2026年初，全球制造业迎来新一轮技术重构浪潮。据工信部最新发布的《智能制造发展指数报告》显示，我国规模以上工业企业中，超过67%已完成生产系统的数字化基础建设，其中近30%已进入深度集成与智能优化阶段。以华为松山湖工厂、宁德时代宜宾基地为代表的标杆企业，通过全链路数据贯通与AI调度系统，实现产能提升42%、不良率下降至0.15%以下。与此同时，中小制造企业面临转型窗口期——传统MES系统孤岛化、排产响应滞后、供应链协同低效等问题愈发凸显。在这一背景下，生产系统正从‘信息化记录’向‘智能化决策’加速演进，三大核心趋势逐渐成型：全域数据融合驱动的智能协同、基于低代码平台的敏捷系统构建、以及面向订单波动的柔性制造能力升级。
🚀 趋势一：全域数据融合催生智能协同新范式
过去十年，多数企业的生产系统建设聚焦于局部环节的自动化与信息化，如ERP管财务、MES管车间、WMS管仓储，系统之间缺乏有效联动，形成典型的数据烟囱。而当前最显著的趋势是，企业开始推动从订单接入、物料采购、生产排程到质量追溯的全流程数据打通。这种全域数据融合不仅提升了信息透明度，更关键的是为AI算法提供了高质量训练样本，使预测性维护、动态排产、能耗优化等高级功能成为可能。
例如，在汽车零部件行业，某头部 Tier-1 供应商通过部署统一数据中台，将客户订单系统（CRM）、APS高级排产系统和设备IoT采集模块对接，实现了订单变更后45分钟内自动重排全线工单，并同步通知供应商调整原材料配送计划。该方案使其交付准时率由78%提升至96%，库存周转天数减少19天。此类案例表明，数据不再是静态记录，而是驱动生产节奏的活水源泉。
支撑这一趋势的技术底座包括工业物联网（IIoT）传感器普及、边缘计算节点下沉、以及统一语义模型的建立。IDC预测，到2026年底，全球将有超过2.3亿台工业设备具备实时数据上传能力，同比增长37%。然而，仅有硬件不足以解决问题——真正的挑战在于如何快速整合异构系统、定义标准数据接口并确保数据治理合规。此时，采用支持API网关与低代码集成能力的平台变得至关重要。
推荐解决方案： 生产工单系统（工序） ，该应用内置多系统对接模板，支持与主流ERP、PLM及设备控制系统无缝连接，帮助企业快速构建端到端数据流。
影响分析：打破部门墙，重塑组织协作逻辑
全域数据融合带来的不仅是效率提升，更是对企业管理结构的深层冲击。传统按职能划分的“科层制”管理模式，在面对高频变化的市场需求时显得僵化迟缓。当生产数据能够实时反映销售预测偏差、供应链中断风险或设备潜在故障时，决策权必须向一线倾斜。越来越多的企业开始设立“数字运营中心”（Digital Operations Center），作为跨部门协同的中枢机构，负责监控KPI仪表盘、触发应急流程并协调资源调配。
此外，数据一致性也极大降低了内部摩擦成本。以往因信息不对称导致的“销售承诺交期无法兑现”“采购批量与实际需求脱节”等问题得以缓解。麦肯锡调研指出，实施全域数据协同的企业，其跨部门协作满意度平均提高41个百分点，年度运营损失减少约1200万元人民币（以中型制造企业为基准）。
落地建议：分阶段推进数据整合路径
- 明确业务优先级，选择高价值场景切入（如订单交付周期压缩、设备停机预警）；
- 建立统一主数据管理体系（MDM），定义物料、工艺路线、工作中心的标准编码规则；
- 引入具备可视化建模能力的集成平台，降低IT开发负担；
- 试点运行后进行数据质量审计，持续优化清洗规则；
- 推广至全厂范围，并配套组织培训与绩效考核机制调整。
值得注意的是，部分企业尝试“一步到位”式改造，往往因复杂度过高而失败。建议采用“小步快跑”策略，优先解决最痛痛点。例如可先实现销售订单→生产计划→车间执行的闭环追踪，再逐步扩展至供应链与售后服务环节。
📊 趋势二：低代码平台赋能敏捷系统构建
随着市场个性化需求加剧，产品生命周期不断缩短，传统定制化MES项目动辄6-12个月的开发周期已难以适应现实需要。一项由中国电子技术标准化研究院开展的调查显示，2025年制造业企业对信息系统迭代速度的要求较2020年提高了3.8倍，其中超过60%希望关键业务流程变更能在两周内完成上线。
在此背景下，低代码开发平台迅速崛起，成为构建新型生产系统的核心工具。其核心优势在于允许业务人员借助拖拽式界面自行搭建表单、流程和报表，无需深度编程即可实现业务逻辑配置。这不仅大幅缩短了开发周期，还增强了系统与实际作业场景的匹配度。
以某家电组装厂为例，原手工报工方式导致日均数据延迟达5小时以上。企业借助搭贝低代码平台，在3天内搭建出移动端报工应用，工人扫码即可录入工序进度，系统自动生成计件工资明细。上线首月即减少人工统计工时约220小时，错误率下降93%。更重要的是，当产线新增测试工位时，仅需管理员在后台添加新节点并设置流转规则，次日即可投入使用，真正实现“随变而变”。
该趋势的背后，是企业IT架构理念的根本转变——从“系统为中心”转向“业务为中心”。Gartner指出，到2026年，全球70%的新建工业应用将采用低代码或无代码技术开发，其中制造业占比最高。国内领先平台如搭贝云已提供涵盖生产管理、质量管理、设备管理等领域的预置模板库，进一步降低了使用门槛。
免费试用入口： 生产进销存（离散制造） ，适用于多品种小批量生产企业，开箱即用，支持灵活扩展字段与审批流。
影响分析：释放一线创造力，重构IT-Business关系
低代码平台的普及正在重新定义企业内部的角色分工。过去，所有需求都需提交给IT部门排队处理，造成积压严重；如今，车间主管、工艺工程师甚至班组长都能参与系统优化，形成了“公民开发者”（Citizen Developer）群体。这种去中心化的开发模式，使得系统更能贴近真实操作场景，减少“纸上流程”现象。
同时，IT团队的角色也从“功能实现者”转变为“平台管理者”和“安全守护者”，专注于权限控制、数据备份、接口安全等高阶职责。这种分工优化让双方都能发挥最大价值。埃森哲研究发现，采用低代码战略的企业，其数字化项目交付速度平均提升5.2倍，用户满意度上升至89%以上。
落地建议：构建低代码治理体系保障可持续性
- 制定低代码使用规范，明确可自主开发的边界与审批流程；
- 建立模板复用机制，避免重复造轮子；
- 设置版本管理与回滚机制，防范误操作风险；
- 定期组织培训与案例分享会，提升全员数字素养；
- 结合RPA、AI组件拓展自动化能力，如自动生成日报、异常预警推送等。
特别提醒：低代码不等于“零治理”。若缺乏统一管控，易出现应用碎片化、数据孤岛再生等问题。建议由数字化办公室牵头，建立应用注册制度与定期评审机制。
🔮 趋势三：柔性制造体系应对不确定性新常态
全球经济格局动荡叠加消费多元化趋势，使“确定性生产”时代一去不返。2025年下半年以来，多个行业出现订单骤增或骤减并存的现象：新能源电池需求激增300%，而部分消费电子品类却面临腰斩。在这种环境下，刚性生产线暴露出了巨大短板——换线时间长、设备专用性强、人力依赖度高。
因此，构建柔性制造能力已成为企业生存的关键。所谓柔性制造，是指系统能够在不牺牲效率的前提下，快速响应产品种类、批量、工艺路线的变化。其实现路径包括模块化产线设计、通用化设备选型、多能工培养以及智能调度算法的应用。
以浙江一家注塑企业为例，其原有5条专线分别对应不同产品系列，每次切换需停机8小时以上。2025年底引入柔性单元后，通过AGV+机器人+可编程夹具组合，可在2小时内完成模具更换与程序加载，支持混线生产多达12种型号的产品。配合APS系统动态排程，整体设备利用率从58%提升至79%，订单响应速度加快60%。
支撑柔性制造的底层能力之一是生产系统的灵活性。传统的固化式MES难以适应频繁变更的BOM与工艺卡，而现代生产管理系统需具备“动态工艺树”“虚拟工位”“弹性资源池”等功能。例如，搭贝平台提供的 生产进销存系统 支持一键复制工艺模板、批量导入变更清单，并可通过看板实时监控各产线负荷，辅助管理人员做出最优分配决策。
影响分析：从规模经济转向范围经济
柔性制造的兴起标志着制造业竞争逻辑的根本转变。过去依靠“大规模量产降低成本”的模式，正被“小批量快速响应获取溢价”的新范式取代。波士顿咨询分析显示，具备高柔性能力的企业，在订单波动期间的利润率稳定性高出同行2.3倍，客户留存率也显著更高。
此外，柔性化还促进了绿色制造发展。由于减少了因预测失误导致的过剩库存与报废品，碳排放强度平均下降18%。欧盟“绿色新政”已将柔性生产能力纳入企业可持续评级指标，未来或将影响出口资质。
落地建议：四步打造柔性制造基础
- 评估现有产线柔性等级，识别瓶颈环节（如换模时间、物料配送方式）；
- 推进设备标准化与接口统一，优先替换封闭式专用设备；
- 建设数字化孪生模型，模拟不同排产方案下的资源占用情况；
- 引入智能调度引擎，根据交期、产能、成本等多目标自动优化工单顺序。
推荐实践路径：从单一车间试点起步，选择SKU较多但总量适中的产品线进行改造，验证成效后再全面推广。同时注重软硬协同——仅有先进设备而无智能系统配合，仍无法发挥最大效能。
📌 扩展要素：生产系统成熟度评估模型
为帮助企业判断自身所处发展阶段，我们提出一个五级成熟度模型，供参考：
| 级别 | 特征描述 | 典型系统支持 | 代表指标 |
|---|---|---|---|
| Level 1 - 纸质记录 | 完全依赖人工填写报表，无电子系统 | 无 | 数据延迟 >24h |
| Level 2 - 局部自动化 | 关键环节部署独立系统（如条码扫描） | WMS/MES/ERP分离运行 | 系统覆盖率 <40% |
| Level 3 - 数据互联 | 主要系统实现基础对接，数据可流转 | API集成/中间数据库 | 跨系统查询耗时 <10min |
| Level 4 - 智能决策 | AI参与排产、质检、预警等环节 | APS/AI质检/预测性维护 | 自动决策占比 >50% |
| Level 5 - 自主演化 | 系统具备自我学习与优化能力 | 数字孪生+强化学习 | 无需人工干预场景 ≥80% |
当前国内制造业整体处于Level 2向Level 3过渡阶段，头部企业已达Level 4。企业可根据此模型定位现状，制定升级路线图。
💡 结语：迈向认知型生产系统的未来
展望2026年及以后，生产系统将不再仅仅是执行指令的“执行官”，而是具备感知、分析、预测乃至建议能力的“认知伙伴”。三大趋势——全域数据融合、低代码敏捷构建、柔性制造支撑——共同指向一个方向：让生产系统更加智能、灵活与人性化。
在这个过程中，技术只是基础，真正的竞争力来自于组织能否建立起持续进化的能力。那些能够快速吸收新技术、重构流程、赋能员工的企业，将在新一轮产业洗牌中脱颖而出。而对于广大中小企业而言，不必追求一步登天，关键是找准切入点，借助如搭贝这类低门槛、高扩展性的平台工具，迈出数字化转型的第一步。
