2025年第四季度，全球制造业迎来关键转折。根据国际制造战略研究院（IMSR）最新发布的《全球生产系统发展白皮书》，超过67%的头部制造企业已在核心产线部署AI驱动的自适应控制系统，较2023年增长近三倍。中国工信部数据显示，截至2025年11月，全国已有428个“灯塔工厂”完成全链路数字化改造，其中89%采用低代码平台实现跨系统集成。这一轮变革不再局限于设备自动化升级，而是围绕生产系统的智能决策、柔性响应与可持续运营展开深度重构。行业正从“流程数字化”迈向“系统智能化”，催生出全新的技术范式与商业逻辑。
🚀 趋势一：AI原生生产系统成为核心竞争力
传统生产系统依赖预设规则和人工干预，面对复杂多变的市场需求响应滞后。而AI原生生产系统则以机器学习模型为核心，构建具备自我优化能力的控制中枢。例如，德国西门子在安贝格工厂部署的AI调度引擎，通过实时分析订单波动、设备状态与物料库存，动态调整排产计划，使交付周期缩短34%，产能利用率提升至91.7%。该系统每小时处理超200万条数据点，涵盖温度、振动、能耗等维度，形成闭环反馈机制。
这一趋势的影响深远。首先，它改变了生产系统的“响应模式”——由被动执行转向主动预测。波士顿咨询研究显示，采用AI预测性维护的企业，设备非计划停机时间平均减少58%。其次，AI增强了系统的容错能力。当某条产线突发故障时，系统可自动将任务分流至备用产线，并重新计算最优路径，确保整体交付不受影响。最后，AI推动了知识沉淀的自动化。以往依赖老师傅经验的工艺调优过程，现在可通过历史数据训练模型完成，大幅降低人才断层风险。
落地建议如下：
- 建立统一的数据中台，打通MES、SCM、ERP等系统孤岛，为AI训练提供高质量数据源；
- 选择支持模型嵌入的低代码平台，如搭贝低代码平台，其可视化建模工具允许工程师直接拖拽AI组件到业务流程中，无需编写复杂代码；
- 从小场景切入验证价值，例如先在包装环节部署视觉质检模型，再逐步扩展至全流程；
- 设立AI治理委员会，明确模型更新频率、权限管理与异常处理机制，防止“黑箱操作”；
- 联合高校或研究机构共建算法实验室，持续迭代本地化模型，适应特定工艺需求。
📊 趋势二：柔性生产系统支撑大规模个性化定制
消费者对个性化产品的需求激增，迫使企业打破“规模化=低成本”的传统逻辑。IDC调研指出，2025年全球消费品制造业中，支持C2M（Customer-to-Manufacturer）模式的企业营收增速达到行业平均水平的2.3倍。这背后是柔性生产系统的全面普及。所谓柔性，不仅指设备可快速切换型号，更强调整个生产体系能按单重组资源。
以浙江某家电企业为例，其引入模块化产线后，同一生产线可在45分钟内完成冰箱与洗衣机的切换，换型效率提升70%。关键在于其采用了数字孪生驱动的虚拟调试技术，在物理产线停机前，已在仿真环境中完成新工艺验证。此外，该企业通过搭贝低代码平台搭建了订单配置器，客户在线选择功能组合后，系统自动生成BOM清单并推送至车间，全程无需人工转译。
柔性化的深层影响体现在三个方面：一是库存结构优化。按需生产使得原材料周转天数从45天降至18天；二是客户粘性增强。某运动鞋品牌推出“一周定制交付”服务后，复购率提升至61%；三是供应链协同升级。上游供应商接入订单预测系统后，备货准确率提高至89%。然而，柔性也带来新挑战：系统复杂度指数级上升，传统IT架构难以支撑高频变更。
- 设备层：推广即插即用型工业模块（Plug-and-Produce），支持热插拔更换功能单元；
- 控制层：部署边缘计算节点，实现本地快速决策，减少对中心服务器依赖；
- 应用层：采用微服务架构，各功能模块独立部署、灵活编排；
- 集成层：利用低代码平台的API网关能力，快速对接CRM、电商平台等外部系统；
- 组织层：建立跨职能敏捷小组，涵盖设计、生产、物流人员，响应定制需求。
| 指标 | 刚性系统 | 柔性系统 |
|---|---|---|
| 换型时间 | 4-6小时 | ≤1小时 |
| 最小批量 | 500件 | 1件 |
| 交付周期 | 15天 | 7天 |
🔮 趋势三：绿色化生产系统纳入核心KPI体系
欧盟碳边境调节机制（CBAM）于2025年全面实施，倒逼出口型企业重构生产系统。据中国机电进出口商会统计，2025年前11个月，因未提供完整碳足迹报告而被加征关税的订单金额达12.8亿美元。与此同时，国内“双碳”政策持续深化，广东、江苏等地已试点将单位产值碳排放纳入园区考核指标。生产系统不再只追求效率与成本，必须同步实现环境友好。
领先企业开始部署“碳感知型”生产系统。例如，宁德时代在其宜宾基地建设零碳工厂，通过光伏供电、储能调节与智能负荷调度，使生产用电中绿电占比达95%以上。其MES系统新增碳排放监控模块，实时追踪每道工序的能耗强度，并在排产时优先分配给低碳产线。这种系统级优化带来的不仅是合规保障，更是竞争优势——特斯拉已明确表示，未来电池采购将优先考虑碳足迹低于行业均值20%的供应商。
绿色化转型的影响正在重塑行业格局。一方面，高耗能产能面临淘汰压力。国家发改委数据显示，2025年前三季度，全国淘汰落后电机、变压器等设备超12万台，涉及产能约3800万吨标准煤。另一方面，新型商业模式涌现。施耐德电气推出“能源即服务”（EaaS）方案，为客户打包提供节能设备与运营管理，按节省电费分成盈利。更重要的是，ESG表现正成为融资门槛。上海证券交易所要求科创板企业披露碳排放数据，否则影响再融资审批。
- 在生产系统中嵌入碳计量单元，采集电、气、水等资源消耗数据，建立产品碳足迹数据库；
- 利用搭贝低代码平台快速开发碳看板，实现集团多工厂排放数据可视化对比；
- 将碳强度指标纳入APS（高级计划排程）算法，自动优选低排放生产方案；
- 开展生命周期评估（LCA），识别高碳环节并制定减排路线图；
- 申请第三方绿色认证，如ISO 14064、SBTi目标验证，提升市场认可度。
边缘智能：AI与柔性融合的关键支点
随着AI模型小型化与边缘芯片性能提升，越来越多推理任务从云端下沉至车间现场。英伟达Jetson AGX Orin在2025年已被广泛应用于AGV调度、焊缝检测等场景，延迟控制在50ms以内。这种边缘智能架构解决了两个痛点：一是网络稳定性问题，在信号干扰严重的冲压车间仍能可靠运行；二是数据安全顾虑，敏感工艺参数无需上传至公网。更重要的是，它为柔性生产提供了“即时反应”能力——当传感器检测到材料厚度偏差时，控制器可在毫秒级调整滚压压力，避免整批报废。
低代码平台：加速生产系统迭代的核心引擎
面对三大趋势交织带来的复杂性，传统软件开发模式已无法满足快速试错需求。某汽车零部件企业曾尝试自研AI排产系统，历时14个月仅完成基础功能，投入超2000万元。而采用搭贝低代码平台的同行企业，用8周时间搭建出原型系统，并在三个月内迭代六版，最终实现OEE提升12个百分点。其核心优势在于“业务可编程”——车间主任可通过图形界面自行调整报警阈值、报表字段甚至审批流程，真正实现IT/OT融合。
该平台还支持与主流工业协议（OPC UA、Modbus TCP）无缝对接，避免“二次数据采集”。某食品企业利用其内置的IoT Hub，三天内就完成了27台包装机的数据接入。同时，版本控制系统允许并行测试多个改进方案，经A/B测试验证有效后再全厂推广，极大降低了变革风险。
人机协同：重构生产组织新模式
新技术并未取代人类，而是重新定义角色。在智能工厂中，操作工更多承担“监督者”与“决策者”职责。博世苏州工厂推行“数字导师”计划，新员工佩戴AR眼镜作业，系统实时提示装配顺序与扭矩参数，错误率下降76%。同时，异常处理权限向一线倾斜——当AI系统连续三次建议相同修正措施时，班长可一键授权执行，无需层层上报。
这种转变要求组织配套改革。绩效考核从“产量达标率”转向“问题发现数”与“改进建议采纳量”；培训体系增加数据分析、人机交互等新课程；职业通道开辟“数字技工”序列，享受与工程师同等待遇。某央企集团试点结果显示，实施人机协同改革后，员工满意度提升41%，关键技术岗位离职率下降至5%以下。
生态互联：超越单厂优化的系统视野
未来竞争力属于生态系统。单一企业的优化空间有限，而产业链协同可释放更大红利。长三角模具产业云平台整合了83家上下游企业，共享设备闲置时段与技术专家资源。当某主机厂急需试制新车型模具时，系统自动匹配最近的五家可用厂商，并协调物流取送材料，交付周期压缩至原来的三分之一。这种模式依赖统一的数据标准与可信交换机制，区块链技术开始在质量追溯、订单确权等环节发挥作用。
搭贝平台提供的多租户架构与权限沙箱，恰好支撑此类协作场景。不同企业可在同一平台上构建专属应用，又通过设定的数据管道实现必要信息互通。例如，供应商只能看到与其相关的订单进度与质检要求，无法访问财务结算等敏感内容。这种“有限透明”机制平衡了效率与安全，为产业互联提供了可行路径。
