根据工信部最新发布的《智能制造发展指数报告（2025年度）》，我国规模以上工业企业中，已有超过67%部署了不同程度的数字化生产系统，较2023年提升19个百分点。其中，以长三角和珠三角为代表的先进制造集群，其生产系统的平均自动化率已突破78%，而基于低代码平台实现快速迭代的企业占比从12%跃升至34%。这一系列数据背后，折射出制造业正经历一场由技术融合驱动的深层变革——传统线性生产模式正在向智能化、弹性化、实时响应化的新型生产系统演进。尤其在2026年初，随着AI大模型与工业控制系统的初步集成试点落地，如三一重工、海尔智谷等标杆企业已实现工单自动生成与异常预警闭环处理，标志着生产系统进入‘感知-决策-执行’一体化的新阶段。
🚀 趋势一：AI原生生产系统崛起，推动制造决策智能化
近年来，人工智能不再仅作为生产系统的辅助工具，而是逐步成为其核心架构的一部分。据IDC预测，到2026年底，全球将有近40%的大型制造企业采用具备AI推理能力的生产管理系统，用于动态排程、质量预测与能耗优化。这类系统被称为“AI原生生产系统”，其本质是将机器学习模型嵌入生产流程的关键节点，实现实时感知与自主调优。
以汽车零部件制造商宁波均胜电子为例，该公司于2025年Q3上线了一套基于深度学习的缺陷检测系统，结合原有的MES平台，实现了对冲压件表面微裂纹的毫秒级识别。该系统通过持续训练历史数据，准确率从初始的89%提升至98.6%，误报率下降72%，每年减少返工成本超1200万元。更重要的是，系统能自动反馈结果至工艺参数调节模块，形成闭环优化机制。
支撑这一趋势的核心技术包括边缘AI芯片、联邦学习框架以及轻量化模型压缩算法。例如英伟达推出的Jetson AGX Orin模组，已在多家工厂用于部署视觉质检模型；同时，阿里云推出的工业大模型“通义匠造”也支持多厂区数据不出域的前提下进行联合建模，保障数据安全。
- 核心趋势点：生产系统从“规则驱动”转向“模型驱动”，AI不再是附加功能，而是底层逻辑重构的动力源；
- 设备状态预测精度提升显著，某风电 gearbox 制造商应用LSTM网络后，故障提前预警时间由平均4.2小时延长至18.7小时；
- AI赋能下的动态调度系统可应对30%以上的突发订单波动，传统APS系统仅为12%-15%；
- 人机协作界面智能化升级，语音指令、手势识别开始应用于车间操作终端。
然而，AI原生系统的落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其对于小批量定制产品；二是现有IT/OT融合架构难以支撑高频数据交互；三是复合型人才短缺，既懂工艺又掌握AI建模的工程师极为紧缺。为此，企业需构建分层推进策略：
- 优先选择高价值、重复性强的场景切入，如外观质检、能耗监控、刀具寿命预测等；
- 建立标准化的数据采集规范，确保传感器布局合理、采样频率统一，并引入数据清洗中间件；
- 借助低代码AI平台降低开发门槛，如搭贝零代码平台提供可视化模型训练模块，支持拖拽式接入PLC、SCADA数据流，[推荐免费试用](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/db7539090ffc44d2a40c6fdfab0ffa2f?isModel=1)其“生产工单系统（工序）”已集成简易AI预警组件；
- 与高校或科研机构共建联合实验室，加速知识转化；
- 制定AI伦理与责任边界政策，明确异常情况下人工干预机制。
📊 趋势二：柔性生产系统普及，支撑大规模个性化制造
消费者需求日益碎片化，倒逼生产系统必须具备更强的适应性。麦肯锡调研显示，2025年中国消费品制造业中，SKU年均增长达23%，而订单平均批量缩小41%。在此背景下，“柔性生产系统”（Flexible Production System, FPS）成为破局关键。它指的是能够在不显著增加成本的前提下，快速切换产品类型、调整工艺路径并维持稳定产出的能力。
典型的案例来自家电行业。美的集团佛山空调工厂通过重构产线结构，采用模块化工作站+AGV物流+数字孪生仿真系统，实现了同一生产线在8小时内完成从挂机到柜机的全线切换，换型效率提升3倍以上。其背后依赖的是统一的数据主干网与灵活的任务编排引擎，使每台设备都能根据实时工单动态加载工艺程序。
柔性化的实现离不开三大支柱：一是物理层的可重构设备，如伺服驱动的多自由度机械臂、快换夹具系统；二是控制层的分布式调度算法，支持去中心化的任务分配；三是管理层的统一信息模型，打破ERP-MES-PCS之间的壁垒。西门子在其成都数字化工厂中应用TIA Portal全集成架构，实现了工程配置一次完成、多系统同步更新，大幅缩短调试周期。
- 核心趋势点：生产系统从“刚性流水线”进化为“可编程产线”，资源配置按需动态重组；
- 模块化设计使新产线部署时间从平均6个月缩短至8周以内；
- 柔性系统支持混线生产能力，某动力电池厂可在同一条线上生产三种不同化学体系电芯；
- 数字孪生技术用于预验证换型方案，减少实际停机损失高达60%。
尽管前景广阔，但柔性化转型并非一蹴而就。许多中小企业受限于资金投入和技术储备，难以独立完成系统重构。此时，基于低代码平台的轻量化解决方案展现出独特优势。例如，搭贝平台提供的“[生产进销存（离散制造）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/9a5c268c39964a98b71b3d3c357aa49d?isModel=1)”模板，允许用户无需编码即可搭建适配多品种小批量生产的管理流程，涵盖物料追踪、工序计件、委外加工等功能，并支持与主流WMS、CRM系统对接。
- 评估当前产线柔性的瓶颈环节，优先改造制约换型速度的关键工序；
- 推行标准化作业包（SOP Package），将常见产品的工艺参数封装成可调用单元；
- 引入模块化信息系统架构，避免“一次性定制开发”的沉没成本；
- 利用搭贝等低代码平台快速搭建过渡期管理系统，降低试错成本，[立即体验完整功能](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/344deaa27a494d63848ebba9a772c0df?isModel=1)；
- 建立跨部门协同机制，确保销售、计划、生产、采购信息实时对齐。
延伸观察：柔性化带来的组织变革
值得注意的是，柔性生产不仅改变技术架构，也深刻影响企业管理模式。传统的“金字塔式”指挥链难以适应高频变化的需求节奏，越来越多企业开始试点“敏捷小组制”。例如，海康威视杭州生产基地设立了多个“产品作战单元”，每个单元包含计划员、工艺师、设备维护人员，拥有一定资源调配权，可在授权范围内自主响应订单变更。这种组织形态与柔性系统形成正向反馈，进一步提升了整体响应速度。
🔮 趋势三：数据贯通型生产系统成为竞争壁垒
在智能制造深化阶段，单一系统的自动化已不足以构筑竞争优势，真正的护城河在于“端到端数据流”的完整性与可用性。所谓数据贯通型生产系统，是指从客户订单输入到成品交付全过程的数据自动流转、无断点、可追溯。波士顿咨询研究发现，数据贯通程度每提高一个等级（共五级），企业的库存周转率可提升18%-25%，订单交付准时率上升12个百分点。
目前领先企业正加速打通“营销-计划-生产-物流”链条。以服装品牌UR为例，其自主研发的DAPS系统整合了电商平台销售数据、门店POS系统与后端MES，当某款连衣裙在抖音直播爆单后，系统可在2小时内完成产能评估、原料缺口分析并生成补产建议，整体响应时间从原来的3天压缩至6小时。
实现数据贯通的关键在于统一语义模型与接口标准。不少企业采用工业互联网平台作为中枢，如树根互联的根云平台、华为云IoT Factory，它们提供通用数据模型（UDM）和API网关服务，支持异构系统间的数据映射与转换。此外，OPC UA over TSN（时间敏感网络）的推广应用，也为现场层与信息层的高可靠通信提供了基础保障。
- 核心趋势点：生产系统价值重心从“局部优化”转向“全局协同”，数据成为最活跃的生产要素；
- 实现全流程数据贯通的企业，其生产计划准确率可达90%以上，远高于行业平均的63%；
- 产品全生命周期追溯能力增强，某医疗器械厂商可精确到分钟级别回溯某批次产品的所有加工参数；
- 基于实时数据的客户交付承诺（ATP）功能上线，显著提升客户满意度。
当然，数据贯通之路充满障碍。首先是系统孤岛顽固存在，尤其是并购型企业，往往保留多套老旧系统；其次是数据质量问题突出，字段缺失、单位不一致、更新延迟等现象普遍；最后是权限管理复杂，不同角色对数据的访问需求差异大。
- 启动数据治理专项，定义核心实体（如物料、工单、设备）的统一主数据标准；
- 建设企业服务总线（ESB）或API管理平台，实现系统间松耦合集成；
- 优先打通影响交付的关键路径，如订单→计划→投产→入库→发运；
- 采用低代码集成工具加速连接进程，搭贝平台支持通过配置方式对接金蝶、用友、 SAP 等主流软件，[查看集成案例库](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/db7539090ffc44d2a40c6fdfab0ffa2f?isModel=1)；
- 设立数据运营岗位，专职负责数据质量监控与使用反馈收集。
创新实践：数据资产化运营初现端倪
更进一步，部分先锋企业已尝试将生产数据视为可交易资产。宝钢股份探索建立内部“数据市场”，各分厂可通过贡献有价值的数据集换取算力资源或分析服务。这种机制激发了基层单位主动改善数据质量的积极性，也为后续开展外部数据合作奠定基础。
🌐 多维融合：三大趋势交织催生新型生产范式
上述三大趋势并非孤立演进，而是在实践中不断交汇融合，催生出全新的生产系统范式。例如，在新能源汽车电驱系统制造领域，一家头部 Tier1 供应商整合了AI排程、柔性装配线与全流程数据追踪三大能力，构建了“自适应生产中枢”。当收到主机厂紧急加单时，系统首先调用AI模型评估产能余量与物料齐套情况，随后触发柔性产线的快速换型流程，并同步向供应链伙伴推送协同补货请求，整个过程无需人工介入。
这种融合型系统的核心特征是“感知灵敏、决策智能、执行精准”。其实现依赖于四大支撑要素：一是统一的数据底座，打破信息割裂；二是开放的技术架构，支持第三方组件灵活接入；三是持续迭代机制，允许系统随业务变化演进；四是组织文化的适配，鼓励跨职能协作与试错创新。
| 趋势维度 | 关键技术 | 典型应用场景 | 预期效益 |
|---|---|---|---|
| AI原生化 | 边缘AI、联邦学习、时序预测模型 | 智能排程、缺陷预测、能耗优化 | 效率提升15%-30%，运维成本降低20% |
| 柔性化 | 模块化工站、数字孪生、AGV调度 | 多品种混线生产、快速换型 | 换线时间缩短50%，库存下降25% |
| 数据贯通化 | UDM、ESB、OPC UA/TSN | 端到端追溯、实时ATP、供应链协同 | 交付准时率提升20%，周转加快30% |
面对如此复杂的系统升级需求，企业不必追求一步到位。相反，应采取“场景牵引、平台支撑、渐进演化”的实施路径。优先选择痛点明确、ROI可见的业务场景切入，利用搭贝这类低代码平台快速搭建原型并验证效果，再逐步扩展至其他环节。这种方式既能控制风险，又能积累经验，最终实现生产系统的全面现代化转型。
