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MESA最新报告，超过67%的中大型制造企业已在过去12个月内完成生产系统的数字化升级，其中亚太地区增速尤为显著，同比增长达34.5%。这一轮变革不再局限于单一设备自动化，而是围绕数据驱动、柔性调度与智能决策构建新一代生产中枢。以特斯拉上海超级工厂为代表的‘黑灯工厂’已实现98%工序无人化运行，而国内如宁德时代、海尔智家等企业也通过生产系统重构将订单交付周期压缩至行业平均水平的40%。在此背景下，传统以ERP为核心、MES为辅助的生产管理模式正加速向平台化、实时化、自适应方向演进。
🚀 趋势一：生产系统与AI深度融合，迈向自主决策时代
人工智能正从辅助分析工具转变为生产系统的“大脑”。当前，AI驱动的预测性排程已成为高价值制造场景的核心能力。例如，在半导体封装测试环节，台积电已部署基于强化学习的动态调度引擎，可根据设备状态、物料齐套率、工艺参数波动等上百个变量，每15分钟重新优化一次产线排程，使整体设备效率（OEE）提升12.3%。国内某新能源汽车零部件厂商引入类似模型后，换模时间减少28%，计划达成率由79%提升至94.6%。
该趋势背后是多源数据融合能力的突破。现代生产系统需整合SCADA实时数据、MES工单信息、WMS库存动态及外部供应链风险预警，形成统一的数据湖架构。在此基础上，AI模型可进行根因分析（RCA）、质量缺陷预测、能耗最优控制等复杂任务。如西门子安贝格工厂利用深度神经网络对PLC信号进行毫秒级监控，提前4小时预测出某焊接机器人关节磨损趋势，避免了一次可能造成230万元损失的批量性虚焊事故。
落地建议如下：
- 建立AI就绪的数据基础，优先打通设备层与执行层数据链路，确保采样频率不低于1Hz；
- 选择高价值应用场景试点，如关键工序良率优化、能源成本峰值规避、紧急插单影响评估等；
- 采用低代码平台快速验证算法效果，避免重投入定制开发。例如可通过 生产工单系统（工序） 模板快速搭建可视化调度看板，并集成Python脚本接口接入预测模型；
- 设立跨职能AI推进小组，包含工艺工程师、IT人员与数据科学家，确保业务逻辑与算法逻辑对齐；
- 制定模型迭代机制，定期回测准确性并更新训练集，防止模型漂移导致决策失效。
📊 趋势二：低代码平台成为生产系统敏捷迭代的核心载体
面对市场需求碎片化与产品生命周期缩短，传统定制化MES项目长达6-18个月的交付周期已无法满足企业响应速度要求。低代码开发模式正在改变这一局面。Gartner数据显示，2025年全球60%的新建工业应用将基于低代码平台构建，较2020年增长近5倍。其核心优势在于让懂业务的一线管理人员直接参与系统设计，大幅降低IT依赖度。
以某家电龙头企业为例，其注塑车间主管在两周内使用搭贝平台自行搭建了一套模具保养提醒系统，通过扫描二维码记录保养动作，超期未维护自动触发报警并暂停相关工单下发。该应用上线后模具故障停机下降41%，而若走传统IT流程，此类需求排期通常需等待3个月以上。
更深层次的影响体现在组织协同效率上。低代码平台往往内置流程引擎、表单设计器、报表中心与API网关，使得生产、仓储、采购、品控等部门可在同一平台上构建联动应用。例如当来料检验发现异常时，系统可自动冻结对应批次的生产领料权限，并通知采购发起供应商整改流程，全程无需人工干预。
典型落地路径包括：
- 识别高频变更或临时性业务流程，如临时返工流程、特殊订单跟踪、展会样品管理等；
- 评估现有系统扩展性，优先替换那些依赖Excel+微信群协作的“影子IT”场景；
- 引入标准化模板库加速建设，如推荐使用 生产进销存系统 作为基础框架，再按需配置字段与审批流；
- 设置权限分级机制，允许车间主任级用户创建本地化应用但限制数据库直连权限；
- 建立应用集市制度，优秀案例可在集团内部推广复用，形成知识沉淀。
值得注意的是，低代码并非万能。对于涉及安全联锁、高速运动控制等硬实时场景，仍需专业PLC编程实现。但其在业务流程层的价值已被广泛验证，特别是在中小制造企业数字化转型中扮演“启动器”角色。
🔮 趋势三：生产系统向端到端价值链集成演进
孤立的生产执行系统已难以应对复杂市场环境。当前领先企业正推动生产系统与供应链、销售、研发的深度耦合，形成“需求—设计—制造—交付”全链路闭环。这种集成不再是简单的数据对接，而是基于统一主数据模型的流程再造。
博世苏州工厂实施的“客户直达工位”项目即为典型案例。当海外客户在B2B门户下单定制化传感器时，订单参数直接生成唯一产品ID，并同步至PLM系统调取图纸、MRP系统计算物料需求、MES系统预设工艺路线。整个过程从接单到首件投产平均耗时仅2.7小时，相较此前需经5个部门邮件确认的模式提速90%以上。
支撑此类集成的关键技术包括：事件驱动架构（EDA）、数字主线（Digital Thread）与微服务化部署。通过将生产事件（如工单开始、质检完成）发布为标准消息，其他系统可即时订阅并触发后续动作。例如成品入库事件可自动激活物流预约模块，同时更新CRM系统中的交付进度条，客户登录即可查看实时位置。
实现端到端集成的主要步骤：
- 梳理核心价值流，绘制从客户需求到现金回款的全流程地图，识别断点与冗余环节；
- 建立企业级主数据管理体系，统一物料编码、客户编号、工位标识等关键字段规则；
- 采用API优先策略，新建系统必须提供标准化接口文档，历史系统逐步封装适配器；
- 优先打通销售—生产—仓库三条主线，实现订单状态、库存可用量、产能负荷的实时可视；
- 部署集成监控平台，对跨系统事务进行追踪与告警，确保数据一致性。
在此过程中，推荐结合成熟解决方案降低试错成本。例如可基于 生产进销存（离散制造） 模板构建一体化运营中枢，该模板已预置销售订单、采购管理、生产领料、完工入库等模块间的联动逻辑，支持一键启用跨部门流程。
延伸观察：边缘计算赋能分布式生产协同
随着全球化布局加深，跨国制造企业面临多地工厂协同难题。传统集中式系统在跨境传输时易受网络延迟与合规限制影响。边缘计算为此提供了新解法——在本地部署轻量级生产引擎，仅将关键指标上传总部。施耐德电气在东南亚的多个工厂即采用此架构，各厂区独立运行排程与质量管理，每日凌晨自动同步KPI至新加坡区域中心，既保障运营 autonomy 又满足集团管控要求。
挑战警示：安全与人才短板制约深化应用
尽管趋势明朗，但实际推进中仍存隐忧。一方面，生产系统联网程度提高带来新的攻击面。2025年第三季度，全球 reported 工业控制系统安全事件同比激增57%，其中38%源于第三方集成接口漏洞。另一方面，复合型人才短缺严重。调查显示，兼具OT经验与IT技能的工程师供需比高达1:6.3，成为项目延期主因之一。企业需加强红蓝对抗演练，并探索与职业院校共建定向培养机制。
生态展望：开放平台催生新型服务商
未来三年，围绕生产系统将形成多层次服务生态。除传统SI外，一批专注于低代码应用市场运营、AI模型租赁、数据治理咨询的新兴服务商正在崛起。如德国Startup Plantelligence推出“AI Pack”订阅服务，制造商可按月付费使用预训练的质量检测模型，按调用量计费，极大降低了初始投入门槛。这类模式有望加速技术普惠化进程。
投资建议：分阶段推进系统现代化
对于不同发展阶段的企业，应采取差异化策略：
- 初创型企业宜采用SaaS化生产系统起步，优先保证基础流程在线化；
- 成长期企业可借助低代码平台快速响应业务变化，积累数字化资产；
- 龙头企业应主导构建开放式技术中台，对外输出能力形成生态影响力。
无论处于哪个阶段，都应坚持“业务价值导向”原则，避免陷入纯技术炫技陷阱。每一次系统升级都应回答三个问题：是否缩短了交付周期？是否降低了运营成本？是否提升了客户满意度？唯有如此，才能真正发挥生产系统的战略杠杆作用。
