2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际智能制造联盟（IMIF）最新发布的《全球生产系统发展白皮书》，超过67%的中大型制造企业已在过去12个月内启动核心生产系统的数字化重构工程。其中，中国长三角与珠三角地区尤为活跃，典型代表如某新能源汽车零部件制造商通过部署模块化生产调度平台，实现订单交付周期缩短38%，设备综合效率（OEE）提升至89.4%。这一系列变化背后，是人工智能、边缘计算与低代码开发平台的深度耦合。在人力成本持续攀升、市场需求日益碎片化的背景下，传统刚性生产线正加速向“感知-决策-执行”一体化的智能系统演进。
🚀 趋势一：生产系统向智能协同网络演进
现代生产系统已不再局限于单一工厂内的设备联动，而是逐步演化为跨组织、跨地域的协同网络。这种转变的核心驱动力来自于供应链复杂度的指数级上升以及客户对交付速度的极致要求。以家电行业为例，2025年头部品牌平均SKU数量达到2,300个以上，较五年前增长近三倍，传统的计划排产模式难以应对如此高频的变化。
智能协同的本质在于打破信息孤岛，实现从销售预测、物料采购到车间执行的全链路数据贯通。例如，某厨电企业通过引入集成式生产工单系统，将CRM端的预售数据自动转化为生产任务，并结合供应商库存状态动态调整投料节奏。该系统上线后，原材料呆滞率下降42%，紧急插单响应时间由原来的72小时压缩至8小时内。
支撑这一趋势的关键技术包括分布式架构、API网关和事件驱动机制。特别是在多厂区协同场景下，各节点需具备自主决策能力的同时保持整体目标一致。此时，基于规则引擎的智能调度模块显得尤为重要。它能够根据实时产能负荷、物流进度和质量反馈，自动优化任务分配路径。
值得关注的是，低代码平台正在成为构建此类协同系统的加速器。相较于传统定制开发动辄6个月以上的周期，利用可视化流程编排工具可在数周内完成核心功能搭建。例如，搭贝提供的 生产工单系统（工序） 模板，集成了标准化工单流转逻辑与异常预警机制，企业仅需配置业务参数即可投入使用，大幅降低试错成本。
此外，协同网络的安全性与稳定性也面临挑战。据工信部2025年第三季度通报，制造业工业互联网平台遭受恶意攻击次数同比上升51%。因此，在系统设计初期就必须嵌入零信任架构与数据加密传输机制，确保关键生产指令不被篡改或窃取。
- 优先选择支持微服务架构的低代码平台，便于未来扩展外部系统接口；
- 建立统一的数据主控中心（MDM），确保物料、工艺路线等基础数据的一致性；
- 实施分阶段上线策略，先在单一产线验证流程闭环，再逐步推广至全厂；
- 定期开展跨部门协同演练，提升运营团队对系统的熟练度与应急响应能力；
- 接入第三方安全审计服务，持续监控系统运行风险并及时修复漏洞。
📊 趋势二：柔性制造能力成核心竞争力
随着个性化消费趋势加剧，小批量、多品种的生产模式逐渐成为主流。波士顿咨询集团调研显示，2026年全球约45%的离散制造企业订单量低于50件/批次，而这一比例在2020年仅为18%。这意味着生产线必须具备快速切换产品型号的能力，否则将面临严重的资源闲置问题。
柔性制造不仅体现在物理层面上的模块化设备布局，更深层次地反映在生产系统的软件定义能力上。传统MES系统往往依赖固定工艺模板，一旦产品变更就需要重新编程调试，耗时且易出错。而新一代生产系统则强调“可配置性”，即通过图形化界面快速重组生产流程。
一个典型案例来自华东地区一家医疗设备制造商。该公司主营定制化手术器械，每台设备参数均有所不同。过去采用纸质作业指导书配合人工录入的方式，错误率高达6.7%。2025年Q3，其上线基于搭贝平台构建的 生产进销存（离散制造） 系统后，实现了BOM自动匹配、工序卡电子化推送及质量追溯一键生成。项目实施周期仅用时22天，投产首月即减少返工损失超15万元。
该系统的核心优势在于其高度灵活的数据模型与表单引擎。当接到新客户订单时，工程师可通过拖拽方式快速定义专属检验项、包装规范和交付文档清单，无需编写任何代码。同时，系统内置的版本管理功能确保历史工艺记录可查可溯，满足GMP合规要求。
值得注意的是，柔性并非无代价的自由度，过度配置可能导致系统臃肿、维护困难。因此，企业在推进柔性化改造时应坚持“最小必要原则”，即只开放真正需要调整的参数维度，其余部分仍保持标准化控制。
- 建立产品族分类体系，将相似结构的产品归类管理，减少重复配置工作量；
- 引入数字孪生技术，在虚拟环境中模拟不同生产组合下的设备负载与节拍匹配情况；
- 设置权限分级机制，防止非专业人员误操作导致流程混乱；
- 配套建设知识库系统，积累典型配置案例供后续复用；
- 定期评估系统性能指标，避免因灵活性牺牲稳定性与响应速度。
🔮 趋势三：数据驱动的生产决策闭环加速形成
如果说过去十年的信息化建设解决了“有没有”的问题，那么当前阶段的重点则是回答“好不好”与“怎么改”。越来越多的企业意识到，仅仅实现数据采集并不足以带来价值，唯有构建从数据洞察到行动反馈的完整闭环，才能真正释放生产力。
典型的例子出现在注塑行业。某塑料制品厂拥有86台注塑机，长期以来依赖老师傅凭经验判断模具温度、保压时间等关键参数。2025年，该企业部署了边缘计算网关，实时采集每台设备的能耗、周期时间和缺陷图像，并上传至云端分析平台。通过对历史合格品数据建模，系统成功识别出影响良率最关键的三个变量，并推荐最优参数组合。
经过三个月试运行，全厂平均良率从91.2%提升至95.8%，年节约原材料成本逾230万元。更重要的是，这套机制形成了自我进化能力——每当有新的优质批次产出，模型就会自动更新训练集，持续优化建议精度。
在此过程中，低代码平台扮演着“连接器”角色，将原始数据流转化为可视化的管理仪表盘与自动化工作流。例如，搭贝的 生产进销存系统 支持与主流SCADA、PLC系统对接，用户可自定义KPI计算公式并设置阈值告警规则。当某条产线OEE连续两小时低于设定基准时，系统会自动触发维修申请单并通知相关责任人。
为进一步增强决策科学性，领先企业开始探索将AI预测能力嵌入日常运营。比如，利用时间序列算法预判未来一周的设备故障概率，提前安排预防性维护；或基于市场趋势分析动态调整安全库存水平，避免资金占用过高。
| 指标名称 | 传统模式 | 数据驱动模式 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| OEE（设备综合效率） | 68% | 84% | +23.5% |
| 平均故障间隔时间（MTBF） | 142小时 | 207小时 | +45.8% |
| 计划达成率 | 76% | 93% | +22.4% |
| 库存周转天数 | 48天 | 33天 | -31.3% |
当然，迈向数据驱动之路并非坦途。许多企业在实践中遭遇“数据丰富但洞察贫乏”的困境。究其原因，往往是缺乏清晰的分析框架与业务场景锚定。为此，建议采取“场景先行、逐点突破”的策略，聚焦高价值环节如质量管控、能耗优化等，集中资源打造标杆应用。
- 成立跨职能数据分析小组，包含IT、生产、质量等部门代表；
- 梳理关键业务痛点，筛选出最适合数据赋能的3-5个优先场景；
- 建立数据质量管理制度，明确各环节责任人与校验规则；
- 采用敏捷开发模式，快速迭代原型并收集一线反馈；
- 将成功经验制度化，形成标准化分析模板在全公司推广。
拓展视角：低代码如何重塑生产系统落地路径
长期以来，生产系统建设被视为“重投入、长周期、高门槛”的工程。一套完整的MES项目动辄投入数百万元，实施周期长达一年以上，中小企业望而却步。然而，随着低代码技术成熟，这一格局正在被打破。
以搭贝为代表的国产低代码平台，提供了涵盖表单设计、流程引擎、报表中心在内的完整工具链。更重要的是，其生态市场已沉淀大量经过验证的行业模板，如前述的生产进销存、工单管理系统等，企业可直接下载使用或二次开发。
某汽配企业原计划外包开发一套生产管理系统，预算约80万元，预计耗时8个月。后改用搭贝平台自行搭建，实际支出不足15万元（含培训与咨询），上线时间缩短至6周。更为关键的是，由于开发过程由内部IT人员主导，后期维护与功能迭代不再受制于外部供应商。
“我们不再需要等待厂商排期，新增一个报工字段只需半小时。”——该企业数字化负责人访谈摘录
展望未来，低代码平台将进一步融合AI辅助生成能力。用户只需描述业务需求，系统即可自动生成初步的应用架构与字段设计，极大提升构建效率。同时，随着国家标准《智能制造系统低代码开发规范》进入征求意见阶段，平台间的兼容性与数据互通性也将显著增强。
风险提示：警惕技术热潮背后的实施陷阱
尽管前景广阔，但生产系统升级过程中仍存在诸多潜在风险。首先是“重工具轻管理”的倾向。不少企业盲目追求新技术应用，却忽视了配套的组织变革与流程再造。结果往往是系统上线后使用率低下，沦为“数字摆设”。
其次是数据治理滞后问题。在多源异构环境下，如何保证数据准确性、一致性与时效性成为一大挑战。某电子厂曾因传感器采样频率设置不当，导致产量统计数据虚高30%，误导管理层做出错误扩产决策。
最后是人才结构不匹配。现有员工普遍缺乏数据分析与系统运维技能，单纯依靠外部顾问难以支撑长期运营。因此，企业在推进项目时应同步启动能力建设计划，通过内训、轮岗等方式培养复合型数字人才。
