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，全球智能制造系统市场规模预计将在本年度突破8300亿美元，年复合增长率达14.7%。其中，中国作为全球最大的制造基地，其生产系统的数字化渗透率已从2022年的38%提升至2025年底的57%，并在2026年第一季度进一步加速。这一进程的背后，是人工智能、边缘计算与低代码平台深度融合带来的结构性变革。以富士康郑州工厂为例，通过部署AI驱动的实时排产系统，设备利用率提升了23%，订单交付周期缩短了31%。与此同时，中小制造企业正借助搭贝等低代码平台快速构建定制化生产管理系统，实现从传统人工调度向数据驱动决策的转型。这场由技术牵引的生产革命，正在重新定义效率、柔性与可持续性的边界。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排程与动态优化成为生产中枢
传统生产排程依赖经验判断和静态计划表，在面对多品种小批量、紧急插单频发的市场环境下，已显现出明显局限性。当前，基于机器学习的智能排程系统正逐步取代MRP II和APS的传统架构。这类系统能够实时采集设备状态、物料库存、人员配置及订单优先级等多维数据，利用强化学习算法动态生成最优排产方案。例如，德国西门子安贝格工厂通过引入AI排程引擎，将换线时间平均压缩40%，并实现99.9988%的产品合格率。
在实际应用中，核心趋势点在于“预测-响应”闭环的建立。系统不仅能在计划阶段进行模拟推演，还能在执行过程中根据突发异常（如设备故障、原材料延迟）自动调整工序顺序与资源分配。这种能力对于离散制造业尤为关键，尤其是在电子装配、汽车零部件等领域，产品迭代速度快，客户需求高度个性化。
然而，AI排程系统的落地仍面临三大挑战：一是历史数据质量参差不齐，影响模型训练效果；二是跨系统集成难度大，ERP、MES、SCM之间存在信息孤岛；三是中小企业缺乏专业IT团队支持。为此，行业开始转向模块化、可配置的解决方案。
- 支持多目标优化（成本、交期、能耗）的排程引擎
- 内置行业模板的规则库，降低配置门槛
- 与IoT平台无缝对接，实现实时数据驱动
针对上述需求，搭贝零代码平台提供了一种轻量级落地方案。企业可通过可视化拖拽方式搭建专属排程逻辑，并结合预置的 生产工单系统（工序） 模板，快速实现工单拆解、工序绑定与资源匹配。某浙江注塑企业仅用两周时间完成系统上线，排产准确率从68%提升至92%。该模式特别适用于没有专职开发团队的中小型制造单元，显著降低了AI技术的应用壁垒。
落地建议：分阶段推进AI排程系统建设
- 第一步：梳理现有生产流程，识别高频变更节点（如模具更换、质检等待），明确优化目标；
- 第二步：选择具备开放API接口的低代码平台，接入MES或ERP中的基础数据；
- 第三步：部署试点产线，验证排程逻辑有效性，收集反馈持续调优；
- 第四步：扩展至全厂范围，结合数字孪生技术进行全流程仿真；
- 第五步：建立数据治理机制，确保输入数据的完整性与时效性。
值得注意的是，AI并非万能钥匙。在某些高复杂度场景下，仍需保留人工干预通道。理想的状态是“人机协同”——AI负责大规模计算与趋势预测，工程师专注于策略制定与异常处理。这种分工既能发挥算法优势，又能保留组织灵活性。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时质量控制与缺陷预警
随着工业视觉检测技术的成熟，生产线上的摄像头数量呈指数级增长。但随之而来的是海量图像数据的传输与处理压力。若所有数据均上传至云端分析，将导致网络拥塞与响应延迟，难以满足毫秒级响应的质量控制要求。在此背景下，边缘计算成为破解瓶颈的关键路径。
现代边缘网关设备已具备强大的本地算力，可在产线侧直接运行轻量化AI模型，实现焊点检测、表面划痕识别、尺寸偏差报警等功能。据麦肯锡研究显示，采用边缘AI质检的企业，产品返修率平均下降45%，质量成本节约达18%-27%。更进一步，系统还能通过长期学习积累缺陷特征，形成知识图谱，用于指导工艺参数优化。
核心趋势点在于“端-边-云”协同架构的普及。传感器采集原始数据，在边缘节点完成初步推理与过滤，仅将关键事件或汇总结果上传至中心平台。这种方式既保障了实时性，又减轻了数据中心负担。例如，上海某新能源电池极片生产企业，在涂布环节部署边缘质检系统后，微米级厚度波动可在3秒内被捕捉并触发纠偏机制，避免整卷材料报废。
| 架构类型 | 响应速度 | 带宽占用 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | >500ms | 高 | 非实时报表分析 |
| 边缘+云协同 | <50ms | 低 | 在线质检、设备预警 |
| 完全本地化 | <10ms | 极低 | 安全敏感型产线 |
尽管技术前景广阔，但边缘部署对硬件兼容性、软件更新机制和运维管理提出了更高要求。许多企业在初期常陷入“重采购、轻运营”的误区，忽视了边缘节点的生命周期管理。此外，不同厂商设备协议不统一，也增加了系统集成难度。
- 支持主流PLC与视觉相机协议（如Modbus、Profinet、GenICam）
- 提供远程固件升级与故障诊断功能
- 内置轻量级容器化AI推理环境（如TensorRT Lite）
为解决上述问题，搭贝平台推出了面向边缘计算的 生产进销存（离散制造） 解决方案。该方案允许用户通过图形界面配置数据采集频率、设定报警阈值，并将边缘分析结果自动同步至库存与工单系统。江苏一家五金加工企业利用此工具，实现了从原材料入库到成品出库的全过程质量追溯，客户投诉率同比下降61%。更重要的是，整个过程无需编写代码，极大提升了实施效率。
落地建议：构建可持续演进的边缘智能体系
- 评估产线关键质量控制点，确定首批部署边缘节点的位置；
- 选择支持标准化通信协议的边缘硬件，确保未来可扩展性；
- 建立模型版本管理制度，定期更新AI检测算法；
- 设计数据回流机制，将现场数据用于云端训练更优模型；
- 培训一线操作员掌握基本运维技能，提升系统可用性。
未来，边缘智能将进一步向“自治化”发展。我们预见，到2027年，超过40%的制造企业将采用具备自学习能力的边缘控制器，能够在无人干预下完成模型迭代与参数调优。这不仅意味着更高的自动化水平，也将推动组织结构向扁平化演进。
🔮 趋势三：低代码平台推动生产系统敏捷化与民主化
长期以来，企业级生产管理系统（如SAP PP、Oracle WIP）以功能强大著称，但也因其实施周期长、成本高昂而令中小企业望而却步。一套完整的MES系统部署往往需要6-18个月，投入数百万元，且严重依赖外部咨询团队。这种“重型IT”模式已无法适应当前快速变化的市场需求。
2026年，低代码开发平台正在打破这一僵局。据统计，全球已有超过67%的制造企业在使用某种形式的低代码工具来构建内部应用。这些平台通过可视化建模、预置组件库和自动化工作流引擎，使业务人员也能参与系统建设。Gartner预测，到2026年底，企业70%的新应用将通过低代码或无代码方式开发，其中制造业占比最高。
核心趋势点在于“业务即代码”理念的兴起。生产主管不再需要等待IT部门排期，而是可以直接在平台上绘制流程图、设置审批规则、连接数据库，几分钟内即可生成一个可用的工单追踪系统。这种“公民开发者”模式极大释放了组织创新潜能。
“我们车间主任自己做了个报工小程序，现在扫码就能提交进度，比原来纸质登记快多了。”——苏州某机械加工厂IT负责人访谈记录
低代码平台的价值不仅体现在开发速度上，更在于其灵活性与可维护性。当生产工艺变更时，传统系统可能需要数周时间修改后台逻辑，而低代码应用只需调整几个字段即可完成适配。这对于多品种、小批量生产的离散制造企业尤为重要。
- 支持跨终端访问（PC、平板、PDA、扫码枪）
- 内置OCR识别、二维码生成、GPS定位等实用组件
- 提供与主流ERP、WMS系统的标准接口
搭贝作为国内领先的低代码平台，已在多个制造场景中验证其价值。其提供的 生产进销存系统 模板，集成了采购管理、库存预警、生产领料、完工入库等完整流程，企业可根据自身需求自由裁剪模块。广东一家灯具制造商仅用三天时间完成系统上线，替代了原有Excel+微信群的管理模式，月度盘点效率提升80%。推荐[免费试用](https://www.dabeicloud.com/)体验其敏捷构建能力。
落地建议：打造企业级低代码治理体系
- 设立低代码应用审批机制，防止重复建设和数据孤岛；
- 制定统一的数据命名规范与权限管理策略；
- 建立应用监控平台，跟踪各系统运行状态与使用频率；
- 定期组织培训，提升全员数字化素养；
- 预留与AI、RPA等新技术的集成接口，保持系统前瞻性。
需要强调的是，低代码不是对传统系统的否定，而是补充与进化。理想状态下，企业应形成“核心系统稳定运行 + 边缘应用灵活创新”的双模IT架构。核心ERP负责财务、主数据等刚性需求，低代码平台则承载临时项目、试验性流程等弹性需求，两者通过API互联互通，共同支撑业务发展。
延伸思考：生产系统的可持续性与韧性建设
除了上述三大趋势，2026年的生产系统还呈现出两个重要发展方向：一是绿色制造驱动下的能耗精细化管理，二是供应链不确定性加剧背景下的生产韧性提升。越来越多的企业开始将碳排放指标纳入KPI考核体系，并通过实时监测设备能耗、优化空压机启停策略等方式降低单位产值能耗。同时，地缘政治波动促使企业重新审视单一供应源风险，推动“分布式生产+本地化响应”模式的发展。
在这一背景下，生产系统不再仅仅是效率工具，更是企业战略竞争力的体现。它需要在成本、速度、质量、环保与安全之间找到最佳平衡点。未来的领先企业，将是那些能够快速感知变化、敏捷调整策略并高效执行的组织。
值得关注的是，开源生态也在悄然影响生产系统格局。Linux基金会旗下的Open Manufacturing Platform（OMP）已吸引宝马、微软等数十家企业加入，致力于构建开放的工业互联标准。虽然目前尚未大规模商用，但预示着未来可能出现去中心化的生产协作网络。
结语：迈向自主进化的生产系统新时代
综观2026年的生产系统演进路径，我们可以清晰看到一条从“自动化”到“智能化”，再到“自治化”的发展主线。AI不再是遥远的概念，而是嵌入日常运营的技术要素；边缘计算让实时控制成为常态；低代码平台则让更多人参与到系统构建中来。这三大趋势相互交织，共同推动制造业进入一个更具弹性、更可持续、更以人为本的新时代。
对于制造企业而言，真正的挑战不在于是否采用新技术，而在于如何构建与之匹配的组织能力与文化氛围。技术可以购买，但适应变化的能力必须内生。唯有如此，才能在这场深刻的产业变革中立于不败之地。
