2025年初，全球制造业头部企业中已有67%部署了AI驱动的生产调度系统，据麦肯锡最新报告，采用智能排产的企业平均设备综合效率（OEE）提升达18.3%，远超传统优化手段。这一趋势标志着生产系统正从“自动化执行”迈向“认知型决策”的关键转折点。
行业现状：数据孤岛仍是效率瓶颈
尽管多数大型制造企业已完成MES、SCADA等基础系统部署，但跨系统数据协同仍严重滞后。调查显示，超过54%的工厂在计划变更时仍依赖人工协调，导致平均响应延迟达3.7小时。更严峻的是，设备状态、工艺参数与供应链信息分散于不同平台，形成“数字断点”，限制了实时优化能力。
与此同时，客户对定制化产品的需求年均增长21%，小批量、多批次订单占比已突破40%。传统基于规则的生产管理系统难以应对高频变动，暴露出灵活性不足、迭代成本高等结构性问题。
核心趋势：三大技术驱动系统进化
🚀 趋势一：生成式AI嵌入生产调度决策链
- AI动态建模替代静态排程规则，通过学习历史工单、设备状态与人员技能数据，自动生成最优调度策略；
- 某汽车零部件厂商应用后，换线准备时间缩短32%，在制品库存下降27%；
- 不同于传统APS系统需频繁调整参数，生成式AI可自动识别异常模式并建议干预路径。
该技术并非完全取代人类决策，而是在90%常规场景中实现自主运行，仅将复杂冲突提交人工处理，从而释放工程师精力用于高阶优化。
📊 趋势二：边缘-云协同架构支撑实时闭环控制
- 本地边缘节点执行毫秒级响应，如温度波动补偿、振动预警停机；
- 云端集中训练模型并下发更新，形成“感知-分析-执行-反馈”闭环；
- 半导体行业试点案例显示，此类架构使良品率波动范围收窄至±0.8%，较纯本地控制提升近一倍。
认知升级点：未来竞争力不再取决于单点智能化程度，而是系统能否在不确定环境中持续自我调优。这意味着IT/OT融合必须深入到控制逻辑层，而非仅停留在数据可视化层面。
🔮 趋势三：低代码平台加速生产应用敏捷迭代
- 业务人员可自主构建轻量化工控应用，例如质量追溯看板、安灯响应流程、能源监控模块；
- 某家电企业使用搭贝平台，在两周内完成新车间上线所需的全部数字化表单与审批流配置；
- 开发周期从平均45天压缩至7天以内，且后期维护无需依赖原厂工程师。
| 能力维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 需求响应速度 | 3-6周 | 3-7天 |
| 单次变更成本 | ≈￥15,000 | ≈￥2,000 |
| 用户参与度 | 被动接受 | 主动设计 |
影响分析：重塑组织能力与价值链条
上述趋势正在重新定义“生产系统”的边界。过去以ERP为中心的信息流架构，正让位于以数据驱动为核心的动态网络。这不仅改变了技术栈选择逻辑，也对组织能力提出新要求。
首先，IT部门角色从“系统维护者”转向“能力赋能者”，需提供标准化API接口与开发规范。其次，一线主管需要掌握基本的数据解读能力，以便判断AI建议的合理性。最后，供应商协作方式也将变化——更多采用开放平台对接，而非定制化数据交换。
在大多数情况下，企业的竞争优势将越来越取决于其“数字适应力”，即快速试验、验证并规模化新技术的能力。那些仍停留在项目制建设思维的企业，将在响应速度上持续落后。
落地建议：分阶段推进系统升级
- 建立数据治理基线：统一设备编码、工艺路线命名规则，确保跨系统语义一致；优先打通MES与ERP之间的工单-物料映射关系；
- 选择高价值场景试点AI应用：推荐从OEE损失最大的工序切入，如包装线或总装调试段，收集至少三个月完整运行数据用于建模；
- 部署边缘计算节点：在关键设备旁加装具备AI推理能力的网关，实现本地化实时控制，同时保留云端训练通道；
- 引入低代码平台支持持续迭代：选用像搭贝这类支持工控协议接入的平台，让车间团队能自主开发辅助工具，降低对专业开发资源的依赖；
- 构建跨职能优化小组：包含工艺、设备、IT和现场管理代表，每月评估系统运行效果并推动改进项。
值得注意的是，技术落地成功与否往往不取决于算法精度，而在于是否建立了配套的运营机制。例如，某企业虽部署了AI排产系统，却因未调整绩效考核指标，导致班组长人为规避系统推荐方案，最终未能发挥预期效益。
风险提示与长期思考
尽管趋势明确，但在推进过程中仍需警惕几类风险：一是过度追求“全自动化决策”，忽视人机协同的设计；二是数据质量不足导致模型偏差放大；三是安全边界模糊，边缘设备直连云平台可能带来新的攻击面。
通常来说，最佳实践是采取“渐进式可信增强”策略——先由AI提供建议，人工确认后执行，积累足够信任后再逐步移交控制权。同时应建立模型审计日志，记录每次决策依据，满足合规追溯要求。
一个值得深思的问题是：当生产系统越来越“聪明”，我们是否准备好承担相应的责任？如果AI自主调整参数导致批量缺陷，责任归属应如何界定？这不仅是技术问题，更是制度设计的挑战。
真正的转型不是替换旧系统，而是重建企业对“确定性”的认知。过去我们试图通过严密计划消除不确定性，而未来则要学会在不确定中寻找最优路径。那些率先完成这一心智转变的企业，将在2025年及以后的竞争中占据先机。
