2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略咨询机构（IMS）最新发布的《全球生产系统发展白皮书》，超过67%的中大型制造企业已在过去12个月内启动核心生产系统的数字化重构。这一轮变革不再局限于单一设备的自动化升级，而是以数据流为核心，推动从订单排产、工艺执行到质量追溯的全链路智能协同。尤其在新能源汽车、高端装备制造和精密电子领域，传统MES与ERP系统边界正在消融，取而代之的是基于低代码平台构建的柔性生产中枢。中国工信部数据显示，截至2025年底，全国已有超4.3万家规上工业企业完成生产系统云化部署，同比增长39%，其中采用模块化可配置方案的企业复用率达82%以上。这标志着生产系统正从‘功能实现’迈向‘敏捷响应’的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为核心竞争力
传统生产排程依赖人工经验或静态规则引擎，在面对订单波动、设备突发故障、物料延迟等复杂场景时响应滞后。据德勤调研显示，2025年制造业平均订单变更频率较2020年提升2.8倍，传统排程模式已难以支撑高混线生产的效率需求。在此背景下，AI驱动的自适应调度系统正快速渗透至主流制造场景。该系统通过集成历史工单数据、实时设备状态、供应链物流信息及能耗参数，利用强化学习算法动态优化排产路径。例如，某华东地区电机制造商引入AI排程模块后，产线切换时间缩短41%，设备综合利用率（OEE）提升至89.6%。
此类系统的落地不仅依赖算法模型，更关键在于底层数据的高质量采集与结构化处理。许多企业面临“数据孤岛”难题——SCADA系统记录设备运行数据，MES管理工单流程，WMS掌握库存动态，三者之间缺乏统一语义映射。解决这一问题的有效路径是构建基于低代码平台的中间件层，实现跨系统数据自动清洗、对齐与分发。以搭贝零代码平台为例，其提供的可视化数据集成工具支持对接主流PLC、数据库及API接口，可在72小时内完成多源数据接入，并生成标准化的数据服务供上层AI模块调用。这种“轻量级集成+智能决策”的组合模式，显著降低了AI落地门槛。
此外，AI调度系统的价值还体现在预测性维护联动上。当系统识别到某台关键设备连续三班次出现轻微振动异常，且下一工单为其重负荷加工任务时，会自动触发预防性停机建议，并将原任务重新分配至备用产线。某光伏组件厂应用此机制后，非计划停机事件同比下降63%，年节省维修成本逾千万元。值得关注的是，这类系统并非完全取代人类决策，而是通过“人机协同看板”提供多套排程方案及其风险评估，由生产主管最终拍板，确保业务连续性与灵活性兼顾。
- 优先选择具备开放API架构的低代码平台，便于后续接入AI引擎与外部系统；
- 建立跨部门数据治理小组，明确各环节数据责任人与更新频率；
- 从小规模试点开始验证效果，如先在一条产线部署AI排程模块；
- 配套开展操作人员培训，提升对智能建议的理解与信任度；
- 定期回溯调度结果，持续优化算法权重与约束条件。
📊 趋势二：数字孪生工厂从概念走向规模化运营
如果说AI调度是生产系统的“大脑”，那么数字孪生工厂则是其“镜像体”。2026年，随着边缘计算能力普及和三维建模成本下降，数字孪生已不再是头部企业的专属玩具。Gartner报告指出，全球已有29%的离散制造企业在至少一个生产基地部署了具备实时同步能力的数字孪生系统，较2023年增长近3倍。该技术通过IoT传感器网络采集设备运行、环境温湿度、能源消耗等上千个维度的数据，结合CAD/BIM模型构建虚拟产线，实现实体工厂的毫秒级映射。
其核心价值在于“模拟推演”与“远程运维”。某华南注塑企业利用数字孪生平台进行新产品导入（NPI）测试，工程师在虚拟环境中调整模具温度、保压时间等参数，提前发现潜在缺陷点，使试模次数从平均5.7次降至2.1次，新品上市周期压缩40%。另一案例中，一家跨国轴承制造商借助孪生系统实现跨国技术支持——德国专家可通过VR终端“走进”中国工厂的虚拟车间，实时查看设备运行状态并指导本地 technician 进行调试，响应速度提升8倍。
然而，构建高保真度的数字孪生面临两大挑战：一是数据采集密度不足，部分老旧设备无法输出必要信号；二是模型更新滞后，物理改造未及时反映在虚拟端。为应对这些问题，领先企业正采用“渐进式建模”策略——不追求一次性完整复制，而是按产线优先级分步实施，并通过低代码平台快速搭建数据桥接模块。例如，使用搭贝平台中的表单与自动化流程功能，可快速定义设备标签点位、设置数据采样频率，并生成可视化监控面板。更重要的是，该平台支持将孪生模型与工单系统联动，当实际工单状态变更时，虚拟产线自动刷新进度条与资源占用情况，真正实现虚实同步。
为进一步释放数字孪生潜力，部分企业开始探索“群体智能”应用场景。即在同一平台上连接多个生产基地的孪生模型，进行横向对比分析。比如比较不同厂区同型号设备的能效表现，识别最佳实践并推广复制。这种“全局视角”有助于集团级运营优化，也为碳足迹追踪提供了精确数据基础。据测算，全面部署数字孪生的企业在能源管理方面平均节能12%-18%。
- 制定清晰的孪生建设路线图，优先覆盖高价值、高变动性产线；
- 投资边缘网关设备，提升老旧产线的数据采集能力；
- 选用支持三维模型嵌入与交互的低代码开发平台；
- 建立虚拟模型版本管理制度，确保与实体同步更新；
- 推动IT/OT团队深度融合，打破专业壁垒。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
长期以来，生产系统升级被视为“重型工程”——动辄数月开发周期、高昂定制费用、上线后僵化难改。但市场变化速度远超系统迭代节奏，导致“系统滞后于业务”的矛盾日益突出。IDC研究发现，2025年制造业平均业务流程变更周期为6.3周，而传统系统响应时间长达14.7周。破局之道正是低代码平台的广泛应用。这类平台通过图形化拖拽界面，让懂业务的一线人员也能参与应用构建，将开发效率提升5-8倍。
在生产场景中，低代码的价值尤为凸显。例如，某家电装配厂需临时增加防疫物资打包工序，传统方式需协调IT部门修改MES流程，耗时约3周。而通过搭贝低代码平台，车间主任自行设计了一个简易工单流转应用，包含扫码登记、数量确认、负责人签核等功能，仅用两天完成部署并投入使用。更进一步，该平台支持将临时流程沉淀为标准模板，后续类似需求可一键复用。这种“自下而上”的创新机制极大增强了组织韧性。
值得注意的是，现代低代码平台已超越简单表单工具范畴，具备完整的企业级能力。以 生产进销存（离散制造） 模板为例，其预置了BOM管理、工序跟踪、委外加工等专业模块，企业可根据自身工艺特点进行裁剪配置，避免重复造轮子。同样， 生产工单系统（工序） 提供了精细化的工序派工、报工、质检闭环，支持与扫码枪、PDA等终端无缝对接。这些开箱即用的行业模板大幅缩短了实施周期，使中小企业也能享受数字化红利。
与此同时，低代码平台正与AI、RPA等技术深度融合，形成“智能自动化”生态。例如，用户可在流程中嵌入AI质检模型，自动识别图片中的产品缺陷；或调用RPA机器人抓取外部网站的原材料价格信息，动态更新成本核算。某电子代工厂利用此组合方案，实现了从客户下单到报价生成的全自动化，响应速度从小时级提升至分钟级。这种“平民开发者+智能组件”的模式，正在重塑制造业的数字化人才结构。
- 评估平台是否提供垂直行业模板，降低学习成本；
- 设定权限管理体系，平衡灵活性与安全性；
- 建立内部应用集市，鼓励知识共享与复用；
- 结合RPA、AI等组件拓展自动化边界；
- 定期审计低代码应用，防止“影子IT”失控。
扩展元素：典型生产系统能力对比表
| 系统类型 | 开发周期 | 变更成本 | 用户参与度 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 传统定制开发系统 | 6-18个月 | 高 | 低 | 大型集团统一部署 |
| 标准化套装软件 | 3-6个月 | 中 | 中 | 流程相对固定企业 |
| 低代码平台构建系统 | 1-8周 | 低 | 高 | 快速迭代、个性化需求 |
推荐实践：搭贝平台在中小型制造企业的落地路径
对于资源有限的中小企业而言，数字化转型常陷入“投入大、见效慢”的困境。推荐采用“三步走”策略借助低代码平台实现突破：第一步，从高频痛点切入，如生产日报手工统计耗时易错，可用搭贝快速搭建自动汇总仪表盘，连接现有Excel台账或数据库，实现一键生成报表；第二步，延伸至核心流程，如部署 生产进销存系统 ，打通订单、领料、生产、入库全链路，消除信息断点；第三步，构建生态连接，通过API对接电商平台、物流系统，实现端到端可视化。整个过程无需组建专职IT团队，业务人员经3天培训即可独立运维。
值得关注的是，搭贝平台提供免费试用入口，企业可先行体验标准模板的实际效果。 点击此处申请免费试用生产进销存（离散制造）模板 ，在真实环境中验证其适配性。同时，平台社区汇聚了数千个成功案例与可复用组件，支持关键词搜索与一键导入，极大加速创新进程。这种“轻启动、快迭代、稳扩展”的模式，正成为中小制造企业突围的关键武器。
