2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据麦肯锡最新发布的《全球智能制造指数报告》，超过67%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40个百分点。与此同时，德国工业4.0联盟宣布启动“智能工厂互操作性2.0”标准试点，旨在打通跨品牌设备的数据壁垒。在中国，工信部牵头推进的“新型工业化百城千链”工程已覆盖128个重点产业园区，推动生产系统从孤立自动化向全域协同进化。这一系列动态标志着生产系统正从“流程执行者”转型为“决策参与者”，其底层架构、运行逻辑与组织方式正在发生根本性重构。
🚀 趋势一：AI驱动的智能协同生产系统
传统生产系统多以PLC、SCADA等为核心，实现对设备状态的监控与基础控制。然而，在复杂多变的市场环境下，这种“被动响应”模式已难以满足高交付弹性与低成本运营的双重需求。当前，新一代生产系统正加速引入人工智能技术，构建具备预测、优化与自适应能力的智能协同体系。
以汽车零部件制造商博世苏州工厂为例，其在2025年上线的AI调度平台通过融合MES、ERP与IoT数据流，实现了订单优先级动态调整、设备负载均衡与能耗最优路径规划三位一体的智能决策。该系统基于强化学习算法，在连续三个月试运行中将紧急插单响应时间缩短至平均1.8小时，较原有人工排程效率提升62%，同时降低单位产品能耗9.3%。此类案例表明，AI不再仅作为“附加模块”存在，而是深度嵌入生产系统的神经中枢。
支撑这一趋势的核心技术包括：时序预测模型（如LSTM、Transformer）用于产能波动预判；图神经网络（GNN）解析设备间耦合关系；以及数字孪生环境下的策略仿真训练机制。ABI Research数据显示，到2026年底，全球部署AI增强型生产管理系统的企业比例预计将达41%，年复合增长率高达58%。
- 核心趋势点：生产系统由规则驱动转向数据+模型双轮驱动，形成具备自主感知与决策能力的“类生命体”架构
- 边缘AI芯片成本下降至每单元$15以下，推动智能节点规模化部署
- 多模态数据融合成为关键瓶颈，需建立统一语义模型打破信息孤岛
- 构建企业级工业数据湖，整合OT与IT层数据流，确保AI模型输入完整性
- 选择高价值场景先行验证，如良率预测、故障预警、动态排程等，避免全面铺开风险
- 引入低代码平台快速搭建AI应用原型，搭贝低代码平台提供可视化建模界面与预置AI组件库，支持非专业开发者完成模型封装与部署
- 建立跨职能团队（工艺+IT+数据科学），保障业务逻辑与算法逻辑有效对齐
- 制定AI伦理与可解释性规范，确保关键决策过程透明可控
📊 趋势二：柔性制造系统（FMS）的规模化普及
市场需求日益碎片化倒逼生产系统必须具备快速切换能力。Statista统计显示，2025年全球定制化工业品订单占比已达34.7%，较2020年翻倍增长。在此背景下，刚性流水线逐渐让位于可重构、自组织的柔性制造系统。这类系统不仅能在同一产线上高效处理多种SKU，还能根据订单变化动态调整资源配置。
广东某家电龙头企业于2024年建成的“灯塔工厂”即采用模块化产线设计，通过AGV+协作机器人+可编程夹具组合，实现冰箱、洗衣机、空调三大品类混线生产。系统可根据MES下发的工单自动调用对应工艺程序，并通过视觉识别完成治具匹配。实测数据显示，换型时间从原来的45分钟压缩至8分钟以内，产能利用率提升至89%，远超行业平均水平。
柔性制造的核心在于“解耦”与“重组”。一方面，硬件层面采用标准化接口（如OPC UA over TSN）实现设备即插即用；另一方面，软件层面依赖服务化架构（SOA）将工艺流程拆分为独立功能单元，支持按需编排。西门子近期推出的Simatic S7-1500F控制器已内置FMS调度引擎，可在毫秒级完成任务重分配。
- 核心趋势点：生产系统从“固定流程”演进为“可编程流程”，支持小批量、多品种、快迭代的市场响应模式
- 模块化设计使设备投资回报周期缩短至2.3年，显著优于传统专线
- 人机协同安全性成为新挑战，需强化ISO/TS 15066标准落地
| 指标 | 传统产线 | 柔性产线 |
|---|---|---|
| 换型时间 | 30–60分钟 | ≤10分钟 |
| 最小经济批量 | ≥500件 | 可降至50件 |
| 设备利用率 | 60%–70% | ≥85% |
- 评估现有产线柔性潜力，优先改造瓶颈工序，如装配、检测环节
- 采用OPC UA统一通信协议，打通不同厂商设备间的语义障碍
- 利用搭贝低代码平台开发柔性调度看板，实现工单→资源→路径的可视化配置
- 培训一线员工掌握基础编程与参数设置技能，提升现场应变能力
- 建立柔性绩效评价体系，激励跨班组协作与快速响应文化
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
随着生产系统复杂度上升，传统定制开发模式面临周期长、成本高、维护难等问题。Forrester研究指出，制造业IT项目平均交付周期为8.7个月，其中需求变更导致返工率高达43%。在此背景下，低代码开发平台正成为破解“敏捷性困局”的关键技术路径。其通过图形化拖拽、模板化组件与自动化生成代码，大幅降低应用开发门槛。
浙江一家注塑企业借助搭贝低代码平台，在两周内完成了从纸质巡检到移动端数字化点检系统的升级。原计划需外包开发耗资15万元、历时三个月的项目，最终由内部IT人员主导完成，总投入不足3万元。系统上线后，设备异常上报时效提升至10分钟内，维修响应速度提高55%，并自动生成符合ISO9001要求的电子台账。
低代码的价值不仅体现在降本增效，更在于释放一线人员的创新潜能。当车间主管能自行搭建报表、调整表单字段或配置审批流时，系统的“最后一公里”适配问题得以根本解决。Gartner预测，到2026年，全球65%的工业应用程序将通过低代码/无代码方式构建，其中生产管理类应用占比最高。
扩展观察：低代码并非万能药。其适用边界集中在业务流程管理（BPM）、数据采集、报表分析等中低复杂度场景。对于涉及实时控制、高并发交易或强安全认证的模块，仍需结合专业开发手段。理想模式是“低代码为主、专业编码为辅”的混合架构。
- 核心趋势点：生产系统开发范式从“项目制”转向“产品化运营”，实现持续迭代与用户共创
- 低代码平台平均缩短开发周期70%，典型应用上线时间从月级进入天级
- 平台选型需关注集成能力（API网关、消息队列）、权限粒度与审计追踪功能
- 明确低代码应用场景边界，聚焦MOM层（制造运营管理）而非PCS层（过程控制系统）
- 选择支持私有化部署的平台，保障生产数据不出厂区，满足合规要求
- 搭贝低代码平台提供丰富的工业模板库（如OEE分析、SPC控制图、能源监控），可一键导入使用
- 建立内部“公民开发者”认证机制，规范开发流程与代码审查
- 与MES、ERP系统深度集成，确保低代码应用与主数据一致
边缘智能与云边协同架构兴起
随着IIoT设备数量激增，集中式云计算难以满足实时性要求。IDC数据显示，2025年全球新增工业数据中，超过52%需在边缘侧处理。由此催生“云边协同”新架构：云端负责模型训练、全局优化与长期存储；边缘端执行实时推理、本地控制与缓存同步。该模式在半导体、锂电等行业尤为突出，因微秒级延迟即可影响产品质量。
例如，宁德时代在其涂布工序部署了基于NVIDIA Jetson的边缘推理盒子，实时分析涂层厚度图像并反馈调节泵速，闭环响应时间控制在80ms以内。而历史数据则定期上传至阿里云进行跨基地工艺比对与参数优化。这种分层处理机制既保障了实时性，又实现了知识沉淀。
生产系统安全防护体系升级
随着生产系统联网程度加深，网络安全威胁呈指数级上升。IBM《2025年X-Force威胁情报报告》指出，针对制造业的勒索攻击同比增长89%，平均停机损失达$420万。传统“边界防御”已失效，零信任架构（Zero Trust）正被引入生产环境。通过设备身份认证、微隔离、行为基线监测等手段，实现细粒度访问控制。
施耐德电气推出的EcoStruxure Security Advisor方案，可在PLC层级检测异常指令流，并自动触发隔离机制。某化工厂应用该系统后，在一次APT攻击中成功阻断恶意代码扩散，避免重大安全事故。未来，安全将不再是附加功能，而是生产系统设计的默认属性。
绿色制造驱动能效精细化管理
欧盟碳边境调节机制（CBAM）正式实施后，出口型企业面临严峻碳核算压力。生产系统需承担起能耗监测、碳足迹追踪与节能优化职责。新一代EMS（能源管理系统）已能按订单、班次、设备维度统计综合能耗，并关联排放因子数据库自动生成报告。
台达电子在江苏厂区部署的智慧能源平台，通过AI预测峰谷电价与负荷曲线，自动调度高耗能设备运行时段，年节省电费超600万元。同时，系统为每个出货批次生成“碳标签”，增强客户信任。此类实践预示着生产系统将兼具“生产管理者”与“碳资产管理者”双重角色。
