根据工业和信息化部最新发布的《2025智能制造发展评估报告》显示，截至2025年底，我国规模以上工业企业中已有67.3%完成生产系统的数字化升级，较2020年提升近40个百分点。随着AI大模型、边缘计算与物联网技术的深度融合，2026年初，生产系统正从传统的流程自动化向智能决策中枢演进。以三一重工、宁德时代为代表的领先企业已实现全链路生产数据实时回流与动态调优，设备综合效率（OEE）平均提升18.6%。与此同时，中小制造企业面临系统集成成本高、数据孤岛严重、响应灵活性不足等现实挑战。在此背景下，如何把握新一轮技术红利，构建兼具韧性与敏捷性的新型生产系统，成为行业核心命题。
🚀 趋势一：AI驱动的智能协同生产系统加速落地
人工智能正从单一环节优化向全流程协同决策渗透。2026年，基于深度强化学习的排产引擎已在汽车零部件、消费电子等行业实现规模化应用。例如，比亚迪深圳基地通过部署AI调度系统，将订单交付周期缩短23%，换线准备时间减少41%。该系统能自动识别设备状态、物料库存、工艺约束等多维变量，并动态生成最优生产序列。
这一趋势的核心在于打破传统MRP/ERP系统静态计划模式，转向“感知-决策-执行”闭环。据麦肯锡研究，采用AI协同调度的企业，其产能利用率可提升12%-25%，库存周转率提高30%以上。特别是在多品种小批量生产场景下，AI模型能够快速响应插单、急单需求，显著增强供应链弹性。
然而，AI系统的落地依赖高质量的数据基础和强大的算力支撑。许多企业受限于老旧PLC设备无法接入、MES系统接口封闭等问题，难以构建统一数据视图。此外，算法透明度低也导致一线管理人员对AI建议持保留态度，影响实际采纳率。
- 核心突破点：基于知识图谱的工艺规则嵌入AI模型，提升可解释性
- 边缘端轻量化推理框架降低部署门槛
- 人机协同机制设计增强操作信任感
- 跨系统API标准化推动数据流动
- 优先在关键瓶颈工序试点AI优化模块，验证ROI后再扩展至全产线；
- 建立由工艺工程师、IT人员与数据科学家组成的联合攻坚小组，确保业务逻辑准确映射到算法中；
- 选择支持低代码集成的平台，如 生产工单系统（工序） ，实现快速配置与迭代；
- 设置A/B测试机制，对比AI方案与人工调度的实际绩效差异；
- 定期更新训练数据集，防止模型退化。
📊 趋势二：实时数据驱动的生产透明化体系构建
数据已成为现代生产系统的“新石油”。2026年，领先制造企业普遍建立起覆盖设备层、控制层、运营层的三级数据采集网络。通过OPC UA、MQTT等协议，实现从传感器到云端的毫秒级数据传输。华为松山湖工厂数据显示，其生产线每分钟产生超过12万条状态数据，用于实时监控质量波动与预测性维护。
这种透明化不仅体现在可视化看板上，更深入到决策链条中。例如，在某家电龙头企业，当检测到某批次压缩机噪音异常时，系统自动追溯原材料批次、焊接参数、装配扭矩等关联数据，定位根因时间由原来的3天缩短至2小时以内。这背后是统一数据中台的支撑，整合了来自SCM、MES、QMS等多个系统的异构数据。
但现实中，大量中小企业仍停留在Excel手工录入阶段。即使部署了MES系统，也常因字段定义不一致、更新频率低而导致数据失真。埃森哲调研指出，约45%的制造企业在推进数字化转型时遭遇“数据可信度危机”，即系统记录与现场实况存在明显偏差。
| 指标 | 传统模式 | 数据驱动模式 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 故障响应时间 | 平均4.2小时 | 平均38分钟 | ↓ 85% |
| 首检合格率 | 82.3% | 94.7% | ↑ 15% |
| 计划达成率 | 76.5% | 91.2% | ↑ 19% |
| 停机损失占比 | 6.8% | 3.1% | ↓ 54% |
要实现真正的数据驱动，必须解决“采不到、连不上、用不好”三大难题。其中，“采不到”源于设备老旧或通信协议不兼容；“连不上”反映的是系统间缺乏统一语义标准；而“用不好”则指向分析工具与业务场景脱节。
- 关键进展：工业元数据管理平台兴起，统一设备编码与数据口径
- 时序数据库性能提升，支持亿级点位并发写入
- 自然语言查询接口降低数据分析门槛
- 区块链技术用于关键质量数据存证
- 制定企业级数据治理规范，明确主数据标准与责任归属；
- 部署边缘网关设备，实现 legacy 设备数据采集；
- 搭建轻量级数据中台，优先打通订单、生产、质检三条主线；
- 引入 生产进销存系统 类标准化应用，快速实现库存与生产的联动；
- 开展“数据质量月”活动，推动全员参与数据校准。
🔮 趋势三：柔性可重构的模块化生产系统兴起
面对个性化定制需求激增，刚性生产线已难以为继。2026年，模块化生产系统成为应对市场波动的关键基础设施。典型代表如海尔郑州互联工厂，其生产线由多个独立运行的功能单元组成，可通过软件配置快速切换产品型号，换型时间从过去的数小时压缩至15分钟以内。
这种柔性不仅体现在物理层面，更延伸至软件架构。新一代MES系统普遍采用微服务设计，支持按需启用特定功能模块。例如，在接到医疗设备紧急订单时，企业可临时激活“无菌环境监控”“合规追溯”等专用模块，任务完成后即可关闭，避免资源浪费。
模块化还促进了产业链协作模式创新。部分企业开始尝试“能力即服务”（Capability as a Service）模式，将自己的加工单元注册为云平台上的可用资源，供其他企业远程调用。这在模具、精密加工等领域已有初步实践，有望重塑区域制造生态。
但模块化转型并非一蹴而就。初期投入成本较高，且需要重新设计组织流程与考核机制。一些企业反映，原有KPI体系过于强调设备利用率，反而抑制了灵活调整的积极性。此外，模块间接口标准化程度低，也增加了集成复杂度。
- 结构性转变：生产系统从“项目制建设”转向“持续进化型平台”
- 数字孪生技术用于虚拟调试与产线重构模拟
- 低代码开发普及使一线工程师可自主优化流程
- 设备即插即用标准（如PackML）加速推广
- 评估现有产线柔性的短板，优先改造制约因素最明显的环节；
- 采用“积木式”选型策略，选择支持开放API的软硬件供应商；
- 利用低代码平台快速搭建原型系统进行验证，推荐使用搭贝零代码平台进行敏捷开发；
- 调整绩效评价体系，增加“响应速度”“变更成功率”等柔性指标权重；
- 参与行业联盟，推动模块接口标准化进程。
技术融合催生新型生产操作系统
未来三年，我们将看到一个融合AI引擎、实时数据流、模块化架构的新一代“生产操作系统”（Production OS）雏形。它不再是一个孤立的MES或ERP系统，而是连接设备、人员、物料、能源的智能中枢。类似安卓之于手机，该系统将提供通用底座，支持各类行业应用在其上运行。
在这个生态中，搭贝等低代码平台扮演着重要角色。它们降低了应用开发门槛，使中小企业也能快速构建符合自身特色的生产管理系统。更重要的是，这些平台通常具备良好的集成能力，可作为连接旧系统与新应用的“粘合剂”。
安全与可持续性成为系统设计前提
随着生产系统联网程度加深，网络安全风险同步上升。2025年全球制造业遭受勒索攻击次数同比增长63%，平均停工损失达47万美元。因此，零信任架构、端到端加密、行为审计等已成为新建系统的标配要求。
同时，“双碳”目标倒逼生产系统纳入能耗优化功能。新型系统需能实时监测单位产品能耗，并结合电价波动自动调整生产节奏。西门子成都工厂已实现光伏发电与生产负荷的智能匹配，年均节省电费超300万元。
