2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际数据公司（IDC）最新报告，2025年全球智能制造相关投资已突破4100亿美元，年复合增长率达13.8%。中国作为全球最大的制造基地，其生产系统数字化渗透率首次突破57%，较2020年提升近一倍。在政策推动与市场需求双轮驱动下，以柔性化、智能化、一体化为核心的新型生产系统正加速重构传统制造流程。例如，苏州某精密机械企业通过部署智能工单调度系统，实现订单交付周期缩短32%，设备综合效率（OEE）提升至89%。这一系列变革背后，是数据流对物理流的深度重构，标志着生产系统从‘自动化补课’迈向‘智能化引领’的关键拐点。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为核心竞争力
传统生产排程依赖人工经验与静态规则，在面对多品种小批量、紧急插单频发的市场环境下日益捉襟见肘。据麦肯锡调研，超过60%的离散制造企业因排产不合理导致月均产能浪费超15%。当前，基于强化学习与运筹优化算法的AI调度引擎正快速落地。该技术通过实时采集设备状态、物料库存、人员技能、工艺路线等多维数据，构建动态仿真模型，实现分钟级重排能力。某汽车零部件厂商引入AI排程系统后，换线时间减少40%，在制品（WIP）下降28%。
这一趋势的核心价值在于将生产系统由被动响应转为主动预测。系统可提前识别瓶颈工序，自动调整优先级，并联动仓储与物流模块进行资源预置。更进一步，部分领先企业已试点‘数字孪生+AI’模式，在虚拟空间完成上千次排程模拟，择优执行最优方案。这种“先演算、再生产”的范式显著降低试错成本，尤其适用于高复杂度装配场景。
影响层面看，AI调度不仅提升效率，更深刻改变组织结构。计划部门职能从“下达指令”转向“设定目标与监督异常”，基层管理者获得更多自主决策权。同时，对IT基础设施提出更高要求——边缘计算节点需具备实时推理能力，数据库架构须支持高频写入与低延迟查询。若底层系统耦合度过高，则难以支撑算法迭代需求。
- 核心趋势点： AI算法与生产规则深度融合，实现动态最优排程
- 技术支撑： 强化学习、约束求解器、事件驱动架构（EDA）
- 典型场景： 多订单混线生产、模具共用管理、跨厂区协同
- 评估现有MES系统的开放性，优先选择提供标准API接口的平台，便于集成第三方AI引擎；推荐使用 生产工单系统（工序） 作为基础框架，其模块化设计支持灵活扩展调度逻辑；
- 建立历史生产数据库，涵盖订单类型、加工时长、故障记录等字段，为模型训练提供高质量样本；
- 从小范围试点开始，如单一车间或产品线，验证ROI后再规模化推广；
- 加强工艺工程师与数据科学家协作，确保业务规则准确转化为算法参数；
- 规划边缘-云协同架构，关键控制逻辑本地化运行，保障实时性与稳定性。
📊 趋势二：全链路可视化打通生产管理黑箱
长期以来，生产车间存在大量信息断点：计划层看不到现场实况，质量数据滞后于生产进度，设备异常未能及时传递至管理层。德勤一项调查显示，约43%的制造企业高管承认无法实时掌握工厂运营状态。这种“黑箱效应”直接导致决策延迟与资源错配。如今，随着IoT传感器成本降至每节点百元以内，以及5G专网在工业园区普及，构建端到端可视化体系已成为可能。
现代可视化系统不再局限于大屏展示，而是形成“感知-分析-预警-行动”闭环。例如，在电子组装行业，通过在SMT贴片机加装振动与电流传感器，结合机器学习模型，可在元件偏移发生前15分钟发出预警，避免整批返工。某家电龙头企业部署全流程追踪系统后，质量问题溯源时间由平均7小时压缩至22分钟，客户投诉率同比下降36%。
值得注意的是，可视化建设需避免“重硬件轻应用”误区。单纯堆砌摄像头与仪表盘只会增加运维负担。真正有价值的是围绕业务痛点设计信息呈现逻辑。比如面向班组长的移动端看板应突出当日目标达成率、TOP3异常类型；而厂长关注的则是OEE趋势、能耗强度、人均产出等宏观指标。此外，数据颗粒度也需分层设计——车间级按分钟更新，集团级按小时聚合，防止信息过载。
| 维度 | 传统模式 | 可视化模式 |
|---|---|---|
| 订单进度 | 每日手工填报 | 自动采集工位扫码数据 |
| 设备状态 | 故障后报修登记 | 实时监测运行/停机/待料状态 |
| 质量反馈 | 终检发现批量问题 | 过程参数偏离即时报警 |
| 物料消耗 | 月底盘点差异分析 | 领用与产出动态匹配 |
该趋势推动企业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。当所有操作留痕、所有变化可溯，管理动作得以精准量化。例如，通过对比不同班组在同一设备上的操作序列，可提炼出最佳实践并标准化推广。同时，也为后续引入RPA（机器人流程自动化）打下基础——只有流程高度透明，才能有效识别可自动化的环节。
- 核心趋势点： 生产全过程数据实时贯通，消除信息孤岛
- 关键技术： 工业物联网（IIoT）、低代码报表引擎、时序数据库
- 成效体现： 缩短异常响应时间、提升跨部门协作效率
- 明确各层级用户的查看权限与数据需求，采用角色化视图设计原则；
- 优先接入关键瓶颈设备与高价值工序的数据源，确保投入产出比；
- 利用 生产进销存系统 整合ERP与现场数据，构建统一数据底座；
- 设置智能预警阈值，避免无效通知干扰正常作业；
- 定期组织“数据复盘会”，培养全员数据意识。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
传统生产管理系统开发周期长、变更成本高，往往项目上线时业务需求已发生变化。埃森哲研究指出，定制化MES项目平均交付周期为9-14个月，且后期维护费用占总投入的60%以上。面对个性化订单激增与合规要求频繁更新，企业亟需一种更灵活的技术路径。在此背景下，低代码开发平台（LCDP）正成为生产系统建设的新基建。
与通用型低代码工具不同，面向制造业的专业平台内置了丰富的行业模板与控件库。例如，拖拽式定义工艺路线、可视化配置检验标准、一键生成条码标签等功能大幅降低使用门槛。某医疗器械公司原需两周开发的批次追溯功能，现由质量主管自行在两天内完成配置。更重要的是，这类平台通常采用微服务架构，允许局部升级而不影响整体系统稳定。
搭贝零代码平台便是其中代表案例。其提供的 生产进销存（离散制造） 模板，覆盖BOM管理、工序派工、完工汇报等核心场景，用户可根据实际流程调整字段与审批流。某五金加工厂仅用三天即完成系统部署，首月即实现原材料损耗率下降9.2%。这种“业务主导、IT护航”的新模式，使数字化真正下沉至一线管理者。
该趋势的本质是数字能力的民主化。当非技术人员也能参与系统构建，创新速度呈指数级增长。同时倒逼IT部门转型为“平台服务商”，专注于数据安全、接口治理与性能监控等专业领域。长远来看，这有助于形成“中央管控+边缘创新”的健康生态，避免陷入“一刀切”系统带来的僵化困境。
- 核心趋势点： 业务人员自主构建与优化应用，加速数字化落地
- 平台特征： 行业化模板、可视化逻辑编排、移动端适配
- 适用范围： 快速响应的流程变更、区域性试点项目、临时性报表需求
- 开展低代码素养培训，选拔各车间“数字先锋”作为种子用户；
- 制定应用发布规范，包括命名规则、权限设置、备份策略等；
- 优先将标准化程度高、变更频繁的功能模块迁移至低代码平台；
- 建立内部应用商店机制，鼓励优秀实践共享复用；
- 与现有ERP/MES系统做好集成规划，避免形成新的烟囱系统。
融合创新：三大趋势协同释放乘数效应
单独实施任一趋势虽能带来改善，但最大价值源于系统性整合。设想一个典型场景：销售接单后，AI调度引擎立即评估交期可行性，并调用历史数据预测潜在风险；一旦确认承接，自动触发物料预留与生产准备任务；车间通过低代码平台发布的实时看板，同步接收最新工单信息；设备开工瞬间，IIoT系统开始采集振动、温度等参数，任何偏离阈值的行为都会被AI模型捕捉并推送预警至责任人手机。整个过程无需人工干预，形成“感知-决策-执行-反馈”的完整闭环。
这种融合架构对平台选型提出更高要求。理想中的生产系统应具备“三层能力”：底层为稳定可靠的数据采集与存储层，中间是灵活可配的业务逻辑层，上层则是智能分析与可视化层。目前市场上能满足全栈需求的原生平台仍较少，多数企业采取“核心系统+扩展平台”组合策略。例如保留原有ERP处理财务与主数据，外围新增低代码平台承载敏捷创新，再通过统一API网关实现互联互通。
安全边界：技术激进中的风险防控
在追求效率的同时，必须警惕新技术引入的安全隐患。AI模型若训练数据存在偏差，可能导致排程歧视某些产品类型；IoT设备数量激增扩大攻击面，弱密码设备易成勒索病毒跳板；低代码平台若缺乏权限审计，可能造成敏感数据泄露。因此，企业在推进数字化时应同步构建“韧性防护体系”。
具体措施包括：对AI决策结果设置人工复核节点，特别是在涉及停产或重大资源调配时；为IIoT网络划分独立VLAN，实施最小权限访问控制；在低代码平台启用操作日志追踪与定期合规检查。某跨国车企就曾因未限制低代码应用的数据导出权限，导致供应商价格信息外泄，最终被监管机构处罚。此类教训提醒我们，便捷性永远不能凌驾于安全性之上。
人才结构：组织能力的匹配升级
技术变革最终要落脚于人的转变。新型生产系统要求复合型人才：既懂工艺又通数据，既能发现问题又能设计解决方案。然而现实是，许多工厂仍面临“老班长不会用电脑，新员工不懂现场”的断层困境。破解之道在于重构人才培养机制。
领先企业已开始尝试“双轨制”晋升通道——除传统的行政职级外，增设“数字工匠”专业技术序列，允许熟练工人通过认证获得相应待遇。同时，将系统操作能力纳入岗位说明书，作为绩效考核的一部分。某国企推行“每人每年至少提一条数字化改进建议”制度，两年内收集有效提案超两千条，其中37%已转化为实际功能上线。这种自下而上的创新活力，正是可持续数字化的根本保障。
