2025年末，全球制造业正经历一场由技术融合驱动的深层变革。根据麦肯锡最新发布的《全球智能制造趋势报告》，超过68%的头部制造企业已在核心产线部署AI驱动的实时调度系统，较2023年提升近2.3倍。与此同时，中国工业和信息化部在11月发布的《智能制造发展指数》中指出，全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.4%，工业互联网平台普及率突破45%。这一系列数据背后，是生产系统从传统刚性架构向智能化、柔性化、协同化演进的明确信号。特别是在新能源汽车、高端装备、生物医药等高附加值领域，生产系统的响应速度、资源调配精度和跨组织协作能力，已成为决定企业竞争力的核心要素。
🚀 智能协同：打破孤岛，构建端到端生产网络
传统生产系统长期面临“信息孤岛”问题——研发、计划、生产、质量、物流等环节各自为政，数据流转滞后，决策依赖人工经验。据波士顿咨询调研，典型制造企业中，非增值性协调工作占管理时间的37%以上。而2025年，随着5G+TSN（时间敏感网络）和边缘计算的普及，智能协同已成为生产系统升级的首要趋势。
以某新能源电池龙头企业为例，其通过部署基于低代码平台的协同中枢系统，实现了从客户订单到原材料采购的全链路可视化。系统自动将CRM中的订单需求转化为BOM清单，并同步至MES、WMS和SRM系统，物料齐套率提升至98.6%，订单交付周期缩短41%。该案例表明，智能协同的本质是构建一个动态感知、自主响应的生产神经网络。
- 核心趋势点：生产系统正从“流程驱动”转向“事件驱动”，任何异常（如设备宕机、来料延迟）都能触发跨部门联动预案；
- 多主体协同范围扩展至供应链上下游，形成“产业级数字孪生体”；
- 自然语言交互接口（如语音工单、AI助手）降低一线员工操作门槛，提升协同效率。
然而，实现智能协同面临三大挑战：系统异构性高、数据标准不统一、组织壁垒难破。许多企业在集成ERP与MES时，仍需依赖大量定制开发，项目周期长达6-8个月，成本超预算30%以上。
- 建立企业级数据中台，统一主数据标准（如物料编码、工艺路线），确保信息一致性；
- 采用模块化集成策略，优先打通计划-生产-仓储三大高频交互节点；
- 引入低代码平台作为集成枢纽，快速构建跨系统应用界面与数据管道。例如，搭贝低代码平台支持通过可视化拖拽完成API对接，将原本需两周开发的接口配置压缩至2天内，显著降低IT响应延迟；
- 设立“数字化协同官”角色，统筹业务流程重组与系统优化，避免技术先行但流程脱节；
- 开展跨部门联合演练，模拟断料、急单插入等场景，验证协同机制有效性。
📊 柔性制造：小批量、多品种时代的生存法则
消费者个性化需求崛起正在重塑生产逻辑。IDC数据显示，2025年全球定制化产品订单占比预计达34%，在家电、服装、汽车等行业已超50%。这意味着生产线必须在分钟级内完成换型，且保持高质量输出。柔性制造不再只是“可选项”，而是关乎产能利用率和客户留存的关键能力。
某国内知名空调制造商曾因无法快速响应区域市场差异化需求，在南方高温季错失数亿元订单。2024年起，该公司启动柔性化改造，引入可重构产线与智能排程系统。新系统可根据订单组合动态调整工位节拍，支持15种机型混线生产，换型时间从4小时压缩至28分钟。2025年上半年，其OEM订单交付准时率提升至95.7%，库存周转天数下降19天。
- 核心趋势点：生产系统正从“规模经济”转向“范围经济”，即在多品种条件下仍能保持高效运营；
- 模块化设备与标准化接口（如OPC UA）成为柔性基础，支持“即插即用”式产线重组；
- AI驱动的动态排程模型可综合考虑设备状态、人员技能、物料可用性等变量，生成最优生产序列。
但柔性制造对底层系统灵活性提出极高要求。传统MES系统多基于固定工艺路径设计，难以适应频繁变更的生产逻辑。某车企尝试导入混流生产时，发现原有MES需修改超200个参数表，开发测试耗时三个月，最终被迫延期上线。
- 重构MES底层架构，采用“工艺模板+实例化执行”模式，支持快速派生新产品流程；
- 部署边缘计算网关，实时采集设备IO信号，实现换型动作的自动识别与记录；
- 利用低代码平台搭建柔性工单系统，业务人员可自助配置产品族、工艺路线与质检标准，无需IT介入；
- 建立“柔性能力评估矩阵”，量化各车间换型时间、最小经济批量、质量稳定性等指标，指导投资优先级；
- 与供应商共建柔性生态，推动零部件通用化设计，降低供应链复杂度。例如，搭贝低代码平台提供的表单引擎与流程设计器，使某电子厂在两周内完成了3条SMT线的柔性工单系统部署，支持每日切换超50个料号组合。
| 指标 | 传统模式 | 柔性制造模式 |
|---|---|---|
| 平均换型时间 | 3.5小时 | 32分钟 |
| 最小投产批量 | 500件 | 50件 |
| 设备综合效率(OEE) | 68% | 83% |
🔮 数据驱动：从经验决策到算法治理
过去，生产决策高度依赖“老师傅”的经验判断。但在复杂多变的运营环境中，这种模式已显乏力。2025年，数据驱动成为生产系统进化的第三大趋势。Gartner预测，到2026年，75%的大型制造企业将建立“生产数据湖”，支撑实时分析与预测性干预。
某半导体封测厂曾长期受困于良率波动。尽管拥有完整的SPC系统，但缺陷根因分析仍需工程师手动比对数百张图表。2024年，该厂引入AI质检与关联分析引擎，系统自动聚合设备参数、环境温湿度、材料批次等200+维度数据，构建缺陷预测模型。上线后，关键工序良率提升2.3个百分点，每年减少报废损失超4000万元。
- 核心趋势点：生产系统正从“事后追溯”转向“事前预控”，通过机器学习发现隐性关联规律；
- 实时数据流处理（如Apache Kafka + Flink）成为标配，支持毫秒级异常检测；
- 数字看板与移动BI普及，使班组长可在产线旁查看OEE、能耗、质量趋势等关键指标。
然而，数据价值释放面临“三重鸿沟”：数据采集不全（仅30%产线具备全量传感器覆盖）、分析能力不足（缺乏复合型人才）、应用场景碎片化。许多企业虽建有大数据平台，但实际用于生产的分析模型不足10%。
- 制定分级采集策略，优先覆盖影响质量、安全、效率的关键点位，避免“为数据而数据”；
- 构建“分析即服务”（AaaS）体系，封装常用算法模块（如CPK计算、故障预测），供业务人员调用；
- 通过低代码平台快速搭建数据应用，如自动巡检报告、能耗对标仪表盘等，缩短从数据到洞察的路径。例如，搭贝低代码平台内置的数据可视化组件库，使某食品厂在一周内完成了车间级能耗监控系统的搭建，发现两台老化空压机日均多耗电18%，及时更换后年节省电费超60万元；
- 建立数据治理委员会，明确数据所有权、更新频率与质量标准；
- 推行“数据素养”培训，让一线员工理解基本统计概念，提升数据使用意愿。
值得注意的是，三大趋势并非孤立存在。智能协同提供数据流动基础，柔性制造产生丰富场景，数据驱动则反哺协同与柔性的智能化水平。三者交织形成正向循环，推动生产系统向自治化演进。
技术融合下的实施路径
面对多重趋势叠加，企业需制定系统性升级路径。德勤建议采用“三层推进法”：基础层聚焦设备联网与数据标准化，能力层建设协同平台与分析引擎，战略层探索自适应生产模式。某跨国装备制造集团依此框架，三年内实现全球12个工厂的系统整合，总部可实时查看任一车间的运行状态，应急调度响应时间从小时级降至分钟级。
在此过程中，选择合适的技术载体至关重要。传统定制开发周期长、成本高、迭代慢，难以匹配快速变化的业务需求。而低代码平台因其敏捷性、开放性和易维护性，正成为生产系统升级的重要支撑工具。以搭贝低代码平台为例，其支持：
- 可视化建模：通过拖拽方式定义表单、流程、报表，降低开发门槛；
- 多源集成：原生支持与主流PLC、SCADA、ERP、MES系统的数据交互；
- 移动部署：生成Android/iOS应用，支持现场扫码报工、电子签核等功能；
- 权限精细化：按角色、车间、产线设置数据访问粒度，保障信息安全。
某家电企业利用该平台，在两个月内完成了全国售后服务网点与生产基地的备件协同系统开发，维修等待时间平均缩短3.2天，客户满意度提升11个百分点。这表明，低代码不仅是工具，更是推动组织敏捷化的催化剂。
组织与文化的适配
技术变革若缺乏组织配套，往往难以为继。普华永道研究显示，70%的数字化转型失败源于文化阻力。生产系统的智能化升级，要求员工从“执行者”转变为“协作者”与“优化者”。
成功企业通常采取以下措施：设立“数字创新小组”，由生产、IT、质量骨干组成，负责需求梳理与方案验证；推行“微改善积分制”，鼓励一线员工提交数字化改进建议；定期举办“技术开放日”，展示系统升级成果，增强认同感。某化纤企业通过上述做法，两年内收集有效建议472条，其中68项转化为系统功能，年均降本超千万元。
此外，绩效考核体系也需相应调整。不应再单纯考核产量与工时，而应加入“系统使用率”、“数据准确率”、“协同响应速度”等新指标，引导行为转变。
未来展望：走向自治生产
展望2026年，生产系统将进一步向自治化迈进。AI代理（Agent）将承担更多调度、诊断、优化任务。例如，当检测到某设备振动值持续上升，系统可自动安排停机检修、调整后续排程、通知备件仓库准备替换部件，全程无需人工干预。
同时，区块链技术有望在供应链协同中发挥更大作用，确保生产数据的不可篡改与可追溯，为碳足迹核算、合规审计提供可信依据。而量子计算的初步商用，或将解决当前复杂排程中的算力瓶颈，实现全局最优解的秒级生成。
可以预见，未来的生产系统不再是被动执行指令的“机器群”，而是具备感知、学习、决策能力的“有机体”。谁能率先完成智能协同、柔性制造与数据驱动的三位一体构建，谁就将在新一轮产业竞争中占据制高点。
