根据2026年初发布的《中国智能制造发展指数报告》，全国规模以上工业企业中，已有68.3%完成生产系统的数字化改造，较2023年提升21个百分点。尤其在长三角与珠三角制造集群，智能排产、实时质量监控和柔性供应链协同已成为标配能力。随着AI大模型、边缘计算与工业互联网平台的深度融合，生产系统正从“自动化执行”迈向“自主决策”阶段。在此背景下，企业若不能及时把握技术跃迁窗口，将面临订单响应滞后、资源利用率下降及客户流失等多重风险。本文基于最新产业实践，解析当前生产系统领域的三大核心趋势，并结合搭贝零代码平台的实际落地案例，提出可操作的转型路径。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为竞争分水岭
- 动态排程准确率提升至92%以上，显著优于传统MRP系统
- 设备异常预测响应时间缩短至分钟级，减少非计划停机达40%
- 多订单混合生产的切换效率提高35%，支持小批量高频交付模式
传统生产调度依赖人工经验或静态算法，在面对订单波动、物料延迟、设备故障等复杂场景时往往反应迟缓。而新一代AI调度引擎通过接入ERP、MES、SCM等系统数据流，构建实时数字孪生体，利用强化学习模型动态优化排产方案。例如，苏州某精密零部件制造商引入基于机器学习的排程系统后，月均产能利用率从74%提升至89%，交货准时率由81%升至96.5%。
该趋势的核心在于实现“感知—分析—决策—执行”的闭环控制。系统不仅能自动识别瓶颈工位，还能预判未来72小时内的潜在冲突并提前调整资源分配。更进一步地，部分领先企业已开始尝试将客户优先级、能耗成本、碳排放指标纳入多目标优化函数，使生产调度兼具经济效益与可持续性。
然而，AI调度系统的落地并非简单替换软件模块。其成功依赖于高质量的数据供给、清晰的业务规则定义以及跨部门协作机制。许多企业在实施过程中遭遇“数据孤岛”困局——车间IoT采集的数据无法与计划层系统打通，导致模型训练效果不佳。此外，一线管理人员对算法决策的信任度不足，也常造成“系统建议被忽略”的现象。
- 建立统一的数据中台架构，整合来自PLC、SCADA、WMS等系统的异构数据源，确保AI模型输入的完整性与时效性
- 采用渐进式部署策略，先在单一产线试点运行AI辅助排程，积累成效后再逐步推广至全厂
- 设计可视化人机交互界面，让调度员能直观理解AI推荐逻辑，并保留必要的干预权限以增强可控感
- 结合 生产工单系统（工序） ，实现工单状态实时同步与自动派发，降低人为传递误差
- 定期组织跨职能培训，提升计划、生产、设备等部门对智能系统的认知与协同能力
📊 趋势二：低代码平台加速生产系统敏捷迭代
- 应用开发周期平均缩短60%，满足快速变化的业务需求
- IT与OT融合门槛下降，一线工程师可直接参与系统优化
- 系统维护成本降低约37%，避免“一次建设、长期停滞”的僵化局面
长期以来，生产管理系统因定制化程度高、集成复杂，普遍面临“上线即落后”的困境。据德勤调研显示，超过55%的企业反映其MES系统在过去三年内未进行实质性功能升级，主要原因包括供应商响应慢、二次开发成本高等。而低代码平台的兴起正在打破这一僵局。通过图形化拖拽组件、预置行业模板和API连接器，企业可在数天内搭建出符合特定工艺流程的轻量级应用。
以广东一家家电装配企业为例，其原生产报工系统需依赖纸质单据+Excel汇总，日均耗时近3小时。借助搭贝零代码平台，生产主管联合IT人员仅用5个工作日便开发出移动端扫码报工系统，集成条码识别、工序计时、不良品登记等功能，并与原有ERP无缝对接。上线后，每日数据采集时间压缩至20分钟以内，且错误率归零。
低代码的价值不仅体现在速度上，更在于释放了基层创新活力。过去只有专业程序员才能修改系统逻辑，而现在熟悉现场作业的技术员也能通过配置规则引擎来优化质检标准或调整预警阈值。这种“全民开发者”（Citizen Developer）模式极大提升了组织应变能力。特别是在新产品导入（NPI）阶段，产线频繁变更工艺路线，低代码系统可随调随改，避免传统系统“改一次停三天”的窘境。
| 维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 需求提出到上线时间 | 平均8-12周 | 平均1-2周 |
| 单次变更成本 | ￥15,000 - ￥50,000 | ￥2,000 - ￥8,000 |
| 用户参与度 | 低（仅提需求） | 高（直接参与构建） |
| 系统迭代频率 | 每年1-2次 | 每月可达3-5次 |
当然，低代码并非万能解药。对于涉及底层控制逻辑、高并发交易处理或强安全认证的场景，仍需专业开发介入。关键在于找准适用边界，将标准化、流程化、表单密集型的功能交给低代码平台，而核心算法与基础设施保留在专业系统中。
- 梳理企业内部高频变更的生产管理场景，如临时工艺卡发布、异常处理流程、班组绩效统计等，优先纳入低代码改造范围
- 建立低代码治理规范，明确权限划分、版本管理与审批流程，防止“随意搭建”带来的合规风险
- 选择具备丰富制造业模板的平台，如 生产进销存（离散制造） ，可快速启用适配离散型生产的BOM管理、工序流转模块
- 推动IT与生产部门共建“敏捷创新小组”，形成常态化协作机制
- 设置激励机制，鼓励一线员工提交改进提案并通过低代码平台实现原型验证
🔮 趋势三：端到端价值链协同催生新型生产操作系统
- 订单交付周期压缩45%，实现从“以产定销”向“以需定产”转变
- 库存周转率提升2.3倍，降低呆滞物料损失超千万元/年
- 供应链中断预警准确率达88%，增强外部冲击应对能力
孤立的生产系统已难以应对日益复杂的市场环境。消费者个性化需求增长、国际物流不确定性上升、原材料价格剧烈波动等因素，迫使企业必须将生产环节置于整个价值链中统筹考虑。由此，“生产操作系统”（Production Operating System, POS）概念应运而生——它不再是一个独立软件系统，而是连接销售、采购、计划、制造、物流的中枢神经网络。
典型的POS包含四大核心能力：一是需求感知，通过CRM、电商平台、社交媒体等渠道捕捉前端信号；二是资源模拟，基于当前产能、库存、供应商状态进行可行性评估；三是协同执行，自动分解订单任务并分发至各责任方；四是反馈优化，收集执行结果反哺预测模型与策略调整。某新能源电池pack厂通过部署此类系统，实现了客户订单直达车间工位的直通式处理，平均交付周期由23天降至12.7天。
值得注意的是，POS的建设并非追求“大而全”的一体化平台，而是强调“松耦合、高内聚”的架构设计。各子系统保持相对独立，通过事件驱动的方式进行通信。例如，当采购系统检测到某关键材料延期时，会触发一个“供应风险”事件，POS中枢据此重新计算可用产能，并通知销售部门调整客户承诺日期，同时向生产计划模块推送备选工艺方案。
案例：浙江一家注塑制品企业使用 生产进销存系统 作为POS基础组件，打通接单、原料采购、模具排程、成品出库全流程。系统可根据实时订单负荷自动判断是否启动外协生产，并生成相应的委外加工单与结算清单，全年节省协调人力约1,800工时。
POS的成功实施需要突破组织壁垒。传统职能型架构下，“销售抢订单、生产按计划、采购压成本”各自为政，极易造成系统空转。因此，企业需配套推进流程重组与绩效改革，建立跨部门KPI联动机制。例如，将“订单履约率”作为销售、生产、物流共同考核指标，促使各方主动共享信息、协同解决问题。
- 从典型业务链条切入，如“新品导入”或“紧急插单”，验证端到端协同流程的有效性
- 采用微服务架构构建POS中枢，确保各业务模块可独立升级而不影响整体稳定性
- 引入流程挖掘（Process Mining）工具，发现实际运行中的断点与冗余环节，精准定位优化点
- 强化主数据管理，统一物料编码、客户分类、工艺路线等基础信息，保障协同准确性
- 探索与上下游伙伴的系统互联，如向核心供应商开放产能视图，实现VMI（供应商管理库存）智能化
未来展望：走向自治化生产的临界点
展望2026年下半年，随着5G-A网络商用、工业大模型参数突破百亿级、数字员工（Digital Worker）技术成熟，生产系统将进一步向自治化演进。我们或将见证首个“无人干预连续运行72小时”的黑灯工厂案例出现。届时，人类角色将更多转向目标设定、伦理审查与异常接管，而日常运营则由AI代理自主完成。
与此同时，新的挑战也将浮现：如何界定AI决策的责任归属？如何防止算法偏见导致资源分配不公？这些问题亟需政策制定者、技术提供商与企业共同探讨。可以肯定的是，未来的竞争优势不再取决于是否拥有先进设备，而在于能否构建一个持续进化、自我修复的生产生态系统。
搭贝平台在趋势落地中的关键作用
在上述三大趋势的实践中，搭贝零代码平台展现出独特价值。其开放API体系支持与主流MES、ERP、SCADA系统集成，使得企业无需推倒重来即可启动数字化升级。更重要的是，搭贝提供了一系列专为制造业设计的模板应用，如 生产工单系统（工序） 、 生产进销存（离散制造） 等，大幅降低初始使用门槛。
某汽车零部件二级供应商通过组合使用搭贝多个模板，仅用三周时间便建成覆盖订单跟踪、工序报工、质量追溯的轻量化生产管理系统，替代了原本计划耗资百万的传统MES项目。该案例表明，在技术快速迭代的时代，敏捷性比完美性更重要。企业应抓住低代码带来的“低成本试错”机会，快速验证新模式，再决定是否投入深度定制开发。
值得关注的是，搭贝平台已于2025年底推出AI助手功能，支持自然语言生成表单、自动推荐字段关联关系、智能预警规则配置等。这意味着即使是非技术人员，也能借助AI力量高效构建专业级应用。未来，这类“平民化智能工具”将成为推动中小企业数字化转型的关键杠杆。
