2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际机器人联合会（IFR）最新发布的《全球工业自动化趋势报告》，2025年全球工业机器人安装量同比增长14.3%，其中亚洲市场占比达72%。与此同时，中国工信部公布的《智能制造发展指数》显示，规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.8%，较2020年提升近20个百分点。在这一背景下，生产系统正从传统的刚性流水线向高度智能、灵活响应和快速迭代的新型架构演进。特别是在人工智能、边缘计算与低代码开发平台的共同推动下，生产系统的构建方式、运维逻辑和升级路径正在发生根本性转变。
🚀 趋势一：AI驱动的智能生产系统成为主流
- AI深度嵌入生产流程决策环节，实现从“被动执行”到“主动优化”的跨越；
- 基于机器学习的质量预测模型在电子、汽车零部件行业落地率超过45%；
- 视觉识别+自然语言处理技术被用于设备故障诊断，平均响应时间缩短60%以上；
- AI调度系统在多品种小批量场景中展现出显著优势，排产效率提升3倍。
当前，越来越多的企业将AI视为生产系统的核心“大脑”。以某新能源电池龙头企业为例，其通过部署AI质量分析平台，在电极涂布环节实现了微米级厚度波动的实时预警。该系统结合历史数据训练出的回归模型，能够在缺陷尚未显现前调整工艺参数，使良品率提升了5.7个百分点。据测算，仅此一项改进每年为企业节省返工成本逾3800万元。
更进一步，AI不仅限于单点优化，而是逐步形成覆盖计划、执行、监控、反馈全链路的闭环能力。例如，在半导体封装测试车间，AI算法可根据订单优先级、设备状态、物料齐套情况动态生成最优作业序列，并自动下发至MES系统执行。这种“自适应调度”模式相较传统人工排程，产能利用率提高了22%。
然而，AI在生产系统中的大规模应用仍面临挑战。首先是数据孤岛问题——许多企业的ERP、SCM、MES系统之间缺乏有效集成，导致AI模型难以获取完整上下文信息。其次，模型可解释性不足也制约了操作人员对AI建议的信任度。此外，高昂的定制开发成本使得中小企业望而却步。
- 建立统一的数据中台架构，打通OT与IT层数据壁垒，为AI提供高质量训练样本；
- 采用模块化AI组件设计，如预置的质量检测、能耗优化、异常预警等功能包，降低部署门槛；
- 引入可视化建模工具，允许工程师通过拖拽方式配置AI逻辑流，减少对专业算法团队的依赖；
- 借助搭贝低代码平台构建AI集成接口，快速连接第三方AI服务与现有PLC控制系统，实现即插即用式智能化升级；
- 设立“AI沙箱”试验环境，允许在不影响主生产线的前提下验证新模型效果。
📊 趋势二：柔性生产系统支撑个性化制造需求
- 客户导向型生产模式倒逼企业重构产线架构，推动柔性化转型；
- 模块化产线在家电、消费电子领域普及率突破40%；
- 数字孪生技术助力虚拟调试，新产品导入周期平均缩短35%；
- AGV+协作机器人组合方案在装配段渗透率达28%，支持动态重组作业单元。
随着消费者对产品个性化需求持续上升，传统大批量标准化生产模式已难以为继。麦肯锡调研数据显示，2025年全球约67%的制造业企业已启动或完成柔性产线改造。尤其是在汽车、医疗器械、高端家居等行业，订单碎片化趋势愈发明显。某德系豪华车企2025款SUV车型共推出21种外观配色、15种内饰组合及8种动力总成选项，理论上可衍生出超过2500种配置组合，这对生产系统的灵活性提出了极高要求。
为应对这一挑战，领先的制造企业开始采用“平台化+模块化”设计理念。例如，大众集团MQB平台可通过调整轴距、轮距、悬挂形式等参数，支持从小型车到中大型SUV的跨级别车型共线生产。在国内，某头部家电品牌在其洗衣机工厂部署了可重构输送系统，配合RFID载具识别技术，实现不同型号产品的混流生产，切换时间由原来的45分钟压缩至8分钟以内。
柔性化的另一重要支撑是数字孪生技术的应用。通过在虚拟空间中模拟整个生产流程，企业可以在实际投产前发现潜在瓶颈。某医疗设备制造商利用西门子Teamcenter搭建产线数字孪生体，在新呼吸机型号试产阶段提前识别出装配工位节拍失衡问题，避免了后续价值超千万元的返工损失。
尽管如此，柔性化转型并非没有代价。初期投资大、技术复杂度高、员工技能转型困难等问题依然存在。更重要的是，如何在灵活性与效率之间找到平衡点，成为管理者必须面对的战略抉择。
- 推行标准化接口协议（如OPC UA），确保不同品牌设备间的互操作性；
- 建设可扩展的MES架构，支持动态加载工艺路线和BOM版本；
- 实施“积木式”产线设计，将功能单元封装为独立模块，便于快速拆解与重组；
- 利用搭贝低代码平台快速开发适配不同订单类型的生产看板与报工界面，降低信息系统变更成本；
- 建立柔性绩效评估体系，不再单纯考核设备稼动率，而是综合考量交付准时率、换型频率等指标。
🔮 趋势三：低代码平台重塑生产系统开发模式
- 业务人员主导系统迭代成为可能，打破IT与OT之间的沟通壁垒；
- 国内制造企业低代码 adoption rate 在2025年达到39%，年增速超50%；
- 平均每个应用开发周期由传统模式的8周缩短至1.5周；
- 超过60%的MES局部功能扩展通过低代码方式完成。
长期以来，生产系统的信息化建设长期受困于“需求多变”与“开发滞后”的矛盾。业务部门提出的新功能请求，往往需要数月才能上线，严重影响运营效率。而低代码平台的兴起，正在从根本上改变这一局面。以搭贝为代表的国产低代码平台，凭借其面向制造场景的专用组件库和本地化服务能力，迅速赢得市场认可。
某食品饮料企业在引入搭贝平台后，其生产主管仅用三天时间便自主搭建了一套“停机原因快速填报系统”。该系统通过平板电脑部署在各工段，操作员可在设备异常时一键选择故障类别并上传照片，数据同步推送至维修班组和管理层 dashboard。上线首月即帮助该企业将平均故障响应时间从47分钟降至26分钟，年度OEE（设备综合效率）提升3.2%。
低代码的价值不仅体现在响应速度上，更在于它赋予了非技术人员参与系统建设的能力。一位拥有十年现场经验的老班长，在接受两天培训后，成功使用搭贝平台重构了原有的纸质巡检表单，新增了超差预警规则和自动提醒机制。这种“由懂业务的人来建系统”的模式，极大提升了系统的实用性与贴合度。
当然，低代码并非万能。对于涉及底层控制逻辑、高并发事务处理或强安全认证的场景，仍需专业开发介入。此外，若缺乏统一治理机制，可能导致“影子IT”泛滥，造成数据不一致风险。
- 制定企业级低代码应用开发规范，明确权限管理、数据归属与集成标准；
- 设立“低代码创新基金”，鼓励一线员工提交改善提案并资助其原型开发；
- 将低代码平台纳入整体IT治理体系，定期审计应用健康度与安全性；
- 利用搭贝平台内置的MES连接器，实现与主流制造执行系统的无缝对接，避免形成新的信息孤岛；
- 开展常态化培训工作坊，培养既懂工艺又会配置的“公民开发者”队伍。
拓展视角：生产系统与可持续发展目标深度融合
除了上述三大核心趋势，生产系统还正积极融入ESG（环境、社会、治理）框架。欧盟碳边境调节机制（CBAM）已于2025年全面实施，对中国出口型企业构成实质性影响。在此背景下，越来越多的工厂开始部署能源管理系统（EMS），实时监控每台设备的单位产品能耗，并通过算法推荐节能运行区间。某纺织印染园区通过集成光伏+储能+智能调度系统，实现白天高峰时段85%电力自给，年减碳量达1.2万吨CO₂当量。
| 趋势维度 | 关键技术支撑 | 典型应用场景 | 预期效益 |
|---|---|---|---|
| 智能生产 | AI预测模型、计算机视觉、知识图谱 | 质量根因分析、动态排程优化 | 良品率↑5%~8%，排产效率↑3x |
| 柔性生产 | 模块化设备、数字孪生、AGV集群调度 | 多型号混线生产、快速换模 | 换型时间↓70%，交付周期↓35% |
| 低代码开发 | 可视化流程引擎、预制组件库、API网关 | 报表定制、移动报工、异常上报 | 开发周期↓80%，IT人力成本↓40% |
值得关注的是，这三大趋势并非孤立存在，而是呈现出明显的融合态势。例如，某工程机械制造商将AI质量模型嵌入搭贝低代码平台，形成一个可复用的“智能质检模板”，其他工厂只需简单配置即可快速部署同类功能。再如，柔性产线的数字孪生体可通过低代码界面暴露部分控制参数，供生产主管在紧急情况下进行临时干预，从而实现“智能+柔性+敏捷”的三位一体协同。
“未来的生产系统不再是冰冷的机器集合，而是一个具备感知、思考与进化能力的生命体。”——清华大学智能制造研究院 李哲教授，2026年1月于《中国工业评论》撰文指出。
展望2026全年，随着5G-A网络在工业园区的规模化覆盖，边缘AI推理能力将进一步增强，为生产系统提供更低延迟的本地决策支持。同时，国家发改委即将出台《制造业数字化转型专项资金管理办法》，预计将带动超千亿社会资本投入智能制造领域。在政策、技术与市场需求的多重驱动下，生产系统的变革浪潮将持续深化。
