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）最新发布的《全球智能制造支出报告》，2025年全球企业在智能生产系统上的投入已突破4870亿美元，年增长率达14.3%。中国作为全球最大制造国，其规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率已达82.6%，关键工序数控化率提升至63.8%。在这一背景下，以AI驱动、柔性协同与零代码落地为核心的新型生产系统架构正加速成型。例如，三一重工通过重构其MES系统，实现设备联网率98%以上，订单交付周期缩短35%；而海尔青岛工厂借助数字孪生技术，将新产品试产失败率降低至不足2%。这些实践表明，传统刚性生产线正在向具备自感知、自决策能力的智能体演进。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产控制闭环，实现预测性调度与自主优化
AI-driven Production Control 已从概念验证阶段进入规模化部署期。不同于早期仅用于质量检测或能耗监控的辅助角色，当前AI模型正逐步接管排程优化、工艺参数调优乃至异常处置决策等核心职能。西门子安贝格工厂自2024年起上线基于强化学习的动态排程引擎后，产线资源利用率提升了21.7%，换型时间平均减少18分钟。该系统通过实时分析订单优先级、设备状态、物料齐套情况及历史绩效数据，在毫秒级内完成最优工单分配。
影响层面看，AI介入带来的不仅是效率提升，更是组织逻辑的根本转变。传统依赖人工经验的“推式”生产模式正被“拉式+预判式”混合机制取代。麦肯锡研究显示，采用AI调度的企业在应对突发插单时响应速度提高4.2倍，库存周转天数下降近三分之一。然而挑战同样显著：一是高质量训练数据获取难，尤其对于多品种小批量的离散制造场景；二是现有PLC/SCADA系统与AI推理模块间存在协议壁垒，导致延迟增加；三是操作人员对“黑箱决策”信任度不足，形成人机协同瓶颈。
为推动AI在生产系统的有效落地，建议采取以下路径：
- 构建统一的数据中台，打通ERP、MES、WMS与设备层数据流，确保AI模型输入的完整性与时效性；
- 优先选择高价值、可量化收益的场景切入，如热处理炉温控优化、冲压模具寿命预测等，快速建立成功案例；
- 引入可视化解释工具（XAI），让AI决策过程透明化，增强一线工程师接受度；
- 结合低代码平台进行快速迭代，例如使用 生产工单系统（工序） 模板集成AI输出结果，实现自动派工与进度追踪；
- 建立跨职能团队，包含工艺专家、数据科学家与IT运维，共同定义KPI并持续优化模型。
值得注意的是，完全替代人类尚不现实。更可行的路径是打造“AI协驾”模式——系统提供建议方案，由资深技师最终确认执行。这种半自动化架构已在比亚迪电池PACK车间成功应用，既保障了安全性，又释放了管理精力。
📊 趋势二：供应链韧性驱动生产系统向分布式协同演进
地缘政治波动与极端气候频发促使企业重新审视集中式生产基地的风险。波士顿咨询集团调研发现，2025年有67%的跨国制造商启动了“区域化+模块化”产能布局战略，其中近半数计划在未来三年内建成三个以上区域性制造中心。这种变化倒逼生产系统必须支持跨厂区、跨生态的高效协同。典型的如宁德时代在德国图林根州建设的海外工厂，并非简单复制福建总部流程，而是通过云端主控系统实现标准工艺包同步更新，同时保留本地化适配接口，使德国工厂可在两周内完成新产品导入。
Distributed Manufacturing Architecture 的核心在于打破信息孤岛，构建统一但灵活的运营中枢。这要求新一代生产系统具备三大能力：一是全局可视性，即能实时掌握各节点产能负荷、在制品位置与关键物料库存；二是规则可配置性，允许不同地区根据法规、人力结构或设备条件设定差异化作业流程；三是事件驱动响应机制，当某一节点发生停机或物流中断时，能自动触发备选方案调度。
某家电龙头企业为此搭建了基于微服务架构的云MES平台，将计划、执行、质检等模块解耦，各分厂按需订阅服务。结果显示，跨厂协作项目平均推进时间缩短40%，紧急调拨成功率提升至91%。但实施过程中也暴露出问题：部分老旧工厂网络带宽不足以支撑高频数据上传，导致同步延迟；此外，各地数据合规政策差异增加了系统设计复杂度。
针对分布式生产系统的落地，推荐以下步骤：
- 评估现有IT基础设施承载能力，优先升级边缘计算节点与5G专网覆盖；
- 采用标准化API接口规范，确保新旧系统间松耦合连接；
- 建立中央数字主线（Digital Thread），贯穿产品全生命周期数据；
- 利用 生产进销存（离散制造） 类标准化应用快速部署基础功能模块，降低定制开发成本；
- 设置多层级权限管理体系，兼顾集中管控与属地自主权平衡。
特别提醒：不应盲目追求“大一统”平台。实践中发现，过度集中的控制系统反而会放大单点故障风险。理想架构应是“强脑弱肢”——总部掌握战略指令下发与绩效监控，执行细节由本地系统自主处理。
🔮 趋势三：低代码/零代码平台成为生产系统敏捷化的关键使能器
面对市场需求碎片化与产品迭代加速，传统重定制的MES/MOM项目动辄耗时半年以上、投入数百万元，已难以适应现代制造节奏。gartner预测，到2026年底，全球将有超过55%的工业企业采用低代码方式开发或扩展其生产管理系统，较2022年增长近三倍。这类平台允许业务人员通过拖拽组件快速搭建表单、流程与报表，极大缩短了从需求提出到上线运行的时间窗口。
Citizen Development in Manufacturing 正在改变IT与OT的协作范式。以前线班组为例，若发现某道工序需要新增扫码记录环节，过去需提交变更申请、等待排期开发、测试验证等多个环节，全程可能长达数周；而现在借助搭贝等平台，主管可在半小时内自行创建新字段并发布至终端平板，真正实现“所想即所得”。
浙江一家汽配企业曾因客户临时要求增加批次追溯维度，原供应商报价8万元且工期一个月。转而使用 生产进销存系统 模板进行二次配置，仅用三天便完成全部调整，总成本不足两千。此类案例反映出低代码不仅降低成本，更重要的是赋予组织前所未有的应变能力。
当然，自由度提升也带来治理难题。缺乏统一标准可能导致“影子IT”泛滥，不同部门各自为政，最终形成新的数据烟囱。因此，有效的落地策略至关重要：
- 设立企业级低代码治理委员会，制定命名规范、审批流程与安全红线；
- 优先推广经过验证的行业模板，如上述提及的[生产进销存系统]、[生产工单系统]等成熟模型，避免重复造轮子；
- 建立版本控制系统，确保每次修改可追溯、可回滚；
- 开展定期培训与认证，提升一线员工数字化素养；
- 预留API扩展点，便于未来与SAP、Oracle等核心系统对接。
值得关注的是，领先厂商已开始提供“模板市场+专业服务”组合模式。用户既可免费下载通用模板快速启动，也可按需购买定制化支持服务。这种分级服务体系有效降低了中小企业 adoption 门槛，也为服务商创造了可持续商业模式。
延伸观察：人机关系再定义与技能结构转型
随着自动化与智能化水平提升，生产车间的人力结构正发生深刻变化。世界经济论坛《2025年未来就业报告》指出，未来五年内，制造业将净减少8%的传统操作岗位，但同时新增14%的数据分析师、系统协调员与机器人教练等新型职位。这意味着企业不仅要投资技术，更要投资于“人的升级”。
某轨道交通装备企业实施智能产线改造后，原流水线工人经六个月培训转型为“产线管家”，职责涵盖设备健康监测、异常初判与多能工调配。其薪酬水平较改革前提升32%，离职率反而下降至历史最低。这一案例揭示：技术变革的成功与否，最终取决于组织能否实现人力资源的价值重构。
风险提示：警惕“伪数字化”陷阱
尽管趋势向好，但仍有不少企业陷入“买了系统却用不起来”的困境。常见表现包括：大屏炫酷但数据滞后严重、移动端功能残缺、报表无法支撑管理决策等。根源往往在于忽视了业务流程再造（BPR）的重要性，只是把线下纸质流程电子化，未能触及本质优化。
建议在项目启动前开展“数字成熟度评估”，明确当前处于“手工→电子化→流程化→智能化”哪一阶段，据此设定合理目标。切忌跳跃式发展。同时，应坚持“业务主导、IT支撑”原则，避免沦为纯技术项目。
生态共建：开放平台加速产业协同创新
单一企业难以独自应对所有挑战，构建开放生态系统成为必然选择。目前已有头部MES厂商开放PaaS层能力，允许第三方开发者接入特定接口开发插件。例如，某视觉检测算法公司将其OCR模块封装成标准组件，供多家客户在不同低代码平台上调用，大幅降低集成成本。
我们预计，2026年下半年将出现首个跨品牌的“生产应用商店”，类似手机App Store模式，企业可根据需要订阅各类功能模块，如能源监控、碳足迹核算、供应商协同等。这种即插即用模式将进一步加快技术创新扩散速度。
| 趋势维度 | 典型应用场景 | 预期效益（均值） | 推荐实施周期 |
|---|---|---|---|
| AI驱动调度 | 动态排程、缺陷预测、参数优化 | OEE提升15%-25% | 6-9个月 |
| 分布式协同 | 多厂联动、应急调度、全球交付 | 交付准时率↑30% | 9-12个月 |
| 低代码敏捷化 | 快速建模、流程变更、报表定制 | 需求响应提速80% | 1-3个月 |
综上所述，2026年的生产系统已不再是孤立的信息系统，而是集成了物理世界感知、数字空间运算与商业逻辑执行于一体的复合体。企业唯有紧跟趋势、科学规划、分步实施，方能在新一轮工业竞争中占据有利位置。对于资源有限的中小企业而言，善用搭贝零代码平台等普惠型工具，不失为一条务实高效的转型路径。现在即可免费试用，体验如何用低代码重构你的生产管理体系。
