2025年初，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发布的《全球智能工厂发展指数》显示，截至2024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升级，其中38%已进入智能化闭环运营阶段。中国工信部最新数据也指出，全国“智改数转”项目在2024年同比增长41%，特别是在汽车、电子、新能源装备等领域，生产系统正从传统的流程驱动向数据驱动、模型驱动演进。这一轮变革不再局限于单一设备的自动化，而是聚焦于系统级协同、实时响应与自适应优化，标志着生产系统正式迈入“智能体化”新纪元。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产系统成为核心竞争力
人工智能正从辅助决策工具转变为生产系统的核心控制引擎。传统生产系统依赖预设规则和人工干预，面对复杂多变的订单结构、供应链波动和设备状态变化时响应滞后。而基于AI的自适应系统可通过实时采集设备运行、工艺参数、质量检测等多源数据，构建动态优化模型，实现生产节奏自动调节、工艺参数自主调优和异常提前预警。
以某头部新能源电池制造商为例，其2024年上线的AI调度系统通过深度学习历史排产数据与实时产能匹配，将订单交付周期平均缩短23%，设备综合效率（OEE）提升至89.7%。该系统能根据原材料到货延迟、设备突发故障等变量，自动重构生产计划并重新分配资源，无需人工介入。这种能力在高混合、小批量的柔性生产场景中尤为关键。
影响分析表明，AI驱动的生产系统正在重构企业竞争壁垒。麦肯锡研究指出，具备AI闭环控制能力的企业，在应对市场波动时的恢复速度比传统企业快2.6倍，单位制造成本平均低14%-18%。同时，这也对IT/OT融合提出更高要求——AI模型需深度嵌入PLC、SCADA等工业控制系统，实现毫秒级响应。
- 核心趋势点：AI从“看得见”走向“控得住”，成为生产系统的“神经中枢”
- 边缘计算与轻量化模型部署加速AI落地，降低算力门槛
- 模型可解释性与安全性成为工业场景落地的关键考量
- 人机协作模式重构，工程师角色转向模型训练与策略监督
- 建立统一的数据湖架构，打通MES、ERP、WMS与设备层数据断点，为AI训练提供高质量样本
- 优先在质量预测、能耗优化、排程调度等高价值场景试点AI应用，验证ROI
- 引入低代码AI开发平台，降低算法工程化门槛，加快迭代速度
- 结合搭贝低代码平台的可视化建模能力，快速搭建AI集成界面，实现模型输出与执行系统的无缝对接
- 设立AI治理机制，确保模型更新受控、行为可追溯，符合ISO 56000创新管理体系要求
📊 趋势二：数字孪生驱动全生命周期仿真优化
数字孪生技术已从概念验证步入规模化应用阶段。不同于早期仅用于三维可视化展示，当前的数字孪生系统能够实现物理世界与虚拟模型之间的双向同步与闭环控制。Gartner数据显示，2025年全球60%的新建智能工厂都将部署具备实时仿真能力的数字孪生系统，较2022年增长近三倍。
某高端装备制造企业在新产线建设前，利用数字孪生平台对整条生产线进行虚拟调试。通过模拟不同节拍下的物料流动、机器人动作序列和人机交互路径，提前发现3处潜在瓶颈和2个安全冲突点，避免了后期改造带来的数千万元损失。更进一步，该系统在产线投运后仍持续运行，实时映射设备状态，并支持“假设分析”（what-if analysis），如评估增加一台焊接机器人对整体产出的影响。
数字孪生的价值不仅体现在设计阶段，更延伸至运维与升级环节。西门子安贝格工厂通过数字孪生实现了98%以上的设备可用率，其秘诀在于系统能基于历史故障数据预测维护窗口，并在虚拟环境中测试维修方案有效性后再执行物理操作。
值得注意的是，高保真度孪生模型的构建曾是主要障碍，但随着通用建模语言（如AutomationML）和模块化组件库的发展，建模效率显著提升。例如，采用标准化功能块描述PLC逻辑，可使模型集成时间减少40%以上。
- 核心趋势点：数字孪生从“静态镜像”进化为“动态大脑”，支撑全链路决策
- 多尺度建模能力增强，支持从单机设备到整厂级系统的协同仿真
- 与AI结合形成“智能孪生”，具备自主学习与优化建议生成能力
- 云边协同架构使孪生系统可在本地保障实时性，云端实现全局优化
- 制定企业级数字孪生标准，统一数据格式、接口协议与模型层级
- 选择支持IEC 62264标准的平台工具，确保与现有MES/SCADA系统兼容
- 分阶段推进：先做关键设备级孪生，再扩展至产线与工厂层级
- 利用搭贝低代码平台快速构建孪生系统的前端交互界面，集成实时数据看板与报警管理
- 建立跨部门协作机制，确保工艺、设备、信息化团队共同参与模型维护
🔮 趋势三：低代码赋能生产系统敏捷迭代
面对日益复杂的市场需求，生产系统的变更频率大幅提升。传统定制开发模式周期长、成本高、灵活性差，难以满足快速试错需求。低代码平台由此成为破解“敏捷鸿沟”的关键抓手。Forrester报告指出，2025年全球制造业中有73%的企业将采用低代码技术用于生产管理系统开发，较2023年提升近50个百分点。
某家电集团在推进全球化布局过程中，面临各国工厂管理模式差异大、信息系统异构性强的问题。通过引入搭贝低代码平台，区域IT团队可在总部框架下自主开发适配本地需求的应用模块，如特殊报工流程、合规检查表单等，平均开发周期由原来的3个月缩短至12天，且无需中心IT团队深度参与。
低代码的价值不仅体现在应用开发层面，更在于推动组织能力转型。一线工程师通过拖拽式界面即可构建简单的数据分析仪表盘或自动化脚本，极大释放了基层创新潜力。某汽车零部件厂的班组长使用低代码工具自行开发了一套“停机原因快速登记”小程序，使MTTR（平均修复时间）统计精度提高40%，并被推广至全厂区。
与此同时，低代码平台的安全性与集成能力也在持续进化。现代平台普遍支持OAuth2.0认证、细粒度权限控制以及与主流ERP/MES系统的API对接，避免形成新的信息孤岛。部分领先平台还内置了行业模板库，如SOP管理、TPM点检、能源监控等，进一步降低使用门槛。
- 核心趋势点：低代码成为生产系统“最后一公里”落地的加速器
- citizen developer（公民开发者）群体崛起，推动IT与OT深度融合
- 平台间集成能力增强，支持与PLM、SRM等系统联动
- 结合RPA与工作流引擎，实现端到端业务流程自动化
- 评估企业内部开发需求分布，识别高频变更、区域性差异大的应用场景
- 选择具备工业级稳定性和丰富连接器的低代码平台，优先考虑国产可控选项
- 开展阶梯式培训，培养既懂业务又具备基础开发能力的复合型人才
- 以搭贝低代码平台为核心，构建企业内部“应用工场”，统一发布、监控与版本管理
- 建立低代码应用审核机制，确保数据安全、流程合规与系统稳定性
拓展视角：生产系统与碳足迹追踪的融合趋势
随着欧盟CBAM（碳边境调节机制）全面实施，制造企业的碳排放透明度成为国际市场准入的关键条件。生产系统正逐步承担起碳数据采集与核算的核心职能。通过在MES中嵌入碳因子数据库，并关联设备能耗、物料消耗与工艺路径，可实现产品级碳足迹的精准计算。
某出口型机械企业已在其生产系统中部署碳追踪模块，每台出厂设备均附带“数字碳护照”，详细记录从原材料冶炼到装配测试全过程的碳排放量。此举不仅满足客户ESG审计要求，还在招投标中获得绿色加分项。据测算，该系统帮助其整体碳排放强度同比下降11.3%。
案例洞察： 某光伏组件制造商通过整合AI调度、数字孪生与低代码平台，构建新一代智能生产系统。在搭贝平台上快速开发了“动态排程看板”“质量根因分析助手”等12个微应用，实现OEE提升27%、新品导入周期缩短40%。该项目被评为2024年中国智能制造标杆案例。
未来展望：向自治型生产系统演进
展望2026年，生产系统将进一步向自治化方向发展。AI代理（Agent）技术的成熟将使系统具备目标设定、任务分解与自主执行能力。例如，当接到“提升某产品良率5%”的目标时，系统可自动分析历史数据、生成优化假设、安排实验批次、评估结果并固化最佳实践。
这种自治能力依赖于三大基础：一是高度结构化的知识图谱，存储工艺经验与故障案例；二是开放的系统架构，支持第三方模型插件；三是安全可信的执行环境，确保自主行为不引发安全事故。目前已有领先企业开展原型验证，预计在未来2-3年内实现局部场景落地。
| 趋势维度 | 传统模式 | 2025年演进方向 |
|---|---|---|
| 控制方式 | 规则驱动、人工干预 | 模型驱动、自主调节 |
| 数据利用 | 事后分析为主 | 实时反馈闭环 |
| 变更响应 | 按项目制开发 | 低代码敏捷迭代 |
| 系统边界 | 孤立系统运行 | 跨系统协同优化 |
在这个演进过程中，平台化思维取代项目化思维成为主流。企业不再追求一次性建成“完美系统”，而是构建可持续进化的数字基座。搭贝等低代码平台因其灵活扩展性与快速集成能力，正成为这一转型的重要支撑工具。它们不仅降低了技术门槛，更改变了创新的组织方式——让更多一线人员参与到系统优化中来，真正实现“人人都是变革推动者”。
