2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略咨询机构MESA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。这一轮变革不再局限于单一环节的自动化升级，而是以数据驱动、柔性协同和智能决策为核心，推动生产系统从“执行层工具”向“战略级资产”转型。中国工信部同期数据显示，2025年全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.3%，较2020年提升近20个百分点，智能制造就绪度持续攀升。在这样的背景下，生产系统的演进已不仅是效率问题，更关乎企业在供应链波动、定制化需求激增与碳中和目标下的生存能力。
🚀 趋势一：生产系统与业务系统深度融合，打破信息孤岛
传统制造企业常面临“ERP管计划、MES管执行、WMS管仓储”的割裂状态，导致订单变更响应滞后、库存积压严重、交付周期延长。据德勤调研，信息断层使平均订单交付周期延长18%-35%。当前，生产系统正加速与采购、销售、财务等业务模块集成，形成端到端的数字链路。例如，某家电龙头企业通过打通ERP与MES系统，实现客户订单直达车间排程，订单响应时间从72小时缩短至8小时，库存周转率提升40%。
这种融合不仅依赖API接口技术，更需要统一的数据模型支撑。现代低代码平台如 生产进销存（离散制造） ，提供预置的行业数据结构与流程模板，帮助企业快速构建跨系统协作应用。该方案支持订单自动拆解为工单、物料需求同步推送至仓库、完工数据反向更新财务成本，真正实现“一笔订单贯穿始终”。
影响分析显示，系统融合可带来三重价值：一是提升运营透明度，管理层能实时掌握订单履约进度；二是降低人为错误率，自动化流转减少手工录入差错；三是增强敏捷性，在面对紧急插单或供应链中断时具备快速重排能力。某汽车零部件厂商在实施集成系统后，月度计划达成率由78%升至94%，客户投诉率下降52%。
- 核心趋势点：生产系统不再是孤立的执行终端，而是连接市场与制造的核心枢纽
- 数据流贯通推动组织从“职能型”向“流程型”转变
- 实时协同成为应对VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）市场的基础能力
- 评估现有系统间的数据断点，绘制端到端业务流程图
- 优先打通高频交互系统，如ERP-MES-WMS
- 选择具备开放架构的低代码平台，如搭贝，快速搭建集成中间件
- 建立主数据管理机制，确保物料、BOM、工艺路线一致性
- 试点高价值场景，如订单全生命周期追踪，验证ROI
📊 趋势二：柔性生产系统成标配，支撑小批量多品种制造
消费市场个性化趋势不可逆转。麦肯锡报告指出，2025年全球定制化产品销售额占比已达31%，预计2026年将突破35%。这对传统刚性生产线提出严峻挑战。某消费电子品牌曾因无法快速切换产线，错失一批限量版订单，损失超千万元。如今，领先的制造企业正构建高度柔性的生产系统，能够在同一产线上高效切换不同产品型号，甚至实现“单件流”生产。
柔性不仅体现在设备层面，更在于系统对动态变化的适应能力。新一代生产工单系统需支持快速配置工艺路径、灵活分配资源、动态调整排程。例如， 生产工单系统（工序） 允许用户通过拖拽方式定义工序流程，自动关联设备、人员与质检标准，新产品的上线准备时间从原来的3天压缩至2小时内。
某医疗器械制造商采用此类系统后，成功将产品换型时间缩短60%，并实现了“按需生产+零库存交付”的新模式。其生产系统可根据每日接单情况自动生成最优排程，同时联动采购预测，大幅降低原材料呆滞风险。这种能力在应对突发公共卫生事件时展现出巨大优势——疫情期间，该企业两周内完成呼吸机产线切换，产能迅速爬坡至日产500台。
- 核心趋势点：生产系统必须具备“即插即用”的流程配置能力
- 模块化设计思维渗透到软件架构，支持快速迭代
- 工人角色从操作者转变为流程监督者与异常处理者
- 梳理产品族谱，识别共性工序与差异化节点
- 引入可视化排程工具，支持动态优先级调整
- 部署可配置的工单引擎，支持非技术人员维护流程
- 结合IoT采集设备状态，实现基于实际能力的排程
- 通过搭贝低代码平台搭建原型，快速验证柔性逻辑
🔮 趋势三：AI驱动的智能决策进入生产核心环节
人工智能正从边缘辅助走向生产决策中枢。波士顿咨询集团研究发现，采用AI优化排程的企业，设备综合效率（OEE）平均提升12%-18%。当前，AI在生产系统中的应用已超越简单的质量检测，深入至预测性维护、智能调度、能耗优化等关键领域。例如，一家钢铁企业利用机器学习模型分析历史停机数据与传感器信号，提前72小时预测轧机故障，维修响应时间缩短80%，年避免损失超3000万元。
更进一步，AI开始参与生产策略制定。某新能源电池厂通过强化学习算法模拟不同排程策略下的交付表现，系统自动推荐最优方案。当出现紧急订单时，AI能在秒级内评估对在制品、交期、产能利用率的影响，并给出调整建议。这种“决策增强”模式显著降低了计划员的认知负荷，提升了整体决策质量。
值得注意的是，AI落地的前提是高质量的数据供给。许多企业虽有大量数据，却分散在不同系统中，难以形成训练样本。因此，构建统一的数据湖或数据中台成为必要基础设施。搭贝平台提供的 生产进销存系统 内置数据清洗与标签功能，可自动归集生产日志、质检记录、设备运行参数，为后续AI建模奠定基础。
| AI应用场景 | 典型效益 | 数据需求 |
|---|---|---|
| 智能排程 | 交期满足率提升15%-25% | 订单、BOM、工艺路线、设备能力 |
| 预测性维护 | 非计划停机减少30%-50% | 振动、温度、电流、维修记录 |
| 质量根因分析 | 不良率下降20%-40% | 过程参数、环境数据、检验结果 |
尽管AI潜力巨大，但实施仍需谨慎。建议采取“小场景切入、快迭代验证”的策略。优先选择数据完整、规则明确、价值可量化的场景，如刀具寿命预测、能耗异常预警等。通过搭贝零代码平台快速搭建数据采集界面与分析看板，降低试错成本。某包装材料企业即通过此方式，在一个月内完成首个AI质检项目上线，误检率控制在0.5%以内。
- 核心趋势点：AI不再是“黑箱实验”，而是可解释、可管控的生产助手
- 人机协同将成为主流工作模式，系统负责计算，人类负责判断
- 数据治理能力决定AI应用深度，而非算法先进性
- 识别高价值AI应用场景，优先解决痛点问题
- 建立数据采集标准，确保时间戳、单位、精度一致
- 选择支持API扩展的低代码平台，便于接入AI服务
- 设置人工复核机制，防止“算法偏见”导致误判
- 通过免费试用入口体验搭贝AI集成方案，评估适配性
延伸思考：低代码如何加速趋势落地
上述三大趋势的共同挑战是实施周期长、成本高、灵活性不足。传统定制开发动辄半年以上，难以匹配快速变化的业务需求。而低代码平台凭借可视化开发、模块复用与快速部署特性，正成为趋势落地的“加速器”。以搭贝为例，其平台提供超过200个工业级组件，涵盖条码扫描、电子签名、设备对接等功能，开发者可通过拖拽方式组合出符合ISO9001标准的生产管理系统。
更重要的是，低代码降低了IT与OT的协作门槛。生产主管可直接参与系统设计，确保流程贴合现场实际。某食品加工厂的品控经理使用搭贝平台自行搭建了“首件检验记录表”，从需求提出到上线仅耗时3小时，而以往需排队等待IT部门排期，平均等待周期为23天。这种“公民开发者”模式极大释放了组织创新活力。
推荐实践：企业可设立“数字化创新基金”，鼓励一线员工基于搭贝平台提出改进方案。每季度评选最佳应用，给予奖励并推广。此举不仅能加速系统优化，更能培育数字文化。
未来展望：生产系统迈向自治化
展望2026年下半年及未来三年，生产系统将进一步向自治化演进。我们或将看到“自感知-自决策-自执行-自优化”的闭环系统在标杆企业中出现。这类系统不仅能响应指令，更能主动发现问题、提出改进建议并验证效果。例如，当检测到某工序良率连续下降时，系统自动调取历史数据进行根因分析，生成改善方案，并安排试验批次验证，最终将有效措施固化至标准作业程序。
实现这一愿景，需在三个维度持续投入：一是深化数据融合，打破MES、SCADA、ERP之间的壁垒；二是提升边缘计算能力，使决策更贴近生产现场；三是构建可持续迭代的软件架构，支持持续集成与部署（CI/CD）。低代码平台因其敏捷性与开放性，有望成为构建自治系统的基础底座。
