2025年第四季度，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际制造战略咨询机构IMD最新发布的《全球智能工厂发展指数》显示，截至2025年9月，已有67%的中大型制造企业完成生产系统的数字化基础架构升级，其中38%进入智能化闭环运营阶段。中国工信部数据显示，全国“智改数转”项目累计投入突破1.2万亿元，重点行业设备联网率提升至54.3%，较2023年同期增长19.7个百分点。在这一背景下，生产系统不再仅仅是执行制造指令的工具链，而是演变为集感知、决策、优化于一体的动态神经中枢。尤其在新能源汽车、高端装备、生物医药等高附加值领域，生产系统的敏捷性与自适应能力成为企业构建竞争壁垒的关键。
🚀 趋势一：AI驱动的自主决策型生产系统加速落地
传统生产系统多依赖预设规则和人工干预进行调度与排产，面对订单波动、设备异常、供应链延迟等复杂场景时响应滞后。而当前最显著的趋势是，以深度学习和强化学习为核心的AI引擎正深度嵌入生产控制系统（MES/SCADA），实现从“流程执行”向“自主决策”的跃迁。
例如，德国西门子在其安贝格电子制造工厂部署了基于AI的动态排产系统，通过实时分析订单优先级、物料库存、设备健康状态及能源成本，自动调整生产序列。该系统上线后，订单交付周期缩短23%，产能利用率提升17.4%。在国内，宁德时代通过引入AI质量预测模型，在电池极片涂布环节实现了缺陷提前预警，不良品率下降31%，年节约原材料成本超2.3亿元。
这一趋势的核心在于将生产系统由被动响应转变为主动优化。AI模型不仅处理结构化数据（如工单、BOM、工艺参数），还能融合非结构化数据（如设备振动音频、红外热成像图像），形成多模态感知能力。更进一步，部分领先企业已试点“数字孪生+AI仿真”模式，在虚拟环境中预演不同生产策略的影响，再将最优方案推送到物理产线，实现零试错投产。
然而，AI在生产系统中的规模化应用仍面临挑战。首先是数据质量与标注难题——工业现场数据常存在缺失、噪声大、标签不全等问题；其次是模型可解释性不足，导致工程师对AI建议缺乏信任；最后是IT与OT系统的深度融合难度高，需打破部门壁垒与技术孤岛。
- 建立统一的数据治理平台，规范数据采集、清洗、存储标准，确保训练数据的完整性与一致性；
- 采用联邦学习架构，在保护企业数据隐私的前提下实现跨厂区模型协同训练；
- 优先在质量检测、能耗优化、预防性维护等高价值场景试点AI应用，逐步积累信任与经验；
- 引入可视化决策支持界面，让AI推理过程透明化，增强操作人员理解与接受度；
- 结合低代码平台快速搭建AI集成模块，降低开发门槛与部署周期。
值得注意的是，搭贝低代码平台在此类场景中展现出独特优势。其内置的AI组件库支持拖拽式接入图像识别、时序预测等算法，并可通过API无缝对接主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）。某家电制造商利用搭贝平台在两周内构建了空调外壳外观质检系统，集成自有训练的CNN模型，准确率达98.6%，上线效率较传统开发提升6倍以上。
📊 趋势二：柔性可重构生产系统支撑大规模个性化定制
消费者需求日益碎片化推动制造业从“以产定销”转向“以需定产”。波士顿咨询研究指出，到2025年，超过52%的消费品将具备一定程度的个性化选项，涵盖颜色、功能、材质甚至交互逻辑。这对传统刚性生产线构成巨大挑战，催生出柔性可重构生产系统（Flexible Reconfigurable Production System, FRPS）的广泛应用。
FRPS的核心特征是模块化设计与动态重组能力。产线单元（如加工站、装配机器人、检测工位）被封装为标准化功能模块，通过通用接口实现即插即用。当产品变更或工艺调整时，系统可在数小时内完成物理布局与控制逻辑的重构，而非传统所需的数周停机改造。
宝马集团位于沈阳的里达工厂即是典型案例。该工厂采用“无固定节拍”总装线，每辆车根据配置自动匹配不同的装配路径与工艺参数。系统通过RFID追踪车辆身份，动态调用相应程序模块，支持在同一产线上混流生产超过10万种配置组合。这种模式使新品导入周期缩短40%，库存周转率提升28%。
在中国，三一重工打造的“灯塔工厂”实现了挖掘机底盘装配线的柔性切换。通过AGV+协作机器人+边缘计算节点的组合，同一工位可适配5种不同吨位机型的装配任务。系统根据MES下发的工单自动加载对应夹具程序、扭矩曲线与质检标准，换型时间由原来的45分钟压缩至8分钟。
该趋势的本质是通过软件定义制造能力，实现硬件资源的弹性调配。软件层面对工艺逻辑、控制指令、人机交互进行抽象封装，形成可复用的服务组件。当市场需求变化时，只需重新编排服务组合，即可快速生成新的生产流程，极大提升了组织敏捷性。
- 推行模块化产品设计（Modular Product Architecture），为生产柔性化奠定基础；
- 投资通用化接口标准（如OPC UA over TSN），确保异构设备间的互操作性；
- 建设工艺知识库，将专家经验转化为可调用的数字化服务模块；
- 采用微服务架构重构MES系统，支持按需加载与动态扩展；
- 借助低代码平台快速开发与部署产线配置管理应用，降低IT响应延迟。
搭贝低代码平台在此类转型中扮演“敏捷中枢”角色。其可视化流程设计器允许工艺工程师直接绘制生产逻辑图，并自动生成底层控制脚本。某医疗器械企业使用搭贝平台开发了一套骨科植入物定制生产管理系统，集成CAD模型解析、材料追溯、灭菌批次联动等功能，从需求确认到系统上线仅耗时11天，远低于传统项目平均45天周期。
🔮 趋势三：端边云协同的分布式生产系统架构兴起
随着全球化布局深化与供应链不确定性加剧，集中式生产管理模式难以应对区域差异化需求与突发中断风险。越来越多企业开始构建“端-边-云”协同的分布式生产系统架构，实现跨地域、跨工厂的智能协同与资源调度。
该架构中，“端”指生产设备与传感器，负责原始数据采集；“边”指部署在厂区或园区的边缘计算节点，承担实时控制、本地决策与数据预处理任务；“云”则提供全局优化、长期趋势分析与跨厂协同能力。三者通过安全可靠的通信协议（如5G+TSN）连接，形成分层自治又协同联动的有机整体。
施耐德电气在全球范围内部署了此类架构。各工厂边缘节点独立运行本地生产系统，保障断网不断产；同时定期将关键指标同步至云端数字孪生平台，用于横向对标与最佳实践推广。当某一工厂因疫情停产时，系统可自动评估其他厂区产能余量与物流成本，推荐最优转移方案，平均恢复时间缩短60%。
国内某光伏组件制造商也采用了类似架构。其分布在青海、越南、墨西哥的五个生产基地共享统一的工艺参数优化模型。边缘侧采集的生产数据经脱敏处理后上传云端训练，更新后的模型再分发至各厂区部署，实现“一处改进，全域受益”。该机制使平均转换效率提升0.35个百分点，年增发电收益逾1.8亿元。
这一趋势的关键价值在于平衡实时性与全局智能之间的矛盾。敏感控制必须在本地完成以保证确定性响应，而战略级优化则需汇聚全局数据才能做出科学判断。通过合理划分职责边界，既保障了生产安全，又释放了数据潜能。
- 制定清晰的端边云职责划分原则，明确各类业务的响应等级与数据流向；
- 建设统一的身份认证与权限管理体系，确保跨域访问的安全可控；
- 采用容器化技术（如Kubernetes）实现边缘应用的远程部署与版本管理；
- 建立跨厂KPI看板，促进组织间良性竞争与知识共享；
- 利用低代码平台快速构建边缘管理门户，简化运维复杂度。
搭贝平台原生支持边缘计算部署模式，可一键将表单、流程、报表等应用组件发布至指定边缘节点。某食品饮料企业利用此功能，在华东、华南、华北三个大区分别部署本地化生产看板，既满足数据合规要求，又能通过云端汇总生成集团级运营报告，实现“集中管控、分布执行”的理想状态。
扩展观察：低代码平台如何赋能生产系统进化
在上述三大趋势推进过程中，传统定制开发模式暴露出响应慢、成本高、维护难等问题。据Gartner统计，2025年超过70%的企业应用开发将采用低代码/无代码方式，生产系统领域亦不例外。
低代码平台通过可视化建模、组件复用、自动化部署等机制，大幅降低开发门槛。一线工程师无需精通Java或Python，即可构建符合实际需求的生产管理应用。更重要的是，它促进了IT与OT的深度融合——OT人员提出业务逻辑，IT人员提供技术支持，共同迭代优化。
| 能力维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 平均3-6个月 | 平均2-6周 |
| 人力成本 | 需专业开发团队 | 业务人员可参与 |
| 变更响应速度 | 以月为单位 | 以小时为单位 |
| 系统集成难度 | 高，常需定制接口 | 中，提供标准连接器 |
此外，低代码平台还支持快速原型验证（Rapid Prototyping），允许企业在正式投入前小范围测试新流程或新模式，降低转型风险。某汽车零部件供应商曾使用搭贝平台在三天内搭建了一个临时的紧急订单响应系统，用于应对客户突发加单需求，成功挽回潜在损失超千万元。
挑战与对策：迈向下一代生产系统的现实路径
尽管趋势明朗，但多数企业在迈向新一代生产系统过程中仍面临多重障碍。麦肯锡调研发现，仅有29%的数字化转型项目能达到预期效益，主要原因包括战略模糊、组织阻力、技术选型失误等。
首要挑战是顶层设计缺失。许多企业陷入“为数字化而数字化”的误区，盲目采购先进设备却未重构业务流程，导致技术投入无法转化为实际产出。正确的做法应是从企业战略出发，明确生产系统升级的目标——是提升交付速度？降低成本？还是增强创新能力？以此为导向选择适配的技术路径。
其次，人才结构亟待优化。未来的生产系统需要既懂工艺又懂数据的复合型人才。企业应建立跨职能团队，推动IT、OT、工艺、质量等部门协同作战。同时加强员工技能培训，特别是对低代码工具、数据分析方法的掌握。
再者，数据安全与合规风险不容忽视。随着生产系统联网程度加深，遭受网络攻击的可能性上升。企业需建立纵深防御体系，包括网络隔离、访问控制、日志审计、应急响应等机制，并符合GDPR、等保2.0等相关法规要求。
最后，投资回报测算需更加精细化。不应仅关注短期成本节约，更要评估系统升级带来的隐性收益，如客户满意度提升、新品上市加速、组织学习能力增强等。建议采用TCO（总拥有成本）与ROI（投资回报率）相结合的方式进行全面评估。
