2025年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据麦肯锡最新发布的《全球智能制造趋势报告》显示，超过67%的中大型制造企业已在核心产线部署AI驱动的预测性维护系统，而边缘计算在生产现场的渗透率同比提升41%。与此同时，中国工信部于2025年6月正式发布《智能工厂建设指南（2025版）》，明确提出到2027年实现80%规模以上工业企业完成数字化产线改造的目标。这一系列政策与市场动向共同推动生产系统从传统的刚性架构向高度灵活、数据驱动的新型模式演进。当前，生产系统的定义已不再局限于设备调度与流程执行，而是扩展为涵盖供应链响应、质量闭环控制、能耗优化与人机协同的综合运营体系。在此背景下，三大核心趋势正在重塑行业格局：智能协同决策、柔性化生产能力重构以及低代码平台加速系统落地。
🚀 趋势一：智能协同决策成为生产系统中枢神经
传统生产系统多依赖人工经验进行排程、调度与异常处理，信息孤岛严重，响应延迟普遍。随着工业物联网（IIoT）和实时数据分析能力的成熟，越来越多企业开始构建以AI为核心的协同决策引擎。该引擎整合MES、ERP、SCM及设备层数据，通过机器学习模型实现动态资源分配与风险预警。
- 多源数据融合分析：现代生产系统每日产生TB级运行日志、传感器读数与工艺参数。例如，某新能源汽车电池制造商通过接入2000+个边缘节点数据，利用图神经网络识别出电极涂布工序中的隐性波动源，使次品率下降23%。
- 自主调度算法普及：基于强化学习的APS（高级计划排程）系统正逐步替代规则引擎。西门子在德国安贝格工厂应用该技术后，订单交付周期缩短18%，设备利用率提升至91.4%。
- 跨系统语义对齐：不同厂商系统的协议差异长期制约协同效率。OPC UA over TSN标准的推广使得IT/OT层数据可在微秒级同步，为实时协同提供基础支撑。
然而，智能协同的落地仍面临组织壁垒与技术碎片化挑战。许多企业在尝试部署AI模块时发现，现有MOM平台难以支持高频次模型迭代，且缺乏统一的数据治理框架。此外，一线操作人员对“黑箱”决策的信任度不足，也成为推广障碍。
- 建立跨部门数据治理委员会，明确各环节数据所有权与使用权限，确保训练样本的完整性与时效性。
- 采用微服务架构解耦原有MOM系统，将排程、质检、仓储等模块独立部署，便于引入外部AI组件。
- 引入可解释性AI工具（如LIME或SHAP），可视化关键决策路径，增强现场主管对系统建议的理解与采纳意愿。
- 优先在高价值、高波动场景试点，如紧急插单评估或原材料短缺应对，验证ROI后再横向扩展。
- 结合搭贝低代码平台快速搭建协同看板，无需深度开发即可连接SAP、用友NC与自研设备接口，实现业务逻辑的敏捷配置。
📊 趋势二：柔性制造能力决定企业生存边界
市场需求日益个性化，迫使生产系统从“大规模标准化”转向“小批量定制化”。波士顿咨询调研指出，2025年消费品行业中，SKU年均增长达17%，而平均订单规模同比下降12%。这种结构性变化要求产线具备分钟级换型能力与混线生产能力。柔性制造不再只是高端装备领域的专属能力，正成为中端制造企业的标配。
- 模块化产线设计普及：采用积木式机械结构与即插即用电气接口，使装配单元可在4小时内完成功能重构。格力电器在中山基地推行该模式后，空调型号切换时间由原来的8小时压缩至2.3小时。
- 数字孪生驱动虚拟调试：新产品导入前，在仿真环境中完成PLC逻辑测试与节拍验证，大幅降低实机试错成本。三一重工通过Plant Simulation建模，新泵车产线调试周期从45天减至19天。
- 动态BOM管理机制：传统静态物料清单无法适应频繁变更的设计需求。采用版本化、条件触发式的BOM管理系统，可自动匹配客户选配项并生成对应工艺路线。
尽管技术方案逐渐清晰，但多数中小企业受限于投资预算与人才储备，难以独立推进柔性化改造。部分企业盲目追求“全自动化”，忽视了人机协作的实际效能边界，导致投资回报率偏低。同时，供应链端的响应速度未能同步升级，形成“前端快、后端慢”的瓶颈。
| 柔性维度 | 传统水平 | 2025标杆水平 | 提升手段 |
|---|---|---|---|
| 换型时间 | 6-12小时 | ≤1小时 | 快换夹具+预调程序库 |
| 最小经济批量 | 500件以上 | 50件以内 | 单元化生产+AGV配送 |
| 新品导入周期 | 30-60天 | ≤15天 | 数字孪生+模块复用 |
为实现可持续的柔性升级，企业需采取分阶段策略：
- 梳理产品族谱，识别共用平台与差异化模块，优先实现通用部件的集中供给与标准化作业。
- 引入轻量级MES系统支持工单细分与追溯粒度下沉，确保每个批次甚至单件均可追踪。
- 部署移动终端与AR辅助指导系统，降低员工在多品种切换中的操作失误率。
- 利用搭贝低代码平台快速构建柔性工单管理系统，通过拖拽方式定义审批流、检验项与资源绑定规则，避免传统定制开发的长周期问题。
- 建立供应商协同门户，共享主生产计划（MPS）预测，推动上游提前备料与产能预留。
🔮 趋势三：低代码平台重构生产系统建设范式
长期以来，生产系统信息化建设被诟病为“投入高、周期长、灵活性差”。一套完整的MES项目平均实施周期达9-14个月，且后期维护依赖原厂团队。随着业务需求不断演变，传统瀑布式开发模式已难以为继。Gartner预测，到2026年，全球70%的新工业应用将通过低代码或无代码平台构建，较2023年提升近两倍。
- 开发效率革命性提升：通过可视化表单设计器、流程引擎与API连接器，非专业开发者也能在数日内完成一个车间报工模块的搭建。某食品包装企业使用搭贝平台，在3天内上线了OEE采集系统，相较传统外包开发节省成本约60%。
- 系统集成能力显著增强：现代低代码平台普遍支持RESTful API、数据库直连与消息队列（如Kafka），可轻松对接主流PLC、SCADA与ERP系统。某电子组装厂通过配置MQTT订阅，实现了SMT设备状态的秒级上传与异常推送。
- 持续迭代成为常态：当工艺变更或管理要求调整时，可通过版本管理机制快速发布更新，无需停机重部署。某医疗器械企业因法规更新需增加灭菌批次记录字段，仅用2小时完成修改并通过审计验证。
案例洞察：浙江某汽配企业原使用某知名品牌MES，但因无法支持其海外仓直发模式下的反向追溯需求，长期依赖手工台账。2025年Q2，其IT团队借助搭贝低代码平台，在两周内构建了一套“跨境订单溯源中心”，打通了Salesforce、WMS与本地MES的数据链路，实现从客户投诉到原料批次的全流程穿透查询，平均响应时间由72小时降至9分钟。
尽管低代码优势明显，但也存在误区需警惕。部分企业将其视为“万能胶”，试图用单一平台承载所有核心系统功能，反而造成性能瓶颈与架构混乱。此外，缺乏统一治理机制可能导致“影子IT”泛滥，带来安全与合规风险。
- 制定低代码应用分级标准，明确哪些场景适合自主开发（如报表工具、临时审批流），哪些仍需专业系统支撑（如财务总账、主数据管理）。
- 建立企业级组件库，封装常用功能模块（如条码生成、权限控制、审计日志），提升复用率与一致性。
- 设置审批发布流程，所有上线应用须经过安全扫描与性能测试，防止恶意脚本注入或资源过度占用。
- 加强一线人员培训，培养“公民开发者”群体，鼓励车间主管参与流程优化提案与原型设计。
- 选择具备工业级可靠性的平台供应商，优先考虑支持私有化部署、符合ISO 27001认证的产品，保障生产环境稳定。
搭贝平台如何助力趋势落地
在上述三大趋势中，搭贝低代码平台展现出独特价值。其原生支持工业协议解析、设备连接模板与多租户权限体系，专为制造场景优化。不同于通用型低代码工具，搭贝提供预置的生产管理模型库，包括设备台账、工艺路线、质量检验计划等实体，开箱即用。更重要的是，它允许企业在保留原有投资的前提下，以“乐高式”方式扩展功能，避免推倒重建的风险。
例如，在推进智能协同过程中，企业可利用搭贝的规则引擎快速搭建异常响应流程；当实施柔性制造时，可通过其动态表单能力实现随产品类型自动切换的作业指导书；而在构建新型IT治理体系时，搭贝的角色中心与操作日志功能可满足GMP、IATF16949等体系的审计要求。
未来展望：生产系统的生态化演进
展望2026-2027年，生产系统将进一步脱离封闭架构，走向开放生态。我们预计将看到更多基于云原生架构的PaaS平台出现，支持第三方开发者上传插件模块，形成“应用商店”模式。同时，AI代理（Agent）技术有望嵌入生产流程，实现自主任务分解与跨系统协调。届时，生产系统的竞争力将不再取决于单一功能强弱，而是其连接能力、进化速度与协同广度。
值得注意的是，技术演进必须与组织变革同步。只有当企业建立起数据驱动的文化、赋予一线员工更多决策权，并打破职能部门间的壁垒时，新技术才能真正释放价值。低代码平台不仅是工具革新，更是一种赋权机制——它让最了解现场的人参与到系统建设中，从而实现真正的“自下而上”数字化转型。
