2026年初，全球制造业正经历一场由技术重构引发的深层变革。据工信部最新数据显示，我国规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率已达82.3%，关键工序数控化率达到63.7%。在这一背景下，生产系统作为制造企业的核心中枢，不再局限于传统的计划排程与流程执行，而是向智能化、实时化、协同化的方向加速演进。特别是在新能源汽车、高端装备、半导体等高复杂度行业，企业对生产系统的响应速度、资源调度精度和跨部门协同能力提出了前所未有的要求。例如，某头部动力电池制造商通过引入AI驱动的动态排产模型，将订单交付周期缩短了34%，设备综合效率（OEE）提升至89.5%。这标志着生产系统已从“执行层”走向“决策层”，成为企业构建竞争优势的战略支点。
🚀 趋势一：生产系统与供应链深度协同，构建端到端可视化运营体系
传统生产系统往往聚焦于厂内制造执行，而忽视了与采购、仓储、物流等上下游环节的联动。然而，在当前全球供应链波动加剧、客户定制化需求上升的环境下，孤立的MES或ERP系统已难以支撑高效运营。根据Gartner 2025年全球供应链调研报告，超过76%的领先制造企业正在推进生产系统与SCM（供应链管理）系统的深度融合，目标是实现从客户需求到原材料供应的全链路可视与动态响应。
这一趋势的核心在于构建统一的数据中台与业务协同平台，打通销售订单、物料需求、产能负荷、供应商交期等多个维度的信息孤岛。以某家电龙头企业为例，其通过部署集成化生产进销存系统，实现了销售预测自动触发MRP运算，并将采购建议同步至供应商门户，整体库存周转天数由47天降至31天。更重要的是，当某关键芯片出现断供风险时，系统可基于替代料清单和产能模拟，自动生成调整后的生产计划，极大提升了抗风险能力。
在此过程中，低代码平台展现出独特价值。企业无需推翻原有IT架构，即可快速搭建跨系统的集成应用。例如，利用 生产进销存（离散制造） 模板，可在两周内完成销售、仓库、车间之间的数据对接，支持多组织调拨、批次追溯、成本归集等功能，显著降低开发成本与实施周期。推荐***结合自身业务特点进行个性化配置，确保流程闭环。
- 趋势点1： 生产系统从“内部执行”转向“内外协同”，强调与供应链各节点的实时互动；
- 趋势点2： 数据驱动的协同决策成为标配，依赖统一数据模型与规则引擎；
- 趋势点3： 弹性架构成为刚需，支持快速接入新供应商、新产品线或新市场渠道。
- 评估现有生产系统与供应链系统的集成程度，识别信息断点；
- 建立跨部门协同机制，明确销售、计划、采购、生产各方职责边界；
- 优先上线具备高复用性的标准化模块，如 生产进销存系统 ，实现基础数据统一；
- 引入低代码平台，快速构建定制化接口与审批流，避免重型开发；
- 设定KPI指标，如订单履约率、库存准确率、缺料停机次数，持续优化。
📊 趋势二：数据原生生产系统崛起，AI赋能实时决策与预测性维护
随着工业物联网（IIoT）设备的大规模部署，现代工厂每天产生的数据量呈指数级增长。仅一条自动化装配线，每小时就可能生成数十万条传感器记录。然而，多数企业的生产系统仍停留在“事后记录”阶段，未能充分挖掘这些数据的价值。2026年，一个显著的变化是——新一代生产系统正朝着“数据原生”演进，即从设计之初就以数据为核心资产，支持实时分析、模型训练与智能干预。
典型代表是AI驱动的动态排产系统。传统APS（高级计划排程）依赖静态参数和人工经验，难以应对突发插单、设备故障等问题。而基于机器学习的排产引擎则能结合历史数据、当前工况、人员技能、能源价格等多种因素，生成最优方案。某汽车零部件厂商采用该模式后，换型时间减少28%，产能利用率提升19%。更进一步，系统还能预测未来72小时内的瓶颈工序，并提前发出预警，指导管理层调整资源分配。
与此同时，预测性维护也成为数据原生系统的重要功能。通过对设备振动、温度、电流等信号的持续监测，结合深度学习算法，系统可在故障发生前7-14天发出维修建议，避免非计划停机。西门子在其成都数字化工厂中应用此类技术，使设备MTBF（平均无故障时间）延长40%以上。
对于中小企业而言，完全自研AI模型成本高昂。此时，借助低代码平台预置的AI组件成为务实选择。例如，搭贝平台提供可视化建模工具，用户可通过拖拽方式接入设备数据流，配置异常检测规则，并与 生产工单系统（工序） 联动，自动生成维修工单。这种“轻量级智能”模式既降低了技术门槛，又保障了落地可行性。免费试用入口开放中，建议有数字化升级需求的企业先行试点。
- 趋势点1： 生产系统从“流程驱动”转向“数据+算法驱动”，强调实时感知与自主优化；
- 趋势点2： 边缘计算与云边协同架构普及，支持海量数据就近处理；
- 趋势点3： AI不再是“黑箱”，而是嵌入具体业务场景的可解释工具。
- 梳理关键生产设备的数据采集现状，补齐传感器覆盖盲区；
- 选择高频影响生产的场景切入，如设备故障预警、质量缺陷预测；
- 利用低代码平台内置的AI模块，快速验证模型效果；
- 建立数据标注与反馈机制，持续迭代模型准确性；
- 将AI输出结果与MES、EAM等系统集成，形成闭环管理。
应用场景示例：注塑车间的质量波动分析
| 变量 | 正常范围 | 异常表现 | AI判定权重 |
|---|---|---|---|
| 熔体温度 | 210°C ± 5 | 连续3次超差 | 35% |
| 保压时间 | 8.2s ± 0.3 | 低于下限 | 25% |
| 模具温度 | 65°C ± 3 | 波动幅度＞5°C | 20% |
| 冷却水流量 | 12L/min | 间歇性中断 | 15% |
| 环境湿度 | 45%RH | 突增至70%RH | 5% |
上表展示了某企业利用AI模型分析注塑件外观不良的根本原因。系统通过加权计算各参数偏离程度，最终锁定“熔体温度失控”为主要诱因，并建议调整加热圈PID参数。整个过程无需人工干预，且误判率低于3%。
🔮 趋势三：柔性可配置生产系统成为标配，支撑小批量、多品种制造
消费者个性化需求的增长正在重塑制造业格局。IDC预测，到2027年，中国定制化产品在整体工业品中的占比将突破38%。这意味着企业必须具备快速切换产品型号、灵活调整工艺路线的能力。传统的固化式生产系统难以适应这种变化，亟需向高柔性、可配置的方向转型。
所谓柔性生产系统，是指能够在不大幅改动底层架构的前提下，通过参数设置或模块替换，快速支持新产品导入（NPI）、新工艺验证或新客户标准。例如，一家医疗设备制造商每月需处理超过120个不同型号的产品订单，每个都有独特的BOM结构、质检标准和包装要求。若采用传统MES，每次换型都需要IT部门修改数据库字段和报表格式，平均耗时达3-5个工作日。而现在，他们使用基于低代码平台构建的可配置系统，仅需车间主管在界面上选择产品模板，即可自动生成对应的工单、巡检项和追溯码，换型时间压缩至30分钟以内。
实现柔性的关键技术包括：模块化功能设计、元数据驱动架构、可视化流程编排等。其中，低代码平台因其天然的灵活性优势，正成为中小制造企业实现柔性化的首选路径。以搭贝平台为例，其提供的 生产工单系统（工序） 支持自由定义工序顺序、质检节点、人员权限等要素，无需编码即可完成复杂逻辑调整。同时，平台还提供版本管理功能，便于回溯历史配置，满足ISO质量管理审计要求。
值得注意的是，柔性并不意味着牺牲稳定性。相反，优秀的柔性系统应在“灵活性”与“可控性”之间取得平衡。这就要求企业在实施时遵循标准化原则，建立统一的主数据管理体系，避免因过度定制导致后期运维困难。推荐***优先在试制车间或新品线试点，积累经验后再全面推广。
- 趋势点1： 产品生命周期缩短倒逼生产系统具备快速响应能力；
- 趋势点2： 可配置化取代硬编码，成为系统设计主流范式；
- 趋势点3： 低代码平台推动“业务人员参与开发”，加速创新落地。
- 梳理现有产品族谱，识别共性流程与差异化环节；
- 建立标准工序库、质检项库、设备能力库等基础资源池；
- 选用支持元数据驱动的低代码平台，构建可配置核心模块；
- 制定配置变更审批流程，防止随意修改影响系统稳定；
- 定期开展系统健康检查，清理冗余配置，保持运行效率。
案例对比：传统系统 vs 柔性可配置系统
场景： 新增一款带蓝牙功能的智能锁，需增加SMT贴片、固件烧录、无线测试三个新工序。
传统系统： IT部门需修改数据库表结构，重写接口程序，重新发布APP，全程耗时约6天，涉及3名开发人员。
柔性系统： 车间主管登录系统，在“工艺路线设计器”中拖入新增工序模块，绑定对应设备与质检标准，保存后立即生效，全程自助操作，耗时15分钟。
上述三种趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此促进。端到端协同提供了丰富的数据来源，为AI分析奠定基础；而AI洞察又能反向优化协同策略；柔性架构则确保系统能够快速适应不断变化的业务需求。未来三年，谁能率先构建起“协同—智能—柔性”三位一体的新型生产系统，谁就能在激烈的市场竞争中赢得先机。
值得关注的是，这一转型并不一定需要巨额投入。越来越多的企业开始采用“渐进式升级”策略：先从痛点最明显的环节入手，如生产进销存一体化、工序级工单管理等，借助搭贝等低代码平台快速见效，再逐步扩展至全流程数字化。这种方式不仅降低了试错成本，也更容易获得管理层支持。目前，已有超过1.2万家企业通过 生产进销存系统 模板实现了初步数字化转型，平均投资回报周期不足8个月。
