在昨天的装备工业软件发展难点分析中，谈到了工业软件发展的几个难点问题，如果只提问题，不谈解决也是不对的-因此，在这篇里，将浅谈如何有效的发展工业软件。
一、高质量发展指导方针
2020年，国家提出了“高质量发展”的产业发展方针，也不断在增强对实体经济的扶持，这个方针的提出，一定是建立在对我们产业存在的问题、阶段的总结，以及未来发展的转型指导。
这一方针是对中国制造业本身的认识基础上提出的，因为，多个维度来说明它的重要意义：
1.1市场进入了高端产品需求阶段
改革开放40余年，必须承认，大家的生活水平是提高了，对于高品质产品的需求也是显著的。今年夏天，在深圳拜访了劲嘉集团工作的朋友。他非常兴奋的介绍了他们关注的软包几个方向的产品研发。使得我对于这个过去理解为传统产业有了全新认知。由于消费的升级，使得对于更高品质的包装材料、包装工艺有了更高的需求。对于消费者而言，如何让包装更为易用、保鲜、保存、安全使用、环保等的需求，使得软包仍旧有非常多的创新需求。
1.2.我们遇到了发展的难题
即使没有美国的这种无聊的压制，我们的产业本身也从内需或全球竞争力视角需要高质量发展，从粗放、依赖低廉劳动力成本转向高质量发展。
1.3.跨界创新才能真正的走向新赛道
跨界创新，这是必然的，最近，也和印刷机械领域的专家进行了交流，印刷即使作为一种看上去传统的行业，其使用的范围也广泛到了新兴的材料领域。例如锂电的涂布工艺、光伏的丝网/激光转印、柔性混合电子印刷、纺织品的数码印刷、数字印刷、3D打印。包括塑料薄膜也开始迎来像锂电行业的高速成长需求。而BFS在制药行业也应用到了塑料行业的挤吹工艺。
接触到的锂电领域的众多专家，也非常关注跨界的技术，他们在发展锂电装备的过程中，非常看重跨行业技术的应用。例如印刷工业里的张力控制、温度控制、裁切、涂布等工艺。以及在数字化方面与制药、光伏、半导体领域在应用、标准化上的借鉴与融合。
另外，像上海大学的MBA中心就将电气工程与管理融合，成立针对智能制造方向的MBA。华中科技大学的冰老师也在交流中谈到，如何在电气工程的人才培养中融入IE的知识体系，使得学生能够建立在对制造过程的品质、成本、交付能力的认知，以便多个维度的进行人才的培养。
图1-高质量发展需求侧的拉动与跨界融合
如图1，高质量发展在于需求侧的拉动、跨界创新。以及它根基就在高端装备的发展，这里的高端，并不是像我们平时所说的高铁、大型装置称为高端—其实，高端的意义在同等对比下的高性能，而非某个行业就属于高端。
因为，高品质的产品、富有全球竞争力的产品，都需要高端的装备来生产，而要能够真正赢得竞争力，必须有我们自身的能力做支撑。
1.4.工业软件处在最好的时间段
工业软件正在成为热门话题，这是一个很好的现象，因为，就像前几天和传动网苏美萍女士谈到的。在过去几年里，我们的产业里，不管是各种会议、论坛、以及我们在各种行业圈里的聚会，大家都在探讨如何去发展，相互的学习。
从这个意义上来说，我们到了一个最好的阶段，我们越来越清晰认识到发展存在的问题，我们也逐渐清晰了我们应该如何去发展，我们也到了去走这样的路的阶段，我们的产业精英们也意识到了这个问题。
因此，工业软件就一定是可以发展好的-因为，我们的道路越来越清晰。
二、发展观-转型在于走向正向设计
越来越多的人意识到了“正向设计”的重要性，这体现在很多方面，我们还是需要看到，工业软件在本质上就是对知识的复用，它是多个层级的建模来形成的。
图2是在夏天为上海大学MBA同学们介绍智能制造发展中所绘制的一张图。从多个维度我们分析建模存在于每个环节：
图2-工业软件-无处不在的建模
首先，明确，高质量发展，企业的转型在于如何能够获得差异化竞争力、自主知识产权的核心技术掌控、应对变化的市场—软实力。而这要改变现有的仿制、拷贝的装备发展模式，而转向正向设计、自主研发，长期主义。
2.1通信-信息建模
信息建模可以降低我们在工程集成中的成本，在装备设计、运营中，各个软件间的协作。如果不通过这些信息建模的标准，那么不同厂商、不同类型的装备，在制造业现场协作的时候，就会带来大量的代码与工程调试成本。并且，使得项目不具有可复制性-这也是当前工业互联网发展的普遍现象。
2.2控制建模
这是工业软件要必须不断突破的，基于平台软件，来实现自主的知识封装，而且，这种封装属于自己的Know-How,软件的好处在于独立于平台。知识是一种能力，它不依赖于平台。
像贝加莱的Automation Studio、SIEMENS的Portal都是为了这些工业嵌入式应用而设计的。另外，通常这些平台本身为了便利性，也会基于开放的架构来让用户封装工艺，可以用C/C++，甚至可以用Python、Java等来封装计算型任务的模型、知识、分析软件等。
2.3数字孪生
数字孪生同样需要基于模型，只是它会更多的强调了“动态交互”、“全生命周期”的需求。
2.4边缘计算的策略模型
在制造产线、车间这一级，通常会有调度类问题，如AGV的调度、物流的调度、在制品物流调度、设备排产、计划、路径等问题，也是工业软件的组成，因为这些需要从现场装备获得数据，并分析，后要给装备去执行。
2.5智能分析的数据驱动建模
考虑到我们对世界的认知有限，因此，物理化学方程也仅能描述在线性区间的规律。而随着制造业的不确定性增强、速度与精度更高的要求，使得机器与装备、产线工作到了非常高的非线性，不确定环境下。需要探索更多的知识，就需要借助于“数据驱动建模(Data-Driven Modeling)，这同样学习、模型训练的问题。
当然了，如果我们把所有问题归结为数学问题，也更为容易理解这个制造的世界，都是模型。
三、装备开发的软件-经常被忽视
图3这张关于工业自动化软件价值体系的图，本人已经用了很多年。对于装备而言，其实，软件也是无所不在的。而且，在工业软件的发展时期，我们还是发现大家对于这样的嵌入式控制系统的关注度不足—英诺威盛赵敏先生的确在各个场合都提请各位专家、领导重视这个问题。
图3-装备自动化的软件体系
（1）.操作系统RTOS：现场嵌入式系统的运行核心特征在于“周期性”、“实时性”—这需要实时操作系统来运行这些软件，并且RTOS还会与Intel/ARM这样的芯片有抽象层的软件，以使得系统可以实现独立性。包括现场控制系统如PLC/工业PC的任务、资源的调度、文件的操作、网络的资源分配与调度。
（2）.应用软件:每个行业都有其自身的Know-How，以软件为容器，封装起来；
（3）.标准封装：IEC6113-3, IEC61499等，为了降低装备开发、产线集成的难度，而推进了标准化软件的进程。
（4）.与其它工业软件的接口：装备的开发还要与CAD/CAE、工艺仿真软件间的协作，需要标准接口。
（5）.数据驱动建模：机器学习、深度学习也越来越多的被用到了产业里来解决品质、成本、调度效率等问题。
四、专精特新是个好政策
工业软件企业，属于典型的专精特新企业，这种企业需要好的扶植。
图4-专精特新
装备企业、工业软件企业，都属于专精特性，脱胎于“隐形冠军”的思路，而这个特别适合于装备类企业。
4.1卡脖子的问题是属于细分领域的问题
其实，仔细看，我们被卡脖子的地方非常之多，但是，又特别碎片，都是属于需要在细分方向不断去精心打磨的技术。
4.2装备属于专精特新类发展
装备企业通常规模在产业链上都不大，除了像工程机械通常规模比较大（毕竟也是大家伙），其它的装备领域，基本上单个企业的规模也往往不会特别大，尤其，像欧美在这个领域也是如此。
但是，它一定是个细分市场，就像前几天和印刷行业朋友交流，别看印刷有凹版、柔版、胶印、印后等多个领域，都是印刷行业，但这些细分企业之间基本上没有什么关系，因为，差异还是很大的。
4.3工业软件同样具有此属性
和某研究所的专家交流过，像CAD这类软件会成为聚集度很高的软件，但是，像处置方向的细分领域，通常也很难形成大型的软件企业。
流体分析、电磁、材料特性分析、振动/喘振分析、失效分析等，以及动态仿真的软件，一般都是针对特定领域的，因为，它很难具有通用性，因此，都是由天赋很高的专家，从领域走出来的人员来创业，这需要资本支持，但金融资本的回报周期短，不大适合。适合产业政策或产业资本的支持。
专精特新也特别适合于工业软件类企业，他们实际上在资金方面并不难，而在于有机会去测试验证。
五、需求侧拉动问题
当然，终端的需求才是根基，否则无法盈利装备企业也难以发展。
5.1制造业的高效生产需求
这是个逻辑链，消费者对于高品质、多样化的产品需求，以及制造企业的响应这些需求的能力，会让更高品质的装备需求被拉动。如果都是像拼XX上的假冒伪劣产品横行—那么，大规模的设备都是去生产这些低质量产品，那也就不存在制造业的升级了。何谈高端装备的需求，如何拉动工业软件的需求？
5.2产业协同
由需求侧对高端装备的需求拉动，并组织机械、电气、软件多方的协同创新，这需要有效的组织。在这里，政府、行业协会、大学与研究机构、标准化组织、产业利益相关方，应该有效的组织起来。这个如何组织起来的问题，可能还是要以协会、研究机构为牵头单位，作为生态中心节点，总归是需要一个中立性的机构来协作。建立专家委员会，为产业的发展梳理出有效的路径、攻坚课题、项目申报与评估等的作用。过去不是没有，但是还是要专业的人做专业的事，也要中立的人来进行组织，并且，在法律方面要有组织保障。
六、标准体系的建设对于工业软件发展的重要性
在整个工业软件建设中，尤其要注意到今天的工业软件应用场景，像智能制造、工业互联网，它必然牵扯到“集成”，因此，必须要让软件协同起来，这里标准与规范就至关重要。
5.1工业软件的生态中心是标准
要让工业软件得以良性发展，必须依赖于产业链的上下游，包括垂直方向的企业之间要能够协作。而这个协作，显然靠行政无法实现，靠利益可以绑定，但仍然要落地—即，依靠标准来实现对接。
这也是制造业生态的特殊性，它的联盟，必须以大家都遵循相同的语言来实现连接。
5.2关于机电融合的工程标准接口
在工业软件里，CAD/CAE、仿真类软件，与现场的嵌入式系统软件之间，需要通过标准来实现协作。
Modelica组织推进的FMU/FMI接口就是典型，它使得像达索、PTC、MapleSoft、IndustrialPhysics等软件之间能够交互模型数据。
图5-Modelica组织推进的FMU/FMI标准
我们前面讨论过，工业软件为了降低工程设计、知识复用。而装备现在的发展一定牵扯到复杂的机电工艺协同仿真问题，这就需要在原有的软件间建立这种导入，将多个工业软件实现协作。
数字孪生，必须建立在物理与数字系统间的这种双向交互。而FMU/FMI是实现它的标准。
图6-贝加莱Automation Studio中的FMU/FMI的导入和导出
贝加莱在2016年即在Automation Studio里实现了FMI的导入，在2022年又实现了FMI接口基础上的导出。
5.3关于OPC UA标准在协同中的角色分析
除了FMU/FMI这样的数字化设计与运行软件（Runtime）之间的协作，另一个关键的标准就是OPC UA，它并非大家常理解的通信标准，而是在软件件实现协同的关键。
制造业是复杂的软件协作，而复杂问题，一定要用化繁为简的方式来实现：OPC UA的信息建模、面向服务的SoA架构，就使得数据与事件分离，不同的应用共享内存中的数据，Server提供数据的标准化与规范，并封装为可用的Package。除了过去的PackML、EUROMAP，而VDMA和OPC基金会也在合作针对机器的统一信息模型，这样使得机器可以与MES/ERP之间可以通用的接口，而不是在垂直行业各自建模—这项工作看上去很伟大。
图7-制造系统软件间通过OPC UA实现协作
除了在机器建模方面，OPC UA还针对与现场通信构建了OPC UA FX将TSN、5G/Wi-Fi 6纳入到通信中，以实现快速的通信连接。在云端、智能系统间，通过AAS资产管理壳来规范信息交互的模型。并建立了视觉（Vision）、物流条码（AutoID）、场内能源等多个领域的信息建模。
5.4标准需要全球协作
对于标准的建设，其本质上也是一个严格的产品开发工程流程。在标准建设方面，也有人提出了标准被掌控在国外手里，认为需要自主构建。这并非是好的主意，首先，从经济性方面来说，这个工作量实在太大，其次，从未来贸易视角，我们的装备、产品也要出口，肯定是要和全球标准去接口，再者，从制约性来说，建立在“连接”的规范方面的标准，与贸易准入、市场壁垒、强制性等标准不同，它的目的不是为了设置门槛，而是为了开放连接。
因此，我们也需要摒弃对抗思维，而是“你中有我，我中有你”的思想，通过“学习”、“参与”、“主导”三步走的策略来逐步来加强标准化的能力，以及最终实现引领，这是一个过程，不必急于一时。
六、IT资源应用于制造业装备开发
IT与OT之间的合作在于，必须大量应用到IT世界的资源，来服务于制造业的创新。
像贝加莱的exOS，它就是建立在将IT世界，像Linxu生态系统的资源，在机器学习算法、数据库、规划类应用、仿真类应用软件与实时系统的任务能够通过一个有效接口来实现对接。
图8-贝加莱exOS扩展OT到IT资源世界
IT世界，有非常丰富的软件编程语言以及大量懂得这些语言应用的工程师，包括像Linux这样的开源社区，有丰富的算法。当然，这需要将其能够与OT的需求，确定性、周期性的任务结合，各自发挥各自的优势，IT软件特长在于算法，而OT优势在于对现场的理解—领域知识的强大。
致谢
在这个演讲稿准备阶段，也分别与来自英诺维盛赵敏先生、索为软件的赵钰堂兄弟、蔚来汽车李学学长、华中科技大学陈冰老师、ABB软件研发的同事马吉军、702所、清能德创总经理王健、工业技术软件化联盟、朋友老尹、殷同学等专家都给出了自己的看法。和他们都很认真的进行了讨论。给了很多启发。
也感谢SAC/TC124的主任委员欧阳劲松先生、TC124/SC4丁露博士的邀请，作为公司代表在TC124年会的分享。欧阳先生也说“可以成文”—我想是让我还顺便写这篇文章。
原文始发于微信公众号（说东道西）：装备工业软件创新路径分析
