2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际机器人联合会（IFR）最新发布的《全球工业自动化报告》，2025年全球工业机器人安装量同比增长14.3%，其中亚洲市场占比达72%。与此同时，中国工信部公布的“智能制造示范工厂”名单新增89家，累计已达327家，覆盖汽车、电子、化工等多个高复杂度制造领域。这一系列数据背后，是生产系统正经历从“流程驱动”向“智能决策”转型的深刻变革。传统以ERP为核心的信息流架构已无法满足柔性化、实时化与个性化生产的需要，新一代生产系统正在融合人工智能、边缘计算与低代码开发平台，推动制造执行层实现质的飞跃。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为核心竞争力
在现代制造环境中，订单波动性加剧、产品生命周期缩短已成为常态。据麦肯锡调研显示，2025年制造业平均订单交付周期压缩至7.2天，较2020年下降41%。在此背景下，传统的基于规则的排产系统（如MRP-II）因响应滞后、调整僵化而逐渐失效。取而代之的是AI驱动的自适应调度引擎，其通过实时采集设备状态、物料库存、人员配置及外部供应链数据，构建动态优化模型，实现分钟级重排产。
以某新能源电池龙头企业为例，该企业引入AI调度系统后，整体设备利用率（OEE）提升18.6%，紧急插单响应时间由原来的4小时缩短至27分钟。其核心技术路径在于将强化学习算法嵌入MES系统，训练出能自主权衡交期、能耗与产能瓶颈的“数字调度员”。这类系统不仅能预测未来72小时内的产能缺口，还可主动建议替代工艺路线或外协方案，显著增强生产韧性。
更值得关注的是，AI调度正从单一工厂扩展至多基地协同场景。例如，在长三角某家电集团中，三个生产基地通过统一调度平台实现了跨厂区资源调配，旺季期间整体交付准时率提升至98.7%。这种“全局最优”模式打破了传统孤岛式管理格局，标志着生产系统进入网络化智能阶段。
- 影响分析： AI调度不仅提升效率，更重构了组织决策逻辑——从“经验主导”转向“数据驱动”，对管理层提出更高数字化素养要求；同时，原有MES系统需开放更多接口以支持高频数据交互，倒逼IT/OT深度融合。
- 落地挑战： 数据质量不足、算法黑箱导致信任缺失、与现有ERP/MES集成难度大仍是主要障碍。德勤调查显示，仅37%的企业具备足够结构化生产数据支撑AI建模。
- 建立高频率数据采集机制，优先部署IoT网关连接关键工序设备，确保秒级状态上报；
- 采用模块化AI平台，避免一次性全量替换旧系统，可先在试制线或特定车间试点；
- 引入 生产工单系统（工序） 作为底层执行载体，其灵活的任务拆解与进度追踪能力为AI调度提供精准反馈闭环；
- 组建跨职能团队，包含工艺工程师、数据科学家与一线班组长，共同定义优化目标函数，提升算法可解释性；
- 定期进行“人机比武”测试，对比AI建议与人工排程结果，持续校准模型偏好。
📊 趋势二：低代码平台加速生产系统敏捷迭代
随着市场需求快速变化，企业对生产系统的更新频率要求急剧上升。Gartner指出，2025年领先制造企业的应用迭代周期已缩短至每两周一次，而传统定制开发模式平均需耗时4-6个月。在此矛盾下，低代码平台成为破解“敏捷鸿沟”的关键工具。它允许业务人员通过可视化拖拽方式构建应用，大幅降低开发门槛，实现“谁懂业务谁开发”的新模式。
某汽车零部件供应商曾面临新客户审计要求变更的紧急情况：需在72小时内上线一套全新的首件检验记录系统。若走传统开发流程几乎不可能完成。最终团队借助搭贝低代码平台，在18小时内搭建起符合IATF16949标准的数据采集表单、审批流与报表看板，并顺利通过审核。此案例并非孤例——IDC统计显示，使用低代码平台的企业在应对突发合规需求时平均节省73%时间成本。
更为深远的影响在于，低代码正在改变生产系统的演进范式。过去“五年一大改”的重型项目模式，正被“持续微调”的轻量化升级所取代。一线主管可根据现场问题即时创建巡检模板、异常上报流程或绩效看板，真正实现“系统随需而变”。
| 维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 平均开发周期 | 120-180天 | 3-15天 |
| 单次修改成本 | ￥80,000+ | ￥3,000~￥15,000 |
| 用户参与度 | 低（仅提需求） | 高（直接构建） |
| 失败率 | 约34% | 约9% |
值得注意的是，低代码并非万能药。其适用边界主要集中在业务流程管理（BPM）、数据采集与可视化等中低复杂度场景。对于涉及精密控制算法或强实时性要求的核心控制系统（如PLC编程），仍需专业开发。但正是这些“非核心”但高频变更的环节，构成了生产系统80%的日常运维负担，恰是低代码发挥价值的最佳土壤。
- 影响分析： 低代码推动权力下放，使车间级创新得以快速验证；但也带来新的治理挑战——缺乏统一架构可能导致“应用碎片化”，需建立中心化治理小组进行模板标准化与权限管控。
- 落地建议： 可结合具体业务场景选择成熟模板快速启动，例如通过 生产进销存系统 实现物料流转透明化，再逐步叠加质量管理、设备维护等模块，形成一体化解决方案。
- 设立“低代码创新基金”，鼓励基层员工提交改进提案并给予资源支持；
- 制定企业级低代码开发规范，统一命名规则、数据字典与UI组件库；
- 优先在离散制造、多品种小批量等复杂场景试点，此类环境变更频繁，收益最明显；
- 与主流MES厂商对接API接口，确保低代码应用能读写核心系统数据；
- 开展常态化培训，培养既懂工艺又会配置的“公民开发者”队伍。
🔮 趋势三：数字孪生实现全链路生产仿真与预控
如果说AI调度和低代码分别解决了“怎么排”和“怎么改”的问题，那么数字孪生则致力于回答“如果这样做会怎样”的前瞻性命题。2026年，数字孪生技术已从概念验证迈向规模化落地。据ABI Research预测，到2026年底，全球部署生产级数字孪生的工厂将突破1.2万家，年复合增长率达63%。
典型应用场景包括新产线投产前的虚拟调试、工艺参数优化实验、以及突发事件应急推演。例如，某半导体封装厂在扩建新车间前，利用数字孪生平台对布局、物流路径与节拍匹配进行了为期两周的仿真运行，提前发现AGV拥堵点3处、瓶颈工位2个，并在实际建设前完成优化，最终节约改造成本超￥680万元，投产周期缩短22天。
“我们不再用真金白银去试错，而是让问题死在电脑里。”——该厂CIO在接受《智能制造》杂志采访时如此评价。
更高阶的应用体现在动态孪生层面。即通过实时同步物理世界的数据流，使虚拟模型始终保持与现实同步。某航空发动机维修中心已实现发动机拆解全过程的动态映射，每个零件的位置、检测结果、修复进度均在三维模型中实时更新，技术人员可通过AR眼镜直接查看历史维修记录与操作指引，平均维修效率提升40%以上。
然而，构建有效数字孪生仍面临多重挑战。首先是建模精度问题——过于简化的模型难以反映真实复杂性，而过度精细又会导致算力需求激增。其次，多源异构数据整合困难，PLM、MES、SCADA等系统间存在语义鸿沟。最后，人才短缺严重，兼具工艺知识、建模仿真与编程能力的复合型人才极为稀缺。
- 影响分析： 数字孪生推动制造决策进入“预控时代”，从被动响应转向主动预防；同时也催生新型岗位如“孪生运维工程师”，重构人力资源结构。
- 行业扩散： 除高端装备外，食品饮料、纺织服装等传统行业也开始尝试轻量化孪生应用，如模拟包装线换型过程、预测染色批次色差等。
- 从“功能级孪生”起步，优先模拟关键工序而非整厂，控制初期投入风险；
- 选用支持OPC UA与MQTT协议的通用建模平台，提升与现有系统的兼容性；
- 建立“仿真-验证-反馈”闭环机制，每次实际运行后反哺模型参数修正，持续提升预测准确性；
- 结合 生产进销存（离散制造） 中的BOM与工艺路线数据，作为孪生模型的基础输入，确保逻辑一致性；
- 探索云边协同架构，将高频实时计算放在边缘节点，长期趋势分析交由云端处理，平衡性能与成本。
拓展视角：边缘智能与联邦学习的新可能
在三大主趋势之外，边缘计算与隐私计算技术的融合正为生产系统带来新变量。特别是在跨国制造企业中，各工厂既希望共享优化模型，又需遵守本地数据主权法规。此时，联邦学习架构展现出独特价值——各站点在本地训练模型，仅上传加密梯度参数至中心服务器聚合，实现“数据不动模型动”。
某全球轮胎制造商已在欧洲、北美与中国六家工厂部署该架构，用于联合优化硫化工艺参数。结果显示，相较单厂独立优化，联合模型使平均能耗降低5.8%，不良率下降3.2个百分点，且全程未发生原始数据跨境传输，完全符合GDPR要求。
实施路径图：分阶段推进智能化升级
面对纷繁复杂的技术选项，企业应制定清晰的演进路线。建议遵循“感知→分析→决策→执行”的四阶模型稳步推进：
- 第一阶段（0-6个月）：夯实数据基础——完成关键设备联网，部署传感器网络，实现生产要素全面在线化；
- 第二阶段（6-12个月）：构建分析能力——引入BI工具与基础AI模型，开展设备故障预警、质量根因分析等场景探索；
- 第三阶段（12-24个月）：实现智能决策——上线AI调度与数字孪生系统，支持多目标优化与仿真推演；
- 第四阶段（24个月+）：形成自治生态——打通研发、采购、生产、服务全链条，构建具备自我进化能力的智能生产体系。
在整个过程中，选择合适的合作伙伴至关重要。推荐优先考虑具备行业模板积累、开放API生态与本地化服务能力的平台提供商。例如，搭贝低代码平台不仅提供前述多个标准化应用模板，还支持私有化部署与定制开发，适合不同规模企业按需选用。访问搭贝官网可获取免费试用权限，快速验证方案可行性。
