2026年初，全球制造业迎来新一轮结构性变革。据国际机器人联合会（IFR）最新数据显示，2025年工业机器人安装量同比增长14.3%，其中亚太地区占比达72%。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数报告（2025）》指出，规模以上工业企业关键工序数控化率已达63.8%，较2020年提升近20个百分点。在这一背景下，生产系统的演进已从单一设备自动化转向全流程智能协同，企业对响应速度、资源利用率和定制化能力的要求空前提高。尤其在新能源汽车、高端装备、消费电子等领域，订单碎片化、交付周期压缩至7天以内的趋势倒逼传统刚性生产线向柔性可重构系统转型。更值得注意的是，AI驱动的预测性维护、数字孪生仿真优化等技术正从试点走向规模化落地，标志着生产系统进入‘感知-决策-执行’闭环的新阶段。
🚀 趋势一：AI原生生产系统崛起，实现自主决策与动态优化
过去五年中，人工智能在生产系统中的应用经历了从‘辅助分析’到‘深度嵌入’的转变。当前，新一代AI原生生产系统不再局限于事后数据分析或异常报警，而是通过深度学习模型直接参与排产调度、工艺参数调优和质量预测。例如，某头部动力电池制造商在其涂布工序中部署了基于强化学习的闭环控制系统，实时调整浆料粘度、烘箱温度与张力参数，使良品率提升4.7个百分点，年节约原材料成本超3200万元。
- 核心趋势点：生产系统由‘规则驱动’迈向‘模型驱动’，AI成为底层逻辑引擎
- 边缘计算与大模型结合，实现毫秒级响应与跨工序协同优化
- 知识图谱赋能工艺经验沉淀，打破老师傅依赖瓶颈
- 多模态数据融合（视觉、振动、电流等）构建全面设备健康画像
该趋势带来的影响深远。一方面，企业运营效率显著提升——麦肯锡研究显示，全面引入AI决策的工厂平均OEE（设备综合效率）可达85%以上，远高于行业均值68%；另一方面，组织架构也面临重构，传统的计划、工艺、设备三大部门边界逐渐模糊，催生‘AI训练师+产线工程师’复合型岗位需求。此外，数据治理能力成为新的竞争壁垒，高质量标注数据集的价值日益凸显。
- 建立统一的数据中台，打通MES、SCADA、ERP系统间的数据孤岛，确保AI模型输入的完整性与一致性
- 优先在高价值环节试点AI应用，如焊接缺陷预测、刀具寿命预判、能耗动态调控等，快速验证ROI
- 采用低代码平台加速AI模块集成，降低开发门槛。例如，利用 生产工单系统（工序） 内置的AI接口，可快速接入视觉检测结果并触发返修流程
- 构建模型迭代机制，定期回流现场数据进行再训练，防止模型退化
- 加强人机协作设计，将AI建议转化为可操作指令，避免‘黑箱决策’引发信任危机
值得关注的是，搭贝低代码平台已在多个客户项目中支持AI功能快速部署。某家电零部件厂商通过拖拽式界面配置，在两周内完成了注塑成型参数推荐模型的上线，并与现有PLC系统实现双向通信，真正实现了‘业务人员也能主导智能化升级’。
📊 趋势二：柔性可重构生产系统普及，支撑小批量高频切换
随着C2M（Customer-to-Manufacturer）模式兴起，终端市场对个性化产品的需求呈指数级增长。京东消费研究院报告显示，2025年Q4平台上定制类商品销售额同比增长67%，覆盖家电、家具、服饰等多个品类。这对传统按标准节拍运行的大批量生产线构成严峻挑战。在此背景下，柔性可重构生产系统（Reconfigurable Manufacturing System, RMS）成为破局关键。
- 核心趋势点：模块化硬件+软件定义产线，实现物理层与控制层同步灵活调整
- AGV与协作机器人组成移动工作站，替代固定传送带
- 数字孪生技术用于产线重构前的虚拟验证，缩短调试周期
- 基于订单特征自动加载工艺模板与检验标准
以浙江一家汽配企业为例，其为新能源车企配套生产的支架类产品，月度SKU数量从2020年的12种激增至2025年的89种，平均换型时间要求控制在15分钟以内。通过引入模块化夹具系统与MES联动的程序自动下载机制，最终实现换型时间压缩至9.8分钟，产能利用率反而提升11.3%。这背后的关键在于软件系统的高度集成能力——当新订单下达时，系统不仅能推送正确的作业指导书，还能远程配置PLC运行逻辑与质检相机识别算法。
该趋势对企业供应链管理亦产生连锁反应。JIT（准时制）供应需升级为JIS（按序供应），物料配送必须精确到工位与时间窗。同时，库存策略由‘安全库存’转向‘信息库存’，即通过精准预测与快速响应降低实物持有量。波士顿咨询测算表明，具备高柔性生产能力的企业，其库存周转天数平均比同行少23天。
- 推进设备标准化接口建设，统一I/O协议与机械连接方式，为模块更换提供物理基础
- 部署支持多版本工艺路线的MES系统，允许同一工位存储多种加工逻辑
- 投资数字孪生平台，在虚拟环境中模拟换型过程，提前发现干涉风险
- 采用 生产进销存（离散制造） 解决方案，实现订单-物料-产能三维联动，动态平衡资源冲突
- 建立快速换模（SMED）专项小组，持续优化内外部作业分离
值得一提的是，搭贝平台提供的可视化流程设计器，允许用户通过图形化方式定义不同产品的工艺路径，并自动生成对应的数据采集点与审批流。某医疗器械公司借助此功能，在三天内完成了三种新型导管产品的生产流程配置，大幅缩短了新品导入周期。
🔮 趋势三：全链路数据贯通，构建端到端透明化生产网络
在数字化转型深入阶段，孤立的信息系统已成为制约效率提升的主要瓶颈。许多企业虽已部署ERP、MES、WMS等系统，但数据割裂导致‘计划赶不上变化’。调查显示，超过60%的制造企业在接到紧急插单时，仍需人工收集各环节状态才能评估交付可行性。2026年，领先企业正着力构建贯穿客户订单、原材料采购、生产执行、物流配送的全链路数据网络，实现真正的端到端透明化。
- 核心趋势点：以订单为主线串联所有业务活动，形成唯一事实来源（Single Source of Truth）
- 区块链技术用于关键质量数据存证，增强供应链可信度
- 实时看板覆盖从供应商到客户的全旅程追踪
- 基于实际进度自动更新客户交付承诺
某光伏组件出口企业曾因海外仓滞销被客户索赔，根源在于生产系统无法及时反馈某批次因硅片缺货延迟五天投产的事实。改造后，其新建系统在接单时即可调用供应商库存API进行可用性检查，并在生产过程中每两小时同步一次进度至CRM系统。一旦出现偏差，系统自动触发预警并生成备选方案。实施一年后，订单准时交付率从78%提升至96.4%，客户投诉下降73%。
| 指标 | 改造前 | 改造后 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 订单响应时效 | 平均4.2小时 | 实时在线可查 | ≈100% |
| 跨系统数据一致性 | 68% | 99.2% | +31.2% |
| 异常处理平均耗时 | 3.1小时 | 38分钟 | -79% |
这种全链路透明化不仅提升了内部运营效率，更为商业模式创新打开空间。例如，有企业开始向客户提供‘生产直播’服务，通过加密链接让客户实时查看自己订单的加工状态，极大增强了信任感。更有甚者，将部分非敏感数据开放给上游供应商，实现联合预测与补货（CPFR），进一步压缩牛鞭效应。
- 梳理核心业务主干流程，明确数据流转关键节点与责任主体
- 建立统一主数据管理体系，确保物料、客户、供应商编码全局一致
- 采用事件驱动架构（EDA），让状态变更主动通知相关方而非被动查询
- 集成 生产进销存系统 作为中枢枢纽，连接前端销售与后端仓储，实现业务流与实物流同频
- 设置分级权限机制，在保障数据安全前提下最大化共享范围
在落地实践中，搭贝零代码平台展现出独特优势。其强大的API网关支持与主流ERP（如SAP、用友、金蝶）无缝对接，且提供丰富的预置连接器。某食品加工企业仅用一周时间便完成了从Salesforce接单到MES排产再到WMS出库的全链路打通，系统集成成本降低约60%。推荐搭贝官方地址了解更多行业解决方案，并可通过官网申请免费试用，亲身体验低代码如何加速生产系统现代化进程。
扩展视角：未来三年值得关注的技术融合方向
除上述三大核心趋势外，以下几个技术融合方向也值得高度关注。首先是5G专网与TSN（时间敏感网络）的结合，有望解决无线环境下工业控制信号传输的确定性问题，为彻底摆脱电缆束缚奠定基础。其次是AR远程协助在设备维修中的深化应用，专家可通过头显看到现场第一视角画面，并直接在虚拟空间中标注操作步骤，大幅缩短停机时间。再次是碳足迹追踪功能逐步嵌入生产系统，满足欧盟CBAM等绿色贸易壁垒要求，某出口型企业已实现每件产品附带二维码，扫码即可查看全生命周期碳排放数据。
“未来的生产系统不再是孤立的机器集合，而是一个能感知环境、理解需求、自我优化的生命体。”——清华大学智能制造研究院王立成教授在2026智能制造峰会发言
最后需要强调的是，无论技术如何进步，人的角色始终不可替代。系统设计应坚持‘以人为本’原则，注重用户体验与操作便捷性。调研发现，员工接受度每提高10%，系统实际使用效果可提升17%以上。因此，在推进系统升级的同时，必须同步开展组织变革与能力培养，确保技术红利得以充分释放。
