2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据麦肯锡最新发布的《全球智能制造发展指数》显示，超过67%的中大型制造企业已在生产系统中部署AI驱动的实时调度模块，较2023年增长近三倍。与此同时，中国工信部启动“智改数转”三年攻坚行动，明确要求到2027年前实现规模以上工业企业数字化覆盖率超90%。在这一背景下，生产系统的定义正从传统的流程执行平台，演变为集感知、决策、优化于一体的智能中枢。以三一重工、宁德时代为代表的领军企业已实现订单交付周期缩短40%以上，其背后正是新一代生产系统对资源调配与工艺控制的深度重构。当前，行业焦点已从‘是否上系统’转向‘系统能否自进化’，一场围绕生产系统智能化、柔性化与一体化的变革正在加速展开。
🚀 趋势一：AI驱动的自适应生产调度成为核心能力
传统生产调度依赖人工经验或静态规则引擎，在面对订单波动、设备故障、物料延迟等动态干扰时响应滞后。而基于强化学习与图神经网络的AI调度系统，正逐步成为高复杂度制造场景的标配。例如，博世苏州工厂引入AI排程引擎后，产线切换时间平均减少28%，设备综合效率（OEE）提升至89.6%。该系统通过持续学习历史工单数据、设备状态反馈与供应链波动模式，构建出动态优先级评估模型，能够在分钟级内完成上千工序的重排。
这一趋势的核心在于从被动响应向主动预测演进。AI不仅优化当前任务序列，更能预判未来72小时内的瓶颈风险并提前干预。如某汽车零部件厂商利用AI模拟不同原材料到货延迟情景下的最优应对策略，使库存缓冲量下降35%的同时保障了交付稳定性。值得注意的是，此类系统对数据质量与系统集成度要求极高，需打通ERP、MES、WMS及设备层数据链路。
落地建议如下：
- 建立统一的数据中台架构，确保生产相关实体（订单、物料、设备、人员）具备唯一标识与实时状态更新机制；
- 优先在高混线生产、多品种小批量场景试点AI调度模块，验证其对换型效率与准时交付率的提升效果；
- 选择支持低代码配置的AI平台，降低算法调参与业务逻辑绑定的技术门槛；
- 引入数字孪生环境进行调度策略仿真测试，避免直接上线带来的运营风险；
- 推荐使用 生产工单系统（工序） 作为基础框架，其开放API接口便于集成外部AI引擎，并提供可视化流程编排工具。
📊 趋势二：生产与供应链系统深度一体化
过去，生产计划与采购、物流系统割裂运行，导致“计划赶不上变化”。如今，领先企业正推动生产系统向外延伸，形成端到端的价值流闭环。西门子成都数字工厂通过将MPS主计划与供应商门户直连，实现关键元器件库存水位自动触发补货指令，缺料停机事件同比下降76%。这种深度融合的本质是打破职能壁垒，构建跨组织协同网络。
具体表现为三个层面的整合：一是信息流统一，采用同一套物料编码与时间颗粒度（如按班次而非按天）；二是决策联动，当生产进度出现偏差时，系统自动调整后续采购批次与运输安排；三是风险共担，通过区块链技术记录履约承诺，激励上下游共同优化响应速度。据Gartner调研，已实现生产-供应一体化的企业，其现金转换周期比行业平均水平快19天。
为实现这一目标，企业应采取以下步骤：
- 梳理核心物料的供应地图，识别关键节点与替代路径，建立弹性供应链模型；
- 部署集成化平台，将MRP逻辑嵌入生产执行系统，实现实时供需匹配计算；
- 推动供应商接入协同平台，共享产能可视性与需求预测信息；
- 设置联合KPI，如“订单履行完整率”，促进跨组织目标对齐；
- 可基于 生产进销存（离散制造） 模板快速搭建一体化系统，该应用预置了采购-生产-仓储联动规则，支持多组织权限隔离与数据穿透查询。
🔮 趋势三：低代码平台赋能生产系统敏捷迭代
随着产品生命周期缩短与定制化需求激增，传统定制开发模式难以满足生产系统快速变更的需求。IDC数据显示，2025年全球60%的新建生产管理系统将采用低代码/无代码方式构建。这类平台允许工艺工程师、车间主管等业务用户直接参与系统优化，显著缩短“问题发现—方案设计—系统上线”的闭环周期。
某家电企业在推出新品时，需新增特殊质检项与包装流程。若走传统IT开发流程，预计耗时4周；而借助低代码平台，质量部门自行设计表单与审批流，仅用3天即完成部署。这种转变的关键价值在于将系统所有权部分回归业务方，激发一线创新活力。同时，标准化组件库确保了应用间的兼容性与审计合规性。
实施低代码战略需关注以下要点：
- 制定低代码治理规范，明确可授权范围、数据安全边界与审批流程；
- 建设企业级组件市场，沉淀常用功能模块（如报工面板、异常上报、设备点检）供复用；
- 开展“公民开发者”培训计划，提升业务人员的流程建模与数据思维能力；
- 优先在非核心但高频变更的场景试点，如临时项目管理、试产跟踪、能耗监控等；
- 推荐 生产进销存系统 作为入门级解决方案，其拖拽式界面与预设业务逻辑可帮助中小企业在一周内上线基础功能，并支持后续扩展高级模块。
拓展分析：边缘计算在生产系统中的角色演进
伴随AI模型轻量化与5G普及，边缘计算节点正成为生产系统的“神经末梢”。不同于集中式云计算，边缘设备可在毫秒级内完成图像缺陷检测、振动异常预警等实时任务，避免网络延迟影响控制精度。施耐德电气在天津工厂部署的边缘网关，实现了对200+台电机的实时健康监测，故障预警准确率达92%。未来，边缘侧将不仅承担数据采集与初步处理，更会运行局部优化算法，与中心系统形成“大脑-小脑”协同架构。
| 能力维度 | 传统架构 | 边缘增强架构 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | 200ms~2s | <50ms |
| 带宽占用 | 高（原始视频流上传） | 低（仅传特征值/告警） |
| 断网可用性 | 中断 | 持续运行 |
| 隐私保护 | 弱 | 强（本地处理） |
该转型要求企业在基础设施规划中预留边缘计算资源，并采用容器化技术实现算法的远程部署与版本管理。Kubernetes for Edge（如KubeEdge）已成为主流选择，支持跨厂区统一运维。
案例透视：新能源电池生产的系统重构实践
宁德时代在福建基地的新产线中，全面应用了上述三大趋势。其生产系统融合了AI调度引擎，根据电芯一致性参数动态调整涂布与卷绕工艺参数；与上游锂矿供应商建立数据直连，实现碳酸锂库存与价格波动的联动预测；同时开放低代码平台给各车间，允许自主开发辅料消耗追踪、员工技能矩阵等微型应用。结果表明，新体系下单位产能能耗下降14.7%，新产品导入周期压缩至28天，远超行业平均的60天水平。
洞察：未来的生产系统不再是孤立的信息孤岛，而是连接研发、供应链、客户服务的中枢神经。其竞争力不再取决于功能多少，而在于学习速度、适应广度与协同深度。
风险提示：技术融合中的典型挑战
尽管趋势明确，但在落地过程中仍面临多重阻力。首先是组织惯性——许多企业仍将IT与OT视为两个独立领域，缺乏跨部门协作机制。其次是数据治理难题，尤其在多系统并存的老工厂中，数据标准不一、接口封闭问题突出。再者是人才结构失衡，既懂工艺又具备数据分析能力的复合型人才严重短缺。埃森哲调研指出，约43%的智能制造项目因内部变革管理失败而未能达成预期目标。
应对策略包括：设立“数字化转型办公室”统筹资源；分阶段推进“数据清洗-模型验证-系统集成”路线图；与职业院校合作定向培养工业数据分析师。此外，可借助第三方平台降低技术门槛，如搭贝提供的 生产进销存（离散制造） 应用，内置了行业通用数据模型与集成规范，帮助企业快速跨越初始建设障碍。
生态展望：生产系统即服务（PSaaS）的兴起
一种新型服务模式正在萌芽——生产系统即服务（Production System as a Service, PSaaS）。服务商不仅提供软件平台，更打包输出行业最佳实践、算法模型与持续优化服务。客户按产能利用率或质量提升幅度付费，实现成本与效益挂钩。德国SAP推出的“Digital Manufacturing Cloud”即属此类，已服务于超过1200家中小制造商。
这一模式降低了企业的初始投入与试错成本，特别适合资源有限的中小企业。在国内，搭贝等本土平台也推出了类似订阅制服务，结合 生产工单系统（工序） 等标准化应用，配合本地化实施团队，形成“开箱即用+持续迭代”的交付闭环。未来三年，预计PSaaS市场规模将以年均38%的速度增长，成为推动制造业普惠数字化的重要力量。
