根据2026年初工信部发布的《智能制造发展指数报告》，我国规模以上工业企业中，已有68.3%完成生产系统的数字化改造，较2023年提升21.7个百分点。尤其在长三角与珠三角制造业集群，AI调度、边缘计算与低代码平台的融合应用正推动生产系统从“自动化”向“自治化”演进。以新能源汽车零部件制造商宁波华晟为例，其通过引入基于搭贝零代码平台构建的定制化工单系统，实现订单响应周期缩短42%，设备综合效率（OEE）提升至89.5%。这一系列动态标志着生产系统已进入以智能决策为核心的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的智能调度与实时优化成为核心能力
传统生产排程依赖人工经验或静态ERP系统，难以应对多品种小批量、紧急插单频发的现实挑战。据德勤2025年调研显示，超过73%的离散制造企业因排产不合理导致月均产能浪费达15%-20%。而当前新一代生产系统正加速集成AI算法模块，实现动态资源匹配与预测性调度。
例如，基于强化学习的排程引擎可在分钟级内完成上千工序的最优路径规划，并结合设备状态、物料齐套率和人员技能进行动态调整。某家电龙头企业在其注塑车间部署AI调度系统后，换模时间减少31%，计划达成率由76%提升至94%。该系统还具备自学习能力，每运行一个月可进一步降低5%-8%的调度偏差。
支撑这一趋势的技术底座包括：数字孪生建模、边缘计算节点、工业物联网（IIoT）数据采集以及开放式的AI开发框架。值得注意的是，AI模型并非孤立存在，而是深度嵌入MES/ERP流程之中，形成“感知-分析-决策-执行”闭环。
- 核心趋势点：AI不再仅用于事后分析，而是前置于生产控制环节，成为调度中枢
- 实时数据流取代历史报表，成为决策依据
- 算法可解释性需求上升，工厂工程师需能理解推荐逻辑
- 边缘端轻量化推理模型普及，降低对中心算力依赖
面对AI调度落地难题，许多中小企业受限于高昂的定制开发成本与人才储备不足。此时，采用低代码平台快速构建可配置的智能工单系统成为高性价比选择。如 生产工单系统（工序） 模板，支持拖拽式定义工艺路线、自动绑定设备与人员权限，并预留API接口对接外部AI服务。企业无需编写代码即可实现基础智能排程功能。
- 优先在瓶颈工序试点AI调度，验证效果后再横向扩展
- 建立标准化的数据采集规范，确保AI输入质量
- 联合IT与生产部门组建跨职能团队，避免技术与业务脱节
- 选用支持模块化升级的平台型系统，避免未来重复投入
- 通过搭贝官方地址获取行业解决方案包，加速实施进程
📊 趋势二：柔性制造体系重构生产组织模式
客户个性化需求激增正倒逼生产系统从“推式生产”转向“拉式生产”。波士顿咨询研究指出，到2026年，中国制造业中按订单设计（ETO）与按订单配置（CTO）模式占比将突破45%，远高于2020年的22%。这意味着生产线必须具备快速切换、混线生产与小批量高效运转的能力。
典型的柔性制造单元（FMC）通常包含模块化设备、AGV物流系统、可视化操作终端与统一数据中台。深圳某精密模具厂通过重构其生产系统，将原本固定的三条专机线改为两条通用加工岛，配合动态任务分配机制，使产品换型时间从平均4.5小时压缩至48分钟，订单交付弹性提升3倍以上。
更深层次的变化在于组织逻辑的转变——生产系统不再是孤立的信息孤岛，而是连接销售、采购、仓储与售后服务的价值网络节点。当CRM接收到客户定制请求时，系统应能即时评估产能、物料可用性与交期承诺，并反向驱动生产准备。
- 核心趋势点：生产系统从“刚性流水线”进化为“可编程价值流”
- 设备即服务（DaaS）理念兴起，资源按需调用
- 工艺参数电子化封装，支持一键调用与版本管理
- 人机协作界面标准化，降低操作培训成本
实现柔性制造的关键在于系统灵活性与业务敏捷性的匹配。传统套装软件往往因固化流程难以适应频繁变更，而完全自研又周期过长。在此背景下，像 生产进销存（离散制造） 这类预置行业逻辑的低代码模板展现出独特优势。它允许企业在保留核心业务规则的同时，自由扩展字段、审批流与报表维度。
例如，某机械加工厂利用该模板，在两周内完成了对五类新产品工艺路线的配置上线，同步打通了委外加工与质量追溯模块。整个过程无需IT部门介入，由车间主管与运营专员协作完成。这种“业务自主迭代”能力正是柔性制造所需的底层支撑。
- 绘制当前价值流图，识别非增值等待环节
- 推行模块化工艺设计，建立标准作业单元库
- 部署移动端应用，实现现场信息实时同步
- 引入可配置BOM与工艺管理工具，支持快速变型设计
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🔮 趋势三：数据主权回归工厂，构建自主可控的数据中台
过去十年，大量生产数据被锁定在封闭的设备厂商系统或云服务商平台中，形成“数据黑箱”。但随着《工业数据分类分级指南》实施与企业数据意识觉醒，越来越多制造业主张“我的数据我做主”，要求掌握从采集、存储到分析的全链路控制权。
典型表现是私有化部署比例回升——IDC数据显示，2025年中国工业软件新增项目中，混合云与本地部署占比达57%，扭转了此前公有云主导的趋势。这背后是对数据安全、合规审计与系统稳定性的更高要求。尤其涉及军工、医疗设备等敏感领域，数据出境限制使得本地化成为必然选择。
与此同时，数据应用层级也在深化。早期仅关注设备报警与产量统计，如今则聚焦于能耗优化、良率根因分析与供应链风险预警。某光伏组件厂通过构建自有数据中台，整合MES、SCADA与ERP数据，开发出组件隐裂预测模型，提前4小时发现潜在缺陷，每年减少报废损失超千万元。
| 指标 | 传统模式 | 数据中台模式 |
|---|---|---|
| 数据获取延迟 | 小时级 | 秒级 |
| 系统对接成本 | 平均￥35万/系统 | ￥8万以内 |
| 分析响应速度 | 需专业团队建模 | 业务人员自助查询 |
| 数据所有权 | 部分归属服务商 | 完全归属企业 |
- 核心趋势点：数据不再只是副产品，而是战略资产与创新燃料
- 数据治理从被动合规转向主动运营
- 低代码BI工具普及，赋能一线员工参与数据分析
- 元数据管理与血缘追踪成为标配功能
建设自主数据中台不必从零开始。借助 生产进销存系统 这类集成数据库、API网关与可视化看板的一体化平台，企业可快速搭建轻量级中台架构。其优势在于：内置常用数据模型（如物料、库存、工单）、支持多种PLC协议接入、提供SQL与拖拽双模式查询。
更重要的是，该平台支持私有化部署与国产化适配，已在多个信创项目中通过麒麟OS与达梦数据库兼容性测试。某轨道交通装备企业即采用此方案，成功替代原有国外MES系统，实现关键生产数据100%本地留存，同时运维成本下降40%。
- 制定企业级数据标准，统一编码与命名规范
- 优先打通高频交互的三个核心系统（如ERP-MES-WMS）
- 设置数据质量监控规则，自动识别异常值与缺失项
- 培训“公民开发者”，扩大数据分析群体基数
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场景延伸：低代码如何重塑系统建设范式
长期以来，生产系统建设陷入“买不来、改不动、连不上”的困境。标准化产品无法满足特殊工艺需求，定制开发又面临周期长、成本高、维护难等问题。麦肯锡调研发现，制造业IT项目超预算比例高达63%，其中45%最终未能投入使用。
低代码平台的出现正在打破这一僵局。其本质不是简单替代传统开发，而是重构“谁来建、怎么建、为谁建”的逻辑。在苏州一家汽配企业，生产经理使用搭贝平台自行搭建了一套模具寿命预警系统：通过表单录入每次修模记录，设置自动计算平均使用寿命，并在到期前推送更换提醒。整个应用耗时不到两天，且后续可根据实际使用反馈持续优化。
“我们不需要懂JavaScript，只需要清楚业务流程该怎么走。”——该企业生产副总在接受采访时如此表示。
这种“业务即开发”的新模式带来三个根本转变：一是响应速度从“月级”变为“天级”；二是开发主体从“外部供应商”转为“内部用户”；三是系统演进方式从“大版本升级”转为“持续微迭代”。
生态协同：构建可持续进化的生产系统架构
未来的生产系统不再是单一软件，而是一个可生长的数字生态。它需要具备良好的扩展性，既能对接上游PLM进行工程变更管理，又能联动下游TMS实现物流状态同步。更重要的是，要支持第三方插件接入，如碳排放计算器、AI质检接口或区块链溯源服务。
在此架构下，低代码平台扮演“连接器”与“孵化器”双重角色。一方面，通过标准API与Webhook实现系统集成；另一方面，为创新应用提供安全沙箱环境。例如，某食品企业利用搭贝平台集成了AI视觉检测插件，将原有的人工抽检升级为全量图像比对，异物检出率提升至99.2%，同时生成结构化质量档案供后续追溯。
这种架构还降低了技术债务积累风险。当某一模块过时时，可独立替换而不影响整体运行。正如一座城市可以通过改建街区而非推倒重建来更新面貌，现代生产系统也应具备类似的有机生长能力。
