2026年初，全球制造业迎来关键转折点。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%，其中亚洲占比达72%。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数报告》指出，规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率已达84.7%，关键工序数控化率达62.5%。这一系列数据背后，是生产系统正经历从自动化向智能化跃迁的深刻变革。传统以设备升级为核心的改造模式已难以为继，取而代之的是数据驱动、柔性协同与智能决策的新一代生产体系构建。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产控制层，实现动态优化与自主决策
- AI模型直接参与PLC逻辑调控，在注塑、焊接等工艺中实现实时参数调优
- 基于强化学习的质量预测系统将缺陷检出时间提前至生产前段
- 数字孪生与AI结合，使产线调试周期缩短60%以上
过去五年，AI在制造领域的应用多集中于视觉检测或排程优化等辅助环节。但进入2026年，AI正逐步渗透至生产控制核心层。例如，博世苏州工厂在其ESP生产线部署了AI-PID控制器，通过实时分析温度、压力、振动等200+传感器信号，动态调整液压系统的响应曲线，使产品一致性提升37%。该系统每分钟执行超过1.2万次推理运算，远超人工干预能力。
这种深度集成带来的影响是结构性的。首先，质量管控从“事后拦截”转向“事前预防”。三一重工在泵车臂架焊接线上引入LSTM时序预测模型后，焊缝气孔发生率下降至0.18%，较传统SPC方法降低5.2倍。其次，设备利用率显著提升。西门子安贝格工厂利用AI对SMT贴片机进行负载均衡调度，日均产能波动由±9.3%收窄至±2.1%。
然而，AI落地仍面临三大障碍：一是OT与IT数据壁垒导致训练样本不足；二是模型可解释性差引发工程师信任危机；三是边缘算力成本高昂。某汽车零部件企业曾尝试部署云端AI控制系统，因网络延迟导致响应滞后，最终被迫回退至本地规则引擎。
- 建立跨部门AI联合实验室，整合工艺、设备、信息化团队形成闭环迭代机制
- 优先选择高价值、高频次调节场景试点，如注塑保压控制、CNC刀具补偿等
- 采用低代码平台快速验证AI模块可行性，搭贝低代码平台提供可视化建模界面，支持TensorFlow Lite模型封装为标准组件，可在两周内完成从POC到产线部署
- 构建模型监控看板，实时追踪准确率、漂移度、资源占用等KPI
- 制定AI异常处置预案，确保控制系统失效时能无缝切换至传统逻辑
📊 趋势二：柔性生产系统成为标配，应对小批量定制化浪潮
- 模块化产线重构时间压缩至4小时内，支持SKU切换零停机
- AGV+协作机器人组合占比提升至移动作业单元的68%
- 订单驱动型排程系统覆盖率突破55%
消费者个性化需求正倒逼生产系统变革。京东消费研究院报告显示，2025年家电类目中定制化产品销售额占比已达23.7%，较2020年增长近8倍。这迫使企业放弃“规模经济”思维，转向“范围经济”模式。海尔佛山滚筒洗衣机基地即是典型案例——其U型柔性线可同时生产12种型号，单台换型时间仅37秒，日均处理订单数达1400+笔。
柔性化的本质是解耦与重组。现代生产系统正通过三大技术路径实现突破：第一，机械结构模块化。Festo推出的ExPT模块化输送系统，允许用户像拼乐高一样重组轨道布局，重新配置软件只需导入新拓扑图。第二，控制系统虚拟化。罗克韦尔Automation的FactoryTalk Motion Control将运动逻辑抽象为服务，使得同一硬件平台可快速适配不同工艺流程。第三，调度算法智能化。宁德时代宜宾工厂采用遗传算法优化电芯分容工序，动态分配老化柜资源，设备综合效率（OEE）提升至89.4%。
这一趋势带来的连锁反应体现在供应链层面。传统按月预测、批量采购的模式已无法匹配产线节奏。华为松山湖生产基地推行“小时级物料齐套预警”，通过MES与SRM系统联动，将缺料响应时间从平均6.8小时缩短至42分钟。同时，仓储系统必须同步升级。菜鸟无锡智能仓部署了货到人拣选+自动打包一体机，订单履约时效提升3.2倍。
- 开展产线柔性度评估，识别瓶颈工位并制定模块化改造路线图
- 引入标准化接口协议（如OPC UA over TSN），打破专有设备通信壁垒
- 建设数字孪生仿真环境，在虚拟空间测试多种布局方案
- 利用搭贝低代码平台搭建敏捷调度中心，通过拖拽方式配置订单优先级规则、资源约束条件
- 建立跨职能柔性小组，涵盖IE、自动化、计划等部门人员
🔮 趋势三：生产系统与碳管理系统深度融合，绿色制造进入量化时代
- 每台设备配备碳排放实时计量装置，精度达±1.5%
- 欧盟CBAM政策推动出口型企业全面建立产品碳足迹档案
- 绿电交易与生产排程联动，清洁能源使用率纳入KPI考核
2026年1月起，欧盟碳边境调节机制（CBAM）正式进入全面实施阶段，涵盖钢铁、铝、水泥、化肥、电力和氢六大行业。这意味着中国出口企业不仅需缴纳国内碳税，还需补足欧盟拍卖价格差额。据测算，某不锈钢出口商吨钢成本因此增加约127欧元。在此背景下，生产系统不再只是价值创造单元，更成为碳资产管理的核心载体。
领先企业已开始系统性布局。宝武集团湛江基地在其炼钢连铸车间部署了基于物联网的碳流监测网络，通过电流谐波分析、燃气热值补偿等算法，实现工序级碳排放精确核算。数据显示，2025年其吨钢碳排放同比下降8.3%，相当于减少CO₂排放46万吨。另一案例来自施耐德武汉工厂，该厂将光伏发电、储能系统与冲压生产线联动，当光照充足时自动提高夜班排产比例，全年绿电消纳占比达61%。
这种融合正在催生新的技术架构。新型MES系统普遍增加了“碳工单”概念，将能耗指标分解到每个生产批次。罗克韦尔推出的PlantPAx DCS 6.0版本内置碳核算引擎，可自动生成符合ISO 14064标准的报告。同时，区块链技术被用于确保数据不可篡改。隆基绿能在马来西亚的组件厂采用Hyperledger Fabric记录硅片生产全过程碳数据，供客户随时查验。
挑战在于测量标准不统一与改造成本压力。目前市场上存在IEA、GHGP、PAS 2050等多种核算方法，导致横向对比困难。此外，加装智能电表、气体流量计等传感器的一次性投入较高，中小企业普遍观望。
- 参照SBTi科学碳目标倡议，制定企业碳中和路线图
- 在新建或技改项目中强制集成能源管理系统（EMS）
- 选择重点耗能设备先行试点，安装分项计量装置
- 利用搭贝低代码平台开发碳数据看板，对接电表、水表、气表API，实现多源数据自动归集
- 探索绿色金融工具，申请节能减排专项贷款或碳减排支持工具
扩展观察：低代码如何加速生产系统进化
面对上述趋势，企业最紧迫的需求是缩短技术验证周期。传统定制开发动辄半年以上的交付周期，难以适应快速变化的市场需求。此时，低代码平台展现出独特优势。以搭贝为例，其工业级低代码引擎具备以下特性：
| 功能模块 | 传统开发 | 搭贝低代码 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 设备状态看板 | 6-8周 | 3天 | 90% |
| 质量追溯系统 | 12-16周 | 2周 | 85% |
| 能耗监控报表 | 4-6周 | 2天 | 93% |
| AI模型集成接口 | 8-10周 | 5天 | 88% |
更重要的是，搭贝支持与主流工业协议无缝对接，包括Modbus TCP、Profinet、OPC UA等，可直接读取PLC、SCADA数据。某食品饮料企业在三天内部署了OEE实时监控系统，通过扫描设备二维码即可查看停机原因分布，管理层决策响应速度提升4倍。
风险提示：警惕“伪智能化”陷阱
尽管趋势明确，但实践中仍存在大量误区。调研发现，约43%的所谓“智能工厂”项目停留在大屏展示层面，未真正改变业务流程。更有企业盲目追求全自动化，忽视人机协同的价值。富士康郑州园区曾斥资亿元建设全自动装配线，却因产品迭代频繁导致设备闲置率高达67%。
正确的路径应是“问题导向+渐进式创新”。优先解决影响交付、质量、成本的关键痛点，而非一味堆砌新技术。例如，某轴承制造商并未急于引入AI，而是先通过简单的Andon系统实现异常15秒内响应，一年内客户投诉率下降58%。这才是智能制造的起点。
未来展望：生产系统将成为企业操作系统
展望2027-2028年，生产系统将进一步演化为企业级“操作系统”。它不仅是物理世界的执行终端，更是连接研发、供应链、销售、服务的数据中枢。届时，产品设计变更将自动触发工艺文件更新，客户需求波动可实时传导至原材料采购计划，售后服务反馈则反向优化生产参数。
这一愿景的实现依赖于统一的数据底座。目前多数企业仍存在MES、ERP、QMS等系统割裂的问题。破局之道在于构建基于云原生的集成平台。微软Azure Industrial IoT Suite已在多家离散制造企业落地，实现跨系统事件驱动架构。国内方面，阿里云supET平台接入超8万家工厂，初步形成生态效应。
最终，那些能够将AI、柔性、低碳三大趋势有机融合的企业，将在新一轮产业竞争中占据制高点。它们不再仅仅制造产品，而是持续输出“制造智能”——一种可复制、可迭代、可持续的核心能力。
