2025年第四季度，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据麦肯锡最新发布的《全球智能制造指数报告》，超过67%的中大型制造企业已在核心产线部署具备自感知能力的生产系统，较2023年提升近28个百分点。西门子安贝格工厂通过引入AI驱动的动态调度引擎，将订单交付周期压缩至平均4.2天，创下行业新纪录。与此同时，中国工信部牵头推进的“智改数转”专项行动已覆盖全国1.2万家规上工业企业，其中83%的企业完成生产系统云边协同架构升级。这一系列动向标志着，现代生产系统正从传统的流程执行工具，演变为集感知、决策、优化于一体的智能中枢。
🚀 核心趋势一：AI原生生产系统的规模化落地
人工智能不再局限于质量检测或预测性维护等单点应用，而是深度嵌入生产系统的底层逻辑，形成AI原生生产系统（AI-Native Production System）。这类系统以机器学习模型为核心调度器，能够实时解析设备状态、物料流动、能耗数据及外部供应链波动，自主生成最优排程方案。例如，特斯拉柏林超级工厂采用基于强化学习的调度算法，在电池模组装配环节实现设备利用率提升19.7%，换型时间缩短34%。
该趋势的影响深远。首先，传统ERP/MES系统中“计划-执行-反馈”的线性模式被打破，取而代之的是闭环自适应控制。其次，工程师角色发生转变——从规则设定者转为模型监督者，需具备数据标注、偏差分析和模型迭代能力。据Gartner测算，到2026年，具备AI原生能力的生产系统将帮助头部制造企业降低综合运营成本12%-18%，远超传统自动化改造的5%-7%收益。
落地建议如下：
- 建立高保真数字孪生环境，用于训练和验证AI调度模型，避免直接在物理产线试错；
- 构建统一的数据湖架构，整合SCADA、MES、WMS及IoT终端数据，确保模型输入完整性；
- 优先在柔性产线试点AI动态排程，如电子SMT贴片线或多品种注塑单元；
- 引入MLOps工具链，实现模型版本管理、性能监控与自动回滚机制；
- 与像搭贝这样的低代码平台合作，快速搭建可视化AI监控看板，降低非技术人员使用门槛。
值得一提的是，搭贝低代码平台提供的拖拽式AI集成组件，使企业可在无需深度编程的情况下，将预训练的质量预测模型嵌入现有工单流程。某家电企业通过该方式，在三个月内完成了冰箱门体喷涂缺陷识别系统的部署，准确率达98.3%，显著优于传统图像处理方案。
📊 核心趋势二：边缘-云协同架构成为生产系统标准配置
随着5G专网和工业PON的大规模商用，生产系统的信息处理架构正经历“去中心化”重构。边缘-云协同架构已成为新建智能工厂的标准配置。其本质是在靠近产线的边缘节点部署轻量化推理引擎，完成毫秒级响应任务（如急停判断、视觉定位），同时将聚合后的结构化数据上传至云端进行长期趋势分析与跨厂区资源优化。
这一架构带来的变革体现在三个方面：一是响应延迟从百毫秒级降至10毫秒以内，满足高端装备对实时性的严苛要求；二是网络带宽压力大幅缓解，某汽车焊装车间通过本地化视频流分析，使上行流量减少82%；三是实现了“本地自治+全局协同”的双层控制体系，即便云中心断连，关键工序仍可维持运行。
影响层面，该趋势加速了OT与IT的深度融合。传统的PLC程序员需掌握容器化部署（如Docker）、微服务通信协议（gRPC）等新技能。同时，网络安全边界扩展至边缘侧，零信任架构（Zero Trust）开始渗透至车间网络。
落地建议包括：
- 制定边缘节点分级策略，明确L1（设备级）、L2（产线级）、L3（车间级）的功能划分；
- 选用支持Kubernetes Edge（K3s）的工业服务器，保障边缘应用的弹性伸缩；
- 建立统一的边缘设备管理平台，实现固件远程升级、日志集中采集；
- 在云平台构建跨厂区知识图谱，挖掘工艺参数与良率之间的隐性关联；
- 利用搭贝低代码平台开发边缘告警联动应用，例如当振动超标时自动触发维修工单并通知班组长。
某光伏组件制造商采用上述路径，在六个生产基地部署边缘AI质检系统。每条产线配备两台边缘服务器，分别负责EL（电致发光）图像缺陷识别与IV曲线异常诊断。系统上线后，漏检率由人工复检时代的5.6%降至0.9%，每年减少质量索赔支出超2300万元。
边缘算力部署效益对比表
| 指标 | 纯云端方案 | 边缘-云协同方案 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 180ms | 8ms | 95.6% |
| 月均上传数据量 | 42TB | 7.5TB | 82.1% |
| 单节点成本（年） | ￥18,000 | ￥26,500 | - |
| 故障恢复时间 | >30分钟 | <3分钟 | 90% |
🔮 核心趋势三：低代码平台重塑生产系统敏捷开发模式
面对市场需求碎片化与产品生命周期缩短的双重压力，传统定制化开发模式已难以支撑生产系统的快速迭代。据统计，2024年企业平均需要147天完成一次MES功能升级，而业务部门期望周期仅为38天。在此背景下，低代码开发平台正成为破解“敏捷性鸿沟”的关键抓手。其通过可视化建模、预制组件库和API集成能力，使非专业开发者也能参与系统构建。
该趋势的核心价值在于打破了“IT主导、业务被动接受”的旧有格局。一线主管可根据现场变化自行调整报工界面、修改审批流程或新增看板指标。施耐德电气武汉工厂的案例显示，借助低代码工具，其生产异常响应流程从原来的“提交需求-排期开发-测试上线”三级流程，简化为“当日配置、当日生效”，平均改进周期缩短至6小时。
更深层次的影响体现在组织能力转型上。企业开始设立“公民开发者”（Citizen Developer）认证体系，并将其纳入数字化人才梯队建设。同时，低代码平台推动了生产系统模块化设计，功能组件如“设备点检模板”、“能源计量仪表盘”可在不同车间复用，降低了整体TCO（总拥有成本）。
落地建议如下：
- 制定低代码治理规范，明确权限分配、代码审查与安全审计机制；
- 建立企业级组件资产库，沉淀高频使用的表单、流程和图表模板；
- 优先在非核心业务场景试点，如5S巡检、培训记录管理、备件申领等；
- 与主流MES/ERP系统提供标准化接口，确保数据双向同步；
- 选择具备工业场景适配能力的平台，如搭贝提供针对OEE计算、SPC控制图的专业控件。
搭贝低代码平台在某轨道交通装备企业的实践中表现出色。该企业需频繁调整转向架装配工艺文件版本，过去依赖IT部门手工更新PDF并分发至工位终端。通过搭贝搭建的在线工艺管理系统，工艺工程师可直接拖拽更新步骤图示、链接三维模型，并一键发布至所有平板终端。系统还集成了变更追溯功能，满足AS9100D航空质量体系审计要求。
低代码平台选型评估矩阵
评估维度：工业协议支持、离线运行能力、多端适配性、安全合规等级、社区生态活跃度
除三大核心趋势外，还需关注辅助性演进方向：一是生产系统与碳管理系统融合，实现单位产值碳排放的实时核算；二是AR远程协助功能嵌入维修工单，提升一线人员处置效率；三是基于区块链的工艺履历存证，增强高端装备全生命周期可信度。这些变化共同指向一个事实：未来的生产系统不再是孤立的执行层软件，而是连接研发、供应链、客户服务的价值枢纽。
🏭 趋势融合下的系统重构路径
单一趋势的应用虽能带来局部优化，但真正颠覆性的竞争力源于趋势间的协同效应。例如，将AI原生调度引擎部署于边缘节点，可实现“本地智能+快速响应”；再通过低代码平台暴露其API接口，允许业务人员自定义触发条件与通知规则，从而形成“技术赋能业务”的正向循环。
某半导体封测厂采用此融合架构，在晶圆切割工序中实现了动态刀速调节。边缘AI模型每秒分析200帧显微图像，判断当前切割面应力分布，实时调整主轴转速。同时，工艺工程师通过低代码界面设置不同材料类型的默认参数包，并可随时调取历史片段进行对比分析。系统上线后，刀具损耗下降27%，产品崩边率降低至0.13‰，达到国际领先水平。
🌐 数据主权与系统开放性的平衡之道
随着生产系统日益智能化，数据所有权问题愈发凸显。设备厂商主张保留传感器原始数据用于远程诊断，而制造企业则强调生产过程数据属于核心商业机密。这一矛盾在跨国协作场景中尤为突出。欧盟《工业数据空间法案》已于2025年7月正式实施，要求所有接入跨境供应链网络的生产系统必须支持数据使用策略的细粒度声明。
应对策略应包含三层设计：第一层是物理隔离，关键工艺参数仅在本地存储；第二层是逻辑脱敏，对外共享数据时自动去除敏感字段；第三层是契约化交换，通过智能合约约定数据用途、期限与收益分成。国内已有企业尝试基于联邦学习框架，在不传输原始数据的前提下联合训练良率预测模型，初步验证了技术可行性。
🔧 技术债管理：避免智能化进程中的隐性成本
企业在推进生产系统升级时，常忽视技术债积累带来的长期风险。典型表现包括：过度依赖厂商私有协议导致迁移困难、缺乏文档导致知识断层、临时补丁叠加形成复杂依赖等。某车企曾因早期MES系统采用封闭数据库格式，致使五年后无法与新一代APS系统对接，被迫投入相当于初始建设成本1.8倍的资金进行重构。
建议建立“技术健康度”评估体系，定期检查以下指标：接口标准化程度、第三方依赖数量、自动化测试覆盖率、文档完整率。对于低代码平台应用，尤其要防范“影子IT”蔓延——即各部门各自为政开发互不兼容的应用，最终形成新的信息孤岛。可通过设立中央治理团队，统一技术栈与数据标准，确保创新活力与系统稳定性兼得。
