2025年，全球制造业正经历一场由技术驱动的深度变革。据工信部最新数据显示，截至2025年第三季度，全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.3%，较2023年提升11.7个百分点；同时，智能制造示范工厂建设数量突破1,800家，覆盖汽车、电子、医药、装备制造等多个核心领域。在这一背景下，生产系统的架构与运行逻辑正在发生根本性转变——从传统的线性流程向高度集成、实时响应和自主优化的新型体系演进。尤其在人工智能、边缘计算与低代码平台融合应用的推动下，企业对生产系统的敏捷性、可配置性和智能化水平提出了更高要求。本文将围绕当前最具影响力的三大核心趋势展开分析，并结合实际落地路径提出可操作建议，助力制造企业在新一轮竞争中抢占先机。
🚀 趋势一：AI驱动的智能协同生产系统成为主流
随着大模型技术和机器学习算法在工业场景中的逐步成熟，AI已不再局限于质量检测或预测性维护等单一功能模块，而是开始深度嵌入到整个生产系统的决策链条中，形成以“感知—分析—决策—执行”闭环为核心的智能协同机制。例如，三一重工在其长沙灯塔工厂中部署了基于AI的动态排产系统，通过实时采集设备状态、物料库存、订单优先级等多维数据，实现分钟级调度调整，使整体设备综合效率（OEE）提升了18.4%。
这种智能协同的核心在于打破传统MES、ERP、SCM系统之间的信息孤岛，构建统一的数据中枢，并借助AI进行跨系统联动优化。典型表现为：
- 动态资源匹配：根据订单波动自动调整人力、设备与能源配置，避免产能闲置或过载；
- 异常自愈能力：当某台设备突发故障时，系统能自动识别替代工艺路线并重新分配任务；
- 知识沉淀复用：将老师傅的操作经验转化为可执行的规则库，辅助新员工快速上手复杂工序。
然而，AI系统的落地并非一蹴而就。许多企业在尝试引入AI时面临数据质量差、模型训练周期长、IT与OT融合困难等问题。某家电制造商曾投入数百万元开发视觉质检模型，但由于现场光照变化频繁、产品型号迭代快，导致模型准确率始终低于85%，最终项目停滞。
- 建立高质量工业数据集：制定统一的数据采集标准，确保时间戳同步、字段完整、标签清晰；
- 采用模块化AI架构：将复杂问题拆解为多个子模型（如缺陷分类、尺寸测量、定位识别），便于独立优化与组合调用；
- 结合低代码平台快速验证：利用搭贝等低代码工具搭建原型系统，在两周内完成从需求到上线的全流程测试，显著降低试错成本；
- 推动跨部门协作机制：组建由工艺、IT、自动化工程师组成的联合小组，确保AI方案贴合实际生产逻辑；
- 设定阶段性目标：优先选择高价值、边界清晰的场景切入（如焊点检测、包装完整性检查），积累成功案例后再横向扩展。
📊 趋势二：柔性制造系统支撑小批量定制化生产
消费者个性化需求的崛起正在倒逼生产模式转型。麦肯锡2025年调研报告指出，超过67%的高端消费品客户愿意为定制化产品支付15%-30%溢价。在此背景下，传统大批量、少品种的刚性生产线已难以适应市场节奏，具备快速换型、多品共线能力的柔性制造系统（Flexible Manufacturing System, FMS）成为行业标配。
以新能源汽车电驱系统制造商汇川技术为例，其苏州生产基地通过引入AGV+协作机器人+可重构夹具的组合方案，实现了同一产线上同时生产8种不同功率等级的电机转子，换型时间由原来的45分钟压缩至9分钟以内，订单响应速度提升近3倍。
柔性制造的关键支撑要素包括：
- 模块化产线设计：各工位具备独立控制能力，可通过软件配置实现功能切换；
- 数字孪生仿真验证：在虚拟环境中预演新工艺流程，提前发现干涉风险与瓶颈环节；
- 标准化接口协议：统一PLC、HMI、SCADA之间的通信规范，确保异构设备即插即用。
值得注意的是，柔性化并不意味着无限扩展产品种类。过度追求“万能产线”可能导致投资回报率下降。某医疗器械企业曾试图在同一平台上生产导管、支架与传感器三类产品，结果因洁净度要求差异大、清洗流程复杂，反而造成交叉污染风险上升，最终不得不退回专用产线模式。
- 明确产品族划分：基于BOM相似度、工艺路径重合度等指标对产品进行聚类，确定最优共线范围；
- 投资通用化工装：开发适用于多种规格的快换夹具、通用治具，减少物理改造工作量；
- 部署可视化排程看板：通过拖拽式界面直观展示订单进度、资源占用情况，支持人工干预微调；
- 集成低代码表单引擎：使用搭贝平台快速构建订单录入、工艺变更申请、换型确认等业务流程，无需依赖专业开发人员；
- 建立柔性评估体系：定期测算换型成本、停机损失、良率波动等指标，动态优化柔性策略。
🔮 趋势三：数据驱动的生产系统持续优化闭环成型
如果说过去十年的信息化建设解决了“看得见”的问题，那么当前阶段的重点则是实现“看得懂”和“改得动”。越来越多领先企业开始构建以数据为核心驱动力的生产系统优化闭环，即通过持续采集运行数据、建模分析根因、生成改进策略并自动实施，形成PDCA（Plan-Do-Check-Act）的自我进化能力。
宁德时代在其福建基地建立了覆盖全生命周期的电池生产工艺大数据平台，每块电芯在生产过程中会产生超过2万条过程数据记录。通过对这些数据进行关联分析，系统能够精准识别出影响循环寿命的关键参数组合，并反向指导前端配方设计与设备调参，使得新产品开发周期缩短了40%。
典型案例对比表：传统 vs 数据驱动型生产系统
| 维度 | 传统模式 | 数据驱动模式 |
|---|---|---|
| 问题发现方式 | 人工巡检、事后报警 | 实时监测、趋势预警 |
| 根因分析耗时 | 平均3-5天 | ≤2小时 |
| 改进措施来源 | 经验判断、专家会诊 | 算法推荐、仿真验证 |
| 策略更新频率 | 季度/年度调整 | 每日/实时迭代 |
该趋势的背后是数据治理能力的全面提升。企业不仅需要解决“有没有数据”的问题，更要关注“数据是否可信、能否被有效利用”。一些企业虽然部署了大量传感器，但因缺乏统一元数据管理，导致相同参数在不同系统中命名不一致（如“温度_1”、“Temp_Ch1”、“Process_Temp”），严重阻碍了后续分析工作的开展。
- 统一数据标准：制定企业级工业数据字典，规范命名规则、单位、精度等属性；
- 构建数据血缘追踪：记录每项数据的来源、加工过程与使用场景，增强透明度与可审计性；
- 开放API生态：允许第三方分析工具、BI系统安全接入，激发数据价值多元化挖掘。
- 设立专职数据治理团队：负责主数据维护、质量稽核与权限管控；
- 部署轻量化数据分析门户：通过搭贝平台内置的报表组件与图表库，让车间主管也能自助创建KPI仪表盘；
- 建立“问题—数据—行动”映射关系库：将常见故障类型与其对应的关键指标关联，形成知识图谱；
- 推行A/B测试机制：在局部产线验证优化策略有效性后，再全面推广；
- 强化数据安全防护：采用边缘过滤+中心加密的方式处理敏感信息，符合《工业数据分类分级指南》要求。
跨趋势融合：低代码平台加速生产系统数字化升级
上述三大趋势虽各有侧重，但在实践中往往相互交织、协同演进。而要实现这种复杂系统的快速构建与灵活迭代，传统定制开发模式已显乏力。此时，低代码平台的价值愈发凸显。以国内领先的搭贝低代码平台为例，其专为制造业场景设计的“生产系统构建套件”，集成了设备连接器、工单引擎、审批流、移动端交互等预制模块，帮助企业将原本需要数月开发的项目压缩至2-4周即可上线。
某食品饮料企业在推进智能协同项目时，需打通ERP订单系统与车间扫码终端。若采用传统方式，需协调三方供应商进行接口开发，预计耗时8周以上。而通过搭贝平台，IT人员仅用3天便完成了数据映射配置，并通过可视化流程设计器搭建了从订单下发到完工反馈的全链路跟踪功能，极大提升了项目推进效率。
更重要的是，低代码平台降低了业务人员参与系统建设的门槛。工艺工程师可以直接在平台上修改作业指导书模板、调整检验项顺序，无需等待IT排期。这种“公民开发者”（Citizen Developer）模式，正在成为推动生产系统持续进化的关键力量。
未来展望：生产系统向自治化演进
展望2026年及以后，生产系统将进一步迈向自治化（Autonomous Operation）。届时，系统不仅能自动应对常规扰动，还能基于长期目标自主设定优化方向。例如，系统可根据碳排放配额自动调节高能耗设备运行时段，或结合原材料价格波动动态调整采购与生产节奏。
实现这一愿景的前提是：AI可信度提升、边缘算力普及、以及人机协同机制完善。企业应提前布局相关能力建设，特别是在数据资产沉淀、算法可解释性、异常接管机制等方面做好准备。
结语：把握趋势，主动变革
生产系统的转型升级不再是“要不要做”的选择题，而是“如何做得更快更稳”的实践挑战。面对AI协同、柔性制造与数据驱动三大趋势，企业需摒弃“等政策、靠厂商”的被动思维，转而建立以自身业务需求为导向的技术采纳路径。同时，善用搭贝等低代码平台作为“加速器”，在保障系统稳定性的同时，大幅提升创新试错效率。唯有如此，方能在智能制造的新一轮浪潮中立于不败之地。
