2026年初，全球制造业迎来新一轮结构性调整。根据国际智能制造联盟（IMSF）最新发布的《全球生产系统发展指数》，2025年全球规模以上制造企业中，已有68%完成核心生产系统的数字化升级，较2023年提升24个百分点。其中，中国、德国和日本在智能排产、设备联网率和质量追溯闭环方面表现突出。以比亚迪西安基地为例，其通过部署基于AI的动态调度系统，实现产线换型时间缩短41%，OEE（设备综合效率）提升至89.7%。与此同时，中小制造企业面临系统集成成本高、数据孤岛严重等挑战，转型步伐明显滞后。这一背景下，低代码平台正成为弥合数字鸿沟的关键工具，尤其在快速构建轻量级生产管理系统方面展现出显著优势。
🚀 趋势一：生产系统向全域协同化演进
传统生产系统多聚焦于车间执行层（MES），功能局限于工单下发、报工记录与设备监控。然而，随着供应链波动加剧与客户定制化需求上升，孤立的MES已无法支撑高效运营。当前，领先企业正推动生产系统从“单一执行”向“研-供-产-销-服”全链路协同演进。这种转变的核心在于打破部门壁垒，实现需求预测、物料齐套、工艺路线、产能负荷与交付承诺的实时联动。
例如，海尔智家通过构建一体化协同平台，将订单交付周期压缩至平均7天，较行业平均水平快40%。其系统可自动识别客户个性化配置，并同步生成BOM清单、工艺卡及装配指令，同时校验关键零部件库存状态。若发现缺料风险，系统即时触发采购预警并建议替代方案。此类能力的背后，是ERP、PLM、SRM与MES的高度集成，形成统一的数据中枢与业务流引擎。
该趋势带来的影响深远。一方面，企业响应市场变化的能力显著增强，能够承接小批量、多批次订单；另一方面，也对系统架构提出更高要求——必须支持跨系统API对接、事件驱动机制与低延迟数据同步。对于资源有限的中小企业而言，完全自研此类平台成本高昂且周期长，往往导致项目搁置。
- 核心趋势点： 生产系统边界扩展，由车间执行向端到端业务协同延伸
- 技术支撑： 微服务架构、ESB总线、低代码集成引擎
- 典型场景： 订单交付可视化、跨部门异常协同处理、动态产能模拟
- 优先梳理企业核心业务流程断点，明确协同痛点，如销售接单后无法准确答复交期
- 选择具备开放集成能力的平台作为基础，避免重复造轮子
- 采用分阶段实施策略，先打通关键链路（如订单→生产），再逐步扩展
- 引入低代码工具快速搭建跨系统中台模块，例如 生产进销存（离散制造） 应用，可在一周内实现销售订单、生产计划与仓库发料的数据联动
- 建立主数据标准，确保物料编码、客户信息等关键字段一致
📊 趋势二：数据驱动的智能决策成为标配
过去五年，传感器普及与边缘计算成本下降，使得生产现场数据采集密度大幅提升。据IDC统计，2025年全球工厂平均每条产线部署的IoT节点数已达137个，较2020年增长近五倍。但数据量的增长并未自然转化为决策效能——许多企业仍依赖人工经验进行排程优化、质量判定与故障预判。
真正的突破发生在数据分析与业务动作的闭环建立之后。当前先进生产系统已不再满足于“看到”数据，而是追求“理解”并“行动”。例如，宁德时代在其电芯生产线部署了基于机器学习的质量预测模型，通过对涂布厚度、辊压张力等200+参数的实时分析，提前15分钟预警潜在不良品，使一次合格率提升至99.3%。更进一步，系统可自动调整工艺参数或通知工程师干预，形成“感知-分析-执行”闭环。
这一趋势正在重塑生产管理范式。传统的KPI考核模式逐渐被动态绩效反馈机制取代，管理者可通过数字孪生看板直观掌握产线健康度、瓶颈工序与能效水平。同时，AI模型的持续迭代也要求系统具备MLOps能力，即模型训练、部署、监控与再训练的自动化流水线。
- 核心趋势点： 从报表展示走向预测性控制，数据价值深度释放
- 技术支撑： 实时流处理（Flink/Kafka）、AI推理引擎、知识图谱
- 典型场景： 动态排程优化、根因分析推荐、能耗智能调控
- 明确高价值分析场景，优先投入资源解决“看得见却管不住”的问题
- 构建统一的数据湖仓架构，整合OT与IT数据源
- 采用可视化建模工具降低AI应用门槛，鼓励一线工程师参与模型训练
- 利用低代码平台内置的规则引擎与AI组件，快速实现简单智能逻辑，如 生产工单系统（工序） 中嵌入超时自动升级提醒与资源重分配建议
- 建立数据治理机制，确保训练数据的质量与时效性
🔮 趋势三：柔性可配置的生产系统架构兴起
市场需求的不确定性已成为常态。波士顿咨询调研显示，2025年制造业订单中，SKU数量同比增长37%，而单个SKU平均批量下降至不足200件。面对“多品种、小批量、快交付”的压力，刚性固定的生产系统难以适应频繁变更的工艺流程与资源配置。
为此，越来越多企业转向柔性可配置的系统架构。这类系统不再依赖固定代码开发，而是通过元数据驱动与可视化配置实现业务逻辑调整。例如，某汽车零部件厂商在切换新能源电机壳体生产时，仅用两天时间通过拖拽方式重新定义了12道工序的流转路径、质检标准与工装夹具要求，相较以往外包开发节省成本超15万元。
柔性化的本质是将系统从“项目制交付”转变为“产品化运营”。用户可根据实际需要自行增减字段、修改审批流、设计表单布局，甚至创建新的业务对象。这种能力极大提升了组织敏捷性，但也对平台底层架构提出严苛要求——需支持动态Schema、权限细粒度控制与版本管理。
| 传统系统 | 柔性可配置系统 |
|---|---|
| 功能固化，变更需程序员介入 | 业务人员可自主配置流程与表单 |
| 上线周期长（通常3-6个月） | 最小可用系统可在一周内上线 |
| 维护成本高，易形成技术债务 | 支持模块复用与快速迭代 |
| 难以应对突发业务调整 | 可随组织战略灵活演进 |
- 核心趋势点： 系统建设模式由“定制开发”向“配置即服务”转变
- 技术支撑： 低代码引擎、模型驱动架构（MDA）、前端组件库
- 典型场景： 新产品导入快速建模、临时工艺变更、多工厂模板复制
- 评估现有系统灵活性，识别“高频变更点”，如工艺路线、检验项
- 选择成熟度高的低代码平台作为数字化底座，关注其扩展性与生态兼容性
- 建立内部“公民开发者”培养机制，赋能生产主管与IE工程师掌握基础配置技能
- 优先使用标准化模板加速落地，例如直接部署 生产进销存系统 并根据企业特性微调，而非从零开发
- 制定配置规范与审批流程，防止滥用导致系统混乱
搭贝低代码平台在趋势落地中的实践价值
面对上述三大趋势，企业亟需一种既能快速响应业务变化，又不过度依赖专业开发团队的技术路径。搭贝低代码平台正是在此背景下脱颖而出。其核心优势在于将复杂的系统构建过程封装为可视化操作，使非技术人员也能参与应用开发。
以某家电配件厂为例，该企业原使用Excel手工管理生产工单，每月平均延误交付达7次。2025年Q4，其通过搭贝平台仅用10人日即上线了定制化工单系统。系统集成扫码枪、电子看板与微信通知，实现了从计划下达、工序报工到完工入库的全流程追踪。更重要的是，当客户新增防火等级认证要求时，车间主任自行在系统中添加了两个质检字段并关联检验标准文档，全过程未联系IT部门。
搭贝不仅提供表单、流程、报表等基础能力，还预置了多个行业模板，如生产进销存（离散制造）、生产工单系统（工序）与生产进销存系统，覆盖计划排程、物料管控、质量追溯等关键场景。这些模板经过真实客户验证，可大幅降低试错成本。同时，平台支持API对接主流ERP与设备网关，确保新旧系统平滑共存。
未来展望：生产系统的“操作系统”化
展望2026年下半年，生产系统将进一步演化为类似“工业操作系统”的存在。它不仅是执行工具，更是连接人、机、料、法、环的中枢神经。我们预计，以下方向将成为竞争焦点：
- AI Agent深度嵌入：智能体将主动发起任务调度、协调资源冲突，而非被动响应指令
- 跨企业协同网络：基于区块链的信任机制，实现上下游企业间生产进度与库存状态的安全共享
- 碳足迹实时核算：将能耗、排放数据纳入生产决策因子，支持绿色制造合规与品牌溢价
- AR辅助作业：通过AR眼镜推送动态作业指导书，降低新员工培训成本
在这一进程中，企业的核心竞争力将不再单纯取决于硬件自动化水平，而更多体现在其生产系统的“进化速度”——即能否以低成本、高效率的方式持续迭代业务流程。那些掌握低代码能力、构建起“全民参与”的数字化文化的企业，将在新一轮产业洗牌中占据先机。
实施建议：构建可持续演进的生产系统生态
企业在推进生产系统升级时，应摒弃“一次性项目”思维，转而建立长期运营机制。具体建议包括：
- 设立“数字创新基金”，每年划拨一定比例IT预算用于试点新技术
- 组建跨职能数字化小组，包含IT、生产、质量与供应链代表
- 建立应用生命周期管理制度，定期评估各系统使用效果并优化或淘汰
- 鼓励基层员工提交流程改进建议，并通过低代码平台快速验证
- 与平台服务商建立战略合作，获取最佳实践与技术支持
最终，成功的生产系统转型不只是技术替换，更是组织能力的重构。只有当每一位员工都能成为系统的“共建者”，企业才能真正迈入智能制造的新纪元。
