2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际制造战略咨询机构IMSA最新发布的《全球智能制造发展指数》显示，超过68%的中大型制造企业已在过去一年内完成或启动新一代生产系统的重构工程。这一轮升级不再局限于单一设备自动化，而是以数据驱动、柔性调度和智能决策为核心，推动生产系统向“感知-分析-执行”一体化演进。在中国，工信部“智改数转”专项行动持续推进，2025年试点企业数字化覆盖率已达73%，预计2026年底将突破85%。与此同时，边缘计算节点部署密度同比增长142%，工业AI模型调用频次月均增长超30%，标志着生产系统正从“流程电子化”迈向“认知智能化”新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为核心竞争力
传统生产排程依赖人工经验与静态BOM表，面对订单波动、设备突发故障或供应链延迟时响应滞后。而当前领先企业已开始部署基于强化学习（Reinforcement Learning）的动态调度引擎。例如，某新能源汽车零部件制造商通过引入AI调度系统，将订单交付周期缩短27%，产线切换效率提升41%。该系统每15秒采集一次MES、WMS及设备IoT数据，结合订单优先级、工艺约束、能耗成本等12类变量，实时生成最优排产方案。
这一趋势背后的核心逻辑在于生产系统的决策重心正从“人控”转向“机控”。AI不仅能处理海量并发任务，还能在模拟环境中预演数千种排产路径，识别潜在瓶颈。德国西门子安贝格工厂的实践表明，其AI调度模块每年可避免约1.2万小时的非计划停机，相当于增加一条完整产线的产能。
然而，AI调度落地面临三大挑战：一是历史数据质量参差，许多企业ERP/MES系统存在字段缺失或编码混乱；二是组织惯性导致调度权难以移交算法；三是缺乏低门槛工具支持快速验证。对此，搭贝零代码平台提供了一套渐进式解决方案——用户可通过拖拽方式构建简易调度逻辑原型，接入真实工单与设备状态数据进行沙盒测试。例如，[生产工单系统（工序）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/db7539090ffc44d2a40c6fdfab0ffa2f?isModel=1)模板内置了标准工序流转规则，企业可在两周内完成基础部署并观察效果，再逐步叠加AI模块。
- 建立统一的数据清洗规范，确保工单、工艺路线、设备状态等关键字段完整可用；
- 选择非核心产线作为试点，允许AI与人工双轨运行3个月以上以积累信任；
- 采用模块化架构，先实现自动派工、后扩展至物料齐套预警与能源优化联动；
- 利用搭贝等低代码平台快速搭建可视化看板，让管理层直观看到调度优化带来的库存周转改善。
📊 趋势二：数字孪生驱动全链路透明化运营
数字孪生技术已从概念验证进入规模化应用阶段。根据Gartner 2026年Q1报告，全球Top 500制造企业中已有41%建立了覆盖设计、生产到服务环节的完整数字孪生体。不同于早期仅用于设备仿真，新一代系统强调“业务级孪生”，即不仅映射物理实体，更同步反映订单状态、质量波动、人员绩效等软性指标。
某家电龙头企业构建了包含23条产线的虚拟工厂，实现了分钟级异常溯源能力。当某型号空调下线检测合格率突降5个百分点时，系统自动回溯前8小时所有关联参数——最终定位为注塑机温度传感器漂移所致。整个过程耗时不足7分钟，相较传统排查方式效率提升近10倍。这背后的关键突破是打通了PLM、MES、QMS与SCADA系统的语义壁垒，使不同来源的数据能在统一时空坐标下对齐。
值得注意的是，数字孪生建设存在“重投入轻产出”风险。某汽车 Tier-1 供应商曾投入千万级打造3D可视化车间，但因未集成实际业务规则，最终沦为接待参观的“电子沙盘”。成功案例的共性在于：以具体业务问题为导向构建轻量级孪生体。例如，聚焦OEE提升的场景，只需建模设备启停、换模、故障三类事件即可；若目标为良率改进，则需耦合工艺参数与质检数据。
搭贝平台为此类场景提供了高性价比入口。其[生产进销存（离散制造）](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/9a5c268c39964a98b71b3d3c357aa49d?isModel=1)应用预集成了设备台账、工单进度、物料消耗等核心模型，用户可通过API对接现有SCADA系统，快速生成带时间轴的生产过程回放功能。某机械加工厂使用该方案后，设备综合效率分析报告生成时间由原来的3天压缩至实时在线查看。
- 优先选择高价值、高复杂度的产线开展数字孪生建设；
- 定义清晰的KPI锚定孪生体价值，如MTTR降低率、首检通过率等；
- 采用分层建模策略，底层保留原始数据精度，顶层提供管理摘要视图；
- 设置数据更新频率阈值，避免过度同步造成资源浪费。
| 指标 | 传统模式 | 数字孪生模式 |
|---|---|---|
| 异常响应时间 | 平均4.2小时 | 平均18分钟 |
| 跨系统数据查询次数 | 日均27次 | 日均3次 |
| 培训新人上岗周期 | 6周 | 2.5周 |
🔮 趋势三：低代码平台加速生产系统敏捷迭代
制造业长期受困于IT系统僵化问题。一套MES上线周期动辄12个月以上，且一旦业务流程变更便需重新开发。这种滞后性在VUCA时代尤为致命——市场变化速度远超系统改造节奏。IDC调研指出，2025年制造企业平均每年需调整17项核心业务流程，但仅有29%具备相应技术支持能力。
低代码平台的兴起正在打破这一困局。通过可视化建模与预制组件库，业务人员可自主搭建表单、流程与报表。某食品饮料企业区域经理自行开发了“促销活动执行跟踪”应用，从需求提出到上线仅用4天，相比传统外包开发节省成本约8万元。更重要的是，低代码改变了“业务提需求、IT排工期”的被动模式，形成“一线创新、快速验证、规模推广”的正向循环。
当前主流低代码平台已超越简单表单工具范畴。以搭贝为例，其引擎支持复杂逻辑编排、多源数据集成与移动端离线操作。特别是在生产领域，提供了涵盖计划、执行、仓储、质量等环节的标准化模板库。例如，[生产进销存系统](https://www.dabeicloud.com/old/app-store/app-detail/344deaa27a494d63848ebba9a772c0df?isModel=1)模板内置了BOM展开、批次追踪、安全库存预警等功能，企业可根据行业特性进行配置化调整，而非从零编码。
当然，低代码并非万能解药。过度放权可能导致应用碎片化、数据孤岛加剧。最佳实践是建立“中心治理+边缘创新”机制：IT部门制定数据标准与安全规范，业务单元在框架内自由创新。某电子制造服务商设立“低代码创新基金”，每月评选优秀应用给予奖励，并将其纳入公司标准工具箱，两年内累计孵化出37个高频使用工具，平均ROI达1:5.3。
- 成立跨职能低代码治理委员会，明确权限边界与审批流程；
- 优先在非核心业务场景（如5S检查、设备点检）试点；
- 建立模板复用机制，避免重复造轮子；
- 定期审计应用健康度，淘汰使用率低于阈值的冗余系统。
边缘智能与云边协同架构兴起
随着工业视觉检测、实时能耗优化等场景普及，对响应延迟的要求达到毫秒级。完全依赖云端处理已无法满足需求。边缘计算节点正成为生产系统的“神经末梢”。ABB在瑞士的电机工厂部署了200余个边缘网关，负责本地化处理振动监测、温度补偿等任务，只有聚合后的诊断结论上传至中心平台，网络带宽占用减少83%。
未来趋势将是“云边端”三级协同：云端负责长期趋势分析与全局优化，边缘侧处理实时控制与短周期预测，终端则专注数据采集与指令执行。这种架构既保障了响应速度，又不失战略视野。建议企业在新建项目中预留边缘计算接口，并采用容器化部署方式提升资源利用率。
绿色制造倒逼生产系统重构
欧盟碳边境调节机制（CBAM）已于2026年全面实施，对中国出口型企业形成直接压力。生产系统不再只衡量产量与成本，更需量化碳足迹。施耐德电气武汉工厂通过改造生产系统，实现了每台断路器生产过程的碳排放精确核算，误差率控制在±3%以内，为其赢得欧洲客户绿色采购订单提供了关键支撑。
实现路径包括：集成电表、气表等能耗设备数据，按工单维度归集能源消耗；建立物料碳系数数据库，结合BOM结构计算产品隐含碳；开发碳排看板并与排产系统联动，在满足交期前提下优先选择低碳工艺路线。此类功能可通过搭贝平台的自定义字段与公式引擎实现灵活配置。
人机协作模式深度演化
新一代生产系统并非取代人类，而是重塑人机关系。AR辅助装配、语音工单确认、手势控制AGV等交互方式逐渐成熟。博世长沙工厂为维修技师配备AR眼镜，可自动识别设备型号并叠加维修指引，平均故障修复时间缩短39%。这类应用的成功依赖于生产系统提供精准的位置、状态与上下文信息。
未来的操作员更像是“系统指挥官”，负责监控AI代理运行状态、处理例外情况、优化整体策略。这意味着培训重点将从技能操作转向数据分析与决策判断。企业应提前规划人才转型路径，利用数字化系统沉淀操作知识，构建组织级能力资产。
