2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据麦肯锡最新报告显示，截至2025年底，全球已有68%的中大型制造企业完成生产系统的初步数字化改造，其中34%已实现全流程智能调度与数据闭环管理。中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》指出，国内重点行业生产设备联网率突破52%，关键工序数控化率达61.8%，较2020年提升近20个百分点。在这一背景下，人工智能、边缘计算与低代码平台的深度融合，正推动生产系统从“自动化执行”向“自主决策”演进。尤其在新能源汽车、高端装备和精密电子领域，生产系统的响应速度、柔性配置能力成为企业竞争力的核心指标。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排程与动态调度
传统生产排程依赖人工经验或静态算法，在面对订单波动、设备突发故障、物料延迟等复杂场景时，往往反应滞后，导致产能浪费与交付延期。而基于AI的智能排程系统正在改变这一局面。通过引入强化学习与运筹优化模型，新一代生产系统可实时分析订单优先级、设备状态、工艺路径、人员配置等多维数据，动态生成最优排产方案。
以某新能源电池制造商为例，其引入AI排程模块后，订单交付周期缩短27%，设备综合利用率（OEE）提升至83.6%。该系统每15分钟自动重算一次排程，结合MES采集的实时工单进度与仓储库存数据，确保资源调配始终处于最优状态。更进一步，部分领先企业已试点“预测性排程”——利用历史数据训练模型，提前预判未来两周内的产能瓶颈，并主动调整备料计划与班次安排。
支撑这一变革的核心技术包括：图神经网络（GNN）用于建模复杂的工艺依赖关系、在线学习机制应对环境变化、以及数字孪生仿真验证排程可行性。这些技术组合使得排程不再是“一次性任务”，而是持续演进的动态过程。
- 趋势影响分析： 智能排程显著降低计划员工作负荷，减少人为失误；同时提升订单履约率，增强客户信任度。对于离散制造企业而言，其价值尤为突出，因产品种类多、工艺路线复杂，传统方法难以兼顾效率与灵活性。
- 支持跨工厂协同调度，实现集团级资源统筹，为全球化运营提供底层支撑。
- 推动ERP/MES/SCM系统间的数据融合，打破信息孤岛，形成统一决策中枢。
- 评估现有排程流程中的痛点环节，优先在高波动性产线试点AI调度模块。
- 构建标准化的数据接口，打通ERP订单、MES工单、WMS库存与设备IoT数据源。
- 选择具备可视化模拟功能的平台，便于管理人员理解并干预AI建议。
- 推荐使用 生产工单系统（工序） 作为基础框架，其内置的规则引擎与开放API可快速集成AI组件。
📊 趋势二：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
随着市场个性化需求加剧，生产系统的变更频率呈指数级上升。传统的定制开发模式周期长、成本高、维护难，已无法满足快速响应的要求。在此背景下，低代码平台成为制造企业实现IT-OT融合的关键抓手。通过图形化拖拽界面与预置业务模板，非技术人员也能在数日内搭建出符合实际需求的生产管理系统。
根据Gartner 2025年Q4调研，采用低代码平台的企业平均将应用上线时间从原来的8.7周压缩至2.3周，开发成本下降约54%。特别是在中小型制造企业中，由于缺乏专业IT团队，低代码极大降低了数字化门槛。例如，一家华东地区的五金加工企业借助搭贝平台，在一周内完成了从纸质工单到电子报工的转型，实现了车间数据实时可视。
当前主流低代码平台已不再局限于表单与流程搭建，而是向“全栈式生产解决方案”演进。典型能力包括：支持条码/RFID扫描录入、集成PLC数据采集、自动生成统计报表、对接财务系统进行成本核算等。更重要的是，它们普遍提供模块化设计，允许企业按需启用“质量追溯”、“设备点检”、“能耗监控”等功能包。
| 功能模块 | 传统开发耗时 | 低代码实现周期 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 生产工单下发 | 3-4周 | 2天 | 所有制造类型 |
| 工序报工与计件工资 | 5-6周 | 3天 | 劳动密集型产业 |
| 原材料出入库追踪 | 4周 | 1.5天 | 离散制造 |
| 设备异常报警看板 | 6周 | 4天 | 流程工业 |
- 趋势影响分析： 低代码加速了生产系统的“试错—优化”循环，使企业能更快适应市场变化；同时释放IT资源，聚焦于核心系统集成与安全治理。
- 促进一线员工参与系统优化，形成“业务主导、IT支撑”的新型协作模式。
- 降低对外部供应商的依赖，提升自主可控能力，尤其对供应链安全敏感行业意义重大。
- 梳理企业当前最紧迫的三个生产管理痛点，如工单混乱、数据滞后、报表缺失等。
- 选择生态成熟、行业模板丰富的低代码平台，优先考虑支持移动端与离线操作的产品。
- 组建由生产主管、班组长与IT人员组成的联合项目组，确保需求精准落地。
- 从 生产进销存系统 起步，逐步扩展至质量管理、设备管理等模块。
- 建立版本管理制度，避免随意修改影响生产稳定性。
🔮 趋势三：边缘智能与云边协同架构普及
随着工业物联网设备数量激增，传统“终端→云端”集中式处理模式面临带宽压力大、响应延迟高、数据隐私风险等问题。特别是在高速冲压、激光切割等对实时性要求极高的场景中，毫秒级延迟可能导致产品质量缺陷甚至安全事故。因此，边缘智能（Edge AI）正成为生产系统的新标配。
现代边缘计算节点通常部署在车间本地，具备一定算力与存储能力，可在不依赖公网的情况下完成图像识别、振动分析、温度预警等任务。例如，在一条SMT贴片线上，每块PCB板需拍摄数十张高清图片进行焊点检测。若全部上传云端处理，不仅占用大量带宽，且单次判断耗时超过300ms。而采用边缘AI盒子后，推理过程在本地完成，响应时间控制在30ms以内，准确率达99.2%。
更深层次的发展是“云边协同”架构的兴起。云端负责模型训练、全局数据分析与策略更新，边缘端则执行轻量化推理与本地控制。两者通过增量同步机制保持一致性。这种分层结构既保证了实时性，又实现了知识的持续进化。据ABI Research预测，到2026年底，全球部署的工业边缘AI节点将突破1200万台，复合年增长率达47%。
案例启示： 某家电龙头企业在其注塑车间部署了28个边缘AI网关，实时监测模具温度、合模力与冷却时间。当参数偏离设定范围时，系统自动暂停生产并推送报警至班组长手机。上线半年内，废品率下降41%，年度节约原材料成本超670万元。
- 趋势影响分析： 边缘智能提升了生产系统的鲁棒性与安全性，即使网络中断仍可维持基本运行；同时减少数据外传，满足GDPR等合规要求。
- 推动OT基础设施升级，带动边缘服务器、工业网关、时间敏感网络（TSN）等相关产业发展。
- 催生新型运维岗位，如“边缘系统管理员”、“现场AI训练师”，重构制造业人才结构。
- 识别对实时性、可靠性要求最高的关键产线，优先部署边缘节点。
- 选择支持主流AI框架（如TensorFlow Lite、ONNX Runtime）的硬件平台，确保模型兼容性。
- 制定云边数据同步策略，明确哪些数据上云、哪些保留在本地。
- 定期更新边缘侧AI模型，利用云端训练的新版本进行OTA升级。
- 结合具体应用场景，选用 生产进销存（离散制造） 这类支持边缘部署的行业模板，加快实施进度。
延伸观察：生产系统与碳足迹追踪的融合
除上述三大核心趋势外，一个新兴方向值得关注：生产系统正成为企业碳管理的重要载体。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2023年启动试运行，预计2026年起全面征收碳关税。这迫使出口导向型企业必须精确计量每道工序的能耗与排放。
新一代MES系统已开始集成能源管理模块，通过接入电表、气表、水表等IoT设备，实现分产线、分时段、分产品的能耗拆解。结合物料消耗数据，可自动计算单位产值碳排放强度，并生成符合国际标准的报告。某光伏组件制造商即通过此类系统，在客户审计中成功证明其产品碳足迹低于行业均值32%，赢得欧洲大额订单。
挑战与应对：如何跨越落地鸿沟？
尽管技术前景广阔，但生产系统的升级仍面临多重障碍。首先是数据质量问题，许多工厂的设备年代跨度大，通信协议不统一，导致数据采集困难。其次是组织惯性，部分管理者习惯于“看得见摸得着”的纸质记录，对数字化存在抵触情绪。最后是投资回报不确定性，尤其是中小企业担心投入难以见效。
破解之道在于采取“小步快跑、价值可见”的策略。优先选择能快速体现效益的场景切入，如工单电子化、设备停机报警、日报自动生成等。通过三个月内可见的改进成果建立信心，再逐步推进 deeper 改造。同时，应注重培训与沟通，让一线员工理解系统带来的便利而非替代威胁。
生态协同：平台厂商与集成商的角色演变
在生产系统演进过程中，技术供应商的角色也在发生变化。过去，系统集成商主导项目实施，往往形成“黑盒式”交付，企业后续难以自主维护。如今，以搭贝为代表的低代码平台提供商正推动“赋能型合作”模式——提供工具与模板的同时，传授方法论与最佳实践，帮助企业培养内生能力。
这种转变带来双赢：企业获得更高灵活性与控制权，平台方则建立起长期合作关系与口碑传播效应。未来，那些能够提供“行业Know-how + 技术平台 + 实施支持”三位一体服务的供应商，将在竞争中脱颖而出。
