2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略中心（IMSC）最新发布的《全球生产系统发展白皮书》，超过67%的中大型制造企业已在过去12个月内完成至少一次生产系统的数字化重构。以工业物联网（IIoT）、人工智能驱动的质量控制和柔性化排产为代表的新型能力正加速从试点走向规模化落地。尤其在中国长三角、德国巴登-符腾堡和美国密歇根州等先进制造集聚区，基于数据流驱动的“自感知—自决策—自执行”闭环已初步成型。这一轮变革不再局限于单一设备升级，而是围绕整个生产系统的架构性重塑，推动制造效率、响应速度与可持续性的全面提升。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产流程，实现全流程智能决策
人工智能正从辅助工具演变为生产系统的核心大脑。传统MES系统依赖预设规则进行调度与报警，而新一代AI-MES通过实时学习历史数据与现场反馈，动态优化工艺参数、预测设备故障并自动调整生产节奏。例如，某新能源电池制造商在引入AI质量预测模型后，电芯不良率下降39%，同时检测人力成本减少54%。该系统通过对每道工序的电压、温度、压力等上百个变量进行毫秒级分析，提前15分钟预警潜在缺陷，显著提升了良品稳定性。
- 核心趋势点： AI从“事后分析”转向“事前干预”，成为生产过程的实际控制者
- 边缘计算节点部署比例年增42%，支持本地化AI推理，降低延迟风险
- 生成式AI开始用于SOP文档自动生成与异常处置建议输出
影响层面广泛。首先，质量管理从抽检迈向全检，特别是高价值、低容错行业如半导体、医疗器械领域，AI视觉检测覆盖率已达81%。其次，生产计划灵活性大幅提升。传统APS系统难以应对突发订单插单或供应链中断，而AI驱动的动态排程可在3分钟内完成全局重算，并综合考虑设备状态、人员技能、物料齐套等因素。此外，运维模式也发生根本转变——预测性维护替代定期保养，某汽车零部件厂应用后设备非计划停机时间缩短至原来的1/5。
- 评估现有生产系统数据采集完整性，优先补齐关键工位传感器覆盖
- 选择具备开放API接口的AI平台，确保与PLC、SCADA、ERP系统无缝对接
- 从小规模试点切入，如先在一条产线部署AI质检模块，验证ROI后再推广
- 建立跨部门AI小组，包含IT、工艺、生产与数据科学家，保障模型持续迭代
- 推荐使用 生产工单系统（工序） ，其内置AI工时预测与异常提醒功能，可快速实现工序级智能化管控
📊 趋势二：低代码平台赋能生产系统敏捷构建，打破IT与OT壁垒
长期以来，生产管理系统开发周期长、响应慢的问题制约着制造企业的敏捷转型。一套标准MES项目平均实施周期为9-14个月，且后期变更成本极高。2026年，低代码平台正在改变这一格局。据Gartner统计，全球已有41%的制造企业采用低代码方式开发或扩展其生产系统功能模块，平均交付时间压缩至6周以内。
- 核心趋势点： 业务人员可自主搭建轻量级应用，实现“需求即上线”的敏捷响应
- 表单引擎+流程引擎+报表中心三位一体，满足90%以上日常管理场景
- 与IoT网关、RFID读写器、条码打印机等硬件天然集成，打通物理世界与数字系统
典型应用场景包括：车间日报电子化填报、模具寿命追踪看板、首件检验流程自动化、安灯系统（Andon）快速部署等。这些原本需要数月定制开发的功能，在低代码平台上可通过拖拽组件在几天内完成配置。更重要的是，当工艺变更或组织结构调整时，系统也能同步更新，避免“系统滞后于管理”的尴尬局面。
某家电企业曾面临新品试产阶段频繁调整BOM结构的问题，传统ERP系统无法及时响应，导致多次错误发料。转而采用低代码平台后，工艺工程师自行搭建了一个临时版BOM管理模块，结合扫码确认机制，实现了试产物料精准投放，试产周期缩短28%。此类案例表明，低代码不仅是技术工具，更是组织能力的放大器。
- 识别高频变更、临时性强、标准化程度高的业务流程作为切入点
- 培训一线主管掌握基础搭建能力，设立“数字工匠”激励机制
- 制定低代码治理规范，明确权限划分、数据归属与安全边界
- 优先选用支持私有化部署与混合云架构的平台，保障核心数据可控
- 免费试用 生产进销存（离散制造） 模板，快速体验从订单到出库的全流程数字化管理
| 维度 | 传统定制开发 | 低代码平台方案 |
|---|---|---|
| 平均开发周期 | 6-12个月 | 2-8周 |
| 单次变更成本 | ￥5,000 - ￥20,000 | ￥500 - ￥2,000 |
| 用户参与度 | 低（仅提需求） | 高（可自主修改） |
| 系统迭代频率 | 每年1-2次 | 每月多次 |
| 典型失败原因 | 需求偏差、延期交付 | 缺乏治理、权限混乱 |
🔮 趋势三：生产系统与供应链深度融合，构建端到端协同网络
孤立的生产系统已无法适应当前复杂多变的市场环境。2026年，领先企业正将生产系统升级为“供应网络中枢”，实现从客户订单到原材料采购的全链路可视与协同。这一趋势背后是客户需求碎片化、交期要求极致化以及地缘政治带来的供应链不确定性共同驱动的结果。
- 核心趋势点： 生产系统不再是信息孤岛，而是连接客户、物流、供应商的关键枢纽
- 订单承诺日期（ATP）计算纳入外部库存与在途资源，提升交付准确性
- 基于区块链的可信数据共享机制试点增多，增强多方协作信任基础
具体表现为：销售接单时，系统自动查询主工厂、分厂及合作厂商的产能负荷与物料储备，给出最短可交货期；一旦订单确认，生产排程立即触发，同时向一级供应商推送物料需求预测；当某关键芯片出现断供风险时，系统能自动启动替代方案评估，并通知设计部门切换物料型号。
某轨道交通装备企业通过构建跨企业协同平台，将其37家核心供应商纳入统一生产计划体系。每月初自动发布滚动12周的需求预测，每周刷新实际订单分配。供应商据此安排原材料采购与产能预留，缺料停工事件同比下降73%。更进一步，该平台还集成了JIT/VMI模式下的自动补货逻辑，仓库周转率提升至每年9.6次，远超行业平均水平的5.2次。
“未来的竞争力不在于单个工厂有多智能，而在于整个生态能否高效协同。”——西门子数字化工业集团亚太区CTO李维成在2026世界智能制造大会上如此强调。
- 梳理关键外协工序与瓶颈物料，确定首批协同对象
- 统一数据标准，如物料编码、时间粒度、单位制等，消除沟通障碍
- 建设可视化协同门户，让合作伙伴实时查看订单进度与库存状态
- 引入智能预警机制，对延迟交付、质量波动等风险自动分级推送
- 部署 生产进销存系统 ，其支持多组织架构与外部协同流程，助力打造一体化运营中枢
搭贝低代码平台如何助力趋势落地？
面对上述三大趋势，企业亟需一个既能快速响应变化，又能深度整合数据与流程的技术底座。搭贝低代码平台正是为此类挑战而生。它不仅提供可视化应用构建能力，更针对生产场景预置了丰富的行业模板与集成能力。
在AI融合方面，搭贝支持接入Python脚本与TensorFlow模型，允许将训练好的AI算法嵌入审批流或报表触发条件中。例如，当图像识别结果置信度低于阈值时，自动转人工复核；在排产优化中调用外部求解器返回最优解序列。
对于跨系统集成，搭贝原生支持RESTful API、Webhook、MQTT协议，并内置与主流ERP（如SAP、用友、金蝶）、IoT平台（如阿里云IoT、华为OceanConnect）的连接器。某食品加工企业利用搭贝将原有老旧的称重系统与新的生产报工模块打通，实现了原料投料与成品产出的自动比对，损耗率监控精度提高至98.7%。
在生态协同上，搭贝支持多租户架构与外部用户邀请机制，可轻松搭建供应商门户。一家机械制造企业通过搭贝搭建了“外协加工管理平台”，将订单下发、进度反馈、质检报告上传全部线上化，外协交付准时率从61%提升至89%。
未来展望：向自治型生产系统演进
展望2026年下半年及未来三年，生产系统将进一步向“自治化”方向发展。这意味着系统不仅能执行指令，还能主动发现问题、提出优化建议甚至自主决策。这种转变依赖于三个基础条件的成熟：一是高质量数据的持续积累，二是AI模型泛化能力的提升，三是组织流程的适配性改造。
我们已经看到一些早期实践：某光伏组件厂的生产系统在连续三天发现层压工序气泡缺陷集中出现在某个区域后，自动降低了该区域加热板功率，并通知设备工程师检查密封圈磨损情况。这标志着系统开始具备初步的因果推理能力。
与此同时，数字孪生技术的应用也在深化。不再只是静态的三维建模，而是构建包含物理规律、控制逻辑与业务规则的“活体模型”。在正式投产前，可在虚拟环境中模拟不同排程策略下的能耗、瓶颈与交付表现，从而选出最优方案。据IDC预测，到2027年，45%的大型制造企业将 routinely 使用数字孪生进行生产决策模拟，较2025年增长近两倍。
