前言

上周，科技部出臺了“十四五”國家重點研發計劃“工業軟件專項”，在公開征集建議中。工具類的還在規劃進行中。我們也借此機會，探討一下中國工業軟件的突破方向。

中國的工業軟件最需要突破的重點陣地，就是工具級和向下的組件。盡管國外已經走向了平臺級的方向，但國內的發展仍要堅持從基礎開始，從底層突破，“不做泛化、少做平臺“。

概念之槌，如何舉起來

那么，工業軟件到底應該是一個什么樣的范疇？

回答起來很難。沒有人能夠完全梳理清楚工業軟件的問題，每一種國民經濟分類的背后，都有著一大堆的工業軟件的筋脈相連。正因為如此復雜，使得在攻堅戰打響的時候，很難給出一個完整、清晰的邊界。這是一頭巨象，每人都只能摸到局部一點點。

工業軟件的定義一向寬泛，在中國也是歧義很多。一種常見的看法是，只要是在工業活動中使用的軟件，都可以算在其中。這意味著工業軟件的范疇，很難有一個純種的血統。但這種泛化的認識，容易混淆工業軟件之間的差異。可以說， 像Oracle、Salesforce這樣的軟件巨頭，盡管很難替代，但如果下狠心，正如銀行領域的去IOE一樣，兩年不行，五年總可以，總是有辦法的。這是一個靠決心和狠心可以短時間生效的問題，我們已經看到華為、阿里無論是服務器還是數據庫，正在起到的作用。但想要替代類似像ANSYS、Synopsys這類的大型工業軟件，靠瞬間的決心和狠心，是沒有可能的。即使是樂觀一點，十年八年恐怕都很難。

這讓我們意識到，工業軟件的定義界面不能太寬泛。因為太大的突擊面，即使投下去資金和努力，但收效仍然會很差。小小的按釘，會讓我們簡明扼要地了解到，相同的壓力，也只有在更小的面積上，才能產生破除障礙的效果。中國的工業軟件，只有收縮并聚焦受力面，才能產生更大的突破性效果。

按美國咨詢公司IHS的軟件分類，大類別有18種。其中跟中國的工業軟件最接近的，就是“工程和科學軟件”，用來支持工業和項目活動的工程和科學過程。按照該數據庫統計，大概有5000多家軟件工業軟件供應商，提供了近2萬多種不同的工業軟件。而實際上，大量的工業軟件并不在收錄之中，因此實際數目要遠大于此。

在中國，“工程和科學”都有特別的含義，因此這種概念也無法對照過來。理想中的工業軟件，最好能跟機器、工藝、材料等緊密結合在一起。在這里，筆者給出一個大類，將工業軟件可以分為工業管理學和工業物理學。這樣的分法，純粹是為了將管理類的軟件區分開來，同時還能保留工程科學計算的血統。這里的“物理學”，并非狹義“物理學科的科學”，而是指“物理實體的科學規律”，因此也包括化學、生物學等。本文主要就是來討論這一類軟件，而ERP軟件、供應鏈軟件SCM、客戶關系管理等工業管理類軟件，就不再作為本文的討論對象。

在推動美國制造業發展的歷史進程中，美國學者也曾經對“制造”的定義有過困惑。后來有一種定義認為，“掉下去能砸到腳的東西，那就是制造”，盡管這種定義也不夠準確，但它非常形象地描述了“實體經濟”如粗眉大眼般的活生生氣息。而“工業物理軟件”，也希望起到這樣一種區分的作用，盡管筆者給不出類似“砸到腳”這種傳神的比喻。

圖1 工業軟件全景圖示意

工業物理學軟件，可以按照企業的業務流程進行分解。大致可以分為廠房設計，產品研發設計（包括實驗室）、制造過程和產品服務等四大過程。

產品服務往往與嵌入式軟件有密切關系。嵌入式軟件，是跟終端設備密切捆綁的一類軟件，隨著產品一起銷售出去。隨著智能產品快速發展，機械產品與電子設備的融合越來越強，因此嵌入式軟件也是高速增長。根據《前瞻研究院》的數據，2019年中國嵌入式軟件市場規模接近100億。就銷售額而言，華為、海爾、南瑞集團、中車等都是領頭羊。這類軟件，行業跨度很大，而且已經跟機電液壓等融合在一起，因此并非獨立銷售的產品。很多自動化產品也都有大量的與硬件相捆綁的嵌入式軟件，這類產品被稱為嵌入式系統。像制造業最常見的控制系統PLC，其實就是一個嵌入式系統。在這其中，嵌入式操作系統最引人注目，消費者對安卓、蘋果手機操作系統已經很熟悉，而在工業領域則主要是美國風河的VxWorks，以及加拿大的QNX，也有開源的Linux系統可以支撐，國內則有北京翼輝的 SylixOS等。跟消費者級的操作系統最大的不同是，它需要很強的實時性、可靠性和對惡劣環境的適應性。操作系統之下是硬件，上面是中間件和應用軟件。應用軟件跟行業密切相關，也最豐富多彩。風河的起家，就是跟美國宇航局NASA密切相關，并逐漸滲透到到軍工、網絡通信、工業控制等領域。隨著邊緣計算和泛在連接的發展，嵌入式操作系統可以更好地實現邊緣智能和機器端決策。嵌入式軟件是高端裝備的重要組成部分。全球最大的軍火商洛克希德馬丁有時也被看成是工業軟件巨頭，就是因為它的軍機、導彈等，也帶有大量的嵌入式軟件。但對外單獨出售成熟軟件，卻并不是他們這類企業的商業模式。因此從獨立性和商業性的角度出發，嵌入式軟件也不作為本書的研究對象。而開發汽車、家電、醫療器械等產品的嵌入式軟件的時候，仍然需要大量的研發工具軟件，則是我們的重點。

這張《工業軟件全景示意圖》，肯定會遭到不少人的質疑。因為要在一張圖上，既反映出工業軟件的全貌，又要做到科學性，真的是太難了。就像在北京這座千年古都中觀光旅游，如果要用兩日游就完成旅途，那只能是個別看實景大部分靠地圖，僅僅收獲一個大致印象，和些許的歷史牽掛。因此這張工業軟件的圖也取名“示意圖”，也是期冀給大家提供一個輪廓而已，多一個視角來看待復雜斑駁的工業軟件世界。在行業真實應用中，也不能完全按圖索驥，去認識光影陸離的工業軟件世界。

先說工廠設計軟件

這首先涉及到建筑設計軟件，面向建筑、工程與施工（AEC）的軟件，以及面向流程、電力和海事（PPM），也涉及到正在走熱的數字化交付。

廠房的設計是一個復雜的系統工程活動。對工廠的設計，核心是對生產設施支持系統的保障。它包含了生產空間的設計，物料流動、人與設備的關系等布局。

在民用建筑領域，建筑信息模型BIM被廣泛使用。它可以說是在機械CAD發展到巔峰開始趨于平緩的時候（大約在2000年左右）后的新一輪崛起。CAD系統植根于圖形，而難以充分解決建筑信息的問題。類似結構件的解決方式，基于BIM的建筑設計CAD開始出現。揮舞“結構件”大旗的Revit，一改機械CAD里面的點線面結構，實現了參數化設計，在建筑行業異軍突起。后來被Autodesk收購。到目前，全球BIM建模軟件有70款之多，僅常用的就有25款。

圖2 設計CAD面向的領域

最早建筑設計CAD軟件的發展，得益于美國對于建筑標準化的推進，使得面向AEC（建筑、工程和施工）軟件的快速發展。美國鷹圖軟件Intergraph在AEC領域的建樹，最早就是美國一個城市建立數字地理空間的項目而形成。德國的Nemetschek并購了匈牙利Grahpisoft公司的ArchiCAD軟件，一直以來都是Revit的熱門對手。Nemetschek經歷了大量的并購發展，最終建立了與美國相抗衡的開放式OpenBIM體系。這段爭斗的歷史，反應了歐洲對美國在建筑設計軟件格式標準上的壟斷，所具有的高度警惕性。

在中國，依靠建設部對于標準的執著要求，中國面向AEC軟件也有了較快的發展。盡管在BIM的核心建模軟件仍然落后，但在其它方面也算是各有斬獲。包括北京PKPM、北京盈建科、北京廣聯達、品茗、蘇州浩辰、北京博超等軟件。面向結構分析的PKPM，源自中國建筑科學研究院，借助于863計劃的工程三維設計系統的課題而研發成功，一度占據勘察設計院90%的市場。后來該軟件的主要開發人離職后創建了盈建科，在土木工程結構設計軟件市場中也迅速崛起。上個月已經在深交所成功上市。

而在工程造價方面，中國的軟件也有著獨特的優勢。除了魯班之外，廣聯達表現突出。它呈現了類似國外成熟軟件公司所具有的特性，那就是對并購的偏愛。最新一次收購，則是在2020年收購了以設備模型見長、建立在Revit平臺基礎上的洛陽鴻業軟件。而作為新興的地理信息系統與GIM的結合，主打輕量化的上海葛蘭岱爾也是嶄露頭角。可以說，在各種軟件領域中，面向AEC軟件，中國算是跟隨國外品牌跑得最接近、咬得最緊的一個領域。

而在民用建筑之外，工廠的設計尤其是在石化、電力和海事等PPM領域，就進入了非常專業的工廠設計范疇。AEC領域的供電、通風、土建以及給排水等，在PPM領域這里還只是一個開始。在石油化工、電力、制藥等行業，有著無數個大塊頭的反應釜和彎彎曲曲的管道。因此安全、控制開始變得無比的重要。于是面向廠房設計的軟件，就成為一個獨立的分支。這其中佼佼者包括AVEVA的工廠設計軟件PDMS、以及美國鷹圖軟件（已經被海克斯康收購）。與民用建筑的AEC則更偏重于土建相比，工廠設計類軟件更重視工藝流程走向、設備與管道的布置，以及各類設備與管道之間的碰撞干涉檢查與處理。

這類需要考慮行業特性的管道設計，到后來都發展成為綜合性的工廠設計軟件，大量工藝和設備的知識，也提前進入工廠設計軟件之中。世界變得復雜了，軟件也同步跟進。人類看待世界的顆粒度，其實是由軟件來固化的。

國內這方面的軟件，跟機械CAD市場有些類似，在設計端相對較弱，很難進入設計院。這塊市場也基本被前面幾個品牌所壟斷。國內主要有長沙優易軟件UESOFT，作為國產三維管道CAD/CAE一體化設計的代表之一，在能源石化領域也有一席之地。當設計院完成工藝設計之后，圖紙就會進入建造方和之后的運營。這中間涉及到了大量的數據斷點，給國內一些做模型重構的軟件公司，如中科輔龍科技、圖為、綏通等國產軟件，留下了重新打穿數據通道的機會。一些來源自各行業工廠設計背景的公司如中機六院牽頭聯合國機集團相關單位成立的國機互聯等也跨界投入了這一領域的軟件開發。

當前，石油化工行業正在躍躍欲試地推進工廠資產管理，如設備數字孿生。以工藝特性為基礎，建立高保真的物理模型，是首當其沖的任務。

重兵屯扎在MBSE山谷

如果討論工業軟件，不談MBSE（基于模型的系統工程），那么一定就是偏離了主戰場。MBSE向來都是工業軟件的最擁擠、最熱鬧的兵家必爭之地，MBSE是支撐復雜工業品開發的一種方法論和系統觀。它以模型化的描述方法，重寫了一遍系統工程的傳統Vee模型：左側自上而下的分解，以及右側自下而上的合成。它是以建模語言、方法論和工具作為MBSE的三大支柱。其中工具，正是體現在工業軟件上。如果把MBSE的經典“V型”看成是一個有厚度的物理峽谷，那么從左到右，處處都是工業軟件駐扎的大本營。從這個意義而言，這個Vee字形，代表了工業正向設計的思維。與其說是它是一種方法論，用于指導開發設計，不如說它代表了一種高級的工業文明。

讓我們從這個Vee字形的左端開始出發吧。

首先碰到的是需求管理。一個產品最早源自一個人的創意。越是顛覆性產品，越是難以從傳統的經驗中去尋找。而對于復雜的產品，則需要有好的“概念處理”方式。但它不能是只用Word來記錄的純文本，它需要有一定的結構，尤其要解決多人協同的問題，如需求的鏈接、跟蹤，協同開發，多視圖等。這就需要一套需求管理軟件，例如IBM的Doors軟件占據了統治性的地位，其它則包括了Cradle、寶蘭公司Carliber等，也包括Jama 、Goda等偏項目管理級軟件也可以使用。國內則有索為Sysware.ORM、安世亞太Sys.RE等。當然，如果是簡單的產品開發，不妨用微軟Visio也可以勝任。

從需求管理開始，我們就會碰到軟件開發的第一個怪癖，那就是需求永遠是模糊的、主觀的和易變的，這像是我們對童年遙遠的回憶。軟件自身開發的需求，更容易如此。需求管理軟件，就是打算為這樣的隨意性，套上一個籠頭。

圖3 簡化的Vee字形

從專業性來看，Doors專注于需求管理，管理得很細致、很專業，但是其技術架構則相對比較老，對當前越來越復雜的產品，可能也會有犯嘀咕的時候。最近幾年，國外的公司非常強調Design Thinking（設計思維），就是要突出創意設計。這意味“需求牽引產品研制”，拉長到整個生命周期來看，這就超出了Doors本身能力的范疇。這也是為什么一些做CAD的公司，如西門子、PTC公司會不斷收購一類ALM（應用周期管理軟件），類似項目管理系統，或者是代碼托管平臺。西門子在2015年收購了Polarion，而PTC則在2021年初收購了SaaS化的ALM軟件：Arena。

然后就是體系的架構與建模，需要對系統架構進行整體描述。最常見的軟件是IBM的Rhapsody和MagicDraw，后者已經被達索系統所收購。在國防軍工、航天航空領域，涉及到多種子系統、零部件之間的交互、各種物理化學的反應，這就需要用一種大系統的胸懷，超越細節的糾葛，來完成一個系統的整體建模。系統建模簡化了細節，而只從鷹眼式俯瞰功能劃分、結構分解、行為規范等。這種無關乎軟件實現細節的視角，讓頂層架構師可以放松束縛，專注于最重要的功能和邏輯。

在一個模型驅動的產品開發——這通常被認為是數字化轉型的一個重要前半部分，基于模型的系統建模至關重要。美國的F22、F35聯合戰斗機，都采用了Rhapsody作為系統建模工具。隨著機電軟體化的普遍存在，通訊、醫療、汽車和消費電子等領域，都使得系統建模成為上帝之眼。

走完需求和體系這兩級臺階，順著山坡再向下走一格，就來到了一維1D建模的世界，也就是系統級仿真。工程師們最擅長的學科，開始登場了。機械、液壓、電氣等各個學科都有自己的建模仿真工具。在這個臺階上，它需要解決的更多的只是時間響應的動態特性，而不是具體的物理空間尺寸。因此這個時候的仿真，并不需要高保真度。常見的以文本建模的Modelica語言派，包括處理能源系統的Saber，流體方面的西門子AMESim和Flowmaster等，以及被ESI收購的SimulationX。

這樣的小公司會有很多，例如Dymola作為一個多學科系統的仿真軟件，在熱系統中尤為突出。1996年豐田研發普瑞斯的電氣動力總成系統的時候，Dymola曾起到了重要作用，也因此被豐田注資。2006年被達索系統收購。而這家公司的創始人瑞典教授，更大的成就則在1997年創立了Modelica語言規范，開辟了系統建模領域的獨特一派。這看上去是軟件的突破，但軟件的底層向來都是數學的問題。90年代初，數學上終于突破了微分和代數的統一求解，統一了微分代數方程。而機電領域的多體系統，就是一個標準的微分、代數問題。數學石破天驚打開門，軟件豁然開朗一片天。Modelica語言隨即誕生。這種語言，天生就是為了系統級的多學科聯合仿真而來。它源自是歐盟一個項目，以解決機電液等聯合仿真的問題，當時1D建模仿真并不流行。彼時的仿真，仍然需要采用Abaqus或者ANSYS這種笨重的三維仿真去實現，時間非常漫長。

十年之后，基于Modelica發展起來的軟件，高速發展，并又在隨后的十年迎來了被并購的高峰。大的軟件巨頭，都開始認識到這種軟件的重要性。而國內對應的公司，則有蘇州同元MWorks等。不用說，這也涉及到大量面向行業如風機、電動車等Modelica數字模型庫，如南京遠思智能的Simtek就在開發類似的基礎庫。蒙特利卡流派的軟件，其中有基于機電熱等模型庫的豐富性，是一個很重要的競爭力。很多都是依靠伙伴前行。工業軟件的勝出，已經超越了靠單兵作戰的時候。這就是一個生態的征戰。被達索收購的Dymola軟件，周圍有一個生態圈，有很多專門開發模型庫的公司，如TLK, DLR, Claytex等。其中瑞典的Modelon是佼佼者，在Modelica模型庫頗有造詣。圍繞著模型庫，永遠都是填不完的基礎。這類基礎模型庫，是用來加固城墻而必不可缺的護城河。

對于系統建模仿真而言，整個系統和子系統的功能和邏輯，將在這里進行模擬仿真，以確定是否行得通。而這中間多系統的數據接口，也需要像世冠GCAir的開發環境來進行聯合連接。而2020年六月因為突然斷供哈工大而徹底走出幕后的美國Matlab，也正是蹲在這一層的小霸王。它可以發出控制信號，與其它軟件形成多學科協同，成為事實上的工程計算標準。因為圍繞Matlab，一個龐大的生態已經構成，各個軟件都有相互穿插耦合，這正是它最核心的價值。當然了，Matlab的偏微分方程求解能力很強。說白了，軟件的強大，核心還是數學。

圖4 建模工具一大堆

(Source：MBSE的發展歷程，中國系統工程學會科普工作站 ）

上面的模擬，可以簡單認為沒有尺寸、只有時間的邏輯世界。而沿著臺階，再下一格，就進入了物理世界所真實對應的數字世界。一輛汽車的輪胎、發動機，都開始有了尺寸、材料和形態特征，這正是最常見的計算機輔助設計CAD和仿真CAE環節。需要用CAD進行三維（或者二維）的空間尺寸的描述，然后再用CAE進行模擬仿真。這里有大量的CAD軟件，機械類CAD如廣州中望，蘇州浩辰；而電子設計自動化EDA軟件則有美國Cadence，國內如華大九天、概倫電子、蘇州芯合等，既有設計也有仿真。而在專業仿真CAE領域有電氣仿真AVEVA的IGE+XAO，流體力學如Fluent、大連英特等。而在云端的CAE仿真，則有北京云道智造、適創科技這樣倡導普惠仿真的推動者。各自分工，也不一樣。這類軟件更加分散，這里就不多作贅述。

如果把事物高度抽象化而言（這種說法，其實容易犯錯誤），可以簡單這么想：系統級仿真可以看成是0D-1D空間中進行快速建模，而CAD設計則在2D-3D空間之中完成幾何尺寸的變化，而CAE仿真則更多要在3D空間甚至四維空間，進行更加細微的展示。

而在這個下坡的最后階段，往往需要一類軟件多學科優化的軟件，能快速連接CAD/CAE 軟件，尋求性能更優的設計參數方案。佼佼者如美國Isight、比利時Optimus。加拿大華人創立的Oasis軟件，在人工智能算法上，也是獨樹一幟，也得到了通用汽車北美汽車廠的高度肯定。

好了，截止到這里，我們沿著系統工程的Vee字形左端，來到了Vee字形的谷底。反彈的時間到了，物理樣機、測試等正式接棒。我們來到了山谷的右側，開始向上爬。物理實體登臺，“會砸到腳的東西”開始出現。

要爬上Vee字形的右坡，最重要的是兩個概念。一個是驗證與確認V&V，一個是硬件在環。

如果說基于模型的SE，也就是MBSE，跟傳統的SE最大區別，那就是兩點。第一是“以模型為中心”，取代了傳統的“以文檔為中心”，層層模型，逐次疊加嵌套，就在山坡左側；第二就是全過程虛擬驗證，在山坡右側。這被稱為驗證與確認V&V軟件。例如北京安懷信的SimV&Ver。它需要回答仿真精度問題，將試驗室的測試結果，與仿真結果進行擬合。V&V是利用已經確認過的試驗數據，來作為一個計量基點，用來判斷仿真結果是否準確。計算機的仿真要被證明是精確的，必須跟驗證過的模型去對照。如果說一個工人需要用卡尺去測量零件，那么V&V就是標定卡尺的更高級卡尺。V&V驗證，其實是一種知識復用的典型。一個好的企業，需要通過積累V&V模型庫，來構建自己的知識庫。這是一筆巨大的企業財富。

硬件在環，則是V型右山坡的另外一個重要特點。簡單說，就是把硬件模擬器，開始正式加入到測試環境中來，軟硬一體的實時機開始出現。例如汽車領域dSpace，就是在Matlab的基礎上增加硬件，進行實時仿真。這一類實時計算設備，還有加拿大RT-LAB，它在電力領域的實時仿真長期獨占鰲頭。更廣泛的控制和儀器儀表測試，則主要是美國國家儀表NI公司的Labview。

實時仿真往往跟仿真軟件高度綁定。例如Concurrent公司的實時計算系統iHawk、瑞士Speedgoat等，都跟Matlab密切相關。實際上，Speedgoat正是Matlab所在公司的前員工在2007年初成立。這再次強化了一種印象，工業軟件沒有不結伴前行的，灑家一身武功包打天下的軟件是不可想象的。單獨一個Matlab或許并不可怕，但它早已跟其它各種軟件、硬件，在地下連接成錯綜復雜的樹根綜合體。牽一發而動全身，這就是企業在使用工業軟件最難替代的地方。也是成熟軟件在技術之外的更高級堡壘。

從這個角度看，以模型驅動的建模仿真與代碼生成的軟件系統，與硬件廠商形成類似當年英特爾和微軟一樣的Wintel聯盟，交叉鎖定，掌控了復雜系統產品的高端開發技術體系和手段。以汽車電控領域為例，來自全球著名的奧地利汽車發動機設計咨詢公司李斯特AVL，不僅提供發動機臺架，也提供開發測試的CAE軟件。其汽車系統設計分析軟件，再加上德國實時計算設備dSpace，一軟一硬，幾乎全面壟斷了中國汽車電控正向設計研發技術體系。

就硬件在環而言，再往前走一步，就是“人在環路”。也就是主觀性能的測試，以及人體行為分析。每個汽車廠，都會有很多試車員，就跟五糧液酒廠會有品酒師一樣，他們要對“腳踩下去沒有勁是什么意思”進行回答。當下開始走熱的汽車模擬器中，已經回答了這個問題。簡單一點的虛擬駕駛器，模擬連人在內的物理樣機動作。三維實境的路譜由華為提供，硬件釆模器是Concurrent 公司的，而軟件則是達索系統公司的Simpack等軟件。而更加細膩逼真的評估，則需要在一個大型的座艙里，汽車試駕員可以進行各種操控，急踩油門，提高音響，猛打方向盤等。進行實時仿真。它往往需要提供輪胎模型、路面模型，然后進行模擬。例如德國VI-grade就提供這樣的產品，小的模擬器要上百萬元1臺，可以放在辦公室里，而多功能的模擬器則達到上億元1臺，需要專門的大廠房。德國寶馬汽車就專門有一座大樓，用于各種汽車模擬器。最常見的行為仿真，就是加入了硬件及駕駛者的行為。

一切的一切，最后才走到物理驗證，跟實物完全一樣的物理樣機才開始登場。這個時候，創意成型，月影隱去，制造的曙光就要登場了。而此前這個漫長的下坡、上坡的過程中，只有走過完整的路，是一套正向研發的最高工業文明。而逆向仿制研發，往往只需要截取其中的一小段，甚至主要是在右半坡棲息。而正向研發之路，看似羊腸小道，卻是通往天空的正路。工業軟件，不僅僅是一種工具，更是一種量尺，標定了正向研發的決心。

推動MBSE的發展，對于制造商而言，需要一種前瞻性的視角，是面向未來數字化轉型的關鍵一環。在國際上，方法論、建模語言和規范、工具都已經很成熟，唯一跟不上來的就是團隊。而對于復雜產品的研發工程師而言，這是應該成為一種基本的門檻技能。很多工業軟件公司，戰略布局就是遵循MBSE的Vee模型進行落子。例如西門子軟件的戰略布局，可以說就是要填滿了整個Vee的山谷，這讓并購軟件的目標鎖定，變得十分容易。而工業巨頭，也加緊了推動MBSE在企業的戰略位置。全球軍火商洛克希德馬丁的數字化轉型，可以說就是從企業內部推動MBSE開始。2005年，對MBSE非常熱心的董事長，選定了MBSE專家，在所有的制造流程開始推動MBSE的落實。十五年過去了，據稱這項龐大的工程，已經完成了40%。這自然是一個漫長的過程。然而，數字化戰略，畢竟開始騰飛。

然后，可以進入制造了。

制造過程軟件

一家企業已經建立了一個復雜而多產的全球制造體系：6家工廠生產和發運來自20多個產品系列的75000多個SKU。為了滿足每年60萬份的全球訂單，這些工廠依賴于1000多臺設備、數十條連續流水線，在某些情況下，在不同地點的類似產品還需要不同的產品“配方”。如何規劃這種進進出出的訂單？

這就涉及到一類銷售與運營規劃（S&OP）的軟件，行業也稱之為“大物流計劃”。它超越了一個工廠的范疇，而是從全球的制造能力分布，來考慮海陸空的實際運力和成本，再來決定物品的移動軌跡，而這個軌跡則決定了不同工廠的排產順序。這就是全球視角下的物流規劃。美國FlexSim的軟件，就可以完成全球模型的模擬，幫助關鍵決策的制定。而達索系統的Quest、西門子的Plant Simulation也是這類物流建模的軟件。大型工業巨頭，在這些領域，市場切分得非常精細。在上面全局視角的物流規劃系統之下，則進一步通過不同的軟件，加強現場管理能力。

到了產線現場，就會涉及到大量的物料運輸問題，例如傳送帶，而且也涉及到人的行走、AGV車輛、藍區和紅區區域等。產線是設計出來的。產線布局，正在被當作一個“數字化產品”被進行設計。建模、仿真都是必不可少的。無論是環形線布置，還是平行線布置，各種工位、傳送帶作為輸入條件之后，就可以開始計算。例如Delmia 產線軟件旗下的DF就有類似軟件功能。而西門子的Technomatix Process Simulate，羅克韋爾的Demo3D（收購自英國Emulate3D），都可以進行機器產線的設計，虛擬調試以及機器的調試。

在整個數字化工廠的體系中，可以有一個復雜的模擬模型，將訂單、客戶位置、工廠、成本、機器性能、產線產能，都能完整地聯系在一起，并實現仿真。這是一個值得期待的數字化工廠的世界。

這只是數字端的開始，下一步，可以進入了真實制造的環節。

我們可以從最常見的制造執行系統MES開始。它以機器為中心，向上到ERP、向下到人機界面的一個管理平臺，是傳統制造的核心中樞。它解決了物流計劃與執行系統之間的關聯。1997年制造執行系統協會MESA提出的11個功能，是過去二十多年MES發展的基石。直到最近幾年的物聯網和傳感器的大量普及，無處不在的數據采集和邊緣計算，使得MES的經典框架正在承受不小的晃動。

然而，這個行業最大的特點就是散、專、小。由于它跟行業特性綁定得非常緊密，工藝流程多變，因此這個行業很少能夠出現通吃的寡頭壟斷局面，而是在垂直領域，各有千秋。釀酒、制藥、水泥等都會有行業所獨自青睞的MES軟件。與MES相對應的APS高級排產系統，則由于各種原因，成為一項叫好不叫座的軟件。

質量軟件源遠流長。上個世紀二十年代休哈特建立了統計過程控制SPC，開辟了量化質量問題的先河。至今仍然深刻地影響著制造業的質量管理。除此之外，質量追溯、供應商質量管理、成本管理、實驗室管理等，有很多不同的軟件。在大眾的一家主機廠，分廠的規模，一個質量部門就有大約35種軟件。當然在一些簡化的場合，MES軟件中也有質量模塊。

管理工廠的質量數據是一件非常碎片化的事情。這對于肯吃苦、愿意做服務的國產管理軟件留下很多機會。例如清大菲恩、上海云質往往會深度介入作業端，對數據采集的位置和機器進行定制化開發。沒有太大的硬技術門檻，重要的是吃透工藝的軟門檻，而且對設備要有深刻的理解是必不可少的。做好這些數據斷點動作，質量管理才能變得相對簡單。

質量軟件最大的推動障礙，仍然體現在管理者的怠慢。質量在很多時候，并不是董事會的熱點話題，通常情況下質量的優先級并不高。因此質量軟件也沒有想象中的那樣成為剛需。只有在諸如制藥和食品等特殊的領域，因為這些行業有著嚴苛的質量法令。2020年年底，流程石化行業的領頭羊之一霍尼韋爾，就花費13億美元現金，收購一家質量管理軟件企業，而這家企業的銷售額不過5600萬美元，市值與銷售比達到了23倍。很正常，這就是霍尼韋爾要進軍制藥行業的代價。

計算機輔助制造CAM軟件，盡管可以放在制造過程來講，但它更好的位置，或許應該放在三維設計軟件CAD的章節里面去講。因為CAD設計的圖紙，當面向數控機床進行加工的時候，需要使用CAM軟件來對機床的數控系統進行編程。CAM軟件是工件精度的重要保障，因為是它決定了刀具在加工表面上進退翻飛的軌跡。無論是飛機機翼的加工，還是蘋果手機殼，都離不開CAM軟件對刀具切削軌跡的預先規劃。規劃得當，工件表面才能得到精準加工。從這一點來看，CAM軟件是CAD和機床之間的橋梁。這也讓人理解了為什么北京精雕機床，當年能夠進入蘋果的供應商行列，因為精雕最早就是以CAM而發展起來。這是中國少數在CAM領域能夠脫穎而出的軟件。而要做好CAM軟件，同樣需要一個非常精細的生態。這是一個“螺螄殼里做道場”的股市。就算是再強大CAD，或者CAM軟件，也離不開兩家主要的CAM內核廠商，德國的Moduleworks和MachineWorks。前者占據了絕大部分市場。如刀片般狹窄的市場，依然是高智力密集型。這就是工業軟件生態的分工。而且，以精密機械制造著稱的德國產業界，也是最清楚CAM本身的價值。在德國政府看來，工業4.0的一部分其實就是源自機械的精密加工性，因此每年都有上千萬的投入，用來資助CAM的相關項目。CAM聽上去已經是隱身幕后的名字，但它其實正是在智能制造過程中大放異彩。哪里有概念老廉頗，到處都是新氣象。

石化行業還得重新理

石化行業又是另外一番光景。這個行業應用的軟件，跟離散制造有著很多親戚關系，例如生產管控、經營管理ERP等。但盡管也有流體動力學、有限元分析等通用軟件，但又有很多獨特之處。

從研發設計來看，很多軟件都是石化行業特有的。流程模擬對于石化廠家的設計人員來講，提前確定化工工藝的可行性至關重要。而在工藝設計與模擬方面，中國幾乎完全空白。通用性流程模擬較強的有美國Aspenplus，AVEVA的ProII和霍尼韋爾的Unisim。而在國內，目前幾乎沒有類似的軟件。專業流程模擬市場也基本被國外壟斷，廣州辛孚能源則通過分子級煉油模擬，找到了一個很好的切入點。在工程管理如EPC方面，基本也都是國外軟件主宰天下，包括鷹圖、AVEVA等。在2D和3D設計方面，一些國產軟件擠進來，包括廣州中望、山大華天、中科輔龍科技等等。至于在計算機輔助分子結構設計CAMD方面，物性計算和化合物數據庫都是非常專業的領域，基本都是國外的幾家公司和大學所掌握。

而在生產制造方面，除了一些跟離散制造行業有類似的軟件之外，像先進過程控制APC、實時優化軟件RTO等，基本也都是國外軟件所占據的市場。國內在APC方面有浙大中控、杭州優穩在自己的控制系統DCS上面，取得了一定的進展。

石化行業還有很多其它的軟件，包括供應鏈管控、油藏開發、油品調度等，這里也就不再贅述了。

相關軟件還是數不過來

自動化軟件，總是要提及的。跟MES軟件和下層控制系統PLC相關的軟件，則是一類人機交互的界面，有時也包括被稱為數據采集與監控軟件SCADA。顧名思義，它是由數采、實時數據庫和可視化展示而構成。由于機電一體化設備，控制系統實在太多。很多非常小眾的設備，其數據格式是非常獨特的。可以說，沒有任何一個品牌SCADA，能夠采集所有設備的數據。目前名氣比較大的是施耐德電氣AVEVA旗下的Wonderware，而國內的則以北京亞控、力控為代表。也有專注于提供數據采集領域的軟件，如美國Keppware（被PTC這樣PLM公司收購后，成為一塊響當當的物聯網招牌）、美國Redlion等。國內的華龍訊達，則憑借近二十年的電氣控制的配套和升級改造，也是吃透了數據采集的菜。這些數據采集的能力，在工業物聯網時代得以大展身手。

說到控制系統，用于離散制造的PLC和流程行業的DCS各有所長，但也有很多共性。控制系統背后都是軟件，包含了組態編程軟件、運行時軟件和HMI軟件等核心組件。這類自動化軟件往往不被人關注，但也都是中國工業的軟肋。

資產管理軟件EAM，又是一大類軟件。這在流程工業等重資產行業，尤為重要。國外的MRO軟件如IBM Maximo，還有常見的SAP、Oracle都有很多軟件屯兵在此。最近幾年涌現出來許多的數據分析公司，與物聯網相結合，圍繞著設備的備件、能耗、預測性維護應用。最近幾年大熱的工業互聯網，也期待在這里大顯身手。

小記：無論發生什么，都從工具開始追

當然還有材料、化學、實驗室等諸多軟件，選定任何一個行業，都應該有一個長長的清單需要羅列。但無論是哪種工業軟件，都要回歸基礎。對于工業軟件的發展，當下能看到很多焦灼與沖動，總想借助于新的技術潮流，大干快上迅速發展起來。這種思路，對于工業軟件這種靠知識結晶的產品，基本上是行不通的。大量的工藝、設計、材料知識進入軟件的過程，恰如煤的形成，它與樹木之間，有著很長的隔離期。若求速戰速決，必速戰速敗。

工業軟件代表著工業文明的最高形態，是數學、物理、化學、生物等自然科學知識，結合人類設計制造的實踐，相互浸潤長期磨合而成。而國外軟件經過幾十年的發展和大量的并購，基本上已經完成了形態的徹底改變。國外大部分軟件的來源，往往都是在數學、物理或者工程有著很深的造詣的人。先行者發現了一把鋼刀，后人則反復錘煉。平臺式軟件，正如一把多功能瑞士軍刀，不僅功能豐富，而且相互之間經過反復打磨。大殺器，對于求勝心切的初學者，絕非正途。追趕者不能為成熟者的形態而動。

發展工業軟件，要老老實實地從工具層開始。因為只有深磕工具層，才會發現數學的硬核，發現物理世界的基礎和自然科學。但除了數學基礎之外，還需要一些其它條件。中科院計算數學所的創始人、計算數學的奠基人馮康先生，是國際公認的有限元權威。而在目前國際上大會和學術文章，有限元方面一定都缺不了中國人諸多身影。可以說中國是有限元大國，但在有限元CAE分析的商業化軟件，卻基本無所作為。為什么？因為這就涉及到工業軟件的第二個特性，用戶側的知識反哺。工業軟件是用戶用出來的，用則進，不用則廢。而用戶要真正介入，還要依賴工業軟件的第三個特性：協同生態。好的軟件，一定是有一群豐富的組件、插件、接口做配合，還有大量的模型庫、參數庫、物性庫等。廚房里如果只剩下一桶油，再多的蔬菜如何能做出好吃的大餐？沒有數學基礎，就沒有軟件；沒有用戶哺育，就沒有商業產品；沒有協同生態，就沒有產業化規模。三者相互鎖定，無法單一開鎖。而目前中國工業軟件的現狀是，底部中空無根基，大學基礎研究十分缺乏；軟件廠家身羸弱，沒有造血能力；用戶無心陪小弟，拿來主義趕快車；協同舢板不成局，國內廠家仍然是單打獨斗，缺乏組件與生態的配合。國外軟件已經進入平臺協同的階段，基本已經登上了連輪子都帶了鋼刀的希臘戰車，而國內依然是各自為政。可以說，四大頑疾不破，工業軟件難進。因此，發展工業軟件，一定要著眼于對工業軟件的全景認識，才能了解它完全迥異于其它“砸腳的產品“。

工業軟件開發者需要耐得住寂寞，而遠景的規劃也需要滴灌潤土。不是捅破天，而是扎透地，這恐怕是工業軟件突破的唯一原則。

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