2026年初，全球制造业正经历一场由技术驱动的深刻变革。据国际制造战略咨询机构MESA最新报告显示，截至2025年底，全球超过67%的中大型制造企业已完成或正在推进生产系统的数字化升级，其中中国制造业在智能制造投入年均增长率达18.3%，领先全球平均水平。以工业互联网平台为底座，AI质检、数字孪生排产、边缘计算调度等新技术已在汽车、电子、装备制造等行业实现规模化落地。例如，某头部新能源电池制造商通过部署智能工单系统，将订单交付周期缩短32%，设备综合效率（OEE）提升至89.6%。这一系列变化标志着传统生产系统正从“自动化执行”迈向“自主决策”新阶段。
🚀 趋势一：AI深度融入生产执行系统，推动智能决策闭环
- AI驱动的质量预测与动态调优成为高价值产线标配
- 基于机器学习的实时工艺参数优化模型在半导体、精密加工领域广泛应用
- 视觉检测系统结合小样本学习技术，实现99.2%以上的缺陷识别准确率
- 自然语言处理（NLP）被用于解析维修日志，辅助根因分析
人工智能已不再局限于后端数据分析，而是深度嵌入MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监控系统）等核心模块。典型的案例是某家电龙头企业在其注塑车间部署了AI质量预警系统，该系统通过分析历史3万条工艺参数与最终产品合格率的关系，构建了多变量回归预测模型。当系统检测到当前温度曲线偏离最优区间时，自动向操作员推送调整建议，并同步更新下一班次的标准作业指导书（SOP）。这种“感知-分析-反馈-优化”的闭环机制显著降低了人为经验依赖。
更进一步地，部分领先企业开始尝试使用强化学习进行动态排程优化。传统APS（高级计划排程）系统往往基于静态规则和优先级排序，在面对突发插单、设备故障等情况时响应滞后。而引入AI后的自适应排程引擎可根据实时产能负载、物料齐套状态、交期紧迫度等多个维度动态生成最优调度方案。某汽车零部件供应商在测试环境中对比发现，AI排程比人工调度平均节省14.7%的换型时间，且准时交付率提升至96.8%。
值得注意的是，AI模型的部署并非简单替换原有系统，而是需要与现有IT/OT架构深度融合。这要求企业在数据治理层面建立统一的数据湖架构，确保来自PLC、传感器、ERP、MES等系统的异构数据能够高效清洗、对齐并供模型训练使用。同时，边缘计算节点的部署也成为关键支撑——将部分推理任务下沉至车间现场，可有效降低网络延迟，保障控制指令的实时性。
- 优先选择具备开放API接口的低代码平台，快速集成AI能力模块，如 生产工单系统（工序） 支持与外部算法服务对接，便于实现预测性维护功能扩展；
- 建立跨部门AI项目小组，涵盖工艺、设备、IT及数据科学人员，确保业务需求与技术实现对齐；
- 采用渐进式试点策略，先在单一产线验证效果，再逐步推广至全厂；
- 加强一线员工培训，使其理解AI输出逻辑，提升人机协同信任度；
- 定期评估模型性能衰减情况，设置再训练触发机制，保持长期有效性。
📊 趋势二：柔性生产系统加速普及，应对小批量定制化浪潮
- 模块化产线设计使切换成本下降40%以上
- 可重构机器人工作站支持多品类混线生产
- 数字孪生仿真工具用于预演产线变更影响
- 订单驱动的动态BOM管理成为标配
消费者个性化需求的增长正倒逼制造端向“大规模定制”转型。IDC数据显示，2025年中国C2M（Customer-to-Manufacturer）模式市场规模突破8200亿元，同比增长29.4%。这意味着企业必须频繁应对小批量、多品种的订单结构。传统的刚性生产线因换型时间长、调试复杂，已难以满足市场节奏。在此背景下，柔性生产系统（Flexible Manufacturing System, FMS）成为破局关键。
柔性不仅体现在硬件层面，更体现在软件系统的敏捷响应能力上。例如，某定制家具厂商通过引入 生产进销存（离散制造） 系统，实现了从客户下单到车间派工的全流程贯通。系统根据订单中的板材规格、颜色、五金配置等信息自动生成工艺路线和物料清单，并分配至对应加工单元。整个过程无需人工干预，平均准备时间由原来的4小时压缩至28分钟。
此外，数字孪生技术的应用极大提升了产线重构的安全性和效率。企业在进行产线改造前，可在虚拟环境中模拟不同布局下的物流路径、节拍匹配、瓶颈位置等关键指标，提前识别潜在问题。某医疗器械制造商在扩建无菌车间时，利用数字孪生平台进行了17轮仿真优化，最终方案相较初始设计减少3处交叉污染风险点，空间利用率提高21%。
柔性生产的另一重要支撑是供应链协同能力。由于小批量订单波动性大，原材料采购需更加精准。越来越多企业开始采用“按单采购+安全库存动态调整”模式，借助系统实时同步销售预测、在途物料、仓库余量等信息，实现JIT（准时制）供应。这不仅降低了库存占用，也减少了因预测不准导致的呆滞料损失。
- 重构组织流程，打破“销售-计划-生产”信息孤岛，推动端到端可视化；
- 投资模块化生产设备，如快换夹具、通用工装台，缩短物理切换时间；
- 部署支持多版本BOM管理的MES系统，适应频繁的设计变更；
- 引入 生产进销存系统 实现订单、库存、采购联动，提升资源调配灵活性；
- 建立客户分级机制，对高价值定制客户提供专属通道服务。
🔮 趋势三：数据主权回归工厂，构建自主可控的生产数据资产体系
- 本地化数据中台建设成为头部企业的共同选择
- 数据确权与访问权限管理机制日益完善
- 基于数据血缘的审计追踪功能受到监管重视
- 数据服务化（Data as a Service）模式兴起
随着《工业数据分类分级指南》等政策法规的落地实施，企业对数据安全与合规性的关注度空前提升。过去依赖云服务商托管全部生产数据的模式正面临挑战——一方面存在敏感工艺信息泄露风险，另一方面在跨国运营中可能触碰数据跨境监管红线。因此，构建“以我为主”的数据治理体系成为必然方向。
当前领先实践是搭建厂级数据中台，将来自DCS、SCADA、MES、WMS等系统的原始数据汇聚至本地数据中心，经过标准化处理后形成统一的数据资产目录。这些数据不仅服务于内部管理决策，还可作为训练AI模型的基础燃料。某钢铁集团在其冷轧车间部署了独立数据中台，每日采集超过2TB的过程数据，用于分析轧辊磨损规律、能耗异常点等深层次问题，每年由此产生的节能增效收益超千万元。
与此同时，数据服务化理念正在改变传统的系统建设模式。以往每个应用系统都独立建模、重复取数，造成资源浪费。而现在通过定义标准数据接口（API），让不同系统按需调用共享数据服务。例如，质量管理模块可以直接调用设备运行状态服务获取停机记录，无需再次连接底层数据库。这种方式既提高了开发效率，也增强了数据一致性。
在这一趋势下，低代码平台因其灵活的数据集成能力和可视化建模优势，成为企业快速构建自有应用的重要工具。以搭贝零代码平台为例，用户可通过拖拽方式连接多种数据源（包括Oracle、SQL Server、MySQL及主流PLC协议），并在几分钟内搭建出符合实际业务场景的报表看板或审批流程。更重要的是，所有应用运行于企业私有环境，数据不出厂门，真正实现自主可控。
- 制定企业级数据治理规范，明确数据所有权、使用权与责任边界；
- 优先选用支持私有化部署的低代码平台，如搭贝提供本地化解决方案，保障数据主权；
- 建立数据质量监控机制，定期清理异常值与冗余字段；
- 推行“数据即产品”思维，鼓励各部门将高频使用的数据封装成服务接口；
- 开展数据素养培训，提升全员数据意识与应用能力。
延伸观察：低代码如何赋能生产系统持续进化
在上述三大趋势交汇之下，企业面临的最大挑战并非技术本身，而是如何快速响应不断变化的业务需求。传统定制开发周期长、成本高、迭代慢的问题愈发凸显。而低代码平台凭借其“敏捷构建、快速上线、易于维护”的特点，正在成为生产系统现代化进程中的加速器。
以某电子组装厂为例，其原有一套老旧MES系统无法支持新导入的AOI（自动光学检测）设备数据接入。若走常规开发流程，预计需耗时3个月、投入20万元。最终该企业选择使用搭贝低代码平台，在两周内完成了新数据采集模块的开发，并与现有ERP系统完成对接。整个过程由IT团队两名工程师主导，业务部门全程参与原型确认，最终成果高度贴合现场实际。
类似的应用场景还包括：临时增加特殊订单跟踪字段、快速搭建疫情期间的防疫物资领用流程、为新并购子公司定制过渡期管理系统等。这些“短平快”需求正是低代码最擅长的领域。据统计，采用低代码开发的应用上线速度平均比传统方式快5.8倍，维护成本降低63%。
| 对比维度 | 传统开发 | 低代码平台 |
|---|---|---|
| 平均开发周期 | 8-12周 | 1-3周 |
| 人力投入 | 3-5名专业开发者 | 1-2名IT人员 + 业务代表 |
| 后期维护难度 | 高（依赖原团队） | 低（可视化编辑） |
| 总拥有成本（TCO） | 较高 | 显著降低 |
可以预见，未来的生产系统将不再是单一的“黑盒软件”，而是由多个可插拔、可组合的功能模块构成的生态体系。企业可以根据自身发展阶段和业务重点，灵活选择并组合所需组件，实现“积木式”演进。而低代码平台正是支撑这种架构思想落地的关键基础设施。
行业影响展望：从效率提升走向价值创造
上述三大趋势的叠加效应，正在重新定义生产系统的价值边界。过去，生产系统的核心目标是“保质、保量、保交付”；而在新技术加持下，其角色正向“价值挖掘者”和“创新孵化器”转变。通过对海量过程数据的持续分析，企业不仅能发现隐性浪费，还能识别出新的商业模式机会。
例如，一家注塑企业通过分析多年积累的模具使用数据，发现了某些材料组合与特定结构件之间的寿命关联规律。基于此，他们推出了“模具健康保险”增值服务，为客户免费监测模具状态，并按实际使用寿命收取服务费。这项原本属于内部管理的数据洞察，成功转化为一项对外盈利的新业务。
再如，某电梯部件制造商利用其 生产工单系统（工序） 沉淀的工艺知识库，为中小同行企业提供远程工艺指导服务，按次收费。这种“能力外溢”模式正在成为制造业服务化转型的新路径。
总而言之，2026年的生产系统已超越单纯的执行工具范畴，成为企业数字化战略的核心支点。谁能率先掌握AI、柔性、数据三大趋势的融合应用，谁就能在新一轮产业竞争中占据主动地位。对于广大制造企业而言，现在不是要不要转型的问题，而是如何高效、稳健地迈出第一步。
