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工业软件,不硬核?

上篇推文被低估的工业“软”实力,海岸君从行业内对于工业软件的低估处着笔,结合工业软件赋能制造企业数字化转型,来探讨工业软件对制造企业的切实价值。

上篇推文被低估的工业“软”实力,海岸君从行业内对于工业软件的低估处着笔,结合工业软件赋能制造企业数字化转型,来探讨工业软件对制造企业的切实价值。

基于工业软件实力的思考,还可延伸出一个问题:工业软件实力斐然,那么它的研发之路是怎样呢?是否如我们料想一般轻易?下面就为大家详细展开~

01应用之刚需

欲知其然,必先知其所以然。我们理解工业软件,不能只从工业或者软件的单一角度去判辨,而是应该从这两个要素双向的相互影响的角度来思考。工业软件蕴含工业生产的业务流程和工艺,是工业智慧的沉淀和结晶。因此,可以说工业生产的工艺有多复杂,工业软件就可以有多复杂。

就工业软件的适用范围来讲,工业软件不仅涉及到各个工业垂直领域(航天航空、机械、汽车、消费电子、军工、制药等),同时涉及到工业工艺的各个流程环节(研发、生产、管理、协同等)。

工业软件的双重属性决定了其具有高度的复杂性,这不仅体现在工业生产的行业、专业、技术、流程差异大,也体现在对于数据颗粒度、计算精确度的高标准。在整个大的范畴里,不同环节对应的工业软件差异比较大,标准化程度也不一样。

工业软件处于工业制造的上游,对工业制造智能化意义重大,对于工业企业来讲,工业软件的应用越来越多的体现出企业的创新力和核心竞争力。

02研发之硬核

高标准带来高要求,研发一套工业软件的门槛非常高,基础科学加行业深耕二者缺一不可,其研发之路并非如我们料想的那般简单,它需要极专业的知识和极专业的人才,并不是想做就能做的。

这种工业软件的研发,往往会涉及多个领域的工程师通力协作,涉及的学科领域包括但不限于数学、物理学、软件工程、信息技术、机械工程以及电子电气工程等,复杂性非常高。

1)基础科学

软件工程师需要深谙基础科学,工业软件融合了多个学科的知识,包括工程、数学、物理和计算机等等。从学科的角度看,工业软件主要涉及控制工程和信号与信息处理两个学科,即主要由软件来完成控制方面的计算以及信号与信息处理方面的计算。

与工业软件进行交互的则是机械、电子电气、液压等领域的对象,无论是在靠近端的部分,让软件实现对特定对象的实时控制,还是在边缘设备或云上,开展有效的信息处理,符合功能要求的工业软件必然要融合各类对象的机理知识,或者说,开发者要综合工业领域的专业知识和计算机领域的知识,才能做好工业软件的开发。

2)行业深耕

从行业进入壁垒看,工业软件呈现运行成本壁垒高、项目经验壁垒高、品牌壁垒高“三高”并存的现象。基础技术很重要,但不能解决工程上的问题,如何将工业技术与知识写进软件,才是业界最关注的议题,工业软件经过行业知识的淬火,才能与工业场景相结合,这就需要深耕行业知识的专家,需要足够的行业沉淀。

亿欧智库:工业软件知识的三个层次

工业软件一般可以分为“基-通-专”的三个层次。第一层是类似CATIA、UG这样的基础通用平台,基础通用平台是最难的,它裹挟了多年的知识沉淀和用户使用习惯,因此门槛很高。在此之上,第二层是行业相对通用的知识,包括行业设计标准规范、试验测试数据、人机工程学等;再上面一层是针对特定产品的专用知识,由于面非常窄,个性化非常明显,则往往更加小众,知识密度更大。

仅靠软件工程师是无法编写工业软件的,工业软件的开发需要软件工程师和工业领域的专家共同合作。譬如海岸线科技的AQP FMEA,就是软件工程师和工业领域专家共同合作的产物。海岸线科技负责FMEA软件的架构设计和代码开发,FMEA领域专家熊新佳老师负责FMEA分析逻辑的引导和知识的承载,最终共同研发出首款满足多个行业标准的FMEA软件。 

AQP FMEA看板

工业软件是工业化知识日积月累的产物,我们将自己在科技领域产生的研究成果融入代码,永久保存下来形成工业软件,于是,人们在任何一个领域都可以共享这个成果。

03结语

工业制造越发精密,工业知识日益复杂,需要处理的工业数据呈爆炸性增长,这既给工业企业带来很大的研发挑战,也是工业企业借助软件实现新技术融合、开拓新业务模式的机会。

工业软件既关乎产业当前紧迫的需要,也关乎智能制造产业的长远发展。抓住工业软件作为“硬核”支撑,是当前制造业转型升级、工业科技攻关的关键。

在工业软件的研发上,企业也要积极向外借力,避免闭门造车。不管在研发设计、生产制造,还是经营管理、运维服务的多个领域,都有优秀的工业软件供企业选择,企业需要大胆的“走出去”,将好的服务“引起来”。

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作者: suifengmianlai

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