2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际数据公司（IDC）最新报告，全球智能制造投资预计将在今年突破4800亿美元，同比增长13.7%。其中，生产系统的智能化、柔性化与集成化升级成为企业数字化转型的核心战场。德国西门子在汉诺威工业展上发布新一代边缘控制平台，日本发那科推出AI自适应加工系统，中国头部制造企业如宁德时代、比亚迪也加速部署自主可控的生产调度中台。这些动态表明，传统以ERP为中心的生产管理模式正被打破，取而代之的是数据驱动、实时响应、弹性可扩展的新一代生产系统架构。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排产与动态调度
人工智能正从辅助决策迈向生产系统的核心调度层。传统APS（高级计划排程）系统依赖规则引擎和静态模型，在面对多订单、小批量、频繁换线的现代制造场景时，响应滞后、资源利用率低的问题日益突出。而基于机器学习的智能排产系统通过历史数据训练，结合实时设备状态、物料库存、人员配置等多维变量，实现分钟级动态重排。
例如，某汽车零部件制造商引入强化学习算法进行工单排序后，产线切换时间缩短32%，设备综合效率（OEE）提升至86%。该系统能自动识别瓶颈工序，并推荐最优加工路径，甚至预测未来72小时内的产能缺口。这种能力在新能源电池行业尤为关键——宁德时代已在其福建基地试点AI调度中台，实现跨厂区资源协同，订单交付周期压缩21%。
支撑这一趋势的技术基础包括：图神经网络用于建模工序依赖关系、深度Q网络（DQN）优化长期收益目标、数字孪生提供仿真验证环境。更重要的是，AI模型需与MES、SCADA系统深度集成，形成“感知-分析-执行”闭环。这要求生产系统具备开放API架构和高频率数据采集能力。
在此背景下，核心趋势点在于AI从“看得懂”向“做得准”演进，即不仅输出排产建议，更能直接触发控制系统动作。然而，这也带来新的挑战：模型可解释性不足可能导致操作员信任缺失；算法偏见可能放大供应链波动；系统复杂度上升增加运维门槛。
- 提升数据质量与标注规范，建立工艺知识图谱作为训练先验
- 采用联邦学习模式，在保护企业数据隐私前提下联合建模
- 设置人工干预阈值与回滚机制，确保安全边界
- 构建可视化调度沙盘，增强人机协同透明度
- 评估现有排产流程痛点，识别可量化改进指标（如换模时间、等待率）
- 选择具备AI插件能力的低代码平台，快速搭建原型验证模型效果，推荐使用 生产工单系统（工序） 进行模块化测试
- 分阶段部署：先在单一车间试运行，再逐步推广至全厂
- 培训调度员掌握AI辅助工具的操作逻辑与异常处理流程
- 建立持续迭代机制，每季度更新训练数据集并优化模型参数
📊 趋势二：低代码平台赋能生产系统敏捷构建
随着产品生命周期不断缩短，定制化需求激增，传统定制开发模式已无法满足生产系统快速迭代的需求。据Gartner统计，2025年超过70%的新企业应用将通过低代码或无代码平台构建，而在制造业领域，这一比例正加速攀升。低代码平台通过可视化拖拽、预置模板、自动化逻辑编排等方式，使业务人员也能参与系统建设，极大缩短交付周期。
以某家电龙头企业为例，其原生产报工系统因无法支持新上线的柔性产线，需紧急改造。若采用传统外包开发，预计耗时4个月以上。最终企业选择基于搭贝低代码平台自行重构，仅用6周完成新系统上线，涵盖扫码报工、质量追溯、绩效统计三大模块。项目由IT部门主导，但80%功能由车间主管与IE工程师协作完成，真正实现了“业务即开发”。
低代码平台的价值不仅体现在速度，更在于灵活性。当企业面临突发订单变更、工艺调整或合规要求更新时，可通过配置而非编码快速响应。例如，在欧盟新电池法规（EU Battery Regulation）实施前夕，多家动力电池厂商利用低代码平台迅速增加碳足迹追踪字段，并对接第三方认证接口，避免了大规模系统重构。
值得注意的是，低代码不等于无技术，其成功依赖于良好的数据模型设计、权限体系规划与集成能力。部分企业初期贪图便捷，导致后期出现字段冗余、流程混乱等问题。因此，平台选型应重点关注元数据管理、版本控制、API网关等企业级特性。
| 能力维度 | 传统开发 | 低代码平台 |
|---|---|---|
| 平均交付周期 | 3-6个月 | 2-8周 |
| 人均开发成本 | ¥80,000+/人月 | ¥20,000/平台年费 |
| 变更响应速度 | 按项目制推进 | 小时级调整 |
| 用户参与度 | 低（需求传递失真） | 高（直接参与构建） |
对于希望落地低代码战略的企业，建议采取“双轨制”路径：一方面保留核心系统稳定性，另一方面在边缘场景（如临时报表、专项看板、移动巡检）大胆试点。优先选择生态丰富、行业模板成熟的平台，降低学习曲线。
- 梳理高频变更的生产管理场景，如临时工单、返工流程、试产记录等
- 开展内部低代码能力测评，识别潜在“公民开发者”群体
- 申请免费试用主流平台，对比易用性与集成能力，推荐访问 生产进销存（离散制造） 体验预制解决方案
- 制定平台使用规范，包括命名规则、审批流程、安全策略
- 设立内部创新基金，鼓励跨部门团队提交低代码改进提案
🔮 趋势三：一体化生产进销存融合架构兴起
长期以来，生产、库存、采购三大模块割裂运行，导致信息延迟、资源错配。ERP系统虽试图整合，但在实际执行层面仍存在“计划一层皮，执行另一套”的顽疾。2026年，越来越多企业开始构建真正意义上的一体化生产进销存系统，打破部门墙，实现从业务接单到物料出库的端到端贯通。
这种融合架构的核心特征是“一个数据源、一套流程、统一视图”。例如，当销售接到紧急订单时，系统可即时模拟可用产能与原材料库存，给出可承诺交付日期（ATP）。一旦确认，自动触发采购补货、生产排程、仓库备料等一系列动作，无需人工跨系统协调。某电子代工企业实施该架构后，订单履约周期从平均9天降至5.2天，呆滞库存下降37%。
实现这一目标的关键在于消除数据孤岛。传统做法是通过ETL工具定期同步，但存在时效性差、一致性难保障的问题。新一代方案采用事件驱动架构（EDA），各子系统通过消息总线实时通信。比如，当MES系统记录某批次完工入库，库存模块立即更新可用量，并通知财务模块生成成本结算任务。
此外，区块链技术开始在高价值物料溯源中试点应用，确保进销存数据不可篡改。航空航天企业已在紧固件、复合材料等关键部件管理中部署私有链网络，实现供应商-工厂-客户全流程可信追踪。
“我们不再区分‘生产系统’和‘库存系统’，它们只是同一数据流的不同表现形式。”——某跨国装备制造企业CIO在2026智能制造峰会上如是说。
落地此类系统需克服组织惯性。许多企业虽技术可行，却因部门考核指标不一致而难以推进。例如，采购部门追求单价最低，生产部门关注及时率，仓储部门重视周转率，三方目标冲突导致系统难以发挥整体效能。因此，必须配套推进流程再造与绩效改革。
- 成立跨职能项目组，涵盖生产、采购、仓储、财务代表
- 绘制端到端价值流图，识别断点与冗余环节
- 选择支持多模块一体化的平台底座，避免后期集成难题，推荐参考 生产进销存系统 标准模板
- 设定统一KPI体系，如“订单全流程周期”“库存健康指数”
- 分阶段上线：先打通销售-生产-仓库主线，再延伸至采购与财务
新兴技术融合：边缘计算+5G+AR的现场赋能
除上述三大趋势外，边缘计算、5G专网与增强现实（AR）正在重塑生产现场的信息交互方式。过去，设备数据需上传至中心服务器处理，延迟高达数百毫秒，难以支撑实时控制。如今，边缘网关可在本地完成数据清洗、聚合与初步分析，仅将关键事件上报云端，既降低带宽压力，又提升响应速度。
某半导体封测厂部署5G+边缘AI质检系统后，晶圆缺陷识别延迟从800ms降至45ms，误判率下降至0.3%以下。同时，维修人员佩戴AR眼镜接入系统，可实时查看设备运行参数、调阅SOP指导文件，甚至远程连线专家协助排障。数据显示，一线问题解决效率提升58%，新人上岗培训周期缩短一半。
数据治理：生产系统的隐形基石
所有智能化升级的前提是高质量的数据。然而，调研显示超过60%的制造企业仍面临主数据不统一、采集频率低、字段定义模糊等问题。例如，“设备状态”在不同系统中可能分为3类或7类，导致OEE计算结果偏差达±15%。为此，领先企业开始建立专门的生产数据治理体系，包括：
- 制定统一的设备编码规则与工艺参数命名标准
- 部署工业物联网平台，实现秒级数据采集
- 设置数据质量监控仪表盘，自动预警异常波动
- 推行“数据责任制”，明确各环节责任人
只有夯实这一基础，AI、低代码、一体化系统才能真正释放价值。
