2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际制造战略咨询机构IMSA最新报告，2025年全球智能工厂投资同比增长18.7%，其中中国制造业数字化投入突破1.3万亿元人民币，同比增长22%。在新能源汽车、高端装备、半导体等高附加值产业带动下，生产系统的智能化、柔性化与协同化升级已成为企业构建核心竞争力的关键路径。以比亚迪、宁德时代为代表的龙头企业已实现90%以上关键工序的实时数据采集与闭环控制，而中小制造企业则通过低代码平台快速构建适配自身业务流程的生产管理系统，显著缩短了数字化转型周期。这一背景下，生产系统正从传统的“执行层工具”演变为驱动企业战略落地的“中枢神经”。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为新常态
人工智能在生产调度领域的深度应用，正在重构传统排产逻辑。过去依赖人工经验或简单规则引擎的调度模式，难以应对多订单、小批量、高频变更的市场环境。而基于强化学习和运筹优化算法的AI调度系统，能够实时分析设备状态、物料库存、人员配置及交期压力，动态生成最优排程方案。例如，三一重工在其泵车装配线部署AI调度引擎后，设备综合利用率（OEE）提升14.3%，订单交付准时率从78%跃升至94%。
该趋势的核心价值在于实现资源利用最大化与响应速度质变。AI模型可预测未来72小时内的产能瓶颈，并提前触发预警与调整策略，减少因突发停机或物料延迟导致的生产中断。同时，系统支持“插单优先级自动评估”，在不影响整体效率的前提下灵活响应紧急订单，极大增强了企业的市场应变能力。
然而，AI调度的落地并非一蹴而就。其成功实施依赖于高质量的数据基础——包括设备IoT接入率、工单执行反馈及时性、BOM准确性等。许多企业在初期常因数据断点问题导致模型训练失败。因此，建议采取“场景先行、渐进迭代”的策略，优先在关键产线或高价值产品上试点，验证效果后再逐步推广。
- 影响分析：降低计划外停机时间30%-50%，提升产能利用率10%-20%，缩短订单交付周期25%以上；
- 行业挑战：数据孤岛严重、算法透明度不足、与MES系统集成复杂度高；
- 典型场景：多品种混线生产、按订单装配（ATO）、紧急插单频繁的离散制造。
- 建立统一的数据采集标准，确保设备、工艺、质量等维度数据实时归集；
- 选择具备可视化排程界面与模拟推演功能的平台，降低调度员使用门槛；
- 引入低代码开发工具，快速搭建AI调度模块与现有ERP/MES系统的接口；
- 推荐 生产工单系统（工序） 作为底层支撑，实现工单状态实时追踪与反馈闭环；
- 组建跨职能团队（IT+生产+工艺），共同定义调度目标函数与约束条件。
📊 趋势二：数字孪生驱动全生命周期生产仿真
数字孪生技术正从概念验证迈向规模化应用。根据Gartner 2025年制造业技术成熟度曲线，数字孪生已进入“实质生产期”，预计到2026年底，全球超过40%的大型制造企业将部署至少一个产线级数字孪生体。其核心是通过虚拟建模、实时数据映射与物理反馈，构建与现实产线同步运行的“镜像系统”，用于工艺优化、故障预判与新员工培训。
以广汽埃安为例，其焊装车间通过构建包含300+台机器人、12条输送线的数字孪生模型，在新车型导入前完成全流程仿真，识别出潜在干涉点17处、节拍瓶颈5项，避免了实际调试中的返工损失，节省试制成本约680万元。更进一步，该系统可在夜间自动运行“极限压力测试”，模拟极端负载下的系统稳定性，提前暴露隐患。
数字孪生的价值不仅限于新建产线，在老旧产线改造中同样发挥重要作用。通过对历史运行数据的学习，模型可反向推演出最优维护周期与备件更换策略，推动预防性维护向预测性维护演进。某造纸企业利用数字孪生分析烘缸温度波动规律，优化蒸汽阀门控制参数，年节约能源成本达230万元。
| 应用场景 | 降本增效指标 | 典型行业 |
|---|---|---|
| 新产线规划 | 缩短建设周期20%-30% | 汽车、电子 |
| 工艺优化 | 提升良品率3%-8% | 半导体、医药 |
| 设备健康管理 | 减少非计划停机40%+ | 重工业、能源 |
尽管前景广阔，但数字孪生落地仍面临三大障碍：一是建模成本高，尤其是复杂非标设备的三维还原；二是实时性要求严苛，需毫秒级数据同步；三是缺乏统一的数据接口标准，导致系统间集成困难。为此，企业应优先选择模块化、可复用的建模组件库，并借助低代码平台快速组装业务逻辑。
- 影响分析：新产品导入周期缩短30%，设备故障预测准确率达85%以上，培训效率提升3倍；
- 技术依赖：高精度传感器、边缘计算节点、统一数据中台；
- 风险提示：模型漂移需定期校准，过度依赖仿真可能导致现场脱节。
- 从单一关键设备或瓶颈工序开始构建数字孪生体，控制初期投入风险；
- 采用轻量化建模工具，结合CAD图纸与点云扫描数据加速建模进程；
- 集成IoT平台实现PLC、SCADA、MES多源数据融合；
- 推荐使用 生产进销存（离散制造） 作为数据枢纽，打通设计-BOM-生产-库存链条；
- 建立“虚拟-现实”双轨运行机制，持续比对仿真结果与实际表现，优化模型精度。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷进化
面对日益复杂的生产管理需求，传统定制开发模式已难以满足快速迭代的要求。据IDC调研，2025年制造业应用开发需求年增长率达34%，而IT团队平均响应周期仍长达6-8周。在此背景下，低代码平台成为破解“需求爆炸 vs 开发滞后”矛盾的关键利器。其通过图形化拖拽、预置模板与API连接器，使业务人员也能参与应用构建，实现“业务即代码”的敏捷交付。
以浙江一家中小型注塑企业为例，其原使用Excel手工管理模具寿命，错误率高达12%。通过搭贝低代码平台，仅用3天时间搭建了一套模具全生命周期管理系统，集成扫码登记、自动计数、预警提醒等功能，错误率降至0.5%以下，且后续可根据工艺变化自行调整规则。这种“平民开发者”模式正在改变制造业数字化的权力结构。
低代码平台的核心优势在于降低技术门槛与加速创新试错。企业无需组建庞大IT团队，即可快速响应车间提出的微创新需求，如临时报表、异常上报流程、绩效看板等。更重要的是，它为AI、数字孪生等前沿技术提供了低成本的“试验床”——可在不干扰主系统的情况下，先在沙箱环境中验证新方案可行性。
“我们不再等待总部排期，产线主管自己就能改流程。”——某家电企业数字化负责人访谈实录
当然，低代码并非万能药。其适用边界主要集中在流程型、表单类、中低复杂度的应用场景。对于涉及强实时控制、高并发交易或深度算法运算的系统，仍需专业开发支持。此外，缺乏治理机制的“野蛮生长”可能导致应用碎片化与数据混乱，因此必须配套建立审批流程与版本管理体系。
- 影响分析：应用开发周期缩短70%，业务部门满意度提升至91%，IT运维负担下降45%；
- 典型用例：生产日报自动化、质量追溯看板、设备点检移动化、能耗监控仪表盘；
- 生态协同：与主流ERP、MES、WMS系统提供标准化对接能力。
- 制定低代码平台选型标准，重点关注行业模板丰富度与集成能力；
- 开展“公民开发者”培训计划，培养既懂业务又懂逻辑的复合型人才；
- 设立低代码应用评审委员会，确保安全合规与数据一致性；
- 推荐 生产进销存系统 作为基础模板，快速部署覆盖采购-生产-销售全链路的管理应用；
- 建立应用商店机制，鼓励优秀案例内部共享，形成知识复利。
跨趋势协同：构建智能生产中枢
单一趋势的应用虽能带来局部优化，但真正的变革来自三大趋势的深度融合。设想一个未来场景：当客户下达个性化订单，AI调度系统立即启动仿真引擎，在数字孪生环境中测试多种排产方案，并通过低代码平台自动生成专属工单模板与质检标准，推送至对应产线终端。整个过程无需人工干预，真正实现“需求直达产线”。
这种“智能中枢”架构已在部分领先企业初现端倪。海尔智研院开发的COSMOPlat平台即集成了上述能力，支持用户定制冰箱从下单到交付的全流程自动化处理，平均交付周期压缩至7天以内。其背后正是AI决策、数字孪生验证与低代码快速配置三位一体的技术底座。
中小企业如何抓住窗口期？
对于资源有限的中小企业而言，不必追求一步到位的全面升级。更务实的路径是“小步快跑、价值优先”。可优先选择一个痛点场景切入，如订单交付不准、库存积压严重或设备故障频发，利用低代码平台快速搭建MVP（最小可行产品），验证成效后再滚动投入。
例如，一家机械加工小微企业通过搭贝平台构建了简易版生产看板，实现了工单进度可视化，管理层每日晨会时间由原来的45分钟缩短至15分钟，决策效率显著提升。随后逐步扩展至物料预警、刀具寿命管理等模块，三年内累计节省运营成本超百万元。
数据安全与系统韧性不可忽视
随着生产系统越来越依赖外部平台与云端服务，数据安全与业务连续性成为新的关注焦点。2025年某知名汽车零部件厂商因第三方云平台宕机导致全线停产8小时，直接损失逾两千万元。此类事件警示我们：在追求敏捷与智能的同时，必须同步加强系统韧性建设。
建议采取“混合部署”策略，核心生产数据本地保留，非敏感业务上云；同时建立灾备预案与应急切换机制。低代码平台应支持离线模式运行，确保在网络中断时基本功能仍可使用。此外，所有外部链接需启用HTTPS加密与访问权限控制，防止敏感信息泄露。
