2026年初，全球制造业正经历一场由技术融合与市场需求倒逼引发的深层变革。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67.3%完成生产系统的数字化基础改造，较2023年提升18.9个百分点。其中，长三角与珠三角地区率先实现跨企业生产协同平台覆盖率突破40%，标志着生产系统从单一信息化向生态化集成演进。与此同时，AI驱动的预测性维护、边缘计算实时调度、低代码敏捷开发等新兴能力正在重塑传统MES、ERP与SCM系统的边界。在这一背景下，如何把握核心趋势、构建可持续迭代的生产运营体系，成为制造企业决胜未来三年的关键。
🚀 趋势一：生产系统走向全域协同与生态互联
传统的生产管理系统多聚焦于企业内部流程优化，如工单排程、物料追踪、质量检验等，但随着供应链复杂度上升和客户定制化需求激增，孤立的信息系统已难以支撑高效响应。当前，领先企业正推动生产系统从“内部闭环”向“产业协同”转型，形成涵盖供应商、制造商、物流商与客户的全链路数字连接网络。
以宁波一家汽车零部件制造商为例，其通过部署基于API网关的协同平台，实现了与上游钢材供应商的库存数据直连、与下游整车厂的订单动态同步，并将第三方检测机构的质量报告自动归档至生产追溯系统。该模式使其交付周期缩短28%，紧急插单响应速度提升至4小时内确认产能可行性。此类实践表明，未来的生产系统不再是独立运行的‘黑箱’，而是作为产业链协作的核心节点存在。
支撑这一转变的技术基础包括：统一的数据中台架构、标准化接口协议（如OPC UA over TSN）、以及支持多租户管理的云原生平台。更重要的是，企业需建立跨组织的数据共享机制与信任模型，确保信息流转的安全性与合规性。在此过程中，生态级协同能力将成为衡量生产系统先进性的新标尺。
- 实现上下游计划联动，减少牛鞭效应带来的库存积压
- 打通质量反馈回路，使问题溯源时间由平均72小时压缩至8小时以内
- 支持多工厂联合排产，提升整体资源利用率15%-25%
为推进协同化落地，建议采取以下路径：
- 梳理关键合作伙伴的数据交互需求，优先对接高频、高价值场景（如订单变更、来料预警）
- 采用模块化集成方案，避免一次性大规模改造风险；可借助 生产进销存系统 实现采购-生产-销售一体化管控
- 建立数据治理委员会，明确各方权责与数据使用边界
- 试点跨企业KPI共评机制，激励协同行为而非单点效率
📊 趋势二：数据驱动的智能决策成为生产中枢
如果说过去十年的生产系统升级侧重于“流程上线”，那么接下来的核心命题则是“决策下放”。随着物联网传感器普及与边缘计算成本下降，现代工厂每日产生的结构化与非结构化数据量呈指数增长。据IDC测算，典型离散制造企业每条产线日均采集数据点超过300万条，涵盖设备状态、工艺参数、能耗波动等多个维度。
然而，多数企业仍停留在“看板可视化”阶段，未能将数据转化为行动洞察。真正意义上的数据驱动，是指通过机器学习模型对历史数据进行训练，在线识别异常模式、预测潜在故障、推荐最优参数组合，并直接触发控制指令或辅助人工决策。例如，某家电龙头企业在其注塑车间部署AI工艺优化引擎后，模具温度设定偏差率降低62%，产品不良率下降至0.37%，每年节省原材料成本超千万元。
值得注意的是，数据价值释放依赖于三个前提：高质量的数据采集、合理的特征工程设计，以及贴近业务场景的模型封装方式。许多企业在引入AI项目时往往忽视业务人员参与，导致模型输出难以融入现有工作流。因此，构建业务-数据双轮驱动的分析闭环至关重要。
- 利用时序数据分析实现设备健康度评分，提前14天预警主轴磨损风险
- 结合订单结构与产能负荷，动态调整优先级策略，减少换型损失
- 通过图像识别自动判别表面缺陷类型，准确率达98.5%以上
实现数据智能落地的关键步骤如下：
- 明确高价值应用场景，优先选择影响OEE（设备综合效率）的关键环节
- 搭建轻量级数据湖架构，整合MES、SCADA、QMS等系统原始数据
- 引入低代码AI建模工具，降低算法开发门槛，加速验证迭代周期；推荐使用 生产工单系统（工序） 内置的智能排程模块
- 设立“数据赋能小组”，由工艺工程师与数据分析师共同主导模型调优
| 指标 | 传统模式 | 数据驱动模式 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| OEE | 68% | 82% | +14pp |
| MTTR（平均修复时间） | 45分钟 | 28分钟 | -37.8% |
| 首检合格率 | 89.2% | 96.1% | +6.9pp |
| 计划达成率 | 76.5% | 91.3% | +14.8pp |
🔮 趋势三：柔性可配置的生产系统架构成为标配
市场环境的不确定性日益加剧，迫使企业必须具备快速重构生产能力的灵活性。小批量、多品种、短交期已成为主流订单特征。波士顿咨询调研显示，2025年我国制造业平均订单批量同比下降至137件，较2020年减少58%；而产品换型频率则上升至平均每4.2天一次。面对这种“碎片化生产”新常态，刚性固化的信息系统架构已无法适应。
新一代生产系统正朝着“乐高式”架构演进——即通过标准化组件拼装出符合特定业务逻辑的应用模块。这种模式允许企业在不依赖专业开发团队的情况下，自主调整字段、表单、审批流、报表模板等元素。例如，某医疗器械企业在接到紧急防疫物资订单时，仅用3小时便在其原有MES系统中新增了专用工单类别、隔离区域管控规则及特殊质检项，确保合规交付。
支撑这一能力的背后是低代码/无代码平台的成熟应用。相较于传统定制开发动辄数月周期与高昂成本，低代码平台可通过拖拽式界面实现80%以上的常规功能配置，且支持版本管理与灰度发布。更为重要的是，它赋予一线管理人员“自我进化”的权力，使系统真正服务于业务而非束缚流程。
在此趋势下，系统可配置性不再只是IT层面的技术选型问题，而是关乎企业战略敏捷性的核心竞争力。那些能够实现“业务变化→系统响应”分钟级切换的企业，将在激烈竞争中获得显著先机。
- 支持动态添加生产工序与质检节点，无需停机重启系统
- 可根据客户要求灵活定义追溯粒度（批次/单品/工序段）
- 允许不同厂区按本地化需求自定义报表格式与提醒规则
推动柔性架构落地的具体建议：
- 评估现有系统扩展能力，优先替换封闭式老旧软件
- 选择支持开放API与插件机制的平台产品，保障长期可拓展性
- 培训关键用户掌握基本配置技能，建立内部“公民开发者”队伍；推荐免费试用 生产进销存（离散制造） 体验零代码搭建流程
- 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：助力企业平稳过渡至下一代生产系统
在上述三大趋势交汇之下，企业亟需一个既能满足当前管理需求，又能支撑未来演进的技术底座。搭贝低代码平台正是为此类挑战提供的一站式解决方案。其核心优势在于将复杂的技术能力封装为可视化操作组件，同时保留足够的开放性以对接各类工业协议与外部系统。
以某电子组装企业为例，该企业原使用一套国外MES系统，虽功能完整但修改成本极高，每次流程变更需支付数万元服务费并等待两周以上。转用搭贝平台后，其生产部门自行搭建了涵盖工单下发、SOP推送、防错报警、绩效统计等功能模块，整体开发周期缩短至5天，年运维成本降低76%。更关键的是，当公司启动海外建厂项目时，可直接复用国内模板并做本地化微调，极大提升了扩张效率。
搭贝不仅适用于新建系统，也可作为传统系统的“增强层”存在。例如，通过在其平台上构建统一门户，集成SAP PP模块、WMS仓库系统与QMS质量系统的关键功能，实现“单点登录、多系统联动”的用户体验。此外，平台内置的AI组件库（如预测性维护、智能补货）进一步降低了先进技术的应用门槛。
“我们不再需要每次业务调整都去找IT部门排队，现在产线主管自己就能完成大部分系统配置。”——华东某五金制造企业数字化负责人访谈记录
行业影响深度解析：谁将赢得未来五年？
这三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此强化。全域协同需要强大的数据支撑，数据智能又依赖于灵活的系统架构来快速部署，而柔性平台唯有在真实业务场景中才能体现价值。它们共同指向一个结论：未来五年的制造业竞争，本质上是生产系统进化速度的竞争。
那些仍停留在“买软件→上线→用十年”思维模式的企业，将面临越来越严重的适应性危机。相反，积极拥抱变化、构建持续迭代能力的组织，则有机会实现“反脆弱”成长。麦肯锡研究指出，具备高度数字化弹性的制造企业在经济波动期间的营收稳定性高出同行2.3倍，投资回报周期缩短40%以上。
另一个值得关注的现象是，中小型企业正借助新型平台实现“弯道超车”。由于历史包袱较轻、决策链条短，许多中小企业在采用低代码平台后，反而比大型集团更快完成系统升级。这打破了以往“只有大企业才能搞智能制造”的固有认知，预示着更加公平的竞争格局正在形成。
实施路径建议：分阶段稳步推进系统升级
面对变革压力，企业应避免“一刀切”式的激进改造。更理性的做法是制定三年路线图，按阶段推进能力积累：
- 第一年：夯实基础 —— 完成核心业务流程梳理，部署统一数据采集网络，选择合适的低代码平台进行试点验证
- 第二年：深化应用 —— 推广成功案例至更多车间或产品线，启动跨系统集成项目，初步建立数据分析能力
- 第三年：生态拓展 —— 向上下游延伸数字化触角，探索与合作伙伴的协同场景，形成差异化竞争优势
在整个过程中，高层领导的战略定力与资源投入至关重要。同时，应注重人才培养与组织变革配套，避免出现“系统先进、人跟不上”的脱节现象。
