作者：丛力群

工业互联网产业联盟理事、上海宝信软件股份有限公司技术总监

1、概述

近年来，人们对工业软件的关注度上升到了一个空前的高度，一是由于国内外形势的变化，暴露出工业软件的软肋，二是智能制造战略的推进，工业软件的重要性日益凸显。对工业软件的研究有很多，分别以技术白皮书、咨询报告、业界自媒体等方式发布，这些研究大部分都集中在技术的视角，通过分析现状和问题，提出工业软件“补短板、建长板”的具体策略。

本文将从工业软件开发模式的视角，总结国内工业软件产业的优势和不足，阐述工业软件发展的商业逻辑，分别在总结工业软件产品销售模式、定制化开发模式的基础上，进一步提出工业软件的服务模式，以适应工业互联网场景下面向数据敏捷应用的需求，希望抓住国家工业互联网战略窗口期，重设一条工业软件“新赛道”，从而缩小与国外工业软件的差距，为制造业转型发展提供强有力的支撑。

2、工业软件的分类

对工业软件有非常多的讨论和分析，包括各种技术白皮书、咨询报告等。工业软件分类有多种，并无统一的定义和标准。

1） 按照安装媒体分类

嵌入式软件与非嵌入式软件。嵌入式软件是嵌入在控制器、通信、传感装置中用于感知、采集、控制、通信等软件，非嵌入式软件是安装在工业控制或通用计算机中的设计、编程、工艺、监控、管理等软件（百度百科）。

鉴于嵌入式工业软件通常与设备紧密相关，具有极强的装备属性和个性化特征，所以，在对工业软件的讨论分析中，重点聚焦在与企业业务相关的工业软件，嵌入式软件一般不纳入讨论的范畴。

2） 按照工业软件用途分类

• 除嵌入式软件外，将非嵌入式软件划分为：

业务系统，基于业务模型实现工业产品研发、生产、服务和管理过程中业务流程信息化；专业工具：基于物理原理，与学科和专业关联性强的基础性软件（朱焕亮、徐宝文：工业软件浅析）

• 将业务系统按用途分类为：

研发设计、生产控制、信息管理（知乎），或：研发设计、生产制造、经营管理和运维服务（中国工业软件产业白皮书（2019））。

• 根据产业发展现状和应用受到制约的程度分类：

工具类：用于产品设计、建模仿真、界面组态、交互展示，以及数据分析和计算等工具类软件。

知识类：面向行业、企业、过程、产线的各类知识库，如：模型库、工艺库、参数库、算法库等。

业务类：适用于全新工业互联网架构、适配于大数据生态环境的企业运营管理业务软件（需要对传统的信息化软件解构、重构、云化再部署），包括：ERP、MES、PLM、SCM、CRM等软件。

三类软件并不是完全彼此独立的，知识类软件是业务管理软件的基础，也可以集成到工具软件中，在业务类中也需要大量工具类软件的集成应用。

3） 按照与工业技术匹配的功能关系划分

工业技术可分为工具类、业务管理类、平台类和知识类四个层次。

国内，工具和业务管理的工业软件很多，如：CAD、CAE、CAM、CAPP、PDM、ERP、MES、SCM、CRM等；当前美国、德国、日本等工业强国着力发展的“工业技术软件化”则集中在知识层面，以支撑工业体系的建立和发展，如航空、航天、兵器、船舶、电子、机械、化工等领域的工业技术体系的建立和发展。

平台层是连接工业软件和知识层的桥梁。在国内，工具和业务管理类的市场已经比较拥挤了，平台和知识两层市场还有大片空白。

4） 工业软件将呈现出全新的分类并长期并存

工业互联网尤为工业软件新增了一种分类方法，即：

传统架构工业软件：安装在传统计算机系统中运行、用于设计、过程监控、工艺优化、程序开发、制造管理、企业运营等；这类形式的软件从数量上会逐步减少，但不会消失（至少现在如此），既无可能，也没必要完全以APP的形式替代，因为这种形式上的重构，不会带来效益上的加分。

工业APPs：是一种基于全新架构（工业互联网）的工业软件；以微服务为支撑，将大量的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具、特定算法、企业规则、经营诀窍等进行较细粒度的组件化、模块化处理，并封装成可重复使用的软件——APP；这类软件形式数量会不断增加，一来技术不断成熟会为实现带来方便；二来新的应用会更多的采用这种形式，追求创新；再者，原有的工业软件也会不断的分化，以这种形式重构以适合工业互联网应用的需求。

当然，将传统工业软件与工业APP做严格划分比较困难，而且是与时俱进的。

3、工业软件开发的特殊规律性

有别于常规的软件，工业软件产品的开发过程迥然不同，其特殊性突出体现在两个方面：一是人才能力结构的特殊性，二是软件开发过程管理的特殊性。

1） 从宏观着眼看工业软件的知识和人才

工业软件的设计开发需要既懂工业——熟悉行业知识，又懂软件——精通软件开发。由于两类知识和技能的形成途径和培养方法迥然不同，两者兼备的人才少之又少，在工业软件开发过程中，就需要熟悉行业知识的专家与软件开发人员的紧密配合进行。事实上，几乎所有的工业软件开发都或多或少遵循着这一规律，两者的配合体现出“两化融合”的本质。

需要特别强调的是：仅仅依靠软件人员是编写不出工业软件的，同理，仅仅靠行业专家大概率也写不出高质量的工业软件，所以，从工业应用的视角，工业知识是核心，软件是工具，并不是为了证明行业工程师和IT工程师两者哪个更重要，经过良好设计、科学合理的工业软件架构对行业知识的有效表达仍然是工业软件质量和效率的关键环节，是工业软件设计开发的核心能力，需要高水平的软件工程师来完成。

2） 从微观着眼看工业软件的开发过程

在工业软件开发之前进行调研，了解工业企业用户在应用上关注的焦点，这就是需求分析。

由于工业软件与具体物理对象、使用场景，甚至与具体使用者的习惯等紧密相关，导致软件需求具有多样性、个性化特征，所以，工业软件要特别关注前期的“需求调研”，需求分析和调研往往占用整个开发周期的相当大比重：30%甚至更多，这里还不包括开发过程中由于需求变更而产生的二次需求分析工作量。所以，需求调研在工业软件开发中占有极为重要的位置。

另外，工业软件直接参与到工业过程的控制和企业的运营决策，对可靠性具有极高的要求，可靠性问题不仅在于工艺流程设计的合理性、工业知识运用的科学性，更在于软件实现技术的正确性，后者往往是引发可靠性风险的重要来源，例如：代码错误，参数不正确等等。程序死循环是软件最大的Bug，而这些影响可靠性的潜在风险是无法在测试阶段完全排除的，这需要工业软件投运后的“工程验收评价”，在此过程中（半年或一年），要对软件的运行过程进行实时监控，对发现的任何Bug及时修正，虽然也会对业务流程设计的不合理做出微调，但软件本身的完善是此阶段的重点。所以，“工程评价”是工业软件开发的另一大特点，是保证工业软件的实用性和可靠性，满足工业对象切实需求的重要保障。

4、工业软件发展的商业逻辑

由于工业领域数据所有权归属和对数据的强烈敏感，使得数据与服务自然交换的商业逻辑并不成立的。但是，消费互联网对数据生态环境的打造，以及对数据服务能力的精心培育，还是能够为工业软件带来启迪：如何在工业互联网下，构筑一个“数据—应用”可持续循环的商业逻辑，并对其中的不同角色进行有针对性的定位。

我们将工业软件的制作过程比喻成一个“食品工坊”，菜肴制作和消费过程可以形象的呈现工业软件的制造和消费逻辑，其中，软件开发开发商角色和技能、工具等，均可以在“食品工坊”中找到相应的角色，工业软件的使用者就是菜肴的消费者。

1） 工业软件产品模式体现先发优势

“我的美味菜肴都在菜单上，快来点单吧！”

在工业软件领域，以产品形式营销，也是最熟悉的场景。软件产品模式是由开发方发起，承载了开发方所有的知识和技能，形成产品（或产品原型），并通过版本迭代持续丰富产品功能，软件产权归开发方所有，以产品（化）形式存在，以光盘交付、便于安装使用，依托产品使用权的出租（销售）来获利。

这种软件产品模式适用于一些标准化、工具类、有足够的技术牵引和品牌号召的产品提供商，以License实现版权和版本控制，以此来保护知识产权的独立占有，具有强烈的排他性和垄断性，同时通过软件持续更新和版本迭代获得经济利益、提升产品品牌、扩大市场份额，乃至在特定领域形成垄断。研发设计类工业软件就是如此。

然而，工业软件所涉及的范围之广、形式之多、内容之泛，实在不是仅靠产品形式能够覆盖一切的。我们经常会听到抱怨：花费巨资购买的工业软件与想象的不同，满足不了需求，需要修改。对于个性化需求突出，且存在业务变化的需求，就需要定制化开发方式来满足。

2） 工业软件定制化开发更贴近用户个性化需求

“你有什么要求，只要讲清楚，做出来包你满意！”

这就是工业软件定制化开发的模式。国内工业软件开发商有一句名言：只要讲清楚，就能做出来。按照功能规格书进行设计开发并验收，按照项目方式管理，经调试后上线运行，并移交给使用方，工程合同是连接开发者和使用者的主要形式，一旦完成并上线运行，意味着交付完成。

工业软件的定制化开发模式具有鲜明的特色，是后来者参与竞争的利器，成就了非常多的软件企业，也使得用户企业享受到更贴合自身需求的工业软件功能，目前国内形成一定竞争力的工业软件多数是以定制化开发起家，不断扩展定制化的优势，是一种成功的商业模式。但是，定制化开发的劣势也像优势一样明显，对需求的准确理解是关键，要贴近用户，更关注功能，相对而言对架构要求不高，普适性不高，适用于个性化较强工业软件场景，客观上还存在开发商低成本竞争导致的低质量问题。

用户对数据应用的需求增多，产生了大量的个性化、碎片化的敏态业务，购买商业软件产品、或委托定制化开发都不能满足这类不断变化的敏态业务需求，且开发周期太久，难以承受！怎么办？

3） 工业软件的服务化模式

“一切都准备好了，快来亲自下厨，体验好极了！” 

亲自“下厨体验”是企业数据工程师的殷切期望，但苦于对数据处理技术的生疏，难以实现。一种服务化的工业软件全新模式将产生，来应对工业互联网场景下对数据应用的全新需求。服务化开发模式主要是面向数据的准备。一是省去了需求分析，理解需求的环节，降低了理解需求的技能门槛；二是只需提供预处理的数据和工具，“厨艺”任由消费者来发挥；三是“厨师”岗位重构和服务转型，不再是以“厨艺”论英雄。

新型工业互联网软件以数据应用为核心，需要建立一系列标准和规则，数据样本不为单一特定应用准备数据，数据可以用于多重使用目的，且反复使用，将准备的数据和配置的工具以服务的形式呈现给用户，称之为工业软件服务模式，这就是工业互联网情景下数据应用类工业软件的创新模式，有助于形成“数据—应用”相互促进的业务逻辑——建立数据生态环境。

5、 工业软件的各种模式的再议论

1） 工业软件产品销售是最早出现、最成功的商业模式

适用于普适、专业、工具类软件。这种模式需要长期知识积累，开发周期长，不可一蹴而就，开发商要耐得住寂寞，潜心研发。由于产品功能和质量决定了市场成功与否，开发商需要倍加努力，对产品架构设计有极高的追求，技术线路的选择要兼容未来发展等等。这一切都是由自身所掌控的，唯有市场端的不确定性风险是最大的挑战。

2） 工业软件定制化开发模式“成也萧何，败也萧何”

在专业工业软件已被高度垄断的情况下，定制化开发模式有其特定的优势，其最大可取之处在于后来者找到了一条可行的路，慢慢切入本已拥挤的赛道，但也并非十全十美。

定制化开发模式具有如下几个特征：

首先，工业软件的所有权与使用权都归属于用户，乙方按照合同契约约定开展工作，一旦契约生效，对用户新需求的响应，以及对软件功能的不满和抱怨难以从根本上左右开发进展。

第二，企业用户将自身的管理理念和流程物化在软件中，具有显著的个性化特征，由某一供应商为单一客户定制开发，仅为特定用户使用，即使是宣称工业软件产品，也要在实施阶段做大量的定制化开发，以满足个性化需求。

第三，软件开发结果与需求理解强相关，理解不够将导致产品与需求南辕北辙，因此更关注功能，相对而言对软件架构没有太高要求，普适性不强；适用于流程性业务系统开发场景，多采用“瀑布”是项目开发方式，开发团队的组织和管理上采用“包干到人”的方式，经常因开发速度和成本考虑降低对软件产品化水平的追求。

第四，定制化软件能否满足用户的初衷，除了对需求的理解，还取决于开发者所采用的技术、软件的设计能力，特别是开发方对于交付给用户的版本是不是那么“上心”？这太重要了！开发者具有用尽可能简单的方法应对，以最低的成本、最快的速度、尽可能简单的功能、以最低的标准完成交付的倾向。

3） 工业软件服务模式“理想很丰满、现实很骨感”

流程类业务软件的特征相对稳态的，一旦业务流程确定下来，大概率是不会频繁变化的，对此类应用，可以规划充足的时间，或购买现有工业软件产品，或通过需求分析委托定制化开发来解决。

随着工业互联网的推进和数据量的不断拓展，数据类业务的比重显著增多，数据产生过程中随时随地都会有业务需求，且数据分析业务的内容、方式可以使千变万化的，如：做一张统计报表用于分析、画一条变化曲线用于趋势预测等等，这意味着：数据应用业务是敏态业务，对这些随时产生的碎片化数据应用需求（尤其是一些非常简单但时间迫切的需求），无法想象还可以采用产品方式，或从需求梳理、业务理解、商业委托这样一个漫长的过程来解决，这对用户来讲是不能容忍的。这不仅是时间使然，更是追求创新欲望和良好体验。

从事数据应用开发的一线技术人员经常会听到来自用户的抱怨：“你们不理解业务，为什么？”。这种抱怨是真实的、合理的，是永远都会存在的，因为，与用户相比你的专业是处理数据，对业务的理解永远是用户的优势，无论你付出多少努力试图弥补在业务理解上的不足，更何况用户的业务又是不断变化和进化的，就如同让一个写代码的人去炼钢，结果可想而知。那么，如何解决这一困境？答案是：专业的人做专业的事。做数据处理准备的IT工程师永远都不要越俎代庖，去代替用户做业务分析。当然不是说不需要了解业务，而是要精确地给自己一个定位，使自身的专业特长充分发挥，为用户做业务分析做好必须要做的事，这就是数据服务的必要内涵和业务逻辑。

数据服务模式理论上可以有效应对工业互联网情景下的数据应用需求。数据准备就是提供用户丰富多彩的半成品“食材”，是一项核心能力，要知道如何准备数据才是用户所需要的，所准备的数据不仅限于单一目的，可以增加数据使用的频次和范围，对数据业务逻辑不清，难以提供良好的数据准备；数据服务还要提供“托拉拽配”无代码开发的环境，即平台化，面向用户的组件化服务要求更高，需要讲求体验、便捷等等。

数据服务是一项持续型工作，不适用于工程项目方式来实施，需要商业模式的设计和创新，服务如何评价？如何将评价结果转化为可量化的商业关系？如何保证服务提供方与被服务方在过程中能够合理的分配商业利益？如何激发服务提供方的内在动力和激情，以形成消费互联网中的创新欲望？等等。

工业软件的服务模式是一种新型的工业软件产业形态，还有待于进一步探索和磨合，有一点是非常明确的：对于数据的价值发挥具有非常重要的意义。

作者简介

丛力群，博士、教授级高级工程师。现供职于上海宝信软件股份有限公司，任公司技术总监。国家制造强国战略咨询委员会智能制造专家委员会委员、上海市首批科技领军人才。

长期以来致力于工业领域综合自动化技术与应用研究，并在该领域取得了丰硕的成果。先后负责了多个国家级和上海市重大技术创新项目多项，多次获得国家科技进步等奖、上海市及浦东新区科技进步奖以及冶金行业科技进步奖和宝钢集团重大技术成果奖等，目前专注于工业互联网架构与应用方案的研究，主持编写了钢铁行业工业互联网应用实践白皮书、钢铁行业工业软件咨询报告等，参与了宝武集团钢铁生态圈及宝钢股份智能制造规划工作等。