2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据国际机器人联合会（IFR）最新数据显示，2025年全球工业机器人安装量同比增长14.3%，其中亚洲市场占比高达72%。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数报告》指出，全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达62.8%，较2020年提升近20个百分点。在这一背景下，生产系统的数字化、智能化重构已从‘可选项’转变为‘必选项’。尤其在新能源汽车、高端装备制造和消费电子领域，企业对生产系统的实时响应能力、柔性调度水平和数据闭环管理提出了前所未有的高要求。传统以固定流程为核心的生产模式正加速向动态感知、自主决策的新型架构演进。
🚀 趋势一：AI驱动的智能排程与动态调度成为生产系统核心引擎
人工智能正深度嵌入生产系统的计划与执行层。传统APS（高级计划排程）系统依赖静态规则和人工干预，在面对订单波动、设备突发故障或供应链延迟时往往反应滞后。而基于机器学习的智能排程系统则能通过历史数据训练模型，预测瓶颈工位、优化资源分配，并实现毫秒级重排程。例如，某头部动力电池制造商引入AI排程模块后，产线换型时间缩短37%，订单交付准时率提升至98.6%。该系统不仅能综合考虑物料齐套性、设备状态、人员技能等多维因素，还可与MES、WMS系统实时联动，形成端到端的动态调度闭环。
这一趋势的核心价值在于将生产系统从“被动响应”转向“主动适应”。特别是在离散制造场景中，产品型号多、工艺路径复杂，传统ERP/MES难以应对高频变更。AI算法可通过强化学习不断优化排程策略，甚至提前识别潜在风险并发出预警。如某家电企业在接入AI调度引擎后，实现了对旺季订单波峰的精准预判，提前调整班次与备料计划，库存周转天数下降21天。此外，边缘计算的发展使得AI推理可在本地完成，避免了云端延迟问题，进一步提升了实时性。
支撑这一变革的技术基础包括：一是高质量的生产数据积累，涵盖设备运行日志、工单流转记录、质量检测结果等；二是低代码平台的支持，使业务人员无需编码即可配置排程逻辑。例如， 生产工单系统（工序） 提供了可视化流程设计器，允许用户根据实际产线布局定义工序依赖关系，并结合AI插件实现自动优化。这种‘低代码+AI’模式显著降低了智能化门槛，中小企业亦可快速部署。
- 核心趋势点：AI不再仅用于事后分析，而是深度参与生产过程控制，成为调度决策的‘大脑’
- 动态排程系统平均可提升设备利用率15%-25%
- 边缘AI芯片成本五年内下降超60%，推动普及加速
- 人机协同排程模式兴起，AI提供建议、人工最终确认
- 评估现有排程痛点，优先在高混线生产场景试点AI模块
- 建立统一的数据采集标准，确保设备、MES、ERP间数据同源
- 选择支持开放API的低代码平台，便于集成第三方AI服务
- 开展跨部门培训，培养既懂工艺又理解算法逻辑的复合型人才
- 推荐使用 生产工单系统（工序） 进行快速验证，其内置模板覆盖机加、装配、注塑等多种工艺类型
📊 趋势二：数字孪生驱动全生命周期仿真与持续优化
数字孪生技术正从概念验证走向规模化应用。根据Gartner 2025年技术成熟度曲线，数字孪生已进入‘实质生产期’，预计到2027年，超过60%的大型工业企业将部署至少一个数字孪生项目。其本质是构建物理产线的虚拟镜像，通过实时数据映射实现状态同步，并支持模拟、预测与优化。不同于传统的CAD建模或SCADA监控，现代数字孪生强调双向交互——不仅反映现实，还能反向指导现实。
在实际应用中，数字孪生的价值体现在多个维度。首先是新线投产前的虚拟调试。某汽车零部件企业利用数字孪生平台对其新建自动化产线进行全流程仿真，提前发现夹具干涉、节拍失衡等问题，减少现场调试时间40%以上。其次是日常运营中的异常预测。通过将设备振动、温度、电流等传感器数据输入孪生模型，可建立健康度评分体系，当指标偏离正常区间时自动触发维护工单。某半导体封测厂借此将非计划停机次数降低53%。
更深层次的应用在于持续优化。传统改进方式依赖PDCA循环，周期长且试错成本高。而数字孪生允许企业在虚拟环境中尝试不同参数组合，如调整传送带速度、更换刀具材质或改变质检频率，评估其对OEE（设备综合效率）的影响后再落地实施。这种方式极大提升了创新容错率。值得一提的是，低代码平台在此过程中扮演关键角色。企业可通过拖拽方式快速搭建产线逻辑模型，并与IoT平台对接获取实时数据流。例如， 生产进销存（离散制造） 集成了轻量级孪生组件，支持中小型制造企业以较低成本启动数字化映射。
| 应用场景 | 典型收益 | 适用行业 |
|---|---|---|
| 虚拟调试 | 缩短上线周期30%-50% | 汽车、重工 |
| 预测性维护 | 降低维修成本20%-35% | 电子、医药 |
| 工艺优化 | 提升良品率2-8个百分点 | 食品、化工 |
- 核心趋势点：数字孪生正从‘展示工具’进化为‘决策中枢’，支撑全链条仿真优化
- IDC预测2026年全球数字孪生市场规模将突破400亿美元
- 轻量化建模技术使中小型企业也能负担基础版本
- 与AR/VR结合，实现沉浸式巡检与远程协作
- 从单一关键设备或产线开始构建孪生体，避免初期投入过大
- 明确孪生模型的目标用途，是用于监控、预测还是优化
- 选择具备图形化建模能力的平台，降低IT依赖度
- 建立数据治理机制，确保孪生体与实体保持同步更新
- 推荐免费试用 生产进销存（离散制造） 中的孪生功能模块，快速验证业务价值
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代与自主进化
随着市场需求日益碎片化，生产系统必须具备快速响应能力。然而，传统定制开发模式周期长、成本高、灵活性差，难以满足频繁变更的需求。在此背景下，低代码平台成为破解僵局的关键抓手。麦肯锡研究显示，采用低代码开发的企业在应用交付速度上比传统方式快5-10倍，且运维成本降低约40%。更重要的是，它让一线工程师、车间主管等非IT人员也能参与系统建设，真正实现‘谁使用、谁设计’。
当前低代码在生产系统的渗透主要体现在三个方面：一是表单与流程的快速重构。例如，当客户新增环保合规要求时，品质部门可在半天内完成检验项目的增补与审批流调整；二是数据看板的自助搭建。生产主管可根据管理重点，自由组合OEE、能耗、不良率等指标生成个性化报表；三是与其他系统的轻量集成。通过预置连接器，可快速打通ERP、PLC、扫码枪等异构系统，避免信息孤岛。
以某五金制品厂为例，其原用ERP系统无法支持小批量订单的精细化追踪。借助搭贝低代码平台，工厂在两周内部署了新的生产进销存系统，实现了从接单、投料、工序报工到出货的全流程可视化。系统上线后，订单追溯时间由原来的平均3小时缩短至15分钟，财务月结效率提升60%。值得注意的是，该平台提供的 生产进销存系统 模板，已预设了BOM管理、委外加工、批次追踪等核心功能，企业只需根据自身工艺微调即可投入使用，大幅降低实施难度。
“过去改一个字段要等IT排期两个月，现在我们自己就能改。”——某家电企业生产经理访谈实录
这一趋势的背后，是制造业数字化范式的根本转变：从‘系统适应企业’变为‘企业塑造系统’。未来的生产系统不再是封闭的黑盒，而是可拆解、可组装的乐高式架构。每个模块都可通过低代码方式进行扩展或替换，从而实现持续进化。Gartner指出，到2026年，70%的新建工业应用将采用低代码/无代码技术开发，远高于2021年的25%。
- 核心趋势点：低代码正在打破IT与OT之间的壁垒，释放基层创新活力
- 非专业开发者参与比例每提高10%，系统满意度上升7.2%
- 标准化组件库使常见功能复用率达80%以上
- 与AI、RPA结合，形成‘智能自动化’新范式
- 设立内部低代码创新基金，鼓励车间团队提出优化方案
- 建立模板共享机制，避免重复造轮子
- 制定安全与权限规范，防止数据泄露风险
- 定期组织低代码技能竞赛，营造学习氛围
- 推荐访问 生产进销存系统 官方页面，获取行业最佳实践案例与免费试用权限
跨趋势融合：构建弹性、智能、自进化的下一代生产系统
上述三大趋势并非孤立存在，而是呈现出深度融合的态势。AI为数字孪生提供预测能力，数字孪生为AI训练提供仿真环境，低代码则为两者落地提供敏捷载体。三者共同构成了新一代生产系统的技术底座。例如，在一个典型的智能工厂中，低代码平台用于快速部署产线监控应用，该应用接入数字孪生模型并调用AI算法进行异常检测，一旦发现潜在故障，自动触发维护流程并更新排程计划，形成完整闭环。
这种融合带来的不仅是效率提升，更是组织能力的重塑。企业不再需要等待外部供应商开发长达一年的系统，而是可以基于现有平台进行持续迭代。某医疗器械公司利用低代码平台每月发布一次生产系统更新，内容来自各车间提交的改进建议，真正实现了‘民主化开发’。同时，由于所有变更均有版本记录，审计合规性也得到保障。
面向2026年及以后，领先企业已在探索‘自治产线’原型：即在设定目标后，产线能自行调整参数、重新分配任务、协调上下游资源，仅在重大决策时才需人工介入。这背后离不开三大趋势的协同作用。尽管全面实现尚需时日，但方向已然清晰——未来的生产系统将是高度情境感知、持续学习进化、由一线员工共同塑造的有机体，而非静态的软件套装。
