2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略咨询机构（IMS）最新发布的《全球智能工厂发展指数》，2025年全球智能制造渗透率已达到47.3%，较2020年翻倍增长。其中，中国制造业在工业互联网平台部署率上位居全球前列，超过68%的规模以上制造企业已完成至少一项核心生产系统的数字化改造。与此同时，边缘计算节点在产线的部署密度同比增长121%，AI质检覆盖率突破54%。这些数据背后，是生产系统正从传统的“流程执行工具”向“智能决策中枢”加速演进。尤其在新能源汽车、高端装备、半导体封装等高附加值产业，生产系统的实时性、柔性化与协同能力已成为企业竞争力的核心指标。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为标配
传统生产排程依赖人工经验或静态ERP系统，面对订单波动、设备突发故障、物料延迟等问题时响应滞后。而当前，基于机器学习的动态排程系统正在改变这一局面。据麦肯锡调研显示，采用AI排程的企业平均产能利用率提升18%-25%，订单交付准时率提高至92%以上。
以某头部动力电池制造商为例，其引入AI调度引擎后，通过实时采集MES、WMS、SCADA等系统的运行数据，结合历史工单完成时间、设备健康状态、人员技能匹配度等13类变量，构建多目标优化模型。系统可在3秒内完成未来72小时工单重排，并自动触发异常预警。在2025年Q4旺季产能压力下，该企业未发生一起因排程失误导致的产线停滞事件。
这一趋势的核心在于从“计划驱动”转向“数据驱动”的闭环控制。AI不仅优化初始排程，还能在执行过程中持续学习反馈，形成“预测-执行-评估-优化”的自我进化机制。例如，当某工序良品率连续低于阈值时，系统会自动调整后续批次路径，或将任务分流至备用产线，最大限度保障整体产出。
落地建议如下：
- 建立统一的数据中台，打通ERP、MES、PLM等系统孤岛，确保AI模型输入数据的完整性与时效性；
- 优先在瓶颈工序部署AI调度模块，如SMT贴片、热处理、总装线等，验证ROI后再逐步推广；
- 选择支持低代码集成的AI平台，降低开发门槛。例如 搭贝生产工单系统（工序） 提供可视化流程编排功能，可快速对接外部AI引擎，实现规则配置与结果回写；
- 设立“人机协同”机制，保留关键节点的人工干预权限，避免算法黑箱带来的管理风险；
- 定期对模型进行偏差审计，防止长期运行中出现策略漂移或资源分配不公问题。
行业影响深度解析
AI调度的普及将重构生产管理组织结构。传统PMC（生产物料控制）部门的工作重心将从“做计划”转向“设规则、调参数、审异常”。同时，班组长需具备基本的数据解读能力，能理解系统推荐动作背后的逻辑。此外，供应商协同也将升级——原材料到货时间预测误差每减少1小时，整体排程稳定性可提升约7个百分点。因此，未来供应链协议中或将纳入“数据响应SLA”条款，要求供应商开放物流节点信息接口。
| 指标 | 传统排程 | AI驱动排程 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均换线时间 | 45分钟 | 28分钟 | 37.8% |
| 设备空置率 | 22% | 9% | 59.1% |
| 紧急插单响应速度 | 4-6小时 | <30分钟 | ＞85% |
| 计划达成率 | 76% | 93% | 22.4% |
📊 趋势二：数字孪生与虚实联动实现全生命周期仿真
数字孪生技术已从概念验证阶段进入规模化应用。Gartner数据显示，2025年全球已有超过1,200家大型制造企业部署了产线级数字孪生系统，用于新产线规划、工艺优化和故障预演。与早期仅做三维可视化的“影子系统”不同，新一代数字孪生强调“双向同步”与“物理反控”，即虚拟模型不仅能反映现实状态，还可通过仿真结果指导实际操作。
某航空发动机叶片制造商在新建精密铸造车间前，利用数字孪生平台进行了为期两个月的全流程模拟。系统导入了设备节拍、工人动线、AGV路径、温湿度变化等参数，在虚拟环境中测试了27种布局方案。最终选定的最优方案使单位面积产出提升41%，能耗下降19%。更关键的是，项目投产周期缩短了近三个月，规避了因设计缺陷导致的返工成本。
当前数字孪生的应用边界正在扩展。除了产线设计，越来越多企业将其用于日常运营优化。例如，当某注塑机出现周期性压力波动时，工程师可在孪生体中复现相同工况，尝试调整模具温度、保压时间等参数，待虚拟验证成功后再下发至实体设备，显著降低试错成本。
这一趋势的关键突破点在于实现了“设计-建造-运行-改进”的闭环迭代。通过持续积累仿真数据，企业可构建专属的“工艺知识库”，为新产品导入（NPI）提供智能推荐。西门子在其安贝格工厂已实现新产品上线前90%的工艺参数由系统自动建议，人工仅需审核确认。
落地建议如下：
- 从关键产线或高价值设备开始试点，避免初期投入过大；
- 选择支持OPC UA、MQTT等标准协议的孪生平台，确保与现有自动化系统无缝对接；
- 建立跨职能团队，包括IT、工艺、设备、IE工程师，共同定义仿真边界与评价指标；
- 推动仿真结果与MES系统联动，实现“虚拟优化→指令下发→执行反馈”的自动化流程；
- 探索与 搭贝生产进销存（离散制造） 集成，将物料齐套状态、库存水位等信息纳入仿真变量，提升排产准确性。
技术融合催生新范式
数字孪生正与AI、AR/VR深度融合。AI用于自动识别仿真中的瓶颈点并提出改进建议；AR则让现场人员通过头显查看设备的“健康画像”或维修指引。博世苏州工厂已实现维修工佩戴AR眼镜即可看到电机的实时振动频谱与其孪生模型对比，故障定位时间缩短60%。这种“感知-分析-交互”一体化模式，标志着生产系统正迈向“认知智能”阶段。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
过去，定制开发一套MES或WMS系统往往需要6-18个月，且后期维护成本高昂。随着业务复杂度上升，传统软件开发模式难以满足快速变化的需求。IDC报告指出，2025年制造业IT项目平均延期率达43%，其中需求变更占比超60%。在此背景下，低代码开发平台成为破局关键。
低代码并非简单拖拽表单，而是提供了一套完整的应用构建体系，涵盖数据建模、流程引擎、权限管理、报表中心和API网关。更重要的是，它允许一线工程师参与系统优化。某家电企业的一名IE工程师利用低代码平台，在两周内自主开发了一套“产线平衡看板”，通过扫描工位二维码自动采集作业时间，生成山积图并提示改善点，该项目后来被推广至全国6大基地。
这一趋势的本质是将“系统建设权”从IT部门下沉至业务单元。当生产主管能自行搭建一个临时报表或审批流时，组织的响应速度将发生质变。Forrester研究显示，采用低代码平台的企业，平均应用交付周期从14周缩短至2.8周，用户满意度提升39个百分点。
落地建议如下：
- 制定低代码治理规范，明确谁可以建应用、数据权限如何划分、上线前是否需要安全审查；
- 优先解决高频、痛点场景，如异常上报、首件检验记录、设备点检等，快速建立使用信心；
- 选择具备制造业模板库的平台，减少重复造轮子。例如 搭贝生产进销存系统 内置了BOM管理、工序流转、成本核算等标准化模块，支持一键部署；
- 开展“公民开发者”培训计划，每年培养一批懂业务又会用工具的复合型人才；
- 建立应用集市机制，鼓励优秀自建应用在集团内部共享复用，形成正向激励。
低代码与零代码的边界演进
当前市场正出现“零代码”细分形态，即完全无需编码甚至无需配置，通过自然语言即可生成应用。虽然尚处早期，但已显现潜力。例如，某企业通过语音指令“创建一个模具保养提醒表，每月1号推送给车间主任”，系统自动生成对应流程并接入企业微信。这类创新将进一步降低技术门槛，让更多基层员工成为数字化变革的参与者而非旁观者。
拓展视角：生产系统的生态化演进
未来的生产系统不再是孤立的软件，而是嵌入在更大生态系统中的“智能节点”。它需要与供应链金融平台对接，实现基于订单的自动融资；与碳管理系统联动，实时计算每批次产品的碳足迹；甚至与客户CRM系统打通，支持C2M（顾客到工厂）的个性化定制。这种生态化特征要求系统具备极强的开放性与可组合性。
例如，在新能源整车制造领域，一辆车的生产涉及上千个零部件、数百家供应商和多种工艺路线。只有当生产系统能实时获取电池到货状态、车身焊接质量反馈、用户选配信息时，才能实现真正的柔性生产。某造车新势力通过构建“超级中台”，将生产系统与采购、销售、服务数据全面打通，实现了“订单-生产-交付-售后”的端到端可视化，客户平均等待时间缩短至11天。
这一演进方向也带来了新的挑战：数据主权界定、系统间责任划分、安全合规要求等。企业需提前规划架构治理策略，避免陷入“连接越多，越难管理”的困境。
搭贝平台的实践价值
在上述三大趋势中，搭贝低代码平台展现出独特的适配能力。其核心优势在于：专注制造业场景、预置行业模型、支持私有化部署。不同于通用型低代码工具，搭贝深入理解离散制造与流程制造的差异，在BOM层级处理、工序报工逻辑、设备接口适配等方面做了大量针对性优化。
更重要的是，搭贝采用“平台+模板+服务”模式，帮助企业快速启动。用户可通过搭贝官网免费试用标准版，或申请行业顾问进行一对一需求诊断。对于希望快速验证想法的企业，推荐使用 生产进销存系统 模板，3日内即可上线运行基础功能。而对于工序复杂、工艺路线多变的企业，则建议采用 生产工单系统（工序） ，实现精细化过程管控。
值得关注的是，搭贝近期推出了“AI助手”功能，用户可通过自然语言提问获取生产数据分析结果，如“昨天冲压车间的OEE是多少？”、“本月第三工序报废率最高的产品是什么？”。该功能基于NL2SQL技术实现，大幅降低了数据使用门槛，是通往“人人都是数据分析师”愿景的重要一步。
