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IMSA最新发布的《全球智能工厂发展指数》显示，中国规模以上工业企业中，已有67.3%完成生产系统的数字化改造，较2024年同期提升12.8个百分点。特别是在新能源汽车、高端装备制造和生物医药领域，生产系统正从传统的流程驱动向数据智能驱动转型。以比亚迪长沙智能制造基地为例，其通过引入AI质检与动态排产系统，将订单交付周期缩短至48小时以内，设备综合效率（OEE）提升至89.6%。这一系列变化标志着生产系统已不再仅是执行层工具，而是企业战略级的核心资产。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产系统，实现预测性决策闭环
人工智能正从辅助分析工具演变为生产系统的核心决策引擎。根据IDC 2025年第三季度报告，全球超过41%的头部制造企业在关键产线部署了AI驱动的实时调度系统，较2023年增长近三倍。在半导体封测领域，长电科技通过构建基于深度学习的工艺参数优化模型，使产品良率平均提升3.2个百分点，每年减少废品损失超1.8亿元人民币。
AI对生产系统的影响不仅体现在质量控制层面，更深入到资源调配、能耗管理和供应链协同等维度。例如，在注塑成型行业中，传统模式依赖工程师经验设定温度、压力曲线，而AI可通过历史数据训练出最优参数组合，并结合实时传感器反馈进行动态调整。某家电零部件制造商应用该方案后，单位能耗下降14.7%，模具寿命延长23%。
支撑这一趋势的技术基础包括边缘计算节点的普及、工业大模型的落地以及多模态数据融合能力的增强。特别是轻量化AI模型（如TinyML）的发展，使得在PLC层级即可运行推理任务，大幅降低响应延迟。此外，联邦学习机制的应用也解决了跨厂区数据孤岛问题，在保障隐私前提下实现知识共享。
- 核心趋势点： AI从“事后分析”转向“事前预测+事中干预”，形成全链路智能闭环
- 影响范围扩展： 涵盖设备维护、工艺优化、能耗管理、安全预警四大场景
- 技术融合加速： AI与数字孪生、5G+TSN、工业互联网平台深度融合
- 建立统一的数据治理体系，打通MES、SCADA、ERP系统间的数据壁垒，确保AI模型输入数据的完整性与时效性；
- 优先在高价值产线试点AI应用，如SMT贴片、电池极片辊压等对精度要求高的工序；
- 采用模块化AI开发框架，降低算法迭代成本，支持快速迁移至其他产线或工厂；
- 结合搭贝低代码平台构建可视化AI监控看板，非技术人员也可配置告警规则与阈值策略；
- 设立AI伦理审查机制，避免过度依赖自动化导致人为技能退化。
📊 趋势二：柔性生产系统成为应对市场波动的关键基础设施
面对消费者个性化需求激增与地缘政治带来的供应链不确定性，刚性生产线已难以满足现代制造需求。麦肯锡研究指出，2025年全球定制化订单占比已达总订单量的38%，而在三年前这一比例仅为22%。为应对这一挑战，越来越多企业开始重构其生产系统架构，向“小批量、多品种、快切换”的柔性模式演进。
柔性生产系统的本质是通过标准化接口、可重构单元与智能调度算法，实现产线在不同产品间的快速转换。以宁德时代江苏基地为例，其动力电池模组产线可在15分钟内完成从三元锂到磷酸铁锂产品的切换，换型时间较传统方式缩短85%。这背后依托的是统一的工控协议栈（如OPC UA over TSN）、模块化机械结构设计以及基于规则引擎的自动程序加载系统。
柔性化带来的不仅是响应速度的提升，更是运营成本结构的根本改变。一项针对长三角32家电子代工企业的调研发现，实施柔性生产改造后，平均库存周转天数由47天降至29天，产能利用率波动幅度收窄至±6%以内。更重要的是，企业获得了更强的抗风险能力——当某一原材料供应中断时，可迅速调整产线生产替代型号，维持客户交付。
| 指标 | 传统产线 | 柔性产线 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| 换型时间 | 90分钟 | 15分钟 | -83.3% |
| 最小经济批量 | 5000件 | 500件 | -90% |
| 计划变更响应时间 | 24小时 | 2小时 | -91.7% |
值得注意的是，柔性化并非简单增加机器人数量或更换数控系统，而是一套涉及组织流程、IT架构与人员能力的系统工程。许多企业在推进过程中忽视了软件层的适配性，导致硬件升级后仍无法实现真正意义上的灵活调度。
- 核心趋势点： 生产系统从“规模经济”转向“范围经济”，追求多样化下的效率平衡
- 生态协同深化： 设备商、系统集成商与用户共建模块化标准体系
- 人才结构变革： 对复合型人才（懂工艺+懂编程+懂数据）需求激增
- 推动产线设备通信协议标准化，优先选用支持OPC UA、MQTT等开放协议的装备；
- 建设可配置的工艺模板库，实现新产品导入时快速调用已有模块；
- 引入基于强化学习的动态调度引擎，根据订单优先级、物料 availability 自动生成最优生产序列；
- 利用搭贝低代码平台搭建柔性排产系统原型，业务人员可通过拖拽方式定义排程逻辑；
- 建立跨部门协作机制，打破生产、研发、采购之间的信息壁垒。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代，释放一线创新力
随着生产系统复杂度不断提升，传统定制开发模式已难以匹配业务变化节奏。Gartner数据显示，2025年全球制造业中有57%的新建信息系统项目采用低代码/无代码技术，其中生产管理类应用占比达44%。这一转变源于企业对“快速响应”能力的迫切需求——从发现痛点到上线解决方案的时间窗口正在急剧压缩。
低代码平台通过图形化界面、预置组件库与逻辑编排工具，使非专业开发者也能参与系统构建。在富士康郑州园区，一条iPhone组装线的班组长使用搭贝平台自行开发了一套“异常上报+闭环追踪”小程序，上线仅用3天时间，使质量问题平均处理时长从8.2小时缩短至2.1小时。类似案例正在多个行业复制，形成“自下而上”的数字化创新浪潮。
这种模式的优势在于贴近实际作业场景。一线员工最了解操作细节与流程瓶颈，他们主导开发的应用往往更具实用性。同时，低代码平台通常具备良好的集成能力，可轻松对接现有MES、WMS或IoT平台，避免形成新的信息孤岛。更重要的是，它降低了试错成本——一个功能模块若效果不佳，可快速下线而不影响主系统稳定。
当然，低代码并不意味着“零治理”。缺乏统一规划可能导致应用碎片化、权限混乱等问题。因此，领先企业普遍采取“中心化管控+分布式开发”的混合模式：由IT部门制定安全规范、数据标准与审批流程，各业务单元在框架内自主开发。
- 核心趋势点： 开发权下沉至车间层级，形成“全民开发”新格局
- 组织文化重塑： 鼓励一线员工提出改进方案并赋予技术实现手段
- 平台能力进化： 从表单工具发展为集流程引擎、数据分析、AI插件于一体的综合平台
- 选择支持私有化部署与API开放的低代码平台，保障数据主权与系统集成能力；
- 建立低代码应用注册制度，所有上线程序需备案并接受定期审计；
- 开展“低代码创客训练营”，培养既懂业务又掌握基础开发技能的人才梯队；
- 将搭贝等平台纳入企业数字创新基金支持范围，鼓励基层提交改善提案；
- 设置灰度发布机制，新应用先在单一班组试运行，验证有效后再推广。
延伸观察：绿色制造驱动生产系统能效革命
在“双碳”目标约束下，生产系统的能耗表现已成为衡量企业可持续发展能力的重要指标。生态环境部最新通报显示，2025年前三季度全国重点用能单位中，制造业占工业总能耗比重达61.3%，同比仅下降0.9个百分点，减排压力依然严峻。为此，多地政府出台阶梯电价与碳配额交易政策，倒逼企业优化生产系统运行效率。
领先的实践者已将节能作为生产系统设计的基本原则。例如，海尔佛山滚筒洗衣机工厂通过部署能源管理系统（EMS），实现了对空压机、烘干炉等高耗能设备的分钟级监控与智能启停控制。系统可根据生产计划自动调节设备功率输出，在非高峰时段完成预热预冷作业，全年节电达420万度。该案例表明，单纯的设备替换（如改用高效电机）已不足以应对挑战，必须从系统层面重构能源流动逻辑。
跨界启示：汽车行业VMM模式对通用制造业的借鉴意义
大众汽车集团推行的“价值流矩阵管理”（Value Stream Matrix Management, VMM）模式正引起广泛关注。该体系将生产系统划分为若干价值流单元，每个单元配备独立的财务核算、人员编制与技术决策权，极大提升了局部优化的积极性。在上海某合资车企试点中，冲压车间通过自主引进激光清洗设备替代化学清洗，不仅消除废水排放，还使模具清洁效率提升40%。
这一模式的核心在于“责权利统一”。当生产团队能直接分享改进带来的经济效益时，创新动力显著增强。对于广大中小企业而言，虽难以完全复制VMM架构，但可借鉴其精神内核——通过数字化工具赋予基层更多自主权，同时建立透明的绩效反馈机制。
