2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。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18.7%，其中亚洲市场占比达73%。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，全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.3%，较2020年提升近20个百分点。在这一背景下，生产系统的数字化重构已从‘可选项’转变为‘必选项’。尤其在新能源汽车、半导体封装、高端装备制造等领域，传统线性生产模式正被高度柔性、实时响应的智能系统所取代。企业不再仅仅追求自动化覆盖率，而是聚焦于数据驱动下的全流程协同优化。例如比亚迪长沙基地通过部署AI调度引擎，将换型时间缩短41%；而京东方成都工厂借助数字孪生仿真，新产品导入周期压缩至19天。这些实践表明，新一代生产系统正在向自感知、自决策、自执行的方向演进。
🚀 趋势一：边缘智能与实时控制深度融合
随着5G专网和时间敏感网络（TSN）在工厂内逐步普及，生产现场的数据采集频率已从秒级进入毫秒级。这意味着传统的集中式SCADA架构难以满足高动态产线的响应需求。当前，越来越多的企业开始将AI推理能力下沉至设备边缘端。IDC预测，到2026年全球制造领域边缘计算支出将突破280亿美元，年复合增长率达23.4%。典型案例如三一重工泵送机械车间，在每台注塑机上部署轻量化AI芯片，实现缺陷图像的本地化识别，误检率下降至0.6%以下，同时减少对中心云平台的带宽依赖。
该趋势的核心在于构建‘感知-分析-控制’闭环在边缘侧完成的能力。过去，视觉检测结果需上传至服务器处理后再下发指令，存在明显延迟。而现在，基于NVIDIA Jetson或华为Atlas系列模组，可在200ms内完成从图像捕获到喷墨标记的全过程。这种变化不仅提升了质量控制精度，更使得复杂工艺参数的动态调优成为可能。例如某动力电池极片涂布工序中，系统可根据实时测厚数据自动调节刮刀间隙，涂层均匀性标准差由±5μm收窄至±2.3μm。
然而，边缘智能的大规模落地仍面临挑战。首先是异构设备接入难题——老旧机床缺乏原生支持OPC UA over TSN协议的能力；其次是模型更新机制不健全，导致现场AI算法迭代滞后于实际工况变化。对此，建议采取分层推进策略：
- 优先在高价值、高变动性产线上试点边缘智能应用，如SMT贴片、精密焊接等；
- 采用容器化部署方式（如Kubernetes Edge）实现AI模型的远程灰度发布；
- 建立边缘节点健康度监控体系，包含算力利用率、温度阈值、通信丢包率等KPI；
- 对接低代码平台快速开发边缘侧HMI界面，降低运维门槛。推荐使用 生产工单系统（工序） 进行任务派发与状态反馈集成；
- 制定边缘AI治理规范，明确数据归属权、模型版本追溯及安全审计流程。
值得注意的是，搭贝零代码平台在此场景下展现出独特优势。其提供的可视化逻辑编排工具允许工艺工程师无需编写代码即可配置边缘触发规则。例如设置“当连续三个周期温度波动超过设定值时启动冷却补偿程序”，并通过拖拽组件连接PLC与MES系统。这种方式显著缩短了从问题发现到解决方案上线的时间窗口，某家电企业实测显示开发效率提升6.8倍。
📊 趋势二：生产系统与供应链深度协同
单一工厂内的生产优化已触及瓶颈，行业焦点正转向跨组织边界的端到端协同。波士顿咨询研究显示，具备强供应链联动能力的企业，其订单交付准时率平均高出同行27个百分点，库存周转天数少14.5天。这种协同不再是简单的EDI报文交换，而是基于统一数据模型的实时互动。以特斯拉上海超级工厂为例，其冲压车间排程直接关联上游宝钢的热轧卷板生产计划，原材料出库即生成预计到达时间（ETA）并自动分配至具体工位，实现真正意义上的JIT供应。
该趋势的关键驱动力是打破ERP-MES-SCM之间的信息孤岛。传统模式下，采购订单、生产进度、物流状态分别存储于不同系统，协调依赖人工会议。而现在，通过构建统一的数字主线（Digital Thread），可实现需求变更的自动传播。比如当客户临时追加500台订单时，系统不仅能重新计算产能负荷，还能同步评估供应商备料情况，并提示采购员提前锁定铜材配额。
实现此类协同需克服三大障碍：一是数据标准化程度低，不同企业采用各异的物料编码规则；二是信任机制缺失，中小企业担心核心运营数据泄露；三是系统集成成本高，API对接项目动辄百万级投入。为此提出以下实施路径：
- 建立行业级主数据管理规范，推动GS1编码在零部件领域的广泛应用；
- 采用隐私计算技术（如同态加密、联邦学习）实现‘数据可用不可见’的协作模式；
- 利用低代码平台快速搭建供应链协同门户，降低中小供应商接入门槛；
- 引入区块链存证机制确保交易记录不可篡改，增强多方互信基础；
- 优先打通计划层而非执行层数据，避免过度侵入合作伙伴内部系统。
在此过程中，[搭贝](https://www.dabeicloud.com/)提供的 生产进销存（离散制造） 模板展现出良好适配性。该应用预置了MRP运算引擎、委外加工跟踪、多仓库调拨等功能模块，支持与用友、金蝶等主流财务软件对接。更重要的是，其开放API网关允许第三方WMS系统按需订阅生产投料计划，实现上下游系统松耦合集成。某机械加工集群已有17家配套厂通过该方案接入主机厂供应链平台，整体协同效率提升40%以上。
| 协同维度 | 传统模式 | 智能协同模式 |
|---|---|---|
| 需求传递 | 周度邮件发送预测量 | 每日自动同步滚动计划 |
| 库存可视 | 月末提供盘点表 | 实时共享安全库存水位 |
| 异常响应 | 电话通知+手工调整 | 系统自动重排程并告警 |
此外，应重视非技术因素的影响。建议设立跨企业协同委员会，定期评估数据共享收益分配机制。对于积极响应的供应商，可在付款账期、订单份额等方面给予激励，形成良性循环。
🔮 趋势三：低代码赋能生产系统敏捷进化
面对市场需求的快速变化，传统定制化MES项目长达6-18个月的开发周期已无法适应竞争节奏。Gartner统计发现，2025年全球67%的新型生产管理系统将采用低代码/无代码方式进行构建，较2020年增长近五倍。这一转变的本质是将系统建设权部分交还给业务人员。西门子成都工厂的案例颇具代表性：一名有十年经验的工艺主管，仅用三周时间就在低代码平台上搭建出模具寿命预警模块，投入使用后模具非计划更换次数下降32%。
该趋势的核心价值体现在缩短‘业务痛点’到‘系统功能’的转化链条。以往需要经过需求调研、方案设计、程序开发、测试上线等多个环节，而现在一线员工可以直接将工作表单转化为数字应用。例如某电子组装车间的操作员，将其手写的首件检验记录表拍照上传至平台，系统即可自动识别字段结构并生成电子表单，再绑定拍照上传、审批流、数据归档等动作，整个过程不超过两小时。
尽管前景广阔，但低代码应用也需防范“野蛮生长”风险。常见问题包括：缺乏统一UI规范导致用户体验割裂；多人独立开发造成数据重复录入；未考虑性能边界引发系统卡顿。为确保可持续发展，建议遵循以下原则：
- 建立企业级低代码治理框架，明确平台选型、权限划分、审批流程；
- 定义标准化的数据模型基线，如统一设备编码、工位命名规则等；
- 设置应用生命周期管理制度，包含试运行、正式发布、退役归档阶段；
- 开展常态化培训认证，培养既懂业务又通平台的复合型人才；
- 优先复用经过验证的应用模板，如 生产进销存系统 已在200+企业成功落地，涵盖领料管理、完工汇报、质量追溯等高频场景。
搭贝平台在此领域积累了丰富实践经验。其独创的“模型驱动+场景模板”架构，既保证了底层数据一致性，又提供了足够的灵活性。例如在汽车零部件行业，平台内置了IATF16949合规检查清单，用户只需勾选适用条款，系统便自动生成对应的文档管理流程和审核节点。此外，支持一键导出符合ISO/IEC 27001标准的安全审计日志，满足上市企业内控要求。目前已有超过1,300家企业通过搭贝免费试用通道（https://www.dabeicloud.com/）完成初步验证，平均每个用户创建8.7个应用。
延伸思考：人机协同的新范式
上述三大趋势共同指向一个深层变革：生产系统的控制权正在发生转移。过去由少数IT专家掌控的封闭系统，正在演变为多方参与的开放生态。工人不再只是指令执行者，而是可以通过手机APP上报改进建议、参与流程优化投票；设备也不再被动接受设定参数，而是能主动发起维护请求、协商生产节奏。这种转变催生了新型人机契约关系。
以某纺织企业为例，他们在织机旁安装了语音交互终端，挡车工可通过自然语言询问“昨天三号机为什么停机？”、“当前订单剩余多少米？”。系统结合OEE数据和排产计划给出回答，并记录高频问题用于后续知识库优化。更进一步，当多名工人反复反映某类断经问题时，AI会自动关联温湿度传感器数据，最终发现是空调送风角度不当所致。这类基于群体智慧的问题发现机制，远比传统KPI考核更能激发基层创新活力。
安全边界与伦理考量
随着生产系统智能化水平提升，新的风险也随之浮现。2025年某知名车企曾因OTA升级包签名验证失效，导致数百台装配机器人执行错误程序，造成生产线全线停摆三天。这警示我们：在追求敏捷性的同时，必须筑牢安全防线。建议在系统架构中植入“数字护栏”机制，即所有来自低代码平台的变更请求，都必须经过静态代码扫描、影响范围评估、灰度发布验证三道关卡才能生效。
此外还需关注技术应用的伦理维度。当AI系统拥有越来越大的调度权时，如何保障工人权益？是否会导致技能退化？这些问题尚无标准答案，但领先企业已开始探索。例如博世苏州工厂设立了“人机协作委员会”，由工会代表、工程师、HR共同参与制定自动化替代准则，明确规定哪些岗位变动需经集体协商。这种制度化安排有助于平衡效率与公平，值得借鉴。
