工業互聯網“咖”解丨叢力群：工業軟件發展的商業邏輯
作者：叢力群
工業互聯網產業聯盟理事、上海寶信軟件股份有限公司技術總監
1、概述
近年來，人們對工業軟件的關注度上升到了一個空前的高度，一是由于國內外形勢的變化，暴露出工業軟件的軟肋，二是智能制造戰略的推進，工業軟件的重要性日益凸顯。對工業軟件的研究有很多，分別以技術白皮書、咨詢報告、業界自媒體等方式發布，這些研究大部分都集中在技術的視角，通過分析現狀和問題，提出工業軟件“補短板、建長板”的具體策略。
本文將從工業軟件開發模式的視角，總結國內工業軟件產業的優勢和不足，闡述工業軟件發展的商業邏輯，分別在總結工業軟件產品銷售模式、定制化開發模式的基礎上，進一步提出工業軟件的服務模式，以適應工業互聯網場景下面向數據敏捷應用的需求，希望抓住國家工業互聯網戰略窗口期，重設一條工業軟件“新賽道”，從而縮小與國外工業軟件的差距，為制造業轉型發展提供強有力的支撐。
2、工業軟件的分類
對工業軟件有非常多的討論和分析，包括各種技術白皮書、咨詢報告等。工業軟件分類有多種，并無統一的定義和標準。
1） 按照安裝媒體分類
嵌入式軟件與非嵌入式軟件。嵌入式軟件是嵌入在控制器、通信、傳感裝置中用于感知、采集、控制、通信等軟件，非嵌入式軟件是安裝在工業控制或通用計算機中的設計、編程、工藝、監控、管理等軟件（百度百科）。
鑒于嵌入式工業軟件通常與設備緊密相關，具有極強的裝備屬性和個性化特征，所以，在對工業軟件的討論分析中，重點聚焦在與企業業務相關的工業軟件，嵌入式軟件一般不納入討論的范疇。
2） 按照工業軟件用途分類
除嵌入式軟件外，將非嵌入式軟件劃分為：
業務系統，基于業務模型實現工業產品研發、生產、服務和管理過程中業務流程信息化；專業工具：基于物理原理，與學科和專業關聯性強的基礎性軟件（朱煥亮、徐寶文：工業軟件淺析）
將業務系統按用途分類為：
研發設計、生產控制、信息管理（知乎），或：研發設計、生產制造、經營管理和運維服務（中國工業軟件產業白皮書（2019））。
根據產業發展現狀和應用受到制約的程度分類：
工具類：用于產品設計、建模仿真、界面組態、交互展示，以及數據分析和計算等工具類軟件。
知識類：面向行業、企業、過程、產線的各類知識庫，如：模型庫、工藝庫、參數庫、算法庫等。
業務類：適用于全新工業互聯網架構、適配于大數據生態環境的企業運營管理業務軟件（需要對傳統的信息化軟件解構、重構、云化再部署），包括：ERP、MES、PLM、SCM、CRM等軟件。
三類軟件并不是完全彼此獨立的，知識類軟件是業務管理軟件的基礎，也可以集成到工具軟件中，在業務類中也需要大量工具類軟件的集成應用。
3） 按照與工業技術匹配的功能關系劃分
工業技術可分為工具類、業務管理類、平臺類和知識類四個層次。
國內，工具和業務管理的工業軟件很多，如：CAD、CAE、CAM、CAPP、PDM、ERP、MES、SCM、CRM等；當前美國、德國、日本等工業強國著力發展的“工業技術軟件化”則集中在知識層面，以支撐工業體系的建立和發展，如航空、航天、兵器、船舶、電子、機械、化工等領域的工業技術體系的建立和發展。
平臺層是連接工業軟件和知識層的橋梁。在國內，工具和業務管理類的市場已經比較擁擠了，平臺和知識兩層市場還有大片空白。
4） 工業軟件將呈現出全新的分類并長期并存
工業互聯網尤為工業軟件新增了一種分類方法，即：
傳統架構工業軟件：安裝在傳統計算機系統中運行、用于設計、過程監控、工藝優化、程序開發、制造管理、企業運營等；這類形式的軟件從數量上會逐步減少，但不會消失（至少現在如此），既無可能，也沒必要完全以APP的形式替代，因為這種形式上的重構，不會帶來效益上的加分。
工業APPs：是一種基于全新架構（工業互聯網）的工業軟件；以微服務為支撐，將大量的技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具、特定算法、企業規則、經營訣竅等進行較細粒度的組件化、模塊化處理，并封裝成可重復使用的軟件——APP；這類軟件形式數量會不斷增加，一來技術不斷成熟會為實現帶來方便；二來新的應用會更多的采用這種形式，追求創新；再者，原有的工業軟件也會不斷的分化，以這種形式重構以適合工業互聯網應用的需求。
當然，將傳統工業軟件與工業APP做嚴格劃分比較困難，而且是與時俱進的。
3、工業軟件開發的特殊規律性
有別于常規的軟件，工業軟件產品的開發過程迥然不同，其特殊性突出體現在兩個方面：一是人才能力結構的特殊性，二是軟件開發過程管理的特殊性。
1） 從宏觀著眼看工業軟件的知識和人才
工業軟件的設計開發需要既懂工業——熟悉行業知識，又懂軟件——精通軟件開發。由于兩類知識和技能的形成途徑和培養方法迥然不同，兩者兼備的人才少之又少，在工業軟件開發過程中，就需要熟悉行業知識的專家與軟件開發人員的緊密配合進行。事實上，幾乎所有的工業軟件開發都或多或少遵循著這一規律，兩者的配合體現出“兩化融合”的本質。
需要特別強調的是：僅僅依靠軟件人員是編寫不出工業軟件的，同理，僅僅靠行業專家大概率也寫不出高質量的工業軟件，所以，從工業應用的視角，工業知識是核心，軟件是工具，并不是為了證明行業工程師和IT工程師兩者哪個更重要，經過良好設計、科學合理的工業軟件架構對行業知識的有效表達仍然是工業軟件質量和效率的關鍵環節，是工業軟件設計開發的核心能力，需要高水平的軟件工程師來完成。
2） 從微觀著眼看工業軟件的開發過程
在工業軟件開發之前進行調研，了解工業企業用戶在應用上關注的焦點，這就是需求分析。
由于工業軟件與具體物理對象、使用場景，甚至與具體使用者的習慣等緊密相關，導致軟件需求具有多樣性、個性化特征，所以，工業軟件要特別關注前期的“需求調研”，需求分析和調研往往占用整個開發周期的相當大比重：30%甚至更多，這里還不包括開發過程中由于需求變更而產生的二次需求分析工作量。所以，需求調研在工業軟件開發中占有極為重要的位置。
另外，工業軟件直接參與到工業過程的控制和企業的運營決策，對可靠性具有極高的要求，可靠性問題不僅在于工藝流程設計的合理性、工業知識運用的科學性，更在于軟件實現技術的正確性，后者往往是引發可靠性風險的重要來源，例如：代碼錯誤，參數不正確等等。程序死循環是軟件最大的Bug，而這些影響可靠性的潛在風險是無法在測試階段完全排除的，這需要工業軟件投運后的“工程驗收評價”，在此過程中（半年或一年），要對軟件的運行過程進行實時監控，對發現的任何Bug及時修正，雖然也會對業務流程設計的不合理做出微調，但軟件本身的完善是此階段的重點。所以，“工程評價”是工業軟件開發的另一大特點，是保證工業軟件的實用性和可靠性，滿足工業對象切實需求的重要保障。
4、工業軟件發展的商業邏輯
由于工業領域數據所有權歸屬和對數據的強烈敏感，使得數據與服務自然交換的商業邏輯并不成立的。但是，消費互聯網對數據生態環境的打造，以及對數據服務能力的精心培育，還是能夠為工業軟件帶來啟迪：如何在工業互聯網下，構筑一個“數據—應用”可持續循環的商業邏輯，并對其中的不同角色進行有針對性的定位。
我們將工業軟件的制作過程比喻成一個“食品工坊”，菜肴制作和消費過程可以形象的呈現工業軟件的制造和消費邏輯，其中，軟件開發開發商角色和技能、工具等，均可以在“食品工坊”中找到相應的角色，工業軟件的使用者就是菜肴的消費者。
1） 工業軟件產品模式體現先發優勢
“我的美味菜肴都在菜單上，快來點單吧！”
在工業軟件領域，以產品形式營銷，也是最熟悉的場景。軟件產品模式是由開發方發起，承載了開發方所有的知識和技能，形成產品（或產品原型），并通過版本迭代持續豐富產品功能，軟件產權歸開發方所有，以產品（化）形式存在，以光盤交付、便于安裝使用，依托產品使用權的出租（銷售）來獲利。
這種軟件產品模式適用于一些標準化、工具類、有足夠的技術牽引和品牌號召的產品提供商，以License實現版權和版本控制，以此來保護知識產權的獨立占有，具有強烈的排他性和壟斷性，同時通過軟件持續更新和版本迭代獲得經濟利益、提升產品品牌、擴大市場份額，乃至在特定領域形成壟斷。研發設計類工業軟件就是如此。
然而，工業軟件所涉及的范圍之廣、形式之多、內容之泛，實在不是僅靠產品形式能夠覆蓋一切的。我們經常會聽到抱怨：花費巨資購買的工業軟件與想象的不同，滿足不了需求，需要修改。對于個性化需求突出，且存在業務變化的需求，就需要定制化開發方式來滿足。
2） 工業軟件定制化開發更貼近用戶個性化需求
“你有什么要求，只要講清楚，做出來包你滿意！”
這就是工業軟件定制化開發的模式。國內工業軟件開發商有一句名言：只要講清楚，就能做出來。按照功能規格書進行設計開發并驗收，按照項目方式管理，經調試后上線運行，并移交給使用方，工程合同是連接開發者和使用者的主要形式，一旦完成并上線運行，意味著交付完成。
工業軟件的定制化開發模式具有鮮明的特色，是后來者參與競爭的利器，成就了非常多的軟件企業，也使得用戶企業享受到更貼合自身需求的工業軟件功能，目前國內形成一定競爭力的工業軟件多數是以定制化開發起家，不斷擴展定制化的優勢，是一種成功的商業模式。但是，定制化開發的劣勢也像優勢一樣明顯，對需求的準確理解是關鍵，要貼近用戶，更關注功能，相對而言對架構要求不高，普適性不高，適用于個性化較強工業軟件場景，客觀上還存在開發商低成本競爭導致的低質量問題。
用戶對數據應用的需求增多，產生了大量的個性化、碎片化的敏態業務，購買商業軟件產品、或委托定制化開發都不能滿足這類不斷變化的敏態業務需求，且開發周期太久，難以承受！怎么辦？
3） 工業軟件的服務化模式
“一切都準備好了，快來親自下廚，體驗好極了！”
親自“下廚體驗”是企業數據工程師的殷切期望，但苦于對數據處理技術的生疏，難以實現。一種服務化的工業軟件全新模式將產生，來應對工業互聯網場景下對數據應用的全新需求。服務化開發模式主要是面向數據的準備。一是省去了需求分析，理解需求的環節，降低了理解需求的技能門檻；二是只需提供預處理的數據和工具，“廚藝”任由消費者來發揮；三是“廚師”崗位重構和服務轉型，不再是以“廚藝”論英雄。
新型工業互聯網軟件以數據應用為核心，需要建立一系列標準和規則，數據樣本不為單一特定應用準備數據，數據可以用于多重使用目的，且反復使用，將準備的數據和配置的工具以服務的形式呈現給用戶，稱之為工業軟件服務模式，這就是工業互聯網情景下數據應用類工業軟件的創新模式，有助于形成“數據—應用”相互促進的業務邏輯——建立數據生態環境。
5、 工業軟件的各種模式的再議論
1） 工業軟件產品銷售是最早出現、最成功的商業模式
適用于普適、專業、工具類軟件。這種模式需要長期知識積累，開發周期長，不可一蹴而就，開發商要耐得住寂寞，潛心研發。由于產品功能和質量決定了市場成功與否，開發商需要倍加努力，對產品架構設計有極高的追求，技術線路的選擇要兼容未來發展等等。這一切都是由自身所掌控的，唯有市場端的不確定性風險是最大的挑戰。
2） 工業軟件定制化開發模式“成也蕭何，敗也蕭何”
在專業工業軟件已被高度壟斷的情況下，定制化開發模式有其特定的優勢，其最大可取之處在于后來者找到了一條可行的路，慢慢切入本已擁擠的賽道，但也并非十全十美。
定制化開發模式具有如下幾個特征：
首先，工業軟件的所有權與使用權都歸屬于用戶，乙方按照合同契約約定開展工作，一旦契約生效，對用戶新需求的響應，以及對軟件功能的不滿和抱怨難以從根本上左右開發進展。
第二，企業用戶將自身的管理理念和流程物化在軟件中，具有顯著的個性化特征，由某一供應商為單一客戶定制開發，僅為特定用戶使用，即使是宣稱工業軟件產品，也要在實施階段做大量的定制化開發，以滿足個性化需求。
第三，軟件開發結果與需求理解強相關，理解不夠將導致產品與需求南轅北轍，因此更關注功能，相對而言對軟件架構沒有太高要求，普適性不強；適用于流程性業務系統開發場景，多采用“瀑布”是項目開發方式，開發團隊的組織和管理上采用“包干到人”的方式，經常因開發速度和成本考慮降低對軟件產品化水平的追求。
第四，定制化軟件能否滿足用戶的初衷，除了對需求的理解，還取決于開發者所采用的技術、軟件的設計能力，特別是開發方對于交付給用戶的版本是不是那么“上心”？這太重要了！開發者具有用盡可能簡單的方法應對，以最低的成本、最快的速度、盡可能簡單的功能、以最低的標準完成交付的傾向。
3） 工業軟件服務模式“理想很豐滿、現實很骨感”
流程類業務軟件的特征相對穩態的，一旦業務流程確定下來，大概率是不會頻繁變化的，對此類應用，可以規劃充足的時間，或購買現有工業軟件產品，或通過需求分析委托定制化開發來解決。
隨著工業互聯網的推進和數據量的不斷拓展，數據類業務的比重顯著增多，數據產生過程中隨時隨地都會有業務需求，且數據分析業務的內容、方式可以使千變萬化的，如：做一張統計報表用于分析、畫一條變化曲線用于趨勢預測等等，這意味著：數據應用業務是敏態業務，對這些隨時產生的碎片化數據應用需求（尤其是一些非常簡單但時間迫切的需求），無法想象還可以采用產品方式，或從需求梳理、業務理解、商業委托這樣一個漫長的過程來解決，這對用戶來講是不能容忍的。這不僅是時間使然，更是追求創新欲望和良好體驗。
從事數據應用開發的一線技術人員經常會聽到來自用戶的抱怨：“你們不理解業務，為什么？”。這種抱怨是真實的、合理的，是永遠都會存在的，因為，與用戶相比你的專業是處理數據，對業務的理解永遠是用戶的優勢，無論你付出多少努力試圖彌補在業務理解上的不足，更何況用戶的業務又是不斷變化和進化的，就如同讓一個寫代碼的人去煉鋼，結果可想而知。那么，如何解決這一困境？答案是：專業的人做專業的事。做數據處理準備的IT工程師永遠都不要越俎代庖，去代替用戶做業務分析。當然不是說不需要了解業務，而是要精確地給自己一個定位，使自身的專業特長充分發揮，為用戶做業務分析做好必須要做的事，這就是數據服務的必要內涵和業務邏輯。
數據服務模式理論上可以有效應對工業互聯網情景下的數據應用需求。數據準備就是提供用戶豐富多彩的半成品“食材”，是一項核心能力，要知道如何準備數據才是用戶所需要的，所準備的數據不僅限于單一目的，可以增加數據使用的頻次和范圍，對數據業務邏輯不清，難以提供良好的數據準備；數據服務還要提供“托拉拽配”無代碼開發的環境，即平臺化，面向用戶的組件化服務要求更高，需要講求體驗、便捷等等。
數據服務是一項持續型工作，不適用于工程項目方式來實施，需要商業模式的設計和創新，服務如何評價？如何將評價結果轉化為可量化的商業關系？如何保證服務提供方與被服務方在過程中能夠合理的分配商業利益？如何激發服務提供方的內在動力和激情，以形成消費互聯網中的創新欲望？等等。
工業軟件的服務模式是一種新型的工業軟件產業形態，還有待于進一步探索和磨合，有一點是非常明確的：對于數據的價值發揮具有非常重要的意義。
作者簡介
叢力群，博士、教授級高級工程師。現供職于上海寶信軟件股份有限公司，任公司技術總監。國家制造強國戰略咨詢委員會智能制造專家委員會委員、上海市首批科技領軍人才。
長期以來致力于工業領域綜合自動化技術與應用研究，并在該領域取得了豐碩的成果。先后負責了多個國家級和上海市重大技術創新項目多項，多次獲得國家科技進步等獎、上海市及浦東新區科技進步獎以及冶金行業科技進步獎和寶鋼集團重大技術成果獎等，目前專注于工業互聯網架構與應用方案的研究，主持編寫了鋼鐵行業工業互聯網應用實踐白皮書、鋼鐵行業工業軟件咨詢報告等，參與了寶武集團鋼鐵生態圈及寶鋼股份智能制造規劃工作等。
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