1 工業 APP 與智能制造

工業軟件是我國智能制造的重要基礎和核心支撐， 工業APP 是智能制造和工業互聯網時代的新型工業軟件。根據《工業APP白皮書（2020）》定義：

工業 APP 是基于松耦合、組件化、可重構、可重用思想，面向特定工業場景，解決具體的工業問題，基于平臺的技術引擎、資源、模型和業務組件，將工業機理、技術、知識、算法與最佳工程實踐按照系統化組織、模型化表達、可視化交互、場景化應用、生態化演進原則而形成的應用程序。

工業 APP 是特定工業技術知識的載體，可以認為是工業的特定領域特定問題的專家，集成了該問題的知識、經驗和解決方法。工業 APP 可以依托于平臺生態，通過重構/重用和集群化應用來解決復雜的工業問題， 從智能工廠的各個層級賦能智能制造：在產品/設備層級的設計、仿真、驗證、設備監控與 PHM、健康管理；在車間層級的工藝布局、工藝工裝、生產管控、遠程運維監控、數據采集，以及效率、質量、能耗改善等管理應用；在企業層級的設計制造一體化、資源、計劃、排程，以及服務、人、財、物等管理應用；在整個產業層面的云化應用、產業協同、供應鏈管理、營銷等經營管理應用。

根據《中國工業軟件產業白皮書（2020）》，工業軟件基于產品生命周期的聚類分類方法可以分為研發設計、生產制造、運維服務與經營管理。

1）研發設計 APP：

依托在研發設計、仿真分析方面的技術積累與探索，并將這些成果與具體的業務相結合，通過對產品設計流程、方法、數據、知識的封裝，形成覆蓋設計、仿真、優化等方面的工業 APP，提高研發設計效率。主要細分方向：需求定義與管理、產品開發與設計、仿真分析與評估、工藝工裝設計、試驗驗證、產線與工廠設計、設計優化、創新與技術研究、知識與工業機理、數字孿生、設計制造協同。

2）生產制造 APP：

圍繞生產制造的各個環節，積極開發車間管理、生產排程、缺陷管理、生產控制等方面的工業 APP，通過改善生產制造的各個環節使得企業生產效率提高。主要細分方向：生產計劃管理、生產作業管理、生產過程監控、設備設施管理、物資物料管理、生產質量控制、生產效能管理、數據采集監控。

3）運維服務 APP：

通過對設備的狀態監控、能耗優化、故障預警等應用，提高設備的使用效率，降低運營成本。主要細分方向：預測性維護、健康管理、設備能耗管理、應急處理、備件備品管理、維修與服務。

4）經營管理 APP：

包括企業經營管理、供應鏈管理、銷售管理等工業 APP 產品，透過數據應用，為企業創造收入、降低企業運營成本及有效管控經營風險。主要細分方向：采購管理、產業鏈協同、風險管理、銷售管理、物流管理、安全管理、項目管理、人才管理組織管理、輔助決策、資產管理、財務管理。

2 典型場景應用

2.1 研發設計

研發設計類工業 APP 處于工業制造的上游， 通過研發設計類工業軟件賦能工業制造的產品研發數字化，對工業制造智能化具有重大意義。目前我國研發設計類軟件國產化率僅 5%左右。工業 APP 優勢領域：基于模型和仿真的研發設計、基于產品生命周期的設計、融合消費者反饋的設計。

對一個具體制造業企業，通用的設計軟件存在的問題是，所涉及的產品結構與形狀等往往類似， 但每次產品設計都需要從基本建模做起，大量時間都浪費在軟件功能操作上了，影響了工程師的創新速度與工作效率。這些通用軟件系統有功能強大的二次開發工具，可以針對企業特點，通過系統模板、參數化以及各種二次開發函數，開發出適合企業專用的 APP，形成企業自己專用的快速設計系統。

北京某公司研發的快速設計系統（IRDS）就是這類工業APP的典型代表。該系統基于產品研發過程中可共享的產品要素及技術要素，運用數字化手段建立產品研發 APP，實現各類要素可重復、快速的運用。系統包含了三維參數化設計、智能數據重用、集成計算組件、知識智能推送、導航式設計等多類工業 APP 應用。

2.2 生產制造

生產制造類工業 APP 向下連接底層的車間級設備、 儀表、傳感器和邊緣組件，向上承接頂層的企業經營管理系統和軟件，承擔著采集各類生產數據、控制底層設備、實時監控調度、執行企業計劃等一系列工作，以改善生產設備的效率和利用率，提升生產質量，提高制造過程的管控水平和實際生產能力。

工業 APP 優勢領域：設計制造一體化協同、工業物聯網產線、生產質量控制、生產計劃與排程。如對于軸承制造行業， 通常的做法就是在通用 CAM 軟件中先建 3D 模型， 然后根據經驗輸入各類加工參數生成刀路軌跡，選擇合適的后置處理輸出所需要的 NC 加工程序。但這種做法存在的問題就是需要工程師頻繁地建模、設置加工參數、生成加工代碼，很多工作都是重復、繁瑣，還往往容易出錯，并且對操作人員要求較高，基本都是大學畢業的工程師，需要他們既要會CAD/CAM 軟件， 還要懂加工工藝。由于產品種類相對較為固定，工藝較為穩定成熟，客戶希望操作工人在選定零件工序后，能根據工藝卡片上的工藝參數， 在簡單而直觀的圖形化界面中輸入相應加工參數，軟件就能自動生成正確的加工程序，從而將工程師從這些繁雜而重復的工作中解放出來。

可以通過工業 APP 來固化行業知識，提高效率，對于某些特殊的加工要求，需要定制化二次開發才能滿足的要求，可以通過做定制化的工業 APP。這類工業 APP 是基于機理模型、算法與行業知識，完成特定需求，對工程師的要求較高，需要既要懂工業機理，又要懂軟件開發，具有一定的難度，主要是解決特定需求而開發，通用性較差，但實用性很強。

2.3 運維服務

運維服務類工業 APP，包括對資產和設備的管理和優化。傳統的運維服務軟件包括：資產性能管理（APM）、維護維修運行管理（MRO）、故障預測與健康管理（PHM）等，工業 APP 優勢領域：設計運維協同、預測性維護。

如針對金屬加工行業痛點即傳統管理方式要耗費大量的巡檢人力、時間和溝通成本，需要實時獲知設備信息快速做出正確響應，在多客戶間如何安全、高效地運維管理，研華科技開發了InsightAPM/CNC-設備遠程運維管理 APP。其所有服務都是基于微服務架構的，通過上述整體架構設計，方案根據實際客戶應用需求來開展研發，從設備生命的全周期管理和維護出發，方案針對設備出貨后的客戶管理，提供了多租戶管理功能；針對投產監控，提供了設備利用率異常報警監控功能；針對維護保養，提供了故障報工單管理和維保管理功能；針對生產管理還提供備品備件管理功能；附加功能：生產執行系統（MES）服務、生產報表管理服務和 CNC 刀具健康管理服務。

2.4 經營管理

經營管理類 APP 是指建立在管理信息化、信息安全化等基礎上，以系統化、流程化、 網絡化的管理思想，通過 APP 對企業主要經營管理活動進行支撐， 為企業管理者及員工提供業務運行的平臺和支持決策的手段， 可以提升企業的管理治理水平和運營效率。

由于每個企業的管理基礎、 管理習慣、 管理標準等千差萬別， 在 ERP、MES 等生產管理信息化領域， 存在大量的定制開發，導致交付周期長、人力投入高，并且會影響客戶的正常生產。國內某公司開發的 MOM平臺， 平臺內封裝了大量的離散類制造行業技術、知識，面對復雜多重業務場景，用戶只需聚焦業務，基于各種開發應用組件，通過靈活的配置及簡單調用，以拖拉拽方式，生成基礎數據、計劃管理、現場作業、數據采集、設備管理、庫房管理、質量管理、高級排產、決策支持等各種工業 APP，眾多的工業 APP 形成滿足不同生產類型、不同行業的解決方案。

3 生態關系

3.1 傳統軟件和工業 APP 的關系

傳統軟件可以通過 APP 化形成工業 APP 集，工業 APP 對傳統工業軟件應用有促進作用：工業 APP 以“知識驅動”的方式高效率地驅動傳統工業軟件完成特定的任務， 工業 APP 實現各種異構工業軟件之間的集成與數據傳遞、業務深度分析與優化。

3.2 工業互聯網平臺和工業 APP 的關系

工業互聯網平臺是工業 APP 的重要載體， 工業 APP 則支撐工業互聯網平臺實現各類智能化應用。工業 APP 面向特定的工業應用場景，支持用戶對各類資源與生產過程進行優化，做出科學的管理決策，是工業互聯網平臺形成與進化的重要工具。工業互聯網平臺可以有效匯聚大量真實可靠的工業數據， 讓工業APP 的開發有足夠的工業技術知識積累作為支撐， 從而加快軟件的升級更新。

3.3 其他與工業 APP 的關系

工業機理模型是工業 APP 的核心組成部分，IT 技術與運行技術（OT）、數據技術（DT）、工業機理模型的融合形成組件層，供工業 APP 開發者調用。微服務是一種 IT 架構，構建供工業 APP調用的組件層。工業數據作為企業新的資產、資源和生產要素，其作用是減少決策過程的不確定性，是工業 APP 持續演進的驅動力。

4 未來的展望

中國的工業數字化發展經歷了信息化階段、智能化階段，目前正朝著智能制造的方向發展。承載著工業技術、知識、經驗的工業 APP，正以其靈活、豐富、實用、簡單等特點而蓬勃發展。

1）工業互聯網平臺進一步解耦工業軟硬件

、解構平臺與軟件，形成以功能模塊和微服務組件為能力的單元，工業互聯網平臺與工業數據、工業知識、工業場景深度融合，通過“低代碼+云開發+開源+開發者社區”的方式，吸引大量專業技術服務商和第三方開發者基于平臺進行工業 APP 創新， 以往需要大投入、長周期的軟件研發方式正在向低成本、 低門檻的平臺應用創新生態方式轉變。

2）工業數字化軟件向低代碼化發展

，從而能夠在短時間內賦能工業企業完成數字平臺的落地，解決數據孤島、業務孤島、OT 與 IT 融合等問題，降低數字化轉型的資金及時間成本，使得企業能更加專注于業務的持續創新， 提升企業的敏捷性與自主性。

3）結合深度數據分析的設備健康管理

、生產質量管理、生產工藝優化、 能耗與排放管理等工業 APP 為工業企業創造了運維、能耗成本降低，產品質量及服務價值提升等優化價值。

4）以深度學習和知識圖譜為代表的人工智能技術深入的應用

，提高系統建模和處理復雜性、不確定性、常識性等工業問題的能力，提升數據分析能力與效率，擴大工業 APP 應用的深度和廣度。

在我國制造業數字化轉型的路上， 需求足夠多， 場景足夠多，這就需要工業 APP 的形式足夠多樣化，多種形式應用于不同場景，互為補充，成為促進企業的智能化生產、個性化定制、網絡化協同、服務化延伸智能制造轉型的利器。

來源：新工業網

中服云（www.cserver.com.cn）——長期致力于工業物聯網平臺及工業APP的研發和服務，工業物聯網技術業界領先。全力打造自動數據采集獲取技術+數據分析價值挖掘技術兩個核心技術，基于“平臺+APPS”的產品架構思想。從數字化底座、到智能化生產、再到生產環境的智能化，形成了完整的“中服云”數智化產品品牌。致力于業務層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問題。

審核編輯 黃宇