2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际制造战略咨询机构IMSA最新发布的《全球生产系统发展白皮书》显示，2025年全球智能工厂投资同比增长18.7%，其中中国、德国和美国占据总投资额的63%。值得关注的是，传统自动化升级已不再是企业投入重点，取而代之的是以数据驱动、系统敏捷性和跨平台协同为核心的新型生产系统重构。例如，西门子成都数字工厂通过部署AI调度引擎，将订单交付周期缩短27%；特斯拉柏林超级工厂引入自适应产线控制系统后，车型切换时间压缩至4.2小时。这些案例背后，折射出生产系统正在经历从“流程固化”向“动态响应”的根本性转变。在这一背景下，三大核心趋势正深刻重塑行业格局。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产控制层，实现预测性调度与自主优化
人工智能不再局限于质量检测或设备监控等辅助环节，而是逐步渗透至生产系统的决策中枢。当前领先企业已开始将机器学习模型部署于MES（制造执行系统）与PLC（可编程逻辑控制器）之间，构建具备实时推理能力的控制中间件。该架构允许系统根据历史工单数据、设备健康状态、物料供应波动等多维变量，动态调整排产策略。ABB在瑞典的电机装配线即采用此类方案，其AI调度模块每15分钟重新计算一次最优生产序列，使设备综合效率（OEE）提升至91.3%，远超行业平均的78.5%。
这一趋势的核心影响在于打破了传统“计划-执行-反馈”线性模式，形成闭环自优化机制。据麦肯锡研究，具备AI决策能力的生产线，在面对突发订单变更时的响应速度比传统系统快6倍以上。同时，预测性维护的准确率也从过去的60%-70%提升至88%-93%，显著降低非计划停机损失。然而，实现该能力需克服三大障碍：一是工业数据孤岛问题依然严重，ERP、SCM与车间终端数据互通率不足40%；二是AI模型训练依赖高质量标注数据，而多数工厂缺乏标准化采集流程；三是现有IT/OT融合架构难以支撑高频次模型迭代。
为推动AI在生产控制层落地，建议采取以下有序步骤：
- 建立统一的数据中台，整合来自SCADA、MES、WMS等系统的结构化与非结构化数据，确保采样频率不低于每秒一次；
- 选择高价值场景试点，如关键工序排程、能耗优化或良率预测，避免初期全面铺开导致资源分散；
- 引入边缘计算节点，在本地完成敏感数据处理，兼顾实时性与信息安全；
- 采用模块化AI开发框架，支持快速替换算法模型而不影响底层控制逻辑；
- 结合低代码平台进行可视化配置，使工艺工程师能参与规则设定，降低对专业数据科学家的依赖。
值得注意的是，搭贝低代码平台在此类项目中展现出独特优势。其内置的AI组件库支持拖拽式集成TensorFlow Lite模型，并可通过图形化界面定义触发条件与执行动作。某家电制造商利用该功能，在两周内搭建出注塑工序温控优化原型系统，较传统开发方式节省约60%时间。更重要的是，业务人员可直接在平台上调整权重参数，实现“业务语言”到“控制指令”的无缝转换。
📊 趋势二：柔性生产系统成为应对小批量定制的核心基础设施
随着消费者个性化需求持续增长，汽车行业已出现“一车一配置”趋势，电子产品SKU年均增长率达34%。这对传统刚性产线提出严峻挑战。为此，越来越多企业转向构建模块化、可重构的柔性生产系统。这类系统以标准化接口为基础，通过快速更换功能单元（如夹具、检测模块、输送路径）实现多品类混线生产。宝马沈阳工厂的新涂装线即采用磁悬浮传输技术，每个载具独立控制运行速度与轨迹，可在同一条线上处理7种不同车型，换型时间趋近于零。
柔性化的深层影响体现在供应链韧性与资本效率双重提升。一方面，企业能够以接近大批量生产的成本执行小批量订单，据波士顿咨询测算，柔性产线单位产能建设成本虽高出15%-20%，但全生命周期利润率反超12个百分点；另一方面，在地缘政治不确定性加剧的背景下，区域化分布式生产成为主流，柔性系统使得企业在不同厂区间快速复制产线配置，缩短新基地投产周期达40%以上。
当前阻碍柔性系统普及的主要瓶颈包括：设备供应商生态尚未完全开放，各品牌控制系统协议兼容性差；工艺知识沉淀不足，导致换线调试仍高度依赖老师傅经验；以及缺乏统一的数字孪生验证环境，物理改造前难以评估可行性。
针对上述问题，建议实施以下策略：
- 推动设备接口标准化，优先采购支持OPC UA over TSN协议的装备，确保时间敏感网络下的互操作性；
- 构建工艺模板库，将典型产品族的工装布局、节拍参数、质检标准数字化封装，供新项目调用；
- 部署轻量化数字孪生平台，在虚拟空间模拟换线过程，预判干涉风险与产能瓶颈；
- 采用积木式控制系统架构，各功能模块拥有独立控制单元，支持热插拔与即插即用；
- 建立跨职能换线团队，涵盖工艺、自动化、质量人员，实行标准化作业指导书（SOP）动态更新机制。
在实际落地过程中，低代码平台可作为连接物理系统与管理逻辑的“粘合剂”。以搭贝为例，其可视化建模工具允许用户通过拖拽方式定义产品路由规则，当新增一个定制型号时，只需在界面上勾选所需工序组合，系统自动生成对应的PLC通信指令序列。某医疗设备企业借此将新产品导入周期从平均14天压缩至3天，极大增强了市场响应能力。此外，平台还支持生成AR辅助装配指引，指导现场人员完成工装更换，减少人为失误。
🔮 趋势三：低代码平台成为生产系统敏捷迭代的关键赋能工具
面对日益复杂的生产环境，传统软件开发模式已无法满足快速变化的需求。一项针对500家制造企业的调研发现，定制化MES功能平均开发周期长达5.8个月，而业务需求变更频率高达每季度2.3次，供需严重错配。在此背景下，低代码开发平台正迅速崛起为生产系统演进的核心支撑力量。其本质是通过可视化建模与元数据驱动，将应用程序构建过程从编码转化为配置，使具备业务理解的一线人员也能参与系统优化。
该趋势带来的变革不仅是效率提升，更是组织能力的重构。过去，IT部门常被视为“服务提供方”，被动响应车间需求；而现在，生产主管可通过低代码平台自主搭建报表看板、设计异常处理流程，甚至模拟排产方案。这种“公民开发者”现象已在博世苏州工厂显现，其班组自行开发的设备点检小程序，上线后使漏检率下降76%，且后续维护无需IT介入。Gartner预测，到2027年，全球60%的新建工业应用将基于低代码或无代码平台实现，其中生产管理系统占比最高。
尽管前景广阔，低代码落地仍面临治理难题。部分企业出现“影子IT”泛滥，多个部门各自搭建互不兼容的应用，反而加剧数据碎片化；另一些则过度追求灵活性，忽视系统稳定性要求，导致关键业务中断。因此，成功的低代码战略必须平衡敏捷性与可控性。
推荐采用如下落地路径：
- 制定企业级低代码治理规范，明确权限分级、数据归属与接口标准；
- 选择支持工业协议直连的平台，如内置Modbus、Profinet、MQTT等驱动，减少中间网关依赖；
- 建立模板中心，预置常用功能组件如OEE计算器、安灯系统、首件检验表单，加速复用；
- 设置沙箱环境，允许用户在隔离空间测试新应用，通过评审后再发布至生产环境；
- 与现有系统深度集成，确保低代码应用产生的数据可回流至ERP、BI等主干系统。
搭贝低代码平台在上述方面表现突出。其专为制造业设计的“生产套件”包含200+预制组件，覆盖从物料追溯到能源监控的典型场景。更关键的是，平台采用微服务架构，每个应用模块独立部署，即使某个功能异常也不会影响整体系统运行。某食品饮料龙头企业利用搭贝在三个月内完成了全国12个生产基地的数字化巡检系统统一升级，相较传统项目节约成本逾千万元。同时，平台提供的版本管理与审计日志功能，帮助企业通过ISO 9001与IATF 16949认证审核。
扩展观察：未来生产系统的“三位一体”融合架构
展望2026年下半年及以后，领先的制造企业正探索将上述三大趋势整合为统一的技术架构——即“AI决策引擎 + 柔性执行单元 + 低代码配置界面”的三位一体模式。在这种架构下，AI负责全局优化与预测，柔性系统提供物理层适应能力，低代码平台则充当人机协作的交互窗口。三者协同作用，形成高度自治又易于干预的新型生产系统。
为直观展示该架构的价值，下表对比了传统与新型生产系统的关键特征：
| 维度 | 传统生产系统 | 新型融合架构 |
|---|---|---|
| 响应速度 | 小时级调整 | 分钟级动态优化 |
| 换型成本 | 高（依赖人工调试） | 低（数字孪生预验证） |
| 开发周期 | 数月 | 数天至数周 |
| 人员技能要求 | 专业程序员主导 | 业务人员可参与 |
| 系统耦合度 | 紧耦合，难扩展 | 松耦合，模块化 |
可以预见，未来三年内，是否具备这种融合架构将成为衡量制造企业竞争力的核心指标。那些仍停留在单点自动化升级的企业，将在成本弹性、交付速度与创新能力上全面落后。
实施建议：分阶段推进生产系统现代化升级
面对复杂的技术演进路径，企业应避免“一步到位”的冒进思维，转而采取渐进式升级策略。以下是推荐的四阶段路线图：
- 基础夯实期（0-6个月）：完成设备联网与数据采集，覆盖率不低于80%；建立主数据管理体系，统一物料、工艺、设备编码规则；选定低代码平台并开展试点培训。
- 局部优化期（6-18个月）：在关键产线部署AI预测模型，聚焦OEE提升与故障预警；启动一条柔性化改造示范线，验证模块化设计理念；通过低代码平台上线3-5个高频应用场景，积累使用经验。
- 系统集成期（18-36个月）：打通ERP-MES-SCADA数据链路，实现端到端可视化；推广柔性单元至主要生产车间；建立低代码应用审批与运维机制，形成可持续发展模式。
- 智能自治期（36个月+）：构建集中式AI决策中心，支持多工厂协同优化；全面推行“软件定义产线”理念，通过配置而非改造实现功能变更；培育内部数字化创新文化，鼓励一线员工持续改进系统。
在整个过程中，需特别关注组织变革管理。技术只是手段，真正的挑战在于打破部门墙、重塑工作流程与绩效考核体系。建议设立“数字化转型办公室”，由CEO直接领导，统筹技术、运营与人力资源协同推进。
