根据工信部最新发布的《2025智能制造发展评估报告》显示，截至2025年底，我国规模以上工业企业中已有68.3%完成生产系统的数字化改造，较2020年提升超过40个百分点。随着AI大模型、边缘计算和工业互联网平台的深度融合，生产系统正从传统的流程自动化向“感知-决策-执行”一体化的智能体演进。尤其在新能源汽车、高端装备制造和消费电子领域，企业对生产响应速度、资源利用率和质量追溯能力的要求持续攀升，倒逼生产系统架构发生根本性重构。在此背景下，2026年将成为生产系统真正迈向“自治化运营”的关键转折点。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产调度，实现动态优化与自主决策
传统生产排程依赖人工经验或静态算法，在面对订单波动、设备故障、物料延迟等复杂场景时往往反应滞后。而当前以深度强化学习（DRL）和图神经网络（GNN）为代表的人工智能技术，已开始在生产调度中实现突破性应用。例如，某头部动力电池制造商通过部署基于AI的动态排产系统，将订单交付周期缩短27%，设备综合效率（OEE）提升14.6%。
该趋势的核心在于构建“数字孪生+AI引擎”的双层架构：底层通过实时采集MES、SCADA、ERP等系统的运行数据，构建高保真的产线仿真模型；上层则由AI调度引擎进行多目标优化，综合考虑交期、成本、能耗、换型时间等因素，自动生成最优排程方案，并支持突发异常下的快速重排。这种模式不仅提升了资源利用率，更显著增强了企业在VUCA环境下的应变能力。
- 核心趋势点： AI从辅助分析工具升级为生产控制中枢，推动排程从“计划驱动”转向“事件驱动”
- 技术支撑： 强化学习、运筹优化算法、实时流处理框架（如Flink）、低延迟通信协议（TSN）
- 行业影响： 缩短交付周期、降低在制品库存、提高客户满意度，尤其适用于多品种小批量生产模式
- 典型场景： 急单插单、设备突发停机、原材料短缺等情况下的自动重调度
- 建立统一的数据中台，打通ERP、MES、WMS、QMS等系统间的数据壁垒，确保AI模型输入数据的完整性与时效性
- 选择具备可视化建模能力的低代码平台作为AI集成入口，快速搭建调度逻辑原型并迭代优化，推荐使用 生产工单系统（工序） 进行试点部署
- 采用模块化方式训练AI模型，先聚焦单一车间或产线，验证效果后再横向推广
- 设置人机协同机制，保留关键节点的人工审批权限，避免完全自动化带来的失控风险
- 定期评估AI决策结果与实际执行偏差，形成闭环反馈用于模型再训练
📊 趋势二：生产数据资产化，驱动全流程透明化与精准治理
长期以来，制造企业的数据分散在各个孤岛系统中，难以形成统一视图。然而，随着ISO 55000资产管理标准和中国《工业数据分类分级指南》的落地实施，越来越多企业意识到：生产数据本身即是核心资产。据德勤调研，已建立完善数据治理体系的企业，其质量问题溯源平均耗时比同行少63%，工艺改进周期缩短近一半。
这一趋势的本质是将生产过程中产生的设备状态、工艺参数、质检记录、能耗信息等非结构化与半结构化数据，经过清洗、建模、标签化后纳入企业级数据湖，并通过BI看板、预警引擎和API服务对外输出价值。例如，某家电龙头企业利用大数据平台对空调压缩机装配过程中的扭矩曲线进行聚类分析，成功识别出早期磨损特征，使预防性维护准确率提升至91%。
| 数据类型 | 来源系统 | 典型应用场景 | 增值潜力指数（1-5） |
|---|---|---|---|
| 设备运行日志 | SCADA/MES | 预测性维护、OEE分析 | ★★★★★ |
| 工艺参数序列 | DCS/PLC | 质量根因分析、参数优化 | ★★★★☆ |
| 质检图像数据 | AOI/QMS | 缺陷模式识别、AI检判 | ★★★★☆ |
| 物料流转轨迹 | WMS/条码系统 | 库存周转优化、防错防漏 | ★★★☆☆ |
- 核心趋势点： 生产数据从“记录留存”转变为“战略资产”，支撑精细化管理和商业创新
- 技术支撑： 数据湖仓一体架构、元数据管理工具、主数据管理系统（MDM）、数据血缘追踪
- 行业影响： 提升质量稳定性、降低运营成本、增强合规审计能力，助力企业申报绿色工厂、专精特新等资质
- 典型场景： 全生命周期质量追溯、碳足迹核算、供应商绩效评价
- 制定企业级数据治理路线图，明确数据所有权、标准格式和访问权限规则
- 优先建设关键业务链路的数据贯通能力，如“订单→生产→质检→发货”端到端追踪
- 利用低代码平台快速开发数据采集表单和审批流程，降低IT开发负担，可参考 生产进销存系统 实现进销存数据一体化管理
- 引入自助式BI工具，赋能一线主管自主查询分析，提升数据使用密度
- 探索数据对外服务的可能性，如向客户提供产品溯源二维码，增强品牌信任度
🔮 趋势三：柔性制造体系崛起，支撑大规模个性化定制
消费者需求日益多样化，推动制造业从“以产定销”向“以需定产”转型。波士顿咨询研究指出，到2026年全球约37%的离散制造企业将具备接收个性化订单的能力，较2020年增长近三倍。这对生产系统的灵活性提出了前所未有的挑战——如何在不牺牲效率的前提下，实现产线快速切换、工艺动态调整和资源弹性配置？
柔性制造的核心在于构建“可重组生产单元+模块化信息系统”的敏捷架构。物理层面，采用AGV、协作机器人、可编程控制器等组件构成柔性产线；信息层面，则需要一个能够快速响应变更的软件底座。例如，某定制家具企业通过搭贝低代码平台在两周内完成了从接单到排产的全流程重构，支持按颜色、尺寸、材质自由组合下单，客户交付满意度达98.2%。
案例实录： 某华东地区注塑件厂商原采用固定模具+批量生产的模式，最小起订量为5000件。为拓展电商客户群体，亟需支持百件级小单快反。借助 生产进销存（离散制造） 模板，仅用10天即上线新系统，实现了销售订单自动拆解为工单、原材料智能匹配、完工即时入库的全链路数字化，订单平均交付周期由18天压缩至6天。
- 核心趋势点： 生产系统需具备“乐高式”组装能力，支持业务逻辑随需而变
- 技术支撑： 模块化MES设计、微服务架构、低代码开发平台、数字主线（Digital Thread）
- 行业影响： 打破规模经济壁垒，让中小企业也能参与个性化竞争；降低库存压力，减少资源浪费
- 典型场景： C2M直连制造、试制品快速打样、区域化专属配置生产
- 梳理现有生产流程中的刚性环节，识别可标准化与可配置的部分
- 引入支持拖拽式配置的低代码平台作为系统演化基座，实现“业务人员提需求，IT快速响应”的协同模式
- 建立标准化接口规范，确保新旧系统之间、内部系统与外部平台（如电商平台、CRM）的无缝对接
- 推行“小步快跑”迭代策略，每次变更控制在可控范围内，降低试错成本
- 加强员工培训，培养既懂工艺又懂数据的复合型人才，保障柔性系统有效运转
🌐 延伸趋势：跨组织协同网络成型，重塑产业链协作范式
随着供应链不确定性加剧，单一企业优化已无法满足全局效率要求。2026年，领先的制造集团正推动生产系统向外延伸，构建覆盖供应商、代工厂、物流商的协同网络。例如，某新能源整车厂通过搭建统一的供应链协同平台，实现了零部件到货时间预测准确率提升至89%，缺料停工事件同比下降54%。
这类平台通常包含共享主计划、产能可视、联合排程、异常协同等功能模块，依托API网关实现多方系统互联。其价值不仅体现在运营效率提升，更在于增强了整个生态的风险共担与价值共创能力。特别是在出口受阻、地缘政治波动等宏观冲击下，具备强协同能力的企业展现出更强韧性。
- 延伸方向： 从企业内部优化走向产业级协同，打造“共生型”制造生态
- 关键技术： API经济、区块链存证、多租户SaaS架构、零信任安全模型
- 潜在挑战： 数据主权争议、利益分配机制不清晰、合作伙伴数字化水平参差
- 选择开放性强、集成能力突出的技术平台作为协同底座
- 优先在战略供应商中试点，建立信任关系后再逐步扩展范围
- 设计合理的激励机制，鼓励上下游主动上报真实产能与库存信息
- 强化网络安全防护，特别是对敏感商业数据的加密与权限控制
⚡ 实施路径建议：分阶段推进生产系统智能化升级
面对多重趋势交织的复杂局面，企业不宜盲目追求“一步到位”。更务实的做法是结合自身发展阶段，制定阶梯式演进路线：
对于尚处于信息化初期的企业，首要任务是夯实基础，完成核心业务系统（如ERP、MES）的部署与集成，实现基本的数据在线化。此阶段可优先选用成熟模板快速上线，例如直接部署 生产进销存系统 ，快速打通采购、生产、库存、销售全链路。
进入数字化深化阶段后，重点应放在数据治理与流程优化上。可通过搭贝等低代码平台灵活构建报表中心、预警看板和移动审批功能，提升管理颗粒度。同时启动AI试点项目，如在关键车间部署智能排产模块，验证技术可行性与经济效益。
当企业达到一定成熟度后，方可迈向智能化与生态化阶段。此时可探索跨厂区统一调度、产业链协同排程等高级应用，并考虑将部分能力封装为API对外开放，创造新的商业模式。整个过程中，组织变革与人才培养必须同步跟进，确保技术投入能转化为真正的竞争力。
