2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据麦肯锡最新报告，超过73%的中大型制造企业已在过去12个月内启动生产系统的智能化重构，其中亚太地区增速尤为显著，年复合增长率达21.4%。以工业5.0为背景，AI驱动的自适应生产、数据闭环管理与柔性制造网络正成为行业标配。例如，德国博世苏州工厂通过部署智能排产系统，将订单交付周期缩短38%，设备综合效率（OEE）提升至89.6%。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数2025》显示，具备实时数据反馈能力的生产系统覆盖率已从2022年的31%跃升至2025年的67%。这一系列动态标志着生产系统不再仅是执行层工具，而是演变为驱动战略决策的核心引擎。
🚀 趋势一：AI驱动的智能调度与预测性维护全面落地
传统生产调度依赖人工经验与静态计划，在面对多品种小批量、紧急插单频发的市场环境下愈发力不从心。当前，基于机器学习的动态调度系统正快速渗透离散制造与流程工业领域。典型案例如三一重工长沙“灯塔工厂”，其引入AI算法对1200余台设备进行实时负载分析，实现工单自动匹配最优产线，月均产能利用率提高26%。该系统通过历史运行数据训练模型，可提前48小时预测设备故障概率，并触发预防性维护工单，使非计划停机时间下降52%。
这一趋势背后的技术支撑包括数字孪生建模、边缘计算节点与深度强化学习算法的融合应用。Gartner研究指出，到2026年，全球将有超过45%的关键生产设备接入AI运维平台，形成“感知-分析-决策-执行”闭环。尤其在高端装备、半导体封装等高附加值产业，AI不仅优化资源分配，更通过质量根因分析反向指导工艺参数调整。
影响层面看，企业运营模式发生结构性转变：生产系统从被动响应转向主动预判，管理层获取的是可行动的洞察而非滞后报表。人力资源结构亦随之变化，现场工程师逐步转型为系统训练师与异常处理专家。供应链协同效率同步提升，原材料采购可依据产能预测模型动态调整节奏，降低库存占用成本。
落地建议如下：
- 优先识别瓶颈工序与高频故障设备，建立初始数据采集点，避免全域铺开造成资源浪费；
- 选择支持开放API接口的低代码平台，快速集成SCADA、MES与ERP系统，构建统一数据底座；
- 采用模块化部署策略，先上线预测性维护模块验证ROI，再扩展至全流程智能调度；
- 引入外部AI服务商或联合高校实验室共建模型训练机制，弥补内部算法人才短板；
- 定期评估模型漂移情况，设置自动化再训练流程确保长期有效性。
在此过程中，搭贝低代码平台展现出独特优势。其可视化流程引擎允许用户无需编码即可配置设备状态监控规则，并与 生产工单系统（工序） 联动生成维护任务。某家电制造商利用该方案，在两周内完成试点产线改造，首月即减少误报警37%，推荐中小企业以此路径切入AI升级。
📊 趋势二：全链路数据贯通催生“透明工厂”新范式
信息孤岛曾是制约生产系统效能的最大障碍之一。如今，随着OPC UA、MQTT等统一通信协议普及，以及云原生架构成熟，跨系统数据流动成为现实。所谓“透明工厂”，并非简单的大屏展示，而是指从订单下单、物料齐套、工序进度、质量检测到成品入库的每一个环节都可追溯、可量化、可干预。西门子成都PLC工厂实现了每秒采集超20万条生产数据，支撑毫秒级异常响应。
这种透明化带来的变革是深层次的。首先，质量管理由事后抽检转为过程防错。例如，在汽车焊接车间，每个焊点的电流、电压、持续时间均被记录并与产品序列号绑定，一旦出现偏差立即锁定潜在风险批次。其次，绩效考核更加科学客观。班组长不再仅凭印象评价员工表现，而是基于实际产出、能耗比、一次合格率等多维指标生成画像。
值得注意的是，数据价值释放的前提是标准化治理。许多企业在推进中遭遇“数据丰富但洞察贫乏”的困境。IDC调研发现，约41%的制造企业虽拥有大量传感器数据，却因缺乏统一命名规范、时间戳不同步等问题难以有效利用。因此，建立企业级数据字典和元数据管理体系成为当务之急。
推动全链路数据贯通的影响体现在三个维度：一是决策速度加快，高层可在分钟级获得经营全景视图；二是客户信任度提升，出口型企业可通过完整溯源报告满足欧盟CSRD等合规要求；三是创新基础夯实，沉淀的数据资产可用于开发增值服务，如为客户定制能效优化建议。
实施路径建议如下：
- 制定《生产数据分类分级标准》，明确关键字段定义与采集频率；
- 建设边缘网关集群，实现异构设备协议转换与初步清洗；
- 选用支持主数据管理（MDM）功能的集成平台，确保物料、工艺路线一致性；
- 分阶段打通ERP-MES-WMS-QMS系统壁垒，优先解决订单到交付（OTD）链条；
- 建立数据质量KPI，纳入IT部门考核体系。
搭贝平台提供的 生产进销存系统 内置标准化数据模型，支持一键对接主流财务软件与仓储系统。某食品加工企业借助此能力，在一个月内完成旧系统替换，实现从原料采购价格波动到终端销售毛利的全链路关联分析，免费试用入口已开放。
| 指标项 | 传统模式 | 透明工厂模式 |
|---|---|---|
| 订单交付周期 | 平均14天 | 平均8.2天 |
| 质量问题追溯耗时 | ≥4小时 | ≤15分钟 |
| 设备利用率统计精度 | ±15% | ±3% |
🔮 趋势三：柔性可配置生产系统支撑个性化制造崛起
消费者需求日益碎片化倒逼生产方式变革。波士顿咨询调查显示，2025年全球定制化产品市场份额已达19.3%，较2020年翻倍。这对传统刚性流水线提出严峻挑战。新一代生产系统需具备“一单一策”能力，即根据不同订单特征自动切换工艺参数、排产逻辑与质检标准。代表案例为青岛红领服饰，其C2M模式下每日可处理超4万件个性化西装订单，交期控制在7天以内。
实现柔性的关键技术包括模块化产线设计、可重构控制系统（RCS）与低代码业务流程引擎。特别是后者，使得非IT人员也能快速调整生产规则。例如，当新增一款需要特殊热处理的产品时，工艺员可通过拖拽界面定义新的工序流转路径，并设定温度阈值告警条件，整个过程无需等待开发团队介入。
此种灵活性带来显著竞争优势：企业能够以接近大规模生产的成本提供定制服务。同时，新产品导入（NPI）周期大幅压缩，某医疗器械公司借助柔性系统将新品试产时间从45天减至11天。此外，产能弹性增强，便于应对季节性波动或突发事件。
然而，柔性化也带来管理复杂度上升。若缺乏有效控制机制，易导致版本混乱、操作失误等问题。因此，必须配套建立变更审批流与配置审计日志。同时，员工培训体系需同步升级，强调跨岗位协作与快速适应能力。
具体落地步骤包括：
- 梳理现有产品族谱，划分标准化模块与可变部分；
- 投资通用型工装夹具与AGV运输系统，提升物理层切换效率；
- 部署支持多租户、多模板的生产管理系统；
- 建立产品配置器（Configurator），前端订单自动解析为后端执行指令；
- 设置沙箱环境用于新流程测试，防止直接影响量产。
搭贝推出的 生产进销存（离散制造） 模板专为此类场景设计，内置200+可复用组件，涵盖BOM管理、工序派工、委外加工等核心模块。用户可根据行业特性自由组合，最快4小时完成基础部署，推荐关注其动态表单与条件显示功能。
扩展思考：低代码平台如何加速趋势融合
上述三大趋势并非孤立存在，其协同效应才是真正的竞争力来源。而实现这种融合的关键基础设施正是低代码开发平台。它打破了IT与OT之间的鸿沟，让懂业务的人直接参与系统构建。Forrester数据显示，使用低代码工具的企业，生产系统迭代周期平均缩短68%。
以某新能源电池厂为例，他们面临既要实现AI预测维护（趋势一），又要打通电芯生产与Pack组装数据链（趋势二），同时还需支持多种电池包形态混线生产（趋势三）的复合需求。传统定制开发报价超300万元且周期长达9个月。最终该企业选择基于搭贝平台自主搭建，由生产主管牵头组建5人小组，历时6周完成主体功能上线，总投入不足80万元。
“低代码不是替代专业开发，而是让更多人成为解决方案的创造者。”——该厂数字化负责人在2026中国智造峰会上如此总结。
未来，随着AI辅助生成逻辑、自然语言转流程图等能力成熟，低代码将进一步降低应用门槛。企业应将其视为数字能力中枢，而非临时补丁工具。建议设立专门的“公民开发者”认证机制，鼓励一线员工提交流程优化提案，并通过平台快速验证落地。
风险提示与应对策略
在拥抱新技术的同时，也需警惕潜在风险。首先是安全问题，联网设备增多意味着攻击面扩大。2025年某车企因生产系统遭勒索攻击导致全线停产三天，直接损失逾2亿元。其次是数据主权争议，跨国运营中需遵守GDPR、CCPA等不同法规。最后是组织惯性阻力，老员工可能抵触新工作方式。
对此，建议采取以下措施：
- 实施零信任安全架构，严格控制访问权限；
- 建立跨境数据传输合规审查流程；
- 开展变革管理培训，设置过渡期双轨运行；
- 保留关键纸质记录作为应急备份。
唯有系统性规划，方能在技术浪潮中稳健前行。
