算法有效性与业务适配度。其次，需强化数据采集体系建设，尤其是设备运行日志、工单流转记录、质检结果等高频数据的标准化接入。最后，选择具备开放接口与可解释性能力的平台工具，避免陷入“黑箱”困境。
- 梳理现有排程规则与异常处理流程，形成可量化的评估指标体系；
- 联合IT、生产、工艺部门组建跨职能团队，明确AI系统的责任边界与干预机制；
- 优先选用支持拖拽式建模与可视化调优的低代码AI平台，如搭贝零代码平台提供的 生产工单系统（工序） ，可在无需编码的前提下快速搭建包含AI预测模块的工单管理原型；
- 设定A/B测试机制，对比AI推荐方案与人工决策的实际绩效差异；
- 逐步扩展应用场景，由单一车间推广至多基地协同排程。
值得关注的是，低代码平台在此类项目中展现出独特优势。以搭贝为例，其内置的规则引擎与外部AI服务对接能力，允许用户通过图形化界面配置条件触发逻辑，并直接调用云端训练好的排程模型返回建议结果。某医疗器械生产企业利用该方式，在两周内完成试点产线的智能调度系统部署，相较传统开发模式节省约60%实施周期。
📊 数据贯通：打破信息孤岛构建统一生产中枢
尽管多数企业已完成ERP、MES、WMS等系统的初步建设，但系统间的数据壁垒依然严重。调查显示，超过65%的制造企业仍依赖Excel手工汇总日报表，数据延迟普遍在4小时以上。这种“系统林立、数据割裂”的现状，导致管理层难以获取真实、及时的运营视图，更无法支撑精细化决策。在此背景下，构建统一的数据中枢成为提升生产系统整体效能的基础工程。
领先企业正通过建立企业级数据湖或工业互联网平台，实现从设备层到管理层的数据拉通。例如，三一重工通过根云平台汇聚全球数十万台工程机械的运行数据，并反向优化国内生产基地的备件供应策略，使库存周转率提升28%。另一案例来自某新能源电池制造商，其通过打通MES与实验室信息管理系统（LIMS），实现了电芯性能参数与生产工艺参数的关联分析，缺陷溯源时间由原来的3天缩短至2小时。
| 系统类型 | 常见数据痛点 | 典型解决方案 |
|---|---|---|
| ERP | 订单变更不同步、成本核算滞后 | 与MES双向同步工单状态 |
| MES | 工序进度不透明、报工延迟 | 集成扫码终端与PLC数据采集 |
| WMS | 库存账实不符、缺料预警不准 | 与SRM共享供应商到货计划 |
| QMS | 质量问题追溯难、改进措施落地慢 | 与生产批次绑定缺陷记录 |
实现数据贯通的关键不仅在于技术架构，更在于组织机制的配套改革。许多企业在推进过程中忽视了“谁负责数据录入、谁有权修改、如何保证一致性”等治理问题，导致系统集成后反而引发更多争议。因此，必须建立跨部门的数据责任制，并制定统一的数据标准与主数据管理体系。
- 核心趋势点一：数据主权意识觉醒，企业开始设立专职的“数据治理官”角色，统筹数据资产运营；
- 核心趋势点二：实时数据流取代批量导入，Kafka、MQTT等消息中间件在工厂网络中广泛应用；
- 核心趋势点三：语义层建设加速，通过统一指标定义消除部门间理解偏差，如“良率”不再有多个计算口径。
针对中小企业资源有限的特点，建议采用轻量化、模块化的集成路径。与其一次性投入巨资建设复杂平台，不如聚焦高频刚需场景先行打通。例如，先实现销售订单到生产计划的自动下发，再逐步扩展至物料齐套检查、完工入库反馈等环节。
- 识别3-5个最影响交付与成本的核心业务流，绘制端到端数据地图；
- 选择支持API集成与数据映射的低代码平台作为连接器，如搭贝提供的 生产进销存系统 ，可快速对接主流财务与仓储软件；
- 设置数据质量监控看板，对关键字段的完整性、准确性进行每日巡检；
- 推动基层员工参与数据校准，建立“录入即责任”的文化氛围；
- 定期开展数据应用工作坊，让一线管理者看到数据价值，激发自主使用意愿。
实践表明，低代码平台在解决“最后一公里”集成问题上具有显著优势。某食品加工企业原使用独立的进销存与生产管理系统，每月盘点耗时长达一周。通过在搭贝平台上搭建一个中间数据桥接应用，仅用10天即实现两系统库存数据自动同步，误差率从8.3%降至0.5%以下。此类案例说明，灵活的工具组合比庞大的单一系统更能适应现实复杂性。
🔮 柔性制造：应对多品种小批量的系统重构
随着消费者个性化需求上升与市场竞争加剧，大批量标准化生产模式正逐步让位于“多品种、小批量、快切换”的新型制造范式。麦肯锡研究报告指出，到2026年，全球近60%的离散制造企业将面临订单碎片化挑战，平均订单规模预计下降40%以上。这对传统刚性生产线提出严峻考验，也催生了柔性生产系统的全面升级。
柔性制造不仅是设备层面的快速换模（SMED）或机器人换线，更涉及整个生产系统的组织逻辑重构。其本质是通过模块化设计、可配置流程与弹性资源调度，实现对多样化需求的高效响应。例如，海尔佛山滚筒洗衣机互联工厂采用模块化装配单元，同一条产线可在2小时内完成从标准机型到定制机型的切换，支持上千种配置组合。
支撑这一转变的技术要素包括：可编程逻辑控制器（PLC）的通用化配置、MES系统的工艺模板管理、AGV的动态路径规划，以及人员技能的多岗位兼容。然而，真正的瓶颈往往不在硬件，而在软件系统的灵活性。许多企业虽具备先进设备，却因信息系统无法快速适配新产品工艺路线而丧失响应速度。
- 核心趋势点一：产品生命周期管理系统（PLM）与MES深度集成，实现BOM与工艺路线的一键下发；
- 核心趋势点二：生产系统支持“按单配置”（CTO）模式，允许客户在一定范围内自由选配功能模块；
- 核心趋势点三：数字孪生技术用于虚拟调试，在物理产线改造前完成流程仿真与风险预判。
面对柔性化转型压力，企业需重新审视其生产系统的可配置能力。首要任务是梳理现有产品族的共性与差异点，建立标准化的工艺模块库。其次，应评估现有信息系统是否支持动态工艺路线加载与资源匹配计算。对于中小制造企业而言，完全自研柔性系统成本过高，借助成熟平台快速构建成为务实之选。
- 对近三年订单进行聚类分析，识别高频共现的产品特征组合；
- 设计最小可变单元（Minimum Viable Configuration），作为系统配置的基础粒度；
- 选用支持可视化流程建模的低代码平台，如搭贝推出的 生产进销存（离散制造） ，可根据不同产品类型灵活定义出入库规则与生产流程；
- 建立快速试错机制，允许新配置在虚拟环境中先行验证；
- 培训复合型操作员，配合柔性系统实现“一人多岗、一机多能”。
值得一提的是，搭贝平台在支持离散制造柔性化方面已有多个成功案例。某定制家具企业原需为每个新客户单独开发生产流程，平均耗时5个工作日。引入搭贝系统后，通过预设板材类型、五金配件、涂装工艺等参数维度，销售人员可在订单录入时即时生成对应生产指令，系统自动分配至合适产线，整体准备时间缩短至2小时内。这种“配置即生成”的能力，正是未来生产系统竞争力的核心体现。
平台化思维：从项目交付到持续迭代的能力跃迁
过去十年，企业信息化多以“项目制”推进，每个系统建设都是一次性工程，上线即告结束。然而，面对市场环境的快速变化，这种模式已难以为继。越来越多的企业意识到，生产系统的价值不再体现在“是否建成”，而在于“能否持续进化”。由此，平台化思维逐渐取代传统项目思维，成为指导数字化建设的新范式。
平台化强调可扩展性、组件复用与快速迭代能力。它要求系统架构具备松耦合特性，允许局部更新而不影响整体运行；同时提供丰富的开发接口与低门槛的定制工具，使业务人员也能参与系统优化。例如，博世苏州工厂建立内部“应用商店”，各车间可根据自身需求下载并配置标准化应用模块，如设备点检、质量巡检、能耗监控等，极大提升了基层创新活力。
该趋势的背后，是企业对“数字化敏捷性”的迫切需求。据德勤调研，2025年制造业数字化项目的平均迭代周期已缩短至4.2个月，较2020年的11.3个月大幅压缩。这意味着企业必须具备快速响应业务变化的技术能力，而低代码平台恰好为此提供了理想载体。
安全与合规：智能化进程中的底线保障
随着生产系统日益智能化与网络化，网络安全与数据合规风险同步放大。2025年某知名汽车零部件厂商因MES系统遭勒索攻击，导致三条主力产线停产超过72小时，直接损失超亿元。此类事件警示我们，在追求效率提升的同时，绝不能忽视系统的韧性与安全性。
当前，等保2.0、ISO 27001、GDPR等法规对工业数据管理提出更高要求。企业需在系统设计初期即融入安全基因，而非事后补救。具体措施包括：实施最小权限原则、建立操作审计日志、部署工业防火墙与入侵检测系统，并定期开展红蓝对抗演练。
特别地，低代码平台因其易用性也可能带来新的风险点——非专业人员随意创建应用可能导致数据泄露或流程混乱。因此，平台必须配备完善的权限管理体系与审批发布流程，确保“敏捷”与“可控”并重。
