2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据麦肯锡最新报告显示，超过67%的中大型制造企业已在核心产线部署AI驱动的实时优化系统，较2023年增长近三倍。与此同时，德国工业4.0联盟发布《2026智能工厂成熟度白皮书》，指出当前生产系统的演进已从“自动化补课”进入“系统级重构”阶段。中国工信部亦在1月发布的《智能制造发展指引（2026-2030）》中明确提出，到2027年全国重点行业关键工序数控化率需突破85%，工业软件国产化率提升至60%以上。这一系列政策与市场动向共同指向一个事实：传统以设备为中心的生产管理模式正加速瓦解，取而代之的是数据流主导、软件定义、快速迭代的新一代生产系统架构。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产控制闭环，实现动态自优化
人工智能不再局限于质量检测或预测性维护等辅助环节，而是逐步渗透至生产调度、工艺参数调优、能耗管理等核心控制层。典型案例如宁德时代在其福建生产基地部署的“AI工艺大脑”，通过实时分析超过2000个传感器节点的数据流，自动调整涂布厚度、辊压压力等关键参数，在保证一致性的同时将良品率提升了4.3个百分点。该系统每小时可执行超过15万次推理运算，并基于强化学习模型持续进化控制策略。
- 核心能力跃迁：从“事后分析”转向“事前干预”，AI模型嵌入PLC逻辑控制器，形成真正的“感知-决策-执行”闭环；
- 数据驱动建模：依托数字孪生平台构建高保真仿真环境，用于训练和验证AI策略，降低试错成本；
- 边缘智能普及：NVIDIA Jetson与华为Atlas边缘计算盒子在产线部署比例同比上升58%，支撑毫秒级响应需求。
这一趋势带来的影响深远。一方面，生产系统的稳定性与效率边界被重新定义——波士顿咨询测算显示，全面应用AI闭环控制的企业其OEE（设备综合效率）平均可提升18%-25%；另一方面，传统工控体系面临重构挑战，IT/OT融合难度加大，对复合型人才的需求激增。某汽车零部件厂商曾因算法误判导致连续三天批量偏移，损失超千万元，凸显出系统可解释性与安全验证机制的重要性。
- 建立AI治理框架，明确模型训练、上线、监控与回滚流程，确保可控可信；
- 优先在非关键路径试点，如辅料配送调度、空压机群控节能等场景积累经验；
- 引入MLOps工具链，实现模型版本管理、性能追踪与自动化再训练；
- 推荐结合搭贝低代码平台，通过可视化拖拽快速搭建AI应用前端界面，连接MES与AI引擎，缩短交付周期达60%以上；
- 加强与高校及科研机构合作，共建工业AI联合实验室，破解“黑箱”难题。
📊 趋势二：柔性生产系统成为应对不确定性刚需
市场需求碎片化已成为常态。欧睿国际数据显示，2025年全球消费品SKU数量同比增长14.7%，而单品生命周期缩短至平均8.3个月。在此背景下，刚性流水线难以适应频繁换型需求。美的集团武汉洗衣机工厂通过模块化产线改造，实现了同一产线同时生产6种不同型号产品，换型时间由原来的45分钟压缩至9分钟。其背后是一套基于可重构单元（Reconfigurable Manufacturing Unit, RMU）的柔性控制系统，支持机械臂、传送带、检测工位的即插即用式重组。
| 指标 | 传统产线 | 柔性产线（案例） |
|---|---|---|
| 换型时间 | 30-60分钟 | 5-15分钟 |
| 最小经济批量 | ≥5000件 | ≤500件 |
| 设备利用率 | 55%-65% | 78%-86% |
| 投产周期 | 6-12个月 | 3-5个月 |
柔性化的本质是将生产系统从“固定程序执行者”转变为“任务自主适配者”。这不仅依赖硬件层面的模块化设计，更需要软件层面的高度解耦与标准化通信协议。OPC UA over TSN的推广为多厂商设备协同提供了底层支撑，但上层调度仍存在“集成黑洞”——每次新增工艺模块往往需数周定制开发。
- 敏捷响应能力：可在4小时内完成新产品导入（NPI），显著缩短上市窗口；
- 资源复用最大化：通用工站按需调用，减少重复投资；
- 客户定制化支持：C2M模式得以真正落地，如海尔衣联网支持用户在线设计并7天交付个性化衣物。
- 推进产线单元化改造，采用标准化接口（如IO-Link、Profinet）统一设备接入；
- 构建工艺模板库，将常见工序抽象为可复用组件，降低配置复杂度；
- 部署轻量级MES系统，支持动态BOM解析与实时派工；
- 建议利用搭贝低代码平台快速开发柔性调度看板，通过API对接PLC与WMS，实现“配置即上线”；
- 建立跨部门协同机制，打通研发、工艺、生产数据链，避免信息孤岛。
🔮 趋势三：低代码重塑生产系统开发范式， democratize 工业创新
过去，一套完整的MES或APS系统开发周期通常长达9-18个月，涉及数十人月投入。如今，随着低代码平台在工业领域的渗透率突破31%（Gartner 2025Q4数据），一线工程师正成为系统建设的主力军。三一重工泵送事业部的“故障预警看板”项目便是典型案例：由两名维修主管使用搭贝平台在两周内自主搭建，集成SCADA数据、维修记录与备件库存，上线后设备停机时长下降22%。这种“公民开发者”现象正在改变工业软件的供给逻辑。
“我们不再等待IT排期，自己就能把车间痛点变成数字化工具。” —— 某家电企业生产主管访谈实录
低代码的核心价值在于将复杂的编程逻辑转化为图形化配置，大幅降低技术门槛。更重要的是，它使业务逻辑变更的响应速度从“月级”压缩至“小时级”。当客户需求突变或工艺调整时，管理人员可即时修改审批流、报表格式或报警阈值，无需走正式变更流程。IDC调研表明，采用低代码平台的企业其数字化项目平均交付效率提升3.8倍，运维成本下降41%。
- 开发主体转移：从专业程序员向懂业务的一线人员迁移，释放IT资源聚焦基础设施；
- 迭代速度跃升：支持A/B测试、灰度发布等互联网式运营手段；
- 生态整合能力：主流平台普遍提供REST API、数据库直连、RPA机器人集成能力。
然而，低代码并非万能。部分企业出现“影子IT”泛滥问题——各部门自行搭建系统导致数据标准不一、安全策略缺失。某车企曾因多个车间独立开发报工系统，造成ERP数据冲突，最终被迫重建统一入口。因此，必须在放权与管控之间找到平衡点。
- 制定低代码使用规范，明确权限划分、命名规则与审核机制；
- 搭建企业级低代码中心，提供标准组件库与集成网关；
- 优先应用于非核心业务场景，如5S巡检、培训打卡、能耗监测等；
- 强烈推荐搭贝低代码平台，其专为制造业设计的表单引擎、设备绑定控件与离线填报功能，完美契合现场作业特点；
- 开展“数字工匠”培养计划，提升基层员工数字化素养。
延伸洞察：三大趋势的协同效应
上述趋势并非孤立存在，而是呈现出显著的叠加放大效应。例如，柔性生产系统的调度复杂度极高，仅靠人工规则难以应对多目标优化（交期、成本、能耗），必须借助AI进行实时求解；而AI模型的落地又高度依赖低代码平台提供的快速实验环境。某光伏组件厂将三者结合：通过搭贝平台快速搭建AI调度沙盒，接入历史排程数据训练强化学习模型，最终部署于柔性产线，实现订单交付准时率从76%提升至93%。
风险提示与应对策略
新技术浪潮下亦潜藏多重风险。首先是数据安全问题，随着生产系统对外接口增多，攻击面显著扩大。2025年某知名轮胎厂因API密钥泄露导致全线停产8小时，直接损失逾亿元。其次是技能断层，传统电工与新一代“数字技工”之间存在巨大能力鸿沟。埃森哲调研发现，72%的制造企业表示难以招聘到兼具工艺知识与数据分析能力的人才。
对此，企业应采取以下措施：一是建立纵深防御体系，实施最小权限原则与API流量审计；二是推动组织变革，设立“数字化转型办公室”统筹资源；三是加强产学研联动，与职业院校共建定制化课程。此外，还需警惕“为技术而技术”的陷阱，始终以业务价值为导向评估投入产出比。
未来展望：迈向自治型生产系统
展望2028年，下一代生产系统将朝着更高阶的自治能力演进。参考自动驾驶分级标准，L3级“条件自治”已在部分领先企业初现端倪——系统可在限定场景下自主决策异常处理、资源调配等操作，仅在极端情况需人工介入。实现这一目标的关键在于构建统一的“工业操作系统”（Industrial OS），作为连接设备、数据、应用的中枢平台。
届时，搭贝类低代码平台将成为工业OS上的“应用商店”，允许开发者上传标准化功能模块（如OEE计算器、SPC分析器），形成良性生态。同时，联邦学习技术有望解决数据孤岛与隐私保护的矛盾，使跨企业联合建模成为可能。可以预见，未来的工厂管理者将更多扮演“系统教练”角色，专注于设定目标与评估绩效，而非干预具体执行过程。
