2026年初，全球制造业迎来新一轮技术重构浪潮。根据国际智能制造联盟（IMSF）最新发布的《全球生产系统发展白皮书》，截至2025年底，全球超过67%的中大型制造企业已完成生产系统的数字化基础建设，其中38%已进入智能化运营阶段。中国工信部数据显示，2025年全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.3%，较2020年提升近25个百分点。与此同时，AI驱动的预测性维护、边缘计算实时调度、数字孪生仿真优化等新技术在汽车、电子、装备制造等行业实现规模化落地。例如，某头部新能源车企通过部署基于AI算法的生产排程系统，将订单交付周期缩短29%，设备综合效率（OEE）提升至86.4%。这一系列动态标志着生产系统正从‘自动化执行’迈向‘自主决策’的新阶段。
🚀 趋势一：AI深度融入生产调度与过程控制
人工智能已不再局限于生产末端的质量检测或能耗监控，而是深入到生产系统的核心调度逻辑中。当前，AI驱动的动态排产引擎正在重塑传统MRP/APS系统的运行模式。传统排程依赖静态BOM和预设工时，难以应对突发插单、设备故障或供应链波动。而AI模型可通过学习历史数据、实时采集产线状态、结合外部供应信息，实现毫秒级重排能力。以长三角某精密零部件制造商为例，其引入强化学习算法后，在多订单并发场景下的资源利用率提升了21.7%，换型等待时间减少40%以上。
该趋势的影响不仅体现在效率提升，更在于改变了生产系统的响应范式。过去‘计划驱动执行’的线性流程，正在向‘感知—决策—执行—反馈’的闭环演进。这种转变要求MES系统具备更强的数据融合能力和轻量化推理架构。同时，AI模型的可解释性也成为工业落地的关键瓶颈。部分企业开始采用‘规则+AI’混合决策机制，在保证灵活性的同时维持工艺合规性。
为推动AI在生产系统中的稳健落地，建议采取以下路径：
- 从高价值场景切入，优先在瓶颈工序部署AI辅助决策模块，如热处理炉的温度曲线优化、SMT贴片机的物料分配策略等；
- 构建统一的数据中台，打通ERP、MES、SCM与IoT平台的数据孤岛，确保AI模型训练数据的完整性与时效性；
- 选择支持低代码集成AI服务的生产管理平台，降低开发门槛与迭代成本；
- 建立模型监控机制，定期评估AI输出的稳定性与偏差范围，防止黑箱操作引发质量事故；
- 推荐使用 生产工单系统（工序） ，其内置AI排程插件可快速对接企业现有数据源，实现可视化调度模拟与冲突预警。
📊 趋势二：数据主权主导下的分布式生产协同网络
随着产业链分工细化与全球化布局深化，传统的集中式生产管理系统面临跨组织协同的天然障碍。2026年，一种新型的去中心化生产协同架构正在兴起——基于区块链与联邦学习技术，各参与方在不共享原始数据的前提下完成联合排产、库存协同与质量追溯。德国工业4.0平台近期公布的Cross-Plant Coordination Protocol（CPCP）即为此类实践代表。
这一趋势的核心驱动力来自数据安全与商业机密保护需求。据统计，2025年全球因供应链数据泄露导致的直接经济损失超12亿美元。而在航空、半导体等高度协作行业，客户常要求供应商开放部分生产可视性，却又不愿暴露自身产能规划细节。分布式架构通过加密摘要、零知识证明等方式，在保障隐私的同时实现可信协同。
影响层面，该模式打破了核心企业对生产系统的绝对控制权，促使协作关系向平等化演进。中小供应商得以在不投入巨额IT建设的情况下接入高端产业链。同时，它也催生了新的服务形态，如第三方协同节点运营商、跨链身份认证服务商等。
落地建议如下：
- 识别关键协同场景，如联合备料、共线生产、应急转产等，明确数据共享边界与权限规则；
- 采用模块化架构设计，将协同功能以微服务形式嵌入现有系统，避免大规模重构；
- 优先试点于战略合作伙伴之间，建立信任机制与异常处理流程；
- 利用低代码平台快速搭建协同门户，降低多方接入的技术门槛；
- 推荐 生产进销存（离散制造） 应用，支持多组织库存可视与订单协同，可作为分布式协同的第一步。
| 协同维度 | 传统模式痛点 | 分布式解决方案 |
|---|---|---|
| 订单可视 | 依赖邮件/Excel传递，延迟高 | 加密哈希上链，实时同步状态 |
| 产能共享 | 需公开全部排程，存在泄密风险 | 仅发布可用时段摘要，保护细节 |
| 质量追溯 | 断点多，责任难界定 | 全链路不可篡改记录，精准溯源 |
🔮 趋势三：柔性可配置的模块化生产系统架构
市场个性化需求激增迫使生产系统必须具备快速重构能力。2026年，模块化、低代码化的生产系统架构成为主流选择。不同于传统定制开发动辄数月的实施周期，新一代系统允许业务人员通过拖拽方式调整工单流程、变更检验标准、定义报表逻辑。
这一趋势的背后是制造模式的根本转变：从‘大规模标准化’转向‘大规模定制化’。波士顿咨询研究显示，2025年消费品行业SKU年均增长率达17%，而平均生命周期缩短至8.3个月。这意味着生产系统每年需经历至少3-4次重大流程调整。若仍依赖IT部门编码修改，将严重制约响应速度。
模块化架构的影响深远。首先，它模糊了业务与IT的界限，推动‘公民开发者’在制造现场的成长。其次，加速了最佳实践的复用，同一模板可在不同车间甚至不同企业间迁移。再者，降低了系统替换成本，企业可按需组合功能模块，避免‘套装软件’的冗余负担。
落地建议包括：
- 评估现有系统的可配置程度，优先替换僵化严重的老旧模块；
- 建立标准化的流程元件库，如通用工单模板、质检项目集、设备接口规范等；
- 开展内部培训，培养既懂工艺又会配置的复合型人才；
- 选择支持API开放与插件扩展的平台，确保未来可集成新技术；
- 推荐免费试用 生产进销存系统 ，体验零代码配置订单流程与库存策略的便捷性。
“未来的生产系统不是一套软件，而是一个持续进化的生态。”——2026全球智能制造峰会主题演讲
边缘智能赋能实时决策
在AI与模块化趋势之外，边缘计算正成为支撑生产系统实时性的关键技术。通过在PLC、网关等本地设备部署轻量级推理模型，实现毫秒级响应。例如，在注塑成型过程中，边缘AI可实时分析压力曲线，提前1.2秒预测飞边缺陷并自动调整参数，良品率提升达6.8%。此类应用对带宽要求低，且不受云端网络波动影响，特别适合高节拍产线。
数字主线贯通产品全生命周期
越来越多企业构建从CAD设计、工艺规划到生产执行、售后服务的统一数据流。西门子在其安贝格工厂实现了98%的工程变更自动同步至MES系统，大幅减少人为转录错误。数字主线不仅提升一致性，还为后续的AI训练提供高质量标注数据。
人机协作界面的自然化升级
AR/VR、语音交互等技术正改变操作员与生产系统的互动方式。一线工人可通过AR眼镜查看叠加在实物上的作业指导，语音指令报工或报修。某家电企业试点语音工单系统后，平均操作时间减少22秒/单，尤其利于文化程度较低的员工快速上手。
可持续性指标纳入核心KPI体系
碳足迹追踪已成为生产系统的新职责。欧盟CBAM政策倒逼出口型企业记录每道工序的能耗与排放数据。新型MES系统开始集成能源管理模块，将单位产值碳排放作为与OEE并列的关键绩效指标，驱动绿色制造转型。
