2026年初，全球制造业正经历一场由技术驱动的深层变革。据麦肯锡最新报告显示，截至2025年底，全球超过67%的中大型制造企业已完成或正在推进生产系统的数字化重构，其中智能排程、边缘计算集成与可持续制造模块的部署增速同比提升41%。中国工业和信息化部亦在《智能制造发展白皮书（2026）》中指出，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28个百分点。这一系列数据背后，是生产系统从传统自动化向“感知-决策-执行”闭环智能化跃迁的真实写照。尤其在新能源汽车、高端装备、精密电子等高附加值领域，生产系统的敏捷性、可追溯性与能效管理能力已成为企业核心竞争力的关键指标。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为主流
随着人工智能算法在工业场景中的成熟应用，传统的基于规则的生产排程系统正逐步被具备学习能力的AI调度引擎所取代。当前，动态工单优化已成为领先制造企业的标配功能。例如，某头部动力电池制造商通过引入强化学习模型，实现对订单优先级、设备状态、物料齐套性及人员技能的多维实时评估，使平均交付周期缩短18.7%，设备综合效率（OEE）提升至89.4%。
该趋势的核心在于将生产系统从“被动响应”转变为“主动预测”。AI调度系统不仅能够根据历史数据预判瓶颈工序，还能结合供应链波动进行弹性调整。如当原材料延迟到货时，系统可自动重新分配产能资源，优先完成高毛利订单，并同步通知相关车间班组。这种能力在多品种小批量（MTO）生产模式下尤为关键，显著降低了计划变更带来的沟通成本与执行偏差。
影响分析显示，采用AI调度的企业在库存周转率上平均优于行业基准23%-35%。更深远的影响体现在组织结构上——计划部门的工作重心从“排产”转向“策略设定与异常干预”，推动了管理模式的扁平化演进。同时，这也对IT基础设施提出更高要求，需支持高频数据采集与低延迟推理计算。
落地建议如下：
- 优先在试点产线部署轻量级AI调度模块，验证ROI后再规模化推广；
- 建立统一的数据湖架构，整合MES、ERP、SCM系统数据，确保训练样本完整性；
- 选择具备可视化调参界面的平台，降低工艺工程师参与门槛；
- 与业务流程紧密结合，设置KPI联动机制，如将OEE目标直接嵌入优化目标函数；
- 推荐使用 生产工单系统（工序） 作为基础框架，其开放API便于接入第三方AI服务。
📊 趋势二：边缘-云协同架构支撑实时质量控制
在高端制造领域，产品质量的毫厘之差往往决定市场成败。2026年，边缘智能质检正以前所未有的速度渗透至生产线末端。不同于以往将所有图像数据上传至中心服务器处理的方式，新型架构采用“边缘预处理+云端训练”的混合模式，在保障响应速度的同时维持模型迭代能力。
以半导体封测为例，晶圆切割过程中的微裂纹检测需在200ms内完成判定。若依赖云端往返传输，仅网络延迟就可能超过300ms。而部署于现场的边缘计算节点可在本地完成特征提取与初步分类，仅将可疑样本上传复核，带宽消耗降低92%，误检率下降至0.3‰以下。德国西门子近期发布的Industrial Edge平台已支持在单一网关设备上运行多达16个独立AI推理容器，展现了强大的并发处理能力。
此趋势带来的连锁效应包括：一是设备供应商开始提供“算力内置型”工业相机，预装轻量化视觉模型；二是催生出新的运维岗位——边缘节点管理员，负责固件更新与负载监控；三是倒逼企业升级厂区网络基础设施，时间敏感网络（TSN）部署率预计在2026年突破40%。
为有效落地该架构，建议采取以下步骤：
- 梳理现有质检环节的时延容忍度，识别最适合边缘化的场景；
- 评估现有PLC、HMI系统的兼容性，必要时分阶段替换；
- 构建边缘设备资产管理平台，实现远程配置与安全审计；
- 制定模型版本控制规范，避免现场节点出现“算法漂移”；
- 可借助 生产进销存（离散制造） 系统集成质量数据流，打通从缺陷发现到供应商索赔的全链路。
🔮 趋势三：碳足迹追踪纳入生产系统核心功能
在全球碳关税政策加速落地背景下，欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2025年全面实施，覆盖钢铁、铝、水泥、电力、化肥及氢六大行业。这意味着出口型企业必须提供精确到每吨产品的隐含碳排放数据，否则将面临高达35%的成本加征。在此压力下，生产碳核算不再是ESG报告中的装饰性章节，而是直接影响定价权与市场准入的核心能力。
领先的制造企业已将碳排放监测嵌入MES系统底层逻辑。例如，某工程机械集团在其焊接车间加装电弧能量监测装置，结合焊材消耗记录与电网清洁度数据，实现单道焊缝级碳足迹追溯。该数据不仅用于合规申报，更反向指导工艺优化——通过调整电流参数减少单位能耗，三年累计减碳12.7万吨，相当于节省能源成本超8000万元人民币。
这项变革对企业信息系统提出了全新挑战：首先，需打破能源管理系统（EMS）与生产执行系统（MES）之间的壁垒，建立统一的时间戳基准；其次，要定义清晰的核算边界（Scope 1/2/3），并获得第三方认证机构认可；最后，还需考虑数据隐私问题，避免敏感工艺参数外泄。
实施路径建议如下：
- 成立跨部门碳管理小组，涵盖生产、能源、财务与法务代表；
- 参照ISO 14064与GHG Protocol标准，绘制产品全生命周期碳流图；
- 优先在高耗能工序部署IoT传感器网络，采集真实用能数据；
- 开发碳成本模拟器，辅助报价决策与客户谈判；
- 推荐接入 生产进销存系统 ，利用其内置的物料BOM与工艺路线模块，快速构建碳排放因子数据库。
🔧 扩展要素：低代码平台加速趋势融合落地
面对上述多重趋势叠加，传统定制开发模式已难以满足快速迭代需求。在此背景下，搭贝零代码平台凭借其灵活建模能力，成为众多制造企业实现系统升级的首选方案。该平台允许用户通过拖拽方式构建表单、流程与报表，无需编写代码即可完成系统配置。更重要的是，它原生支持与主流工业协议（如OPC UA、Modbus TCP）对接，可轻松集成PLC、DCS等底层设备。
实际案例表明，在一家汽车零部件工厂的数字化改造项目中，原本预计需要6个月开发周期的生产看板系统，借助搭贝平台仅用3周即上线运行。项目团队通过导入标准模板，快速搭建了包含设备状态监控、不良品统计、能源消耗对比等功能模块，并通过微信小程序实现管理层移动查看。此举不仅大幅压缩IT投入，更增强了业务部门的自主创新能力。
| 能力维度 | 传统开发 | 搭贝零代码方案 |
|---|---|---|
| 需求响应速度 | 平均45天 | 平均7天 |
| 单功能开发成本 | 约￥35,000 | 约￥8,000 |
| 系统变更权限 | 仅IT部门 | 授权业务人员 |
| 扩展性 | 受限于原始架构 | 模块化自由组合 |
值得注意的是，零代码并非万能钥匙。对于涉及复杂控制逻辑或超高实时性的场景（如机器人协同控制），仍需依赖专业编程实现。但在生产管理类应用层面，其价值已被广泛验证。企业应将其定位为“敏捷实验场”，用于快速验证新流程、新指标的可行性，待稳定后再考虑是否固化为正式系统。
🎯 场景化集成：打造一体化智能生产中枢
未来的生产系统不再是孤立的信息孤岛，而是集成了调度、质量、能耗、人力等多维数据的智能中枢。通过将前述三大趋势有机融合，企业可构建真正的“数字孪生工厂”。例如，当AI调度系统决定切换产品型号时，可自动触发一系列联动动作：向边缘质检模块加载新模型参数、更新碳核算模板中的工艺系数、通知仓储系统准备对应包装材料。
这种级别的协同需要强大的集成平台支撑。搭贝提供的API网关支持RESTful与WebSocket双协议，可实现与其他系统的双向数据同步。同时，其内置的工作流引擎允许定义复杂的事件驱动逻辑，如“当连续三个班次OEE低于阈值时，自动生成根本原因分析任务并指派给工艺主管”。
“我们不再追求单一系统的极致性能，而是关注整个价值链的流畅运转。”——某家电龙头企业CIO在2026中国智能制造峰会上如是说。
由此可见，生产系统的进化方向已从“工具替代”迈向“生态重构”。那些能够率先打通数据断点、实现跨域联动的企业，将在新一轮产业竞争中占据先机。而搭贝这类低代码平台的价值，正是在于降低了系统集成的技术门槛，让更多中小企业也能参与到这场变革之中。
