2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际智能制造联盟（IMIF）最新发布的《全球生产系统发展白皮书》显示，2025年全球超过67%的中大型制造企业已完成核心生产系统的数字化升级，其中38%已实现全流程自动化调度与实时数据闭环管理。中国工信部同期数据显示，国内重点工业领域生产设备联网率已达54.3%，较2020年提升近三倍。这一系列数据背后，是人工智能、边缘计算与低代码平台的深度耦合正在重构传统生产系统的底层逻辑。尤其在新能源汽车、高端装备和消费电子行业，生产系统不再仅是执行指令的‘操作层’，而是演变为具备预测能力、自主优化和跨域协同的‘决策中枢’。本文将深入剖析当前生产系统领域的三大核心趋势，结合实际落地场景提出可操作建议，并探讨如搭贝零代码平台等新型工具如何助力企业低成本实现系统迭代。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排程与动态调度成为生产系统核心能力
传统生产排程依赖人工经验或静态ERP系统规则，在面对订单波动、设备故障、物料延迟等复杂变量时往往反应滞后。而随着机器学习算法在调度优化中的成熟应用，越来越多企业开始部署具备自学习能力的智能排程引擎。例如，比亚迪深圳基地通过引入基于强化学习的排产模型，将订单交付周期缩短19.7%，设备综合利用率（OEE）提升至86.4%。该系统能实时接入MES、WMS及SCM数据流，结合历史工时、换模时间、工艺路径等参数，动态生成最优生产序列。
这种转变的背后，是生产系统从“被动响应”向“主动预测”的范式迁移。根据麦肯锡2025年制造业调研报告，采用AI排程的企业平均库存周转率提高23%，紧急插单处理效率提升41%。特别是在多品种小批量（MTO）模式下，系统可通过模拟 thousands of 排程组合，快速识别瓶颈工序并推荐资源调配方案。某华东注塑企业案例表明，在接入AI调度模块后，其月度计划达成率由原先的68%跃升至92%以上。
然而，AI模型的落地并非一蹴而就。许多企业在实施过程中面临数据质量差、业务逻辑不透明、IT与OT系统割裂等问题。因此，构建一个可解释、可配置、可迭代的智能调度平台尤为关键。此时，低代码开发平台的价值凸显——它允许工艺工程师直接参与流程建模，无需依赖专业程序员即可完成规则调整与策略验证。
- 核心趋势点： 生产系统正从固定规则调度转向基于AI的动态优化决策
- 典型场景： 新能源电池Pack线因电芯来料差异频繁切换工艺路线
- 技术支撑： 强化学习+图神经网络用于工序依赖关系建模
- 行业影响： 计划部门职能由“制定计划”转为“监督与干预异常”
- 优先选择支持API对接主流MES/ERP系统的AI调度组件，避免形成新的数据孤岛；
- 建立标准化的工时采集机制，确保训练数据的真实性和时效性；
- 利用 生产工单系统（工序） 实现作业指导书与排程系统的联动更新；
- 设置灰度发布机制，先在单一车间试点再逐步推广；
- 培训一线主管掌握基本的调度偏差分析技能，提升人机协同效率。
📊 趋势二：全链路数据贯通推动生产系统向“数字孪生体”演进
现代生产系统已不再局限于车间执行层面的信息记录，而是朝着覆盖研发、采购、生产、质检、仓储、交付的全生命周期数据集成方向发展。这一趋势催生了“生产数字孪生”概念的广泛应用。所谓生产数字孪生，是指通过高保真建模与实时数据同步，在虚拟空间中构建物理产线的镜像系统，实现状态监控、性能预测与仿真优化。
以宁德时代为例，其宜宾工厂部署了涵盖上千台设备的数字孪生平台，每台涂布机的关键参数如温度、张力、速度均以秒级频率上传至云端模型。当系统检测到某区域湿度异常可能影响极片附着力时，会提前30分钟发出预警并自动下调走带速度，同时通知质检启动加严检验程序。据统计，此类预防性干预使一次合格率（FTQ）提升了7.2个百分点。
更进一步地，一些领先企业已将产品设计BOM与工艺路线打通，实现EBOM-MBOM-DBOM三者自动映射。这意味着当工程变更单（ECN）发布后，相关工序的作业标准、检验项目乃至刀具寿命都会同步更新，极大降低了人为疏漏风险。西门子苏州工厂实践表明，该机制使工程变更执行错误率下降89%。
要实现上述能力，传统的定制化开发模式成本高昂且周期漫长。而如今，像 生产进销存系统 这类低代码平台提供了模块化的数据建模工具，允许用户通过拖拽方式定义实体关系、设置同步规则，并一键生成可视化看板。某家电制造商仅用两周时间即完成了从SAP ERP到MES再到PLC层的数据通路搭建，投入成本不足传统项目的三分之一。
| 指标 | 传统模式 | 数字孪生模式 |
|---|---|---|
| 故障定位时间 | 平均45分钟 | 平均8分钟 |
| 换型准备时间 | 平均2小时 | 平均35分钟 |
| 质量追溯效率 | 需调取3个系统 | 单界面穿透查询 |
- 核心趋势点： 生产系统正演化为融合物理世界与数字世界的双向映射平台
- 典型场景： 客户投诉某批次电机噪音偏大，系统可在5分钟内锁定具体装配工位与扭矩曲线
- 技术支撑： OPC UA + MQTT协议实现跨厂商设备互联
- 行业影响： 质量管理部门由“事后追责”转向“事前防控”
- 明确数据治理责任人，制定统一的编码规范与主数据标准；
- 优先接入关键设备的运行数据，避免初期追求“大而全”导致资源浪费；
- 使用 生产进销存（离散制造） 快速构建面向离散行业的物料-工序关联模型；
- 建立数据质量评分机制，定期清理无效字段与冗余接口；
- 鼓励班组长通过移动端查看所属产线的孪生视图，增强现场感知能力。
🔮 趋势三：柔性可配置的低代码平台重塑生产系统建设模式
长期以来，生产系统建设被视作重资产投入项目，动辄数百万元预算、半年以上实施周期。但市场环境变化加速迫使企业必须拥有更快的系统响应能力。IDC 2025年调查显示，73%的制造企业希望能在两周内完成新业务流程上线。正是在这种背景下，低代码平台迎来了爆发式增长。Gartner预测，到2026年底，全球45%的大型企业将采用低代码技术构建至少一个核心生产应用。
所谓“柔性可配置”，指的是系统功能不再固化于代码之中，而是通过图形化界面进行逻辑编排与表单设计。例如，当某医疗器械企业接到军品订单需增加三级审批流程时，传统方式需修改后台代码并重新测试，耗时约两周；而在搭贝平台上，工艺主管仅需拖拽新增审批节点、设定权限范围，1小时内即可生效。
更重要的是，低代码平台降低了IT与业务之间的沟通成本。一线管理人员可以直接参与系统设计，确保流程贴合实际作业习惯。浙江一家汽配厂曾因纸质流转单丢失导致整批零件无法溯源，后来借助 生产工单系统（工序） 自行搭建电子随工单模块，实现了扫码签收、自动归档与异常报警一体化，彻底杜绝了单据遗失问题。
此外，低代码平台通常内置丰富的行业模板与集成能力。企业可基于预置的“生产报工”、“设备点检”、“不良品登记”等模块快速组装应用，再通过Webhook或REST API与现有MES、OA系统对接。这种“乐高式”构建方式显著缩短了上线周期，同时也便于后续迭代优化。
推荐： 搭贝零代码平台提供免费试用入口，支持一键导入行业模板，立即访问官网体验高效建模。
- 核心趋势点： 生产系统开发权正从IT部门向业务部门转移
- 典型场景： 季节性产品切换需临时增加包装检验项
- 技术支撑： 可视化流程设计器+表单引擎+角色权限矩阵
- 行业影响： 中小型制造企业首次具备与大厂同等的技术敏捷性
- 成立由生产、IT、质量组成的联合小组，共同评估低代码平台选型；
- 优先试点非核心业务流程（如5S检查、培训记录），积累使用经验；
- 充分利用平台提供的 生产进销存系统 模板，减少重复造轮子；
- 建立应用版本管理制度，防止随意更改引发系统混乱；
- 定期组织内部分享会，推广优秀应用案例，激发全员创新意识。
延伸思考：未来三年生产系统的融合进化路径
展望2026至2028年，生产系统将进一步打破边界，呈现出三大融合特征：首先是IT/OT/ET（工程技术）的深度融合，系统不仅连接设备与信息系统，还将纳入研发设计数据，实现从图纸到成品的全链路追踪；其次是云边端协同架构普及，边缘节点负责实时控制，云端承担大数据分析与长期存储，形成弹性伸缩的技术底座；最后是组织形态变革，随着系统智能化程度提高，传统金字塔式管理结构将向扁平化、网络化演进。
值得注意的是，尽管新技术层出不穷，但落地成功的关键仍在于“以人为本”。任何先进的生产系统最终都要服务于一线员工的操作便利性与决策支持需求。那些忽视用户体验、一味追求技术堆砌的项目，往往难以持续运营。因此，企业在推进系统升级时，应始终坚持“业务主导、技术赋能”的原则，让工具真正服务于人，而非让人适应工具。
生态协同：构建开放兼容的生产系统技术栈
未来的生产系统不再是封闭的独立系统，而是作为企业数字化生态的核心枢纽存在。这就要求其具备良好的开放性与扩展能力。理想的架构应支持多种集成方式，包括标准API、消息队列、数据库直连等，并能与供应链上下游系统实现安全互联。
例如，某光伏组件厂商通过开放部分生产进度数据给主要客户门户，使下游电站建设方可实时掌握供货节奏，从而优化施工安排。这种透明化协作不仅增强了客户信任，也反过来促使内部不断提升准时交付率。类似地，向上游供应商共享物料消耗预测，有助于稳定原材料供应，降低缺料风险。
在此背景下，选择具有开放生态战略的平台尤为重要。搭贝平台除提供标准集成方案外，还设有开发者社区与API文档中心，鼓励第三方开发者贡献插件与解决方案。这种共建共享模式有助于形成良性循环，持续丰富平台能力边界。
