2025年第四季度，全球制造业迎来新一轮结构性变革。据国际机器人联合会（IFR）最新数据显示，2025年全球工业机器人安装量同比增长14.3%，其中中国占比达42%。与此同时，德国西门子宣布其安贝格工厂全面接入AI驱动的预测性维护系统，设备停机时间下降67%；美国通用电气在斯克内克塔迪的重型燃机生产基地完成数字孪生体升级，产品调试周期缩短至原来的1/3。这些标志性事件背后，是生产系统正从传统的线性流程向智能化、网络化、自适应方向深度演进。在碳中和目标约束与供应链不确定性加剧的双重压力下，企业对生产系统的韧性、效率与响应速度提出了更高要求。低代码平台如搭贝等工具的成熟，正在降低系统集成门槛，使中小制造企业也能快速构建适配自身工艺的数字化解决方案。
🚀 趋势一：AI驱动的智能协同生产系统成为核心竞争力
传统生产系统多依赖预设逻辑与人工调度，面对订单波动、设备异常或物料延迟时反应滞后。而当前趋势显示，以人工智能为核心的协同决策机制正逐步取代静态规则引擎。例如，博世苏州工厂引入基于强化学习的排产系统后，订单交付准时率从82%提升至96.5%，库存周转天数减少18天。该系统通过实时采集MES、WMS、SCM等多源数据，动态优化资源分配路径，在突发插单情况下可在15分钟内生成新排程方案。
- AI模型嵌入生产控制环路：不再是事后分析工具，而是直接参与控制指令生成。如某新能源电池极片涂布环节，通过CNN-LSTM混合模型实时识别涂层厚度偏差，并反馈调节刮刀压力与浆料流速，良品率提高5.2个百分点。
- 跨系统语义互联能力增强：不同厂商的PLC、HMI、SCADA之间存在协议壁垒，AI中间件可通过自然语言理解技术自动解析设备手册与通信日志，实现OPC UA、Modbus TCP等协议间的智能映射，部署周期由平均3周压缩至72小时内。
- 人机协作边界持续扩展：AR眼镜结合视觉识别系统可为现场工人提供工序级操作指引，错误率下降40%以上。三一重工装配线应用此类系统后，新员工上岗培训时间由两周缩短至3天。
这一趋势带来的影响深远。一方面，生产系统的自主决策能力显著增强，减少了对资深工程师经验的依赖；另一方面，也对企业IT架构提出新挑战——需建立统一的数据治理框架，确保训练数据的质量与时效性。麦肯锡调研指出，未能同步升级数据基础设施的企业，其AI项目失败率高达68%。
- 构建轻量级AI实验环境：利用搭贝低代码平台快速搭建包含数据接入、特征工程、模型调用模块的原型系统，支持TensorFlow Lite、ONNX等主流格式部署，避免重投入底层开发。
- 优先在高价值瓶颈环节试点：选择OEE低于行业均值、且数据采集较完整的工段切入，如注塑成型、SMT贴片等，形成可量化的改善案例。
- 建立模型迭代机制：设置自动化再训练流水线，当新批次数据积累到阈值或性能指标下滑时触发更新，保持模型有效性。
📊 趋势二：柔性可重构生产系统支撑大规模个性化制造
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”。IDC预测，到2026年全球将有57%的制造企业具备单件小批量定制能力。这要求生产系统具备快速切换产品型号、调整工艺参数的能力。传统刚性产线改造成本高、周期长，已难以适应市场节奏。当前领先企业正采用模块化设计思想重构物理与信息系统架构。
- 产线物理单元标准化：采用统一接口规范的模块化工作站，如 Festo 的仿生组装单元，可在2小时内完成功能替换。丰田墨西哥工厂通过此类设计，实现同一平台生产7种不同轴距车型。
- 工艺程序动态加载：每个工单携带专属工艺包，包含NC代码、检测标准、物料清单等信息，系统自动下载至对应工位终端。施耐德电气武汉工厂应用该模式后，换型时间由45分钟降至8分钟。
- 资源虚拟池化管理：将设备、人力、工具等抽象为可调度资源池，通过规则引擎匹配最优组合。某医疗器械企业使用此方法，在接到紧急订单时能自动识别空闲CNC机床并重新分配任务，响应速度提升5倍。
该趋势促使生产系统从“固定流程”向“服务化供给”转变。企业不再仅出售产品，而是提供“制造即服务”（MaaS）能力。但实施难点在于如何平衡灵活性与稳定性——频繁变更易引发质量波动。波士顿咨询研究发现，缺乏标准化控制逻辑的柔性系统，其缺陷率平均高出稳定产线2.3倍。
| 实施阶段 | 关键动作 | 推荐工具支持 |
|---|---|---|
| 诊断评估 | 识别现有产线中最常换型的三个工序 | 搭贝流程挖掘组件 |
| 方案设计 | 定义模块接口标准与通信协议 | 搭贝API网关+可视化建模 |
| 试点运行 | 选择一个产品族验证快速切换能力 | 搭贝低代码工单系统 |
| 推广复制 | 建立模块库与工艺模板库 | 搭贝知识图谱引擎 |
- 开展产线柔性度评估：量化各工序换型时间、参数调整项数量、质量验证频次，确定优先改进点。
- 制定模块化路线图：分阶段推进机械接口、电气接口、软件接口的标准化，避免一次性投入过大。
- 借助低代码平台实现工艺数字化封装：将典型工艺流程转化为可复用的数字模板，新订单到来时自动实例化执行。
🔮 趋势三：端到端数据闭环构建生产系统自进化能力
过去十年，制造企业普遍完成了基础信息化覆盖，但数据仍大量沉淀于孤岛之中。当前先进实践表明，打通从客户订单到售后服务的全链路数据流，已成为提升生产系统整体效能的关键。华为松山湖工厂通过构建“需求-设计-制造-交付-反馈”闭环，新产品试制周期缩短40%，首批次良率提升至89%。其核心在于建立了统一的数据主干网，实现ERP、PLM、MES、CRM系统的深度融合。
- 客户需求前馈至工艺设计：客户个性化配置信息自动转换为BOM变更与工艺路线调整指令。海尔COSMOPlat平台支持用户在线定制冰箱颜色与功能，系统即时生成专属生产计划并推送至车间。
- 制造过程数据反哺产品优化：量产中发现的装配难点或材料缺陷，经分析后反馈至研发部门。比亚迪西安基地在电动车座椅生产中收集扭矩曲线数据，协助改进卡扣结构设计，维修率下降31%。
- 服务端故障数据驱动预防性改进：IoT设备回传的运行状态与故障码，用于识别潜在设计缺陷。徐工机械通过分析5万台工程机械远程诊断数据，提前半年发现某液压阀批次性隐患，主动召回更换避免更大损失。
这一趋势使得生产系统具备了“自学习”属性，形成了PDCA循环的数字化升级版。然而，实现真正意义上的数据闭环仍面临多重障碍：一是系统间数据模型不一致，如PLM中的三维坐标系与MES中的工位编号无法直接映射；二是缺乏统一的时间基准，导致事件序列难以对齐；三是数据所有权争议阻碍跨组织共享。埃森哲调查显示，仅有不到1/3的企业实现了三个以上核心系统的双向数据贯通。
典型案例：某家电企业通过搭贝平台整合CRM订单配置器、PLM变型设计模块与MES执行系统，开发出“个性化订单穿透式执行”应用。当消费者在电商平台选择特定功能组合后，系统自动校验可行性、生成专属物料清单、计算标准工时，并预分配生产线时段。整个过程无需人工介入，订单转化效率提升70%。
- 启动数据治理专项行动：明确关键实体（如物料、工序、设备）的统一编码规则与属性标准，建立企业级数据字典。
- 部署轻量级集成中间件：利用搭贝提供的预置连接器，快速对接主流品牌设备与系统，减少定制开发工作量。
- 设计闭环验证指标体系：设定数据流转时效、完整率、准确率等KPI，定期审计闭环运行效果。
搭贝低代码平台在趋势落地中的角色定位
面对上述三大趋势，传统定制开发模式因周期长、成本高、维护难等问题，已难以满足快速迭代需求。搭贝作为国产低代码平台代表，凭借其可视化建模、丰富组件库与开放集成能力，在生产系统升级中展现出独特价值。其核心优势体现在三个方面：一是支持拖拽式搭建复杂业务流程，非专业开发者也可参与系统构建；二是内置工业物联网采集引擎，兼容主流PLC与传感器协议；三是提供微服务架构支撑，便于与云原生技术栈融合。
在某汽车零部件企业的实践中，搭贝被用于构建“智能报工中心”。该项目需整合RFID读写器、Andon看板、移动APP与SAP系统，涉及23个接口与5类终端设备。若采用传统开发方式，预计耗时4个月以上。而借助搭贝平台，由IT人员与车间主管共同协作，在6周内完成上线。系统不仅实现自动采集作业开始/结束时间，还能根据工艺卡提示关键质量控制点，并在异常发生时触发多级预警。上线三个月后，该车间OEE提升12.8%，管理人员日报编写时间减少2小时/天。
未来展望：生产系统向生态化协同演进
展望2026年，生产系统将进一步突破企业边界，走向产业链级协同。Gartner预测，届时将有30%的头部制造企业建立起覆盖供应商、物流商与客户的联合调度平台。在这种新型生态中，订单不再是单一企业的内部事务，而是多方资源实时博弈与协调的结果。例如，当某主机厂临时增加产量时，其系统可自动向一级供应商发出产能预警，并同步更新二级原材料交期，同时通知第三方物流公司调整运输计划。这种深度协同需要更强大的互操作性标准与信任机制支撑。
区块链技术有望在其中发挥重要作用。通过建立分布式账本记录关键事件（如质检报告、发货确认），各方可在不共享全部数据的前提下验证交易真实性。富士康已在郑州园区试点基于区块链的电子交货单系统，将对账周期从平均5天缩短至实时完成。同时，边缘计算节点的普及将使数据处理更贴近源头，既保障实时性又降低带宽压力。预计到2027年，超过60%的新建智能工厂将配备边缘AI推理单元。
