2026年初，全球制造业迎来新一轮结构性调整。根据国际机器人联合会（IFR）最新发布的《全球工业自动化趋势报告》，2025年工业机器人安装量同比增长14.3%，其中中国占比达52%。与此同时，工信部公布的“智能制造示范工厂”名单新增87家，覆盖新能源汽车、高端装备、生物医药等多个领域。这一系列动态背后，是生产系统正从传统的线性流程向高度集成、实时响应和自主决策的方向演进。企业不再仅仅追求设备自动化，而是聚焦于整个生产系统的智能化重构。尤其在订单碎片化、交付周期压缩至72小时以内的市场压力下，传统MES与ERP割裂运行的模式已难以为继。生产系统的核心竞争力正在从‘产能规模’转向‘系统韧性’与‘响应速度’。
🚀 趋势一：全域协同的智能生产系统架构兴起
过去十年，许多制造企业完成了单点自动化升级，如引入AGV、视觉检测或SCADA系统。然而，这些系统往往形成“自动化孤岛”，数据无法互通，调度依赖人工干预。据德勤2025年制造业数字化成熟度调研显示，仅23%的企业实现了跨系统实时数据联动，超过60%的工单异常仍需通过电话或微信协调处理。
当前最显著的趋势是构建全域协同的生产系统架构，即打通设计（PLM）、计划（APS）、执行（MES）、仓储（WMS）与供应链（SRM）的数据链路，实现从客户订单到车间工位的端到端闭环管理。例如，某新能源电池模组制造商通过部署统一数据中台，将订单变更响应时间从原来的4小时缩短至18分钟，设备利用率提升19个百分点。
这种架构的核心在于统一数据模型与事件驱动机制。每一个生产动作——如物料出库、工序报工、质检判定——都被视为一个可被监听和响应的“事件”，触发后续流程自动推进。例如，当最后一道工序完成报工后，系统自动生成质检任务并通知质检员手持终端；若检测合格，则立即释放库存状态，并同步更新客户门户中的交付进度。
在此背景下，低代码平台成为快速构建协同系统的理想载体。相较于传统定制开发动辄6-12个月的周期，基于低代码平台可在数周内搭建起覆盖多系统的集成应用。例如，[搭贝零代码平台](https://www.dabeicloud.com/)支持通过可视化拖拽方式配置业务流程、表单逻辑与API接口，帮助企业快速实现跨系统数据拉通。某家电零部件企业利用其平台，在3周内上线了集生产工单、工序流转、质量追溯于一体的综合管理系统，集成原有MES与SRM系统，节省开发成本超70万元。
落地建议如下：
- 优先识别高频协同场景，如“订单变更→工艺调整→物料重配”链条，作为试点突破点；
- 建立企业级主数据标准，确保物料、设备、人员等关键字段在各系统间一致；
- 采用微服务+事件总线架构，逐步解耦旧系统功能模块；
- 引入低代码平台进行原型验证，降低试错成本；
- 推动IT与生产部门联合组建敏捷小组，确保需求精准对齐。
值得注意的是，全域协同并非要求一次性替换所有系统。更现实的路径是“渐进式集成”，即保留现有系统核心功能，通过中间件或低代码平台实现关键流程串联。例如，可通过[生产工单系统（工序）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/db7539090ffc44d2a40c6fdfab0ffa2f?isModel=1)模板快速部署一套轻量化工序管理模块，与原有ERP对接，实现工单下发、进度反馈、异常上报的全流程线上化。
📊 趋势二：柔性生产能力成核心竞争壁垒
随着消费者个性化需求激增，制造业正经历从“大规模标准化”向“小批量多品种”的范式转移。麦肯锡研究指出，2025年全球消费品行业SKU数量平均增长37%，而单款平均产量下降42%。这对生产系统的柔性能力提出前所未有的挑战。
所谓柔性生产，不仅指设备能快速换型（Quick Changeover），更强调整个生产系统的动态适应能力，包括排程灵活性、工艺自适配、资源弹性调配等。以某定制家具企业为例，其日均接收订单超过800笔，每单板材规格、颜色、五金配置均不同。传统固定产线难以应对，必须依赖高度柔性的单元化生产线与智能排程算法。
实现柔性生产的关键技术支撑包括：模块化产线设计、数字孪生仿真与AI驱动的动态排程。其中，AI排程系统能够在秒级内评估数千种排产组合，综合考虑设备状态、工人技能、物料齐套率等因素，输出最优方案。西门子在成都的PCBA工厂应用此类系统后，换线时间减少60%，订单交付准时率提升至98.7%。
但技术只是基础，真正的瓶颈在于组织与流程的适配。许多企业在引入柔性设备后，仍沿用月度静态排程模式，导致设备空转率居高不下。因此，生产系统的柔性化必须伴随管理机制的同步进化，如推行“滚动72小时动态排程”、“班组自主调度权下放”等制度创新。
对于中小企业而言，全面建设数字孪生或AI排程系统成本过高。此时，可通过轻量化工具先行构建柔性管理能力。例如，利用[生产进销存（离散制造）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/9a5c268c39964a98b71b3d3c357aa49d?isModel=1)模板，企业可快速搭建包含BOM管理、工序派工、在制品跟踪等功能的一体化系统，支持按订单配置生成专属工艺路线，并实时监控各环节进度。
该类系统特别适合接插件、机加工、装配类离散制造场景，能够有效应对频繁的订单变更与工艺调整。某汽配二级供应商上线该方案后，换型准备时间由平均2.5小时降至45分钟，月度生产批次数量提升3倍。
落地建议如下：
- 开展产线柔性度评估，识别瓶颈工序（如调试、换模、首检）；
- 实施SMED（单分钟换模）改进项目，目标是将换型时间控制在10分钟以内；
- 建立产品族分类体系，归并相似工艺，减少重复设置；
- 部署支持动态路由的MES模块，允许工单根据实际情况跳转或拆分；
- 利用低代码平台快速迭代排程规则，适应业务变化。
此外，应重视员工柔性技能培养。推行“多能工认证”制度，结合系统记录的操作履历，动态分配任务。例如，在[搭贝平台](https://www.dabeicloud.com/)中可设置“技能矩阵”模块，关联员工资质与工序权限，系统在派工时自动匹配最合适人选，提升人力资源利用效率。
🔮 趋势三：生产系统深度融入企业级数据资产体系
长期以来，生产数据被视为“操作日志”，主要用于追溯与考核。但在2026年，领先企业已将生产系统定位为企业核心数据源之一，其产生的实时运行数据正被广泛用于预测性维护、碳足迹核算、供应链金融等高阶场景。
一个典型案例来自光伏组件制造商阿特斯。该公司在其生产基地部署了覆盖全产线的IoT传感器网络，每30秒采集一次设备电流、温度、振动等参数。这些数据不仅用于实时监控，更通过机器学习模型预测组件隐裂风险，提前干预工艺参数，使产品不良率下降31%。更重要的是，这些数据被纳入公司ESG报告体系，用于精确计算每块组件的制造碳排放，成为海外投标的重要加分项。
这标志着生产系统角色的根本转变：从“执行层工具”升级为“战略级数据引擎”。其价值不再局限于车间管理，而是延伸至财务、合规、市场等多个维度。普华永道调研发现，具备完善生产数据治理体系的企业，在融资估值上平均高出同行23%。
要实现这一跃迁，企业需构建三层数据能力：采集层（确保数据完整性）、治理层（定义标准与质量规则）、应用层（封装为可复用的数据服务）。例如，可将“设备OEE”指标封装为API，供管理层仪表盘调用；或将“订单履约进度”开放给CRM系统，实现客户服务透明化。
然而，传统MES系统通常缺乏灵活的数据服务能力。其数据库结构封闭，查询性能差，难以支撑复杂分析。此时，基于低代码平台构建轻量级数据中台成为性价比极高的解决方案。企业可在不替换原有系统的情况下，通过定时同步或事件订阅方式获取关键数据，并在平台上进行清洗、建模与可视化。
例如，通过[生产进销存系统](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/344deaa27a494d63848ebba9a772c0df?isModel=1)模板，企业可快速建立包含原材料入库、生产领料、成品出库的全流程台账，并自动生成库存周转率、呆滞料预警等管理报表。这些数据还可进一步对接财务系统，实现成本自动归集，减少月底对账工作量。
某食品包装企业利用该方案，在两个月内完成了从手工台账到数字化管理的转型，库存准确率由78%提升至99.6%，年度盘点耗时由7天缩短至8小时。
落地建议如下：
- 制定生产数据资产目录，明确关键指标定义与责任主体；
- 部署边缘计算网关，实现设备原始数据的本地预处理与上传；
- 建立数据质量监控机制，如设置字段非空、范围校验等规则；
- 将高频查询指标（如OEE、良率、在制品数量）固化为标准视图；
- 通过低代码平台发布数据服务，支持移动端、Web端多渠道访问。
同时，应加强数据安全与权限管理。在[搭贝平台](https://www.dabeicloud.com/)中，支持细粒度的字段级权限控制，确保敏感数据（如工艺参数、成本信息）仅对授权人员可见。此外，平台提供完整的操作日志审计功能，满足ISO 27001等合规要求。
扩展视角：生产系统与可持续发展的深度融合
除上述三大趋势外，生产系统正加速与可持续发展目标接轨。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2026年全面实施，对中国出口型企业构成直接压力。在此背景下，生产系统需承担起碳排放精准计量的职责。
实现路径包括：在设备层面加装电表、气表等能耗传感器；在系统层面建立“单位产品能耗”与“碳排放因子”关联模型；在管理层面推行绿色排程策略，如优先安排高能效设备生产、避开电价高峰时段等。已有企业尝试将“最低碳排方案”作为排程优化目标之一，初步实现减排8%-12%。
未来，生产系统或将演化为“双轨制”架构：一条轨道保障交付效率，另一条轨道追踪环境影响。两者在决策层交汇，由AI算法平衡经济性与可持续性。这类高级应用虽尚处萌芽，但已值得前瞻性布局。
结语：迈向自主进化的生产系统生态
回望2026年的生产系统演进路径，我们正见证一场由数据驱动、以协同为核心、以柔性为基础的深刻变革。这场变革不再局限于技术升级，而是涉及组织、流程、文化的系统性重塑。
未来的理想状态，是构建一个能够自我感知、自主优化、持续进化的生产系统生态。它不仅能高效执行既定任务，更能主动识别瓶颈、推荐改进措施、甚至参与战略决策。虽然完全自治尚远，但通过低代码平台等敏捷工具，企业已可迈出关键第一步——让生产系统真正成为企业智慧的延伸。
