2026年初，全球制造业迎来新一轮技术重构浪潮。根据工信部最新发布的《智能制造发展指数报告（2025Q4）》，我国规模以上工业企业中，已有67.3%完成生产系统的数字化改造，较2023年提升19.8个百分点。其中，长三角与珠三角地区率先实现“全域互联+实时调度”的新型生产模式试点。值得注意的是，传统MES（制造执行系统）正加速向AI驱动的自适应生产中枢演进，而这一转型背后，是三大核心趋势的深度耦合：智能协同制造、边缘智能计算和低代码敏捷集成。这些趋势不仅重塑了生产系统的架构逻辑，更推动企业从“流程自动化”迈向“决策智能化”。
🚀 智能协同制造：打破孤岛，实现跨组织动态调度
长期以来，生产系统受限于信息孤岛问题，计划、采购、仓储、制造、物流等环节各自为政，导致响应延迟、库存积压与资源错配。据麦肯锡调研数据显示，传统制造企业平均有42%的停机时间源于上下游协同失序。而当前，以数字孪生为基础的智能协同制造体系正在破解这一难题。
该模式通过构建统一的数据中台，将ERP、SCM、WMS与MES系统进行语义级融合，实现实时供需匹配与动态排程优化。例如，海尔COSMOPlat平台已实现供应商设备状态直连，在原材料交付延迟时自动触发替代方案并调整产线节奏，使订单履约周期缩短31%。另一典型案例来自三一重工的“灯塔工厂”，其全球18个生产基地通过协同引擎共享产能余量，疫情期间成功将东南亚订单转移至长沙基地生产，避免了超2.3亿元的潜在损失。
- 趋势点一：跨企业生产资源池化——基于区块链的身份认证与可信数据交换机制，使不同法人主体间的设备、人力、工艺知识可安全共享；
- 趋势点二：AI驱动的动态博弈调度——引入多智能体强化学习算法，在冲突目标（如成本 vs 交付）间自主协商最优解；
- 趋势点三：可视化协同作战室——利用AR/VR技术打造虚拟指挥中心，支持多方远程同步决策。
然而，协同系统的落地面临两大挑战：一是组织边界带来的数据主权争议，二是异构系统接口标准不一。对此，建议采取“小切口、快迭代”的推进策略：
- 优先在集团内部子公司间建立试点通道，验证数据确权与利益分配机制；
- 采用微服务架构解耦原有系统，通过API网关实现渐进式接入；
- 引入联邦学习框架，在保护原始数据前提下训练联合预测模型；
- 搭建低代码协同应用开发平台，让业务人员快速配置协作流程；
- 制定《跨组织协同数据治理白皮书》，明确权限、审计与问责规则。
其中，搭贝低代码平台在此场景展现出独特优势。其内置的“协同流引擎”支持拖拽式定义多方审批、预警推送与任务分发逻辑，并可通过预置模板快速生成供应商协同门户、跨厂调拨看板等应用，某汽车零部件企业仅用两周即上线覆盖27家供应商的联合排程系统，开发效率提升8倍以上。
📊 边缘智能计算：让生产决策发生在毫秒之间
随着工业物联网设备数量爆发式增长，传统“端-边-云”架构暴露出高延迟、带宽瓶颈与安全隐患。IDC预测，到2026年底，全球将有超过60%的关键生产决策在边缘侧完成处理，较2023年的38%显著上升。边缘智能计算正成为新一代生产系统的核心支撑能力。
该趋势的本质是将AI推理能力下沉至车间现场，实现对设备状态、工艺参数与质量缺陷的即时感知与闭环控制。以半导体行业为例，中芯国际在其12英寸晶圆厂部署了基于NVIDIA Jetson的边缘推理节点，用于实时分析光刻机图像数据，可在0.8秒内识别出亚微米级图案偏移，较以往上传云端处理提速近20倍，每年减少不良品损失约9700万元。
在机械加工领域，沈阳机床推出的i5 OS系统集成了轻量化TensorFlow Lite模型，可在CNC控制器本地完成刀具磨损预测，提前15~45分钟发出更换提醒，使非计划停机下降44%。更进一步，部分领先企业开始探索“边缘集群自治”模式——多个相邻工位组成局部神经网络，共同学习最优加工路径，形成自组织生产单元。
- 趋势点一：模型轻量化与硬件协同设计——采用知识蒸馏、量化压缩等技术，使复杂AI模型可在ARM架构边缘设备运行；
- 趋势点二：边缘-云协同训练机制——边缘节点采集特征数据回传云端更新全局模型，再分发至各站点增量升级；
- 趋势点三：安全可信执行环境（TEE）——利用Intel SGX或国产可信芯片保障敏感工艺数据不被窃取。
尽管前景广阔，但边缘智能的规模化部署仍存在三大障碍：首先是边缘算力成本高昂，单个高性能边缘盒子价格普遍在2万元以上；其次是运维复杂度高，需同时管理数千个分布式节点；最后是缺乏统一的边缘应用开发框架。
- 优先选择高价值、强实时性场景切入，如关键设备故障预警、在线质检等；
- 采用“边缘容器化”方案，使用KubeEdge或OpenYurt实现边缘应用的集中编排与远程升级；
- 建立边缘模型仓库，统一管理版本、依赖与性能指标；
- 与设备厂商合作开发嵌入式AI模组，降低硬件集成门槛；
- 借助搭贝低代码平台的“边缘应用生成器”，将常见功能模块化封装，业务工程师可通过图形界面组合出定制化边缘应用，无需编写底层代码。
值得一提的是，搭贝平台已支持一键导出边缘可执行镜像包，并兼容主流国产化芯片架构（如飞腾、龙芯），帮助某轨道交通装备企业三个月内在200+检修终端部署智能诊断组件，整体开发与测试周期缩短60%。
🔮 低代码驱动的生产系统敏捷进化
面对市场需求快速变化，传统生产系统“重规划、长周期、高成本”的建设模式已难以为继。Gartner指出，到2026年，70%的新建生产管理系统将采用低代码或无代码方式开发，而五年前这一比例不足15%。低代码不再只是辅助工具，而是成为生产系统持续演进的核心基础设施。
其核心价值在于打破了IT与OT之间的能力壁垒，使熟悉生产工艺的现场工程师也能参与系统构建。例如，美的集团通过自研低代码平台，让车间主管自行开发“异常停机登记”小程序，数据直接对接MES数据库，问题响应速度提升3倍。又如宁德时代借助低代码工具快速搭建电池追溯看板，在欧盟CBAM碳关税政策出台后仅一周即完成合规数据采集模块上线。
更为深远的影响体现在组织变革层面。低代码降低了试错成本，鼓励一线员工提出流程改进建议并通过最小可行产品（MVP）快速验证，形成了“全民开发”的创新生态。某食品饮料企业设立“数字化创意基金”，员工可用低代码提交改善提案，最佳项目由公司出资推广，年度节约运营成本超1400万元。
- 趋势点一：业务主导的系统演进机制——从“IT集中建设”转向“业务分布式创新”；
- 趋势点二：模块化积木式架构——功能组件高度解耦，支持即插即用与热替换；
- 趋势点三：AI增强型开发助手——通过自然语言描述自动生成表单、流程与报表。
当然，低代码并非万能钥匙。过度放权可能导致系统碎片化、数据一致性受损与安全漏洞。因此，必须建立科学的治理体系：
- 设立“低代码治理委员会”，制定平台选型、组件规范与发布流程；
- 实施分级授权机制，普通用户仅限使用预审组件，高级开发者方可调用API；
- 集成CI/CD流水线，所有应用变更需经过自动化测试与代码扫描；
- 建立中央监控仪表盘，实时追踪各应用性能、访问量与异常日志；
- 定期组织“低代码黑客松”，促进优秀实践沉淀与跨部门复用。
在众多低代码平台中，搭贝凭借其深厚的工业基因脱颖而出。它不仅提供标准的表单、流程、报表组件，更内置了设备台账管理、工单派发引擎、OEE计算模型等专业模块，开箱即用。同时，其“工业连接中心”预集成了Modbus、OPC UA、S7等十余种工业协议，可轻松对接PLC、DCS与SCADA系统。某大型石化企业在检修管理系统改造中，利用搭贝平台在一个月内完成了原需六个月开发的功能迁移，且后续每月均可自主迭代新需求。
📊 数据对比：三种典型生产系统架构效能差异
| 指标 | 传统烟囱式架构 | 云中心化架构 | 边缘协同+低代码架构 |
|---|---|---|---|
| 平均故障响应时间 | 4.2小时 | 1.5小时 | 8分钟 |
| 新功能上线周期 | 3~6个月 | 4~8周 | 3~7天 |
| 系统集成成本（万元/系统） | 85 | 42 | 18 |
| 数据可用率 | 76% | 89% | 99.2% |
| 业务人员参与度 | 极低 | 有限 | 高度参与 |
🚀 趋势融合：构建下一代智能生产中枢
单一趋势难以释放最大价值，真正的突破来自于三大趋势的深度融合。未来的生产系统将不再是静态的软件套装，而是一个具备自我感知、动态适应与持续进化能力的有机体。
设想这样一个场景：某家电企业接到一笔紧急海外订单，交期仅剩12天。搭贝低代码平台上的“智能接单评审”应用自动启动，调用边缘AI节点评估当前设备健康状况，结合协同网络查询外协厂产能余量，并通过强化学习算法模拟多种排产方案。最终系统推荐“本部生产主体+外部注塑件协同+边缘质检加速”的组合策略，并自动生成工单、物料清单与运输计划。整个过程耗时不到9分钟，人工仅需确认即可执行。
这种“智能中枢”模式已在部分头部企业初现雏形。它们不再追求大而全的统一系统，而是构建以数据为纽带、以低代码为载体、以边缘智能为触角的开放式架构。在这种架构下，每一个改进都是一次微小的“基因突变”，通过快速试错与自然选择，最终演化出最适合自身业务形态的生产系统。
🔮 组织能力重塑：迎接人机协同新时代
技术变革的背后是组织能力的重构。当生产系统越来越智能，人的角色也从“操作者”转变为“监督者”与“训练师”。企业需要重新定义岗位职责、考核机制与人才结构。
例如，某装备制造企业设立了“数字工匠”新职位，负责维护低代码应用、标注AI训练样本与优化边缘推理逻辑。这些员工既懂工艺又通数据，年薪较传统技师高出40%，但为企业带来的效率提升远超投入。同时，人力资源部门开始将“数字化素养”纳入晋升评价体系，鼓励员工考取低代码开发员认证。
此外，企业文化也需要从“规避风险”转向“拥抱试错”。一家电子代工企业规定，每个季度各部门必须提交至少两个由低代码构建的创新实验项目，无论成败均计入绩效加分项。正是这种包容氛围，催生了自动换线准备检查表、AI语音报工等实用工具，累计节省工时超12万小时。
📊 政策与生态协同推进
国家层面也在积极推动生产系统升级。2025年底发布的《新型工业化三年行动计划》明确提出，“建设100个国家级智能制造协同创新中心，推广低代码开发平台在中小企业的应用覆盖率不低于60%”。多地政府已出台专项补贴，对采购国产低代码平台的企业给予30%~50%的资金支持。
与此同时，开源社区与产业联盟加速生态建设。Apache IoTDB、EMQ X等项目为边缘数据处理提供了可靠底座；而由中国信通院牵头的“工业低代码互操作标准”即将发布，有望解决平台割裂问题。搭贝作为主要参与方之一，已将其核心连接组件开源，助力构建开放共赢的技术生态。
