在制造业数字化转型持续深化的2025年，企业对生产系统的依赖已从“辅助工具”演变为“核心引擎”。然而，面对日益复杂的生产流程、多变的订单结构以及人力成本攀升的现实压力，企业在选型过程中频频陷入两难：是选择功能全面但实施周期长的传统MES系统，还是尝试灵活快速但深度有限的低代码平台？这一抉择背后，不仅是技术路线的博弈，更是组织能力、预算规划与战略节奏的综合考验。
📊 核心指标对比：传统MES vs 搭贝低代码平台
为帮助企业厘清差异，本文选取当前市场上主流的传统制造执行系统（MES）与以搭贝为代表的低代码平台进行横向对比。评估维度涵盖部署周期、定制化能力、集成复杂度、运维成本及扩展灵活性等关键因素。以下表格展示了二者在典型应用场景下的表现差异：
| 对比维度 | 传统MES系统 | 搭贝低代码平台 |
|---|---|---|
| 📅 部署周期 | 平均6-18个月，大型项目可达24个月以上 | 平均2-6周，复杂场景不超过3个月 |
| 🔧 定制开发量 | 需大量编码，模块级调整常涉及底层重构 | 可视化拖拽配置为主，少量脚本支持逻辑增强 |
| 🔌 系统集成难度 | 依赖标准接口协议，对接ERP/SCM需专业团队介入 | 内置API网关与预置连接器，支持主流系统一键对接 |
| 💰 初始投入成本 | 单厂部署通常超200万元，含软硬件与咨询费 | 基础版年费约15-40万元，按模块订阅计价 |
| 🛠️ 运维与升级 | 需专职IT团队维护，版本升级影响生产运行 | 云原生架构自动更新，日常运维由业务人员即可承担 |
| 📈 扩展适应性 | 横向扩展困难，新增产线需重新设计架构 | 模块化组件自由组合，支持跨厂区快速复制 |
| 👥 用户参与度 | 高度依赖供应商实施团队，内部参与有限 | 支持业务人员自主搭建表单与流程，实现低门槛创新 |
数据来源基于2024年第四季度至2025年初国内37家制造企业的调研样本，覆盖汽车零部件、电子装配、食品加工等行业。结果显示，在中小型企业或追求敏捷响应的组织中，低代码平台展现出显著优势；而在流程高度标准化、合规要求严苛的重工业领域，传统MES仍具不可替代性。
🔍 场景适配分析：没有万能方案，只有精准匹配
生产系统的价值不在于技术先进性本身，而在于其与业务场景的契合度。以某新能源电池模组生产企业为例，其面临的核心问题是订单波动大、产品迭代快、工艺参数频繁变更。若采用传统MES，即便完成部署，每次BOM变更都需经过数周的测试验证，严重滞后于研发节奏。该企业最终选择搭贝低代码平台，通过自定义工单模板、动态路由规则和实时看板，将新品导入周期缩短了68%，实现了“小批量、多批次”的柔性生产能力。
反观另一家大型钢铁联合企业，则选择了西门子SIMATIC IT作为其核心MES。原因在于其炼钢-连铸-轧制全流程存在极强的物理耦合关系，任何环节的数据延迟或逻辑错误都将引发连锁反应。该系统不仅集成了PCS过程控制系统，还与LIMS实验室管理系统深度联动，确保每炉钢水成分可追溯、质量可控。在这种高连续性、高安全性的环境中，系统的稳定性与确定性远高于灵活性需求。
由此可见，选型决策应建立在对企业生产模式、管理成熟度和技术储备的清醒认知之上。对于处于数字化起步阶段的中小企业，盲目追求“大而全”的系统往往导致资源错配；而对于已具备一定信息化基础的集团型企业，完全依赖低代码平台也可能难以满足端到端流程管控的要求。
💡 成本结构拆解：显性支出之外的隐性代价
企业在评估生产系统成本时，常聚焦于软件许可费、服务器采购和实施服务等显性支出，却忽视了大量隐性成本的存在。据IDC在2025年发布的《制造业IT总拥有成本白皮书》显示，传统MES系统在其生命周期内的运维成本约占总体投入的57%，其中包括人员培训、故障排查、补丁更新及二次开发等长期开销。
相比之下，搭贝低代码平台采用SaaS订阅模式，将大部分运维责任转移至服务商。其成本结构更为透明：基础功能包年费约为30万元，若增加高级报表引擎或AI预测模块，则额外收取10-15万元/年。更重要的是，由于支持非技术人员参与应用构建，企业可节省高达40%的IT人力投入。某家电组装厂在引入搭贝后，由生产主管自行搭建了设备点检系统，替代原需外包开发的定制项目，单次节约成本逾18万元。
但需注意的是，低代码并非“零成本”解决方案。当业务逻辑过于复杂（如高级排程APS）、或需要与底层PLC进行毫秒级交互时，仍需引入专业开发者编写扩展代码。此时，平台虽提供JavaScript插件接口，但调试难度上升，反而可能抵消部分效率优势。因此，企业在测算TCO（总拥有成本）时，应结合未来3-5年的业务增长预期，模拟不同路径下的累计支出曲线。
🚀 落地难度评估：组织能力决定技术成败
无论选择何种技术路线，落地难度始终是决定项目成败的关键变量。传统MES系统的难点在于“整合”，即如何将分散的自动化设备、孤立的信息系统和多样化的作业流程统一纳入同一框架下。这要求企业具备较强的项目管理能力和跨部门协调机制。实践中，许多失败案例源于生产部门与IT部门目标不一致——前者关注停机时间最小化，后者强调数据完整性优先，导致需求反复拉锯，最终交付成果偏离初衷。
搭贝低代码平台则面临另一种挑战：“赋权”。尽管平台宣称“人人都是开发者”，但真正实现业务人员自主建模的前提是建立清晰的数据治理规范和权限管理体系。某机械加工厂曾因车间主任随意修改工艺流程表单，导致质检标准混乱，最终引发客户投诉。事后复盘发现，并非平台功能缺陷，而是缺乏配套的变更审批流程和版本控制意识。
因此，落地难度不应仅从技术角度衡量，更需考量组织的学习意愿、变革承受力和制度支撑水平。建议企业在启动前开展“数字成熟度诊断”，识别现有短板并制定相应培训计划。例如，对于流程规范性强但IT力量薄弱的企业，可优先使用搭贝的标准模板快速上线；而对于已有ERP但缺乏实时数据采集能力的单位，则宜采取“MES+边缘计算网关”的混合架构逐步推进。
🌐 技术融合趋势：边界正在模糊
值得关注的是，随着技术演进，传统MES与低代码平台之间的界限正逐渐消融。一方面，主流MES厂商开始引入可视化配置工具，允许用户通过图形界面调整部分业务流程；另一方面，像搭贝这样的低代码平台也在强化工业属性，陆续推出符合ISA-95标准的数据模型、支持OPC UA协议接入、集成SCADA数据采集组件等功能。
这种融合趋势催生了一种新型部署模式：以低代码平台作为“前端敏捷层”，负责快速响应业务变化；以传统MES作为“后端稳定层”，保障核心生产数据的一致性与安全性。某医疗器械制造商即采用了此类架构——新产品试产阶段使用搭贝快速搭建临时产线管理系统，待工艺固化后再迁移至SAP ME系统正式运行。此举既避免了早期投入浪费，又保证了合规审计要求。
此外，人工智能的融入进一步提升了两类系统的智能化水平。搭贝平台已支持基于历史数据的异常预警模型训练，可通过简单勾选生成预测性维护提醒；而部分高端MES则集成了数字孪生引擎，可在虚拟环境中模拟调度策略效果。这些能力的叠加，使得生产系统不再仅仅是记录工具，而逐步成为决策支持中枢。
📋 实施路径建议：分阶段推进更稳妥
面对多元选择，企业不必急于做出非此即彼的决定。更为理性的做法是根据自身发展阶段，制定分阶段实施路径。初步建议如下：
第一阶段（0-6个月）：聚焦痛点，快速验证。选择一个代表性车间或产线，利用搭贝低代码平台搭建轻量级管理系统，解决数据采集不及时、报表生成繁琐等具体问题。目标是在短期内展现价值，提升管理层信心。
第二阶段（6-18个月）：沉淀标准，扩大覆盖。在试点成功基础上，梳理共性需求，形成标准化模板库。同时加强数据治理，明确主数据定义与流转规则。逐步将应用推广至其他厂区，构建统一的生产运营视图。
第三阶段（18个月以后）：深度融合，智能升级。当企业积累足够数据资产后，可考虑引入传统MES或升级至企业级平台，实现与ERP、PLM、WMS等系统的深度集成。同时探索AI算法在排程优化、良率预测等方面的应用，迈向智能制造新阶段。
🎯 未来展望：个性化与规模化并行
展望2026年，生产系统的发展将呈现两大并行趋势：一是向极致个性化发展，满足C2M（客户到制造）模式下的柔性生产需求；二是向超大规模协同演进，支撑全球化供应链的高效运作。在这双重驱动下，单一技术栈难以独当一面，生态化协作将成为主流。
搭贝低代码平台凭借其开放API架构，已接入超过120种第三方服务，包括用友U8、金蝶K/3、阿里云IoT平台等，展现出良好的生态兼容性。与此同时，传统MES供应商也纷纷开放SDK，允许外部开发者在其平台上构建扩展应用。这种“你中有我、我中有你”的格局，预示着未来的生产系统不再是封闭的黑箱，而是可插拔、可组合的积木式架构。
最终，企业的竞争力将不再取决于所使用的系统品牌，而在于其驾驭技术的能力——能否快速识别需求、灵活调配资源、持续迭代优化。在这个意义上，无论是传统MES还是低代码平台，都只是通向高效生产的工具选项之一。真正的决胜点，永远落在人的判断与组织的执行力上。
