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《2025年工业自动化报告》，全球工业机器人年装机量首次突破60万台，同比增长14.3%，其中中国占比达42%。与此同时，Gartner研究显示，超过78%的中大型制造企业已在核心产线部署AI驱动的预测性维护系统。这一系列数据背后，是生产系统正经历从“自动化”向“自主化”的深刻转型。传统以PLC和SCADA为核心的控制架构，正在被融合AI、IoT与低代码平台的新一代智能生产中枢所取代。行业不再满足于“看得见”的可视化管理，而是追求“预判得到”“自动响应”的闭环能力。在此背景下，三大核心趋势——边缘智能深化、柔性产线普及、数据驱动决策——正加速重构生产系统的底层逻辑。
🚀 趋势一：边缘计算与AI融合推动生产系统实时化决策
随着5G网络在工业园区的深度覆盖以及专用边缘服务器成本下降，边缘智能已成为高精度制造场景的关键支撑。过去，工厂普遍采用“设备采集→云端处理→指令下发”的模式，但由于网络延迟和带宽限制，难以应对毫秒级响应需求。例如，在半导体晶圆切割过程中，振动频率异常需在200毫秒内完成识别并停机，否则将导致整批材料报废。而基于边缘AI的本地推理架构，可将该响应时间压缩至30毫秒以内。
据IDC统计，2025年全球制造业边缘AI节点部署量同比增长67%，其中92%用于质量检测、设备健康监测和工艺参数优化三大场景。典型案例如苏州某新能源电池模组厂，在涂布工序中引入边缘视觉+轻量化卷积神经网络（CNN），实现对极片厚度偏差超过±2μm的实时报警，缺陷检出率提升至99.6%，较人工巡检效率提高18倍。
然而，边缘智能落地仍面临两大挑战：一是算法模型与产线设备协议兼容性差，需大量定制开发；二是运维门槛高，普通工程师难以持续调优模型性能。这使得许多中小企业望而却步。
- 核心趋势点：边缘侧实现“感知-分析-执行”闭环，降低对中心云依赖
- 设备端嵌入式AI芯片算力突破TOPS级，支持多模态数据分析
- OPC UA over TSN标准加速推进，打通OT与IT层实时通信壁垒
- 优先选择具备标准化接口的边缘计算网关，减少协议转换开销
- 构建模块化AI模型库，针对常见故障模式预置训练模型
- 采用低代码平台快速搭建边缘应用逻辑，如通过拖拽组件配置报警规则与联动动作 推荐生产工单系统（工序） 可实现边缘事件触发工单自动生成
- 建立边缘节点远程监控看板，统一管理分布式的计算资源状态
📊 趋势二：柔性产线成为离散制造企业标配
面对个性化订单激增与产品生命周期缩短的压力，刚性流水线已无法适应市场变化。麦肯锡调研指出，2025年制造业小批量订单占比已达57%，较2020年上升21个百分点。尤其在汽车零部件、消费电子和医疗器械领域，客户要求交期压缩至7天以内，且允许中途变更设计规格。这就倒逼企业必须构建可动态重组的生产单元。
柔性产线的核心在于“硬件模块化+控制软件化”。例如，宁波一家注塑件供应商通过部署AGV调度系统+可编程机械臂+数字孪生仿真平台，实现了模具更换时间由平均4小时缩短至45分钟。其关键在于所有设备均接入统一的生产执行系统（MES），并通过工艺模板自动加载对应加工程序。
更进一步，部分领先企业开始尝试“虚拟产线”概念——即在接到新订单时，先在数字空间模拟排程、物料流动与瓶颈点，验证可行性后再物理上线。西门子成都工厂2025年数据显示，此类仿真使新品导入周期平均缩短38%。
| 指标 | 传统产线 | 柔性产线 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 换型时间 | 3-6小时 | 30-60分钟 | 75%-85% |
| OEE利用率 | 58% | 76% | +18pt |
| 订单响应速度 | 平均5天 | 平均1.5天 | 70% |
| 人力依赖度 | 高 | 中等（主要负责监控） | 显著降低 |
尽管优势明显，但柔性化改造投入大、周期长。不少企业在实施中陷入“局部优化陷阱”，仅升级了某一段设备却未打通整体协同逻辑，反而造成信息孤岛加剧。
- 核心趋势点：产线从“固定流程”转向“按需编排”，支持多品种混流生产
- 模块化设备接口标准化（如MTConnect、EUROMAP）加速普及
- 数字孪生技术用于产线布局仿真与动态调度优化
- 制定分阶段柔改路线图，优先在试制车间或高价值产品线试点
- 引入支持多工艺模板管理的MES系统，实现程序一键切换
- 利用低代码平台快速开发适配不同产品的数据采集表单与质检流程 推荐生产进销存（离散制造） 支持灵活定义BOM结构与工序流转规则
- 建立跨部门协作机制，确保工艺、设备、信息化团队同步推进
🔮 趋势三：数据驱动的生产决策体系全面渗透
如果说过去的生产系统侧重“过程记录”，那么今天的重点则是“因果洞察”。越来越多企业意识到，海量的传感器数据不应只停留在报表展示层面，而应转化为可行动的知识资产。波士顿咨询分析显示，采用高级分析工具的企业，其生产成本平均比同行低9.3%，库存周转率高出2.1次/年。
当前主流做法是从“单点优化”向“系统级优化”演进。例如，某家电龙头企业不再单独分析注塑机能耗，而是将其与原料批次、环境温湿度、模具温度曲线进行关联建模，发现当回料比例超过18%且冷却水温高于26℃时，能耗陡增14%。据此调整采购策略与冷却系统设定后，年节约电费超370万元。
更深层次的应用出现在供应链协同领域。广东一家电子代工厂通过打通ERP、MES与物流系统数据，构建了“订单-产能-物料”三维平衡模型。当销售接单时，系统自动评估交付可行性，并提示是否需要外协或调整排程。2025年下半年，其订单准时交付率从82%跃升至96.5%。
“未来的生产主管不再是靠经验拍板，而是依据系统推荐做出决策。”——某跨国装备制造企业CIO在2026中国智造峰会上表示。
但现实中，数据孤岛仍是最大障碍。普华永道调查显示，仍有61%的制造企业关键系统间未实现API级集成，数据清洗与对齐消耗了数据分析项目70%以上的时间成本。
- 核心趋势点：从“描述性分析”迈向“规范性建议”，形成决策闭环
- 知识图谱技术用于整合设备手册、维修记录与工艺文档
- 自然语言查询（NLQ）降低非技术人员使用数据分析工具门槛
- 建立统一的数据中台架构，定义主数据标准与接口规范
- 优先开展高价值场景的数据治理，如OEE归因分析、废品溯源
- 借助低代码BI工具快速构建可视化看板，支持移动端实时查看 推荐生产进销存系统 提供预置KPI仪表盘与预警机制
- 设立“数据赋能专员”岗位，推动一线人员参与数据分析改进
搭贝低代码平台助力趋势落地
在上述三大趋势推进过程中，系统灵活性与开发效率成为决定成败的关键因素。传统定制开发周期长、成本高，难以匹配快速迭代的业务需求。而搭贝零代码平台凭借其可视化建模能力与丰富的工业组件库，为企业提供了敏捷应对变革的技术路径。
以某汽车零部件厂商为例，其原计划耗资百万、历时半年建设新MES系统。后改用搭贝平台，在3周内完成了从需求梳理到上线试运行的全过程。通过拖拽方式搭建了涵盖工单管理、工艺路线、质检标准、设备台账在内的完整应用框架，并与现有ERP和SCADA系统通过REST API对接成功。更重要的是，当客户临时提出新增追溯维度时，IT团队仅用半天时间就完成了字段扩展与报表调整，这种响应速度在过去不可想象。
搭贝平台的价值不仅体现在开发效率上，更在于降低了数字化人才门槛。一线主管经过简单培训即可自行维护基础表单与流程，真正实现“业务主导、IT赋能”的协同模式。目前该平台已沉淀超过200个制造业模板，覆盖机加、装配、注塑、SMT等多种场景，用户可直接复用或二次修改，大幅缩短创新验证周期。
安全与合规保障不容忽视
随着生产系统联网程度加深，网络安全风险同步放大。2025年全球制造业遭受勒索攻击次数同比上升39%，平均每起事件造成停产7.2天。因此，在推进智能化升级的同时，必须同步构建纵深防御体系。
建议采取以下措施：在网络边界部署工业防火墙，实施最小权限访问控制；对关键控制器固件进行完整性校验；定期开展红蓝对抗演练。同时，遵循《GB/T 39204-2022 信息安全技术 关键信息基础设施安全保护要求》等国家标准，确保系统符合监管合规。
人才培养机制亟待革新
技术变革的背后是人才结构的重塑。现代生产系统运维需要既懂工艺又通IT的复合型人才。但当前高校培养体系仍偏重单一学科，企业内部也缺乏有效的跨域培训机制。
领先企业已开始探索新路径。如三一重工设立“数字工匠”认证体系，将PLC编程、Python脚本、数据分析纳入技能评级；富士康与深圳职业技术学院合作开设“智能制造微专业”，定向输送现场工程师。这些实践表明，只有将人才发展纳入战略层面，才能保障技术红利持续释放。
