2025年末，全球制造业正经历一场由技术驱动的深度重构。根据麦肯锡最新发布的《全球智能制造指数报告》，超过67%的头部制造企业已在核心产线部署AI驱动的实时调度系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，中国工信部数据显示，截至2025年第三季度，全国已有1.2万家企业完成生产系统的数字化改造，其中83%的企业将“系统敏捷性”列为下一阶段升级的首要目标。这一系列动态表明，传统以流程固化为核心的生产系统架构正在被打破，取而代之的是高度响应市场变化、支持快速迭代的新一代智能生产体系。
🚀 趋势一：AI驱动的生产协同智能化
人工智能正从单一环节优化向全链路协同决策演进。过去五年中，AI在质量检测、设备预测性维护等点状场景已实现广泛应用，但其真正价值在于打通计划、排程、执行与反馈的闭环。例如，德国西门子安贝格工厂通过部署基于强化学习的动态排程引擎，将订单交付周期缩短了31%，同时库存周转率提升了2.4倍。该系统能实时感知供应链波动、设备状态变化及人力资源可用性，自动调整生产优先级和资源分配方案。
这一趋势的核心影响体现在三个方面：其一，生产系统的响应速度从“小时级”迈向“分钟级”，显著增强对突发订单或供应链中断的应对能力；其二，跨部门数据孤岛被打破，计划、采购、生产、物流等部门首次实现基于统一模型的协同推演；其三，决策逻辑由经验主导转向数据驱动，降低了人为误判带来的运营风险。波士顿咨询研究指出，全面实施AI协同的企业，在同等产能下可减少约18%的隐性成本。
落地建议如下：
- 构建统一的数据中台，整合MES、ERP、SCM等系统数据流，确保AI模型输入的完整性与时效性；
- 选择具备可解释性的AI算法框架，如图神经网络（GNN）或因果推理模型，提升管理层对自动化决策的信任度；
- 设立“人机协同沙盒”机制，在关键决策节点保留人工干预通道，避免黑箱操作带来的系统性风险；
- 引入低代码平台作为AI能力落地的载体，例如通过搭贝低代码平台快速搭建可视化调度看板，并嵌入AI推荐引擎，实现“拖拽式”策略配置与效果验证；
- 建立AI模型持续训练机制，利用每日新增生产数据进行增量学习，确保模型适应工艺变更与市场需求迁移。
值得注意的是，AI协同并非简单替换原有系统，而是需要重构组织流程。某家电龙头企业在推进过程中发现，原有PMC（计划与物料控制）岗位职责需重新定义，部分人员转型为“AI策略训练师”，负责标注历史案例、校准模型输出。这种人才结构的变化，正是智能化落地深层次挑战的体现。
📊 数据支撑下的动态平衡机制
在实际运行中，AI协同系统面临多目标优化难题：既要保证交期达成率，又要控制库存水位，还需兼顾设备利用率。为此，领先企业开始采用多代理强化学习（MARL）架构，将不同KPI设为独立代理的目标函数，通过博弈达成全局最优。例如，某汽车零部件厂商在其冲压车间部署MARL系统后，设备综合效率（OEE）提升至89.7%，较传统APS系统提高12.3个百分点。
| 指标 | 传统APS | MARL系统 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| OEE | 77.4% | 89.7% | +12.3% |
| 平均换模时间 | 42分钟 | 28分钟 | -33.3% |
| 订单准时交付率 | 86.5% | 94.2% | +7.7% |
此类系统的成功依赖于高质量的实时数据采集。企业在推进时应优先完善边缘计算节点布局，确保传感器数据延迟低于200毫秒。同时，可通过搭贝平台快速开发数据清洗模块，将原始信号转化为可用于训练的有效特征，大幅缩短AI项目上线周期。
🔮 趋势二：柔性制造能力成为标配
面对个性化订单占比持续上升的现实，刚性生产线已难以满足市场需求。IDC预测，到2026年，全球定制化工业品销售额将占总量的41%，较2020年翻一番。这一变化迫使企业重构生产系统底层逻辑——从“大规模复制”转向“小批量高频切换”。代表性的实践如特斯拉柏林超级工厂，其车身焊装线可在15分钟内完成车型切换，支撑Model Y与未来新车型共线生产。
柔性制造的本质是生产系统架构的解耦与重组能力。具体表现为三个层面：物理层采用模块化设备（如AGV+协作机器人单元），控制层使用可编程逻辑控制器（PLC）与数字孪生同步仿真，执行层则依赖标准化接口实现工艺包快速加载。日本发那科推出的“Zero Downtime”解决方案即为此类典范，其实现了无需停机的程序更新与参数切换。
该趋势带来的行业影响深远：首先，固定资产投资模式发生变化，企业更倾向于租赁高柔性设备而非一次性购买专用产线；其次，产品生命周期管理（PLM）与MES系统的集成度要求大幅提升，任何设计变更需在8小时内同步至生产端；再次，一线员工技能需求转向“多能工+数字素养”，传统单一岗位培训体系面临淘汰。
为有效落地柔性制造，建议采取以下步骤：
- 评估现有产线柔性指数，识别瓶颈工序（如固定夹具、专用输送带），制定模块化改造路线图；
- 引入工业物联网平台，实现设备状态、工艺参数、质量数据的全域感知，为动态调度提供依据；
- 建立标准化工艺模板库，将成熟工艺封装为可复用组件，支持一键调用与组合；
- 利用低代码平台快速开发柔性排程应用，例如通过搭贝平台构建可视化工艺编排器，允许生产主管通过拖拽方式组合工序流；
- 开展跨职能联合演练，模拟紧急插单、设备故障等场景，检验系统响应能力并优化应急预案。
某医疗设备制造商在实施柔性升级后，新产品导入（NPI）周期从原来的47天压缩至18天。其关键举措是在MES系统中嵌入“工艺快照”功能，每次试产后自动归档参数组合，形成知识沉淀。当下次类似产品投产时，系统可推荐最优配置起点，减少调试次数。
📦 柔性仓储与物流协同进化
生产的柔性化必然要求物流系统同步升级。传统的固定货架+叉车模式无法匹配高频切换的物料需求。因此，自主移动机器人（AMR）集群调度系统成为新建智能工厂的标准配置。亚马逊在其最新 fulfillment center 中部署了超过2万台AMR，配合AI调度算法，实现了99.98%的任务执行准确率。
值得关注的是，物流系统的柔性不仅体现在硬件层面，更在于软件定义的能力。通过低代码平台，企业可快速构建个性化的拣选策略引擎。例如，搭贝平台支持用户通过图形化界面配置“波次合并规则”、“路径优化因子权重”等参数，无需编码即可适配季节性促销或新品发布等特殊场景。这种灵活性使得中小型企业也能以较低成本获得接近头部企业的物流响应能力。
🌐 趋势三：低代码平台重塑系统演进路径
长期以来，生产系统升级受限于传统软件开发周期长、成本高、变更难的问题。一套MES系统的实施通常需要12-18个月，且后续每项功能调整都需原厂支持。这种滞后性严重制约了企业应对市场变化的速度。Gartner数据显示，2025年有超过55%的工业企业将低代码/无代码平台纳入IT战略规划，用于加速应用创新。
低代码的核心价值在于赋予业务人员直接参与系统建设的能力。它通过可视化建模、预置组件库和自动化部署流水线，将应用开发效率提升5-8倍。某食品饮料企业在疫情期间急需追踪原料批次与防疫检测报告的关联信息，使用传统开发需等待3个月，而借助搭贝低代码平台，其质量部门自主搭建了追溯小程序，仅用5天即上线运行。
这一趋势正在改变生产系统的演进范式：过去是“顶层设计—分步实施”的瀑布模式，现在则是“局部试点—快速迭代”的敏捷模式。企业不再追求一次性建成完美系统，而是通过持续微调实现渐进式优化。这种转变尤其适合当前不确定性加剧的商业环境。
落地建议包括：
- 明确低代码平台的治理边界，规定哪些核心交易仍需由专业团队开发，哪些辅助功能可开放给业务部门自建；
- 建立组件资产库，将常用功能（如扫码录入、审批流、报表生成）封装为可复用模块，提升构建效率；
- 实施分级权限管理，确保业务用户只能访问授权数据集，防止敏感信息泄露；
- 选择支持私有化部署的低代码平台，如搭贝提供本地化安装选项，满足制造业对数据安全的严苛要求；
- 配套开展“公民开发者”培训计划，培养既懂业务又具备基础逻辑思维的人才队伍。
某电子代工企业通过搭贝平台实现了SOP（标准作业程序）的动态管理。过去纸质文件更新需两周才能传达到所有工位，现在工艺工程师修改电子版后，系统自动推送至对应终端，并强制要求操作员阅读确认后方可开工。此举使作业差错率下降了64%。
🔧 低代码与AI的融合创新
前沿实践中，低代码平台正与AI能力深度融合。例如，搭贝平台已集成OCR识别、NLP语义理解等AI组件，用户可在表单中直接调用。某机械厂利用此功能开发了“智能报修单”应用：维修人员拍摄故障设备照片，系统自动识别型号并提取故障描述关键词，预填工单内容，节省了70%的信息录入时间。
“未来的生产系统不是由IT部门建成的，而是由每天使用它的人共同演化的。”——一位资深制造信息化顾问在2025年中国智造峰会上如此评价低代码带来的范式转移。
此外，低代码还促进了跨系统集成。通过内置的API网关和消息中间件，搭贝平台可轻松连接老旧PLC设备与云端ERP系统，解决“最后一公里”数据打通难题。这种能力对于拥有大量 legacy equipment 的传统工厂尤为宝贵。
