2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据麦肯锡最新报告显示，超过73%的中大型制造企业已在过去一年内启动生产系统的智能化升级项目，其中亚太地区增速尤为显著，年同比增长达41%。以工业互联网、人工智能与边缘计算为核心的新型生产系统架构正逐步取代传统MES与ERP孤岛式管理模式。例如，德国博世苏州工厂通过部署AI驱动的实时调度系统，将订单交付周期缩短38%，设备综合效率（OEE）提升至91.5%。这一系列变革背后，是生产系统在数据融合、柔性控制与自主决策能力上的根本性突破。行业已从‘自动化补课’阶段迈入‘智能原生’新纪元。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产执行层，实现动态优化闭环
- AI模型直接参与工艺参数调优，不再局限于事后分析
- 基于强化学习的排产引擎可应对突发插单、设备宕机等复杂场景
- 视觉质检系统误判率降至0.3%以下，替代80%以上人工复检岗位
传统生产系统中，AI多作为独立模块存在，其输出结果需经人工确认后才进入执行流程，导致响应延迟普遍超过2小时。而新一代架构将AI推理节点嵌入PLC与SCADA之间，形成“感知-决策-执行”毫秒级闭环。三一重工泵送事业部试点项目显示，在混凝土泵车臂架焊接环节引入在线AI调参系统后，焊缝一次合格率由92.1%提升至98.7%，单台能耗下降6.3%。该系统每30秒采集一次电弧电压、电流波动及环境温湿度数据，结合历史缺陷库进行实时补偿调整，真正实现工艺自进化。
这种转变对底层数据质量提出更高要求。必须建立统一的时间戳基准和元数据标准，确保来自不同厂商设备的数据具备可比性。建议优先在高价值、高变动性的产线部署试点，如新能源电池极片涂布、半导体光刻等对稳定性极度敏感的工序。同时需配置专用边缘计算网关，避免将全部原始数据上传云端造成带宽瓶颈。某光伏组件厂曾因未做边缘预处理，导致每日产生2.3TB无效图像数据，严重拖累整体系统响应速度。
- 评估现有产线中哪些工序存在明显人为干预冗余，列为首批改造对象
- 联合设备供应商开放必要控制接口，支持AI模块写入参数指令
- 搭建仿真测试环境，使用历史数据验证AI策略安全性
- 设置人工干预熔断机制，当连续三次建议被拒绝时自动暂停服务
- 接入 生产工单系统（工序） 实现任务派发与AI决策联动，确保指令落地
📊 趋势二：低代码平台成为系统集成中枢，打破信息孤岛
- 业务人员可自主构建跨系统工作流，IT部门专注基础设施保障
- 平均集成周期从传统的8-12周缩短至7-10天
- 某家电企业通过低代码平台连接SAP、WMS与安灯系统，异常响应效率提升3倍
长期以来，生产系统面临ERP、MES、QMS、EAM等多个系统并行运行却互不相通的困境。每次新增一条跨部门流程，往往需要数月协调与开发。低代码平台的兴起改变了这一局面。以搭贝零代码平台为例，其提供标准化API适配器，支持主流数据库、OPC UA协议及RESTful服务快速对接。更关键的是，它允许车间主管使用拖拽方式定义“当来料检验不合格时，自动冻结对应批次入库，并通知采购与质量负责人”的完整逻辑，无需编写任何SQL或Java代码。
这种能力在应对供应链波动时尤为珍贵。2025年第三季度，某汽车零部件厂因芯片短缺被迫切换二级供应商，原材料规格出现细微差异。借助已有的低代码规则引擎，质量团队在4小时内重构了进料检验标准与SPC报警阈值，并同步更新至所有相关终端，避免了大规模混料事故。相比之下，依赖传统开发模式的企业平均耗时为5.8个工作日，期间损失产能估值超270万元。
实施过程中需注意权限分级管理。应设定“业务开发者”、“审核管理员”、“超级用户”三级角色，防止非专业人员误操作引发系统级故障。同时建议保留所有版本变更记录，满足ISO 9001追溯要求。对于涉及财务结算或安全联锁的关键流程，仍需经过IT部门正式评审后方可上线。
- 选择具备工业级稳定性的低代码平台，优先考虑已有制造业案例的产品
- 组织跨职能培训，培养既懂业务又熟悉平台操作的复合型人才
- 制定《低代码应用上线规范》，明确测试、审批与监控流程
- 从非核心但高频的场景切入，如设备点检计划生成、班次交接记录汇总
- 集成 生产进销存（离散制造） 系统，打通物料流转全链路数据
| 集成方式 | 开发周期 | 维护成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 传统定制开发 | 8-12周 | 高 | 大型集团统一平台建设 |
| 中间件+ESB | 4-6周 | 中 | 多系统长期共存环境 |
| 低代码平台 | 3-10天 | 低 | 快速响应业务变化 |
🔮 趋势三：数字孪生体从可视化工具升级为决策沙盘
- 支持“假设分析”（What-if Analysis），预测不同策略下的产能表现
- 与APS系统联动，自动生成最优排程方案
- 某钢铁厂利用数字孪生模拟高炉检修影响，提前两周调整订单结构
早期数字孪生主要服务于领导参观与远程监控，呈现形式多为3D建模加实时数据显示。如今，随着机理模型与数据驱动模型融合，其实用价值大幅跃升。宝武集团湛江基地建成全流程钢铁冶炼数字孪生体，不仅能反映当前状态，还可模拟未来72小时内的生产走势。当市场预测显示冷轧板需求将激增时，系统会自动推演是否应提前结束热轧机组定修、增加铁水预处理比例等策略组合的影响，并给出推荐方案。
这类高级应用依赖高质量的底层建模。物理模型需涵盖设备动力学特性、材料热力学行为等专业知识，数据模型则要包含多年积累的运行日志与故障记录。某化工企业尝试构建反应釜数字孪生时，因未纳入催化剂失活曲线，导致模拟结果与实际偏差超过19%，最终项目搁置。因此，建议采取渐进式建设路径：第一阶段实现静态映射，第二阶段加入实时驱动，第三阶段嵌入预测算法。
在硬件层面，需部署足够密度的传感器网络以支撑精细模拟。无线振动传感器、红外热像仪、声发射探头等新型感知设备成本近年下降明显，使得中小型企业也能负担基础部署。更重要的是建立“模拟-验证-修正”闭环机制，每次实际操作后都应比对模拟预测与真实结果，不断优化模型精度。
- 选定一个代表性产线作为试点，避免初期投入过大
- 联合高校或研究机构获取专业建模支持，弥补企业内部技术短板
- 明确孪生体的主要用途——是用于培训、排产还是故障预判
- 配置高性能计算资源，保证复杂模拟可在合理时间内完成
- 接入 生产进销存系统 获取物料供应与库存数据，增强模拟真实性
落地挑战与应对策略
尽管上述趋势前景广阔，但在实际推进中仍面临多重障碍。首先是组织惯性问题。许多企业仍沿用“先买软件、再改流程”的旧思路，而非根据新技术特点重新设计作业模式。某国企在引入AI排产后，要求系统完全遵循原有纸质工单流转顺序，致使智能算法优势无法发挥。其次是数据治理滞后。现场常出现同一物料在不同系统中有多个编码、设备停机原因分类混乱等情况，严重影响上层应用效果。
为此，建议成立由生产副总牵头的数字化转型办公室，统筹技术选型与流程再造。初期可采用“双轨制”运行，新老系统并行一段时间，通过对比数据证明新方案价值。同时启动主数据清理专项行动，明确物料、工艺路线、设备台账等核心数据的责任人与更新机制。值得注意的是，成功的数字化转型往往伴随着绩效考核指标的调整。例如将“设备利用率”改为“有效产出率”，更能引导员工关注整体效益而非局部效率。
生态协同催生新模式
未来生产系统的竞争力不仅取决于单个企业的技术水平，更体现在产业链协同能力上。已有领先企业开始向上下游延伸系统边界。一家动力电池制造商将其MES中的产能预测模块开放给主要客户，允许其登录查看订单预计完成时间；同时接入关键原材料供应商的库存接口，实现JIT供应预警。这种透明化协作极大提升了整个价值链的响应速度。
在此背景下，低代码平台再次展现独特优势。它能快速搭建面向外部伙伴的轻量化应用门户，如供应商自助报工平台、客户订单追踪小程序等，无需为每个协作方单独开发系统。搭贝平台已支持一键生成微信小程序链接，扫码即可使用，极大降低了外部用户接入门槛。推荐访问搭贝官网了解更多信息并申请免费试用，体验如何在三天内构建首个跨企业协同应用。
