工业互联网APP

2018-05-30 10:13:08 江苏省企业技术改造协会 36

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目录



1.工业APP的概念

1.1工业APP 的形成

1.2工业APP的形式

1.3工业APP的用途

1.4工业APP与工业互联网平台

2 工业APP的发展意义与现状

2.1建设意义

2.2国外发展现状

2.3国内发展现状

3工业APP的体系框架

3.1体系概述

3.2工业维度

3.3技术维度

3.4软件维度

4工业APP的开发

4.1开发平台

4.2开发平台主要内容

4.3开发质量控制

5建设工业APP生态体系

5.1工业APP生态体系概述

5.2工业APP关键环节

5.3工业APP支撑体系

6工业APP的未来发展展望

7附录

7.1缩写语表




工业互联网APP




1. 工业互联网APP的概念

工业互联网APP(以下简称“工业APP”)是指基于工业互联网平台,承载工业知识和经验,满足工业用户特定需求的应用软件,是工业技术软件化的重要成果。

工业APP是面向工业产品全生命周期相关业务(设计、生产、实验、使用、保障、交易、服务等)的需求,把工业产品及相关技术过程中的知识、最佳实践及技术诀窍封装成应用软件。其本质是企业知识和技术诀窍的模型化、模块化、标准化和软件化,能够有效促进知识的显性化、公有化、组织化、系统化,极大地便利了知识的应用和复用。

相对于传统工业软件,工业APP具有轻量化、定制化、专用化、灵活和复用的特点。用户复用工业APP而被快速赋能,机器复用工业APP而快速优化,工业企业复用工业APP实现对制造资源的优化配置,从而创造和保持竞争优势。

在工业互联网平台环境下,有利于推进工业APP的开发、应用及共享,形成生态环境,促进知识的传播与复用,把知识经济推向新的时代。

1.1 工业APP的形式

知识承载方式的变迁。知识最初只存在于人脑中,后来以文字和图片等方式外化于竹简、布帛和纸张上。直到计算机出现,诸如机械、电子物理、化学等领域专业知识,工业生产实践经验及诀窍,基于已知工业机理构建的各类模型,逐步进入了计算机,以数据和软件的形成工业APP。

工业APP的出现促进了工业技术沉淀、传播和应用效率的极大提升。

目前知识的形成方式有两种。大量的工业知识靠人形成,保存在人脑、图文文献等载体中。这种方式不利于传承,不利于持续改进,不利于知识管理。要解决这些问题,不仅要把人脑中的隐性知识外化为显性知识,还要将知识标准化、代码化,固化在软件中。

还有大量的知识隐藏在数据之中,需要通过统计、分析、机器学习等方法对现有的工业大数据的分析与挖掘,找到故障模式、缺陷特征、最佳工艺参数等人难把握的知识,将其固化在软件中。

封装了工业知识的智能工业APP,对人和机器快速高效赋能,突破了知识应用对人脑和人体所在时空的限制,最终直接驱动工业设备及工业业务,在赛博空间(Cyberspace)形成强大数字劳动力,极大地促进社会生产力的发展。(图1)

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图1工业技术应用范式的升级过程






1.1 工业APP的形式

工业APP是一种非常灵活的软件形态。工业APP一般可以独立完成某项任务,相互之间耦合度低。工业APP安装、部署和运行在诸如工业大数据平台、工业通用设计软件平台、生产管控平台等系统平台上。用户可以根据使用需求安装、使用、相互调用、流通、卸载或更换,操作快速、方便、灵活。

工业APP基于工业互联网平台和工业通用软件而发展。工业通用软件正在加快云化改造迁移,正在工具平台化,向工业互联网平台发展,最终工业APP都将基于工业互联网平台。工业通用软件即CAx、ERP、MES、项目管理等研发设计工具、运营管理软件和组织协同软件。(即《工业互联网平台白皮书》中的软件企业的工业互联网平台化路径)。

人们利用CAx、ERP、MES、项目管理等工具平台或引擎,生成、管理、复用工业知识,包括工业机理/模型知识、工艺知识等,以及关于如何使用这些工具的知识。基于工业通用软件的工业APP实现工业知识的封装、共享、交易和复用。

工业互联网带来工业数据的爆发式增长,大数据与机器学习方法正在成为工业互联网平台的标准配置。工业大数据驱动的工业APP,调用大数据与机器学习微服务或能力,替代人工积累经验,并自动发现知识,实现各诊断、预测与优化、决策支持。

工业APP可采用微服务架构实现灵活构建。微服务是以单一功能组件为基础,通过模块化组合方式实现“松耦合”应用开发的软件架构。工业APP可采用微服务技术,并通过工业互联网平台实现网络化调用,形成了一种可重复使用的组件,推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化与再封装。基于微服务架构松耦合、易开发、易部署、易扩展等特点,工业APP可以实现灵活组态、持续更新和快速部署,从而发展成工业应用软件的新阶段。

1.1 工业APP的用途

工业APP是面向工业场景的应用软件。工业APP都具有面向不同工业场景的特征。用户可以根据产品制造需求的不同,围绕工业场景分析、建模、开发和使用工业APP。工业APP以解决问题为导向,承载单点应用落地。工业APP目前已在多个场景应用,其中在研发环节融合创新能力较强,典型应用场景如下。

研发设计阶段:VizSeek按图索宝APP基于图像识别,输入所缺零部件的图片,就能在30秒内找到相关的产品链接或3D模型,可以有效在产品设计阶段提升效率。

生产制造阶段:西门子结合深度学习算法,为格林机床提供刀具寿命预测APP。根据历史数据预测刀具磨损状态,并对刀具提前更换做出提醒,优化制造过程备件采购和库存策略。

质量检测阶段:宝钢与英特尔合作开发钢材质量检验的APP,即通过对生产线可视化,用机器学习的方法识别其中的划痕、酸洗来替代人工检测,提高了检测成功率,并降低了人工成本。

售后服务阶段:IBM通过Watson认知分析平台预测惠普发动机运行情况,即将预测模型和数据集成模块构建工业APP,将发动机运行工况数据进行健康和风险预测分析,空中停机预警准确率可以达到97%;

预测服务阶段:美国初创企业Uptake利用工业APP进行推荐预测服务,如流程优化、故障预警、任务管理等,这类工业APP主要是基于历史数据对企业工作流程进行优化,预测各类设备的使用寿命,并可以根据结果反馈不断提升预测和推荐的准确度。

工业APP与传统工业软件既有区别又有紧密联系。当前工业领域常见的传统工业软件有计算机辅助设计软件(ComputerAidedDesign,CAD)、计算机辅助仿真软件(ComputerAidedEngineering,CAE)、计算机辅助制造软件(Computeraidedmanufacturing,CAM)、制造企业生产执行过程执行系统(ManufacturingExecutionSystem,MES)、企业资源规划系统(EnterpriseResourcePlanning,ERP)、产品全生命周期管理系统(ProductLife-CycleManagement,PLM)、客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)等。工业APP与传统工业软件既有紧密联系又有较大区别。工业APP与工业产品制造场景紧密相关,其核心是各种工业技术;传统工业软件的核心是物理、化学、数学等自然科学知识,以及管理相关的社会科学知识。如CAD主要是三维建模功能,核心是几何知识;CAE主要是仿真功能,核心是力学、流体、电磁和光学等物理知识,以及有限元等数学知识;MES和ERP主要是管理功能,核心是管理科学、管理工程和运筹学等管理和数学知识。

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图2工业APP与传统工业软件的联系示例


如图2所示的一款螺杆设计阶段使用的APP,包含了行业特有的推力计算和转动仿真等知识。在三维建模过程中,调用了CAD软件绘制几何模型;在强度和运动仿真过程中,调用了不同CAE软件进行物理仿真。所以,一方面传统工业软件是基于通用设计软件的设计知识封装型工业APP的基础;另一方面,工业APP使传统工业软件更好地服务于工业活动,两者需要配合使用。只有强大的传统工业软件和丰富的工业APP共同作用,才会共同形成高效生产力。

1.1 工业APP与工业互联网平台

工业互联网平台是工业APP的重要载体,工业APP则支撑了工业互联网平台智能化应用。

工业互联网平台通过构建应用开发环境,借助微服务组件和工业应用开发工具,帮助用户快速构建定制化的工业APP。工业APP在工业互联网平台上运行,产生了大数据,随后对大数据进行机器学习和深度学习,最后数据经过提炼、抽取、处理、归纳后形成了工业数字化知识,工业数字化知识最终进一步完善工业APP。

工业APP是实现工业互联网平台价值的最终出口。面向特定工业应用场景,激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装形成工业APP,用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置。工业APP基于工业互联网平台,进行共建、共享和网络化运营,支撑制造业智慧研发、智能生产和智能服务。

2. 工业APP的发展意义与现状

2.1 建设意义

2.1.1 知识驱动智能制造发展

工业技术是现代工业的灵魂,代表着制造业先进生产力,也是国家制造业竞争力根本所在。当前全球制造业正从设备自动化时代向数据自动化时代转变。以软件为驱动的数据实时流动是解决智能制造中的不确定性,驱动企业创新的关键。各个国家正积极发展以新一代工业软件系统与平台为聚焦,助推本国制造业的不断升级。在工业软件以及工业知识体系的建设方面,我们和发达国家相比还有明显差距。

将制造领域的知识形成工业APP,有助于推动中国迈入制造强国行列。工业APP成为了支撑制造业数字化、网络化、智能化转型升级的一种新型软件形态,有助于实现数据的自由流动与知识工作的自动化,从根本上改善制造业的设计、生产、运营管理和质量保障模式,重建我国自主工业技术和知识体系,为智能制造发展奠定基础。

制造模式在升级过程之中,抛弃的是物理设备,继承的是无形知识。从原材料冶炼到高端零部件制造,从航空航天产品研发到车辆船舶生产,都应该将各行业已有技术知识进行范式升级。依据工业技术升级换代、螺旋递进的特征,在快速掌握国内外已有先进技术的基础上,不断开展新一代工业技术研发与创新,快速跟进,进而在未来赶超国外形成制造强国(图3)

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图3以知识驱动创新建设制造强国

1.1.1 引领工业互联网生态发展

谷歌、苹果等跨国巨头凭借强大的消费互联网生态引发了生活和消费领域的一场革命,移动APP作为“平台(IOS或Android)+APP”模式的重要组成,推动了移动互联网爆发式发展,也成为衡量移动互联网成熟度与活跃度的重要标志。以生态为核心的产业竞争正从消费领域向制造领域拓展。随着制造业与互联网融合发展的纵深推进,制造业数字化、网络化、智能化转型步伐加快,世界主要国家正在加快布局工业互联网平台,通过开放平台功能和数据、体系化规模化部署工业APP、提供开发环境与工具等方式,广泛汇集工业APP开发资源,构建新型制造业生态,赋能工业提质增效升级。

工业APP是以“平台+APP”为核心的工业互联网生态体系的重要组成,是工业互联网应用层的主要内容和工业互联网价值实现的最终出口,其发展将成为推动工业互联网发展的重要手段。正如移动APP带来移动互联网生态的爆发,工业APP也正在引领着工业互联网生态的快速发展。

1.1.2打造企业核心制造能力

知识逐步取代资源成为当前企业竞争的核心竞争力。在当前世界走向开放、共享的时代,传统资源型企业将逐步没落或转型,科技型企业不断引领着经济发展方向,知识经济成为时代特征。企业的知识占有量决定着企业的竞争力。

企业可以按照工业APP构建自有技术体系。工业技术必须相互支撑形成体系才能发挥强大作用。工业APP通过将行业工业技术结构化、数字化和模型化,可以建立各种工业技术之间的有序关联,形成覆盖工业产品制造和运行全过程的完整知识图谱。借助工业APP的可存储、可计算和可升级,不断地促进着企业知识的更新换代。通过以工业APP为载体的知识与以工业APP驱动的智能硬件相结合,可以打造形成智能化的制造体系。

1.1.1 提升工业人才自我价值

实现制造强国的战略目标,关键在人才。传统上相当多的工业从业人员从事着重复、低端、枯燥乃至危险的研发、操作、检测和检修等工作。当前中国乃至世界上大部分国家均已经从温饱走向富裕,人民对物质的追求逐步转换为对精神的追求。在新的时期,工业从业人员在不断地寻找更好的工作环境,谋求更高的人生价值。

创造是人区别于动物的典型特征,也是人类引以为豪的工作。将已有的工业技术转换为工业APP,人的工作将从复杂地直接控制机器和生产资源转为轻松的通过工业APP控制机器,人的劳动将从事简单的机械劳动转为更有意义的创造工作中来,从而提高个人劳动价值(图4)。

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图4工业APP提升工业劳动者的个人价值



2.2国外发展现状

2.2.1新制造模式层出不穷

在过去几年内,伴随着工业4.0、工业互联网、数字双胞胎和虚拟制造环境等新概念,国外企业和组织纷纷发布了新的模式和方案。西门子PLM公司提出了基于信息化软硬件结合的信息物理系统解决方案,法国达索系统公司推出虚拟化协同交互环境,GE发布了工业互联网服务,美国国防高级预研局(DARPA)则借助自适应运载器制造AVM(AdaptiveVehicleMake)项目挑战复杂产品制造模式。

美国DAPRA在2010年启动了AVM项目(AdaptiveVehicleMake),口号是“重新发明制造业”,目标是通过彻底变革和重塑装备制造业,将武器装备研制周期缩短到现在的五分之一、成本减少为现在的五分之一。AVM的核心思想:一是将工程技术以模块形式软件化,使产品研制过程像搭积木一样完成;二是基于模型进行研发制造,使产品设计、仿真、试验、工艺、制造等活动,全部都在数字空间完成,待产品迭代成熟后再进入工厂一次制造完成,从而大幅度缩短研制周期、降低研制成本;三是采用网络化设计制造云平台,使设计、仿真、试验、工艺、制造厂商基于互联网实现大规模协作,提高行业整体协作效率和资源利用率。AVM验证项目2013年取得成功,随后转入美国智能制造国家创新网络计划。AVM实质是“软件化的工业技术+软件定义生产体系+优化重构的生产关系”,是现有防务产品开发模式的一种突破。AVM虽然没有像工业互联网、工业大数据那样被大规模宣传,但是AVM所代表的是工业技术的平台化和体系化发展,是工业技术软件化的进一步升级,这才是美国政府制造业复兴计划、新型工业生态体系建设中最核心的东西。

2.2.2 工业APP应用蓬勃兴起

以美国NASA、国防部、波音公司、洛克希德等武器装备和航空航天公司为代表企业,深知工业软件的价值,积极探索和应用新的信息化体系,同时进行大规模开发和使用工业APP,并在长期应用过程中取得了大量收益。波音787研制过程使用超过8000款工业软件,其中只有1000多款工业软件为商业软件,另有7000多款为波音自主研发、非商业化的工业APP。波音通过几十年积累下来的各种飞机设计、优化以及工艺的工业技术和工程经验都集中在这7000多款工业APP中,这才是波音的核心竞争能力。

当前,GE、西门子等国际领军企业围绕“智能机器+云平台+工业APP”功能架构,整合“平台提供商+应用开发者+海量用户”等生态资源,抢占工业数据入口主导权、培育海量开发者、提升用户粘性,不断建立、巩固和强化以平台为载体、以数据为驱动的工业智能化新优势,抢占新工业革命的制高点。

美国依托工业互联网,加快发展工业APP。GE围绕构建航空发动机、大型医疗设备等高端装备产品的全生命周期管理服务体系,打造工业互联网平台Predix,面向全球用户提供应用开发环境以及各类应用软件和服务,构建以开发者平台和工业APP为核心的产业生态体系。GE公司打造了一个在线知识与技术资源的共享平台—GE商店。GE商店集合了GE在全球各领域的专家智慧,GE所有业务部门都能共享技术、知识等资源。跨领域的技术共享将成为GE运行的核心。2017年10月,苹果公司和GE宣布合作发布众多工业APP,从而方便iPhone和iPad用户使用Predix上的预测数据和分析资料。

德国推广实施工业4.0,工业APP作为工业4.0体系的重要组成正愈来愈得到重视。以西门子、博世等为代表大型制造业企业和工业APP解决方案提供商,依据工业4.0的体系标准,结合实际应用需求,研发、推广各类工业APP,加快实现工业4.0体系建设。西门子以MindSphere为契机,封装工业APP,切实切入工业数字化服务领域。MindSphere是西门子以开放生态系统为理念设计,可为制造业企业提供数字化服务,如预防性维护、能源数据管理及工厂资源优化等。通过MindSphere,实现一体化工厂管理理念,涵盖工厂生命周期各环节,提供一体化数据模型解决方案。在2017年4月24日举办的汉诺威工业博览会上,西门子展示了自身及其合作伙伴开发的约50种APP,包括降低安全风险,提升互联设备和工厂的可用性等功能。这些APP与手机上的APP软件类似,只不过是目前大多由工业企业从“工业版应用商店”MindSphere上下载,用途诸如监视能源消耗、分析能效等等。同处欧洲的ABB公司发布了ABBAbility,实现了从设备、边缘计算到云服务的跨行业、一体化的数字化能力。ABBAbility实际上同样基于工业APP的思想,借助大量的云端服务和高级分析服务可以为众多行业提供服务。

工业APP处于初步探索阶段

工业软件服务于工业,也来源于工业。通过将工业中各种科学认知和工程技术转换为工业软件,之后再反馈给工业促进工业发展。借助近百年工业文明的快速发展,国外工业软件已经占据了当前工业软件的主要份额(图5)。当前国外工业软件业仍在快速发展。一些大牌工业软件服务商和传统的工业产品实体制造企业都参与到这场巨大的未来工业市场竞争中。

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图5制造业工业软件技术和市场版图


洛马、波音等工业企业不断在进行的软件化,并不是要成为微软那样的IT公司,也不是要研发传统的工业软件(CAD/CAE/CAM/PDM/ERP/MES以及中间件/数据库/操作系统等),而是要将工业技术(如GE公司在航空、医疗、照明、发电、能源、石油化工等领域的技术)转化为工业APP,从而为工业技术插上软件的翅膀。

GE预测2020年工业APP市场将超过2250亿美元。然而由于各行各业的技术差异性,导致国外企业一直未能大量涉及与业务相关的工业APP领域。目前,GE在Predix平台应用商店中已发布9款自主开发的工业APP,同时正积极将APM、OPM、FES等现有工业解决方案转化为平台应用。西门子与埃森哲、Evosoft、SAP、微软、亚马逊和Bluvision等合作伙伴在汉诺威展上展示了约50种工业APP。ABB正将其面向20多个工业领域的180余项工业解决方案向Ability平台迁移。所以从总量上看,当前工业APP远无法满足工业需求。在业务及平台相关的工业软件领域,特别是与工业产品紧密相关的工业APP范畴,尚处于基本空白区域。

2.3 国内发展现状

2.3.1领军企业竞相展开布局

当前工业APP也取得了初步发展,在我国主要作为设计工具、关键生产环节控制和生产过程管理等重要环节的增强手段。对于一些大中型企业而言,工业APP成为大型产品研制和大型制造系统运行的核心手段。智能制造战略成为企业战略规划的重要方向,工业APP的开发和投入已成为企业投资的重要内容。

我国部分制造业领军企业也竞相尝试进行工业APP有关布局。海尔积极推进COSMO平台建设,遵循系统模块化、功能组件可复用、平台可配置的原则,开发与工业技术相对应的功能模块及技术组件(工业APP),实现在云平台上灵活配置形成定制化智能工厂解决方案。中航工业积极推进

“基于模型的系统工程建设”,以工业APP为具体抓手,持续将飞机研制技术、经验、知识总结积累,形成结构化、软件化模型库,大幅度提升了型号研制的协同工作效率。中国商用发动机公司在过去五年里,基于工程中间件平台,开发了六百余个工业APP,即将在新型号研制中全面使用。索为建设工业云平台--众工业,通过构建云+端的模式,让企业内部的技术变成APP上云,再将不同行业、不同类型的云平台通过众工业云平台互联互通。航天云网基于构建的工业互联网云平台——INDICS面向航天科工内部应用及第三方工业互联网应用,建设统一的环境与标准,为其提供设备接入,运行时环境、数据分析、工业APP接入等服务。此外,三一重工、徐工、华为等国内制造业标杆企业纷纷布局工业APP发展战略重点,培育APP应用生态圈,以期获得未来行业竞争中的主导地位。

在2017年成功首飞的国产大型客机C919研制过程中,中国商飞开发了大量专用APP。这些工业APP依据C919的各种结构、功能、生产和保障等特点,形成的个性化定制软件。正是这些软件,在C919客机研发过程中发挥了重要作用。基于这些专用APP,可以进一步的抽象总结,形成通用的大型客机通用APP,甚至形成客机、飞机、飞行器通用的航空APP。

2.2.3工业APP供给能力较弱

我国工业APP发展仍处于初级阶段。我国基础工业软件供给能力依然较低,尽管部分企业在行业软件平台开发中取得了一定成绩,但由于投入较少、规模较小,对提高我国工业APP发展水平作用有限。国外龙头工业互联网平台正在加速建设和推广,对我国发展工业APP带来竞争压力。当前,我国面向工业APP的供给能力依然不足,推进体系有待完善、生态体系有待优化、质量与安全保障体系有待强化,存在数量不多、质量不高、开源社区建设滞后等问题,培育百万工业APP任重道远。

一是工业APP数量不多。根据航天云网、海尔、树根互联、东方国信、用友、索为、清华紫光等国内领先工业互联网平台企业公开的数据,据不完全统计,我国工业APP数量不超过10000个。并且这10000个工业APP中,很多是传统软件云化而来或者基于Windows系统开发,真正依靠工业互联网平台开发出来的工业APP屈指可数。

二是工业APP质量不高。工业APP在不同行业、不同产品、不同生命周期阶段存在巨大的不均衡。目前主要还是局限在航空航天等高端装备制造业,由于投入不足,主要在一些局部专业领域开发和应用,未能大规模推广。状态监测、故障诊断类工业APP多,预测预警类尤其是智能决策类工业APP少。基于单一数据源开发的工业APP多,基于设备和业务系统等多源异构数据开发的工业APP少。

三是开源社区建设滞后。当今时代,软件开源已成为大势所趋,开源社区在推动软件发展中起到了不可替代的作用。掌控开源生态,将成为全球工业APP产业的焦点。GE、西门子、PTC等领先工业互联网平台企业均已建立开源社区,平台拥有上万名开发者。在我国,工业APP开源社区建设尚处于空白,开发者规模和能力与国外相比差距显著,严重制约了工业APP的发展,工业APP开发能力亟需提升。

我国工业APP发展总体水平与发达国家相比仍存在差距。综合来看,工业APP发展机遇与挑战并存。

3.工业APP的体系框架

3.1体系概述

工业APP涉及到的工业技术很多,具有庞大的体系。不同行业的工业技术不同,工业APP不同;不同产品生命周期的工业技术不同,工业APP不同;不同企业管理模式、质量管理手段和用户需求等不同,工业APP也不同。所以工业APP体系中APP个性化强、对象众多、关系非常复杂。

当前尚没有工业技术体系的标准,更没有工业APP体系架构。依据过去十几年工业APP策划、开发和应用经验,参考工业产品制造模式的一些典型特征,可以形成工业APP体系框架(图6)。依据这些框架可以有层次、有联系地认识各种工业APP,从而更加有目的地开展工业APP规划、开发与应用。

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图6工业APP体系框架


工业APP参考体系框架包含工业维、技术维和软件化维。

工业维度:一般工业产品从需求提出到交付使用具有完整的制造生命周期。围绕产品制造过程,涉及到研发设计、生产制造、运营服务和经营管理等各种APP。

技术维度:工业、农业、服务业和人类生活需要各种各样的工业产品,围绕这些工业产品需要不同的工业技术。根据工业产品体系的层次关系,并映射形成工业APP的层级结构。机械、电子、光学等各种基础的工业技术形成了基础共性APP;航空、航天、汽车和家电等各行业的行业通用工业技术形成了行业通用APP;企业和科研院所产品型号、具体产品等特有的工业技术形成了工程专用APP。

软件维度:按照工业技术转换为工业APP的开发过程分为体系规划、技术建模、开发测评和应用改进维度。

任何工业APP常常属于参考体系架构的多个维度。如螺栓机加工艺仿真APP,属于一种基础APP,同时也属于生产APP,还属于系统工程的验证APP。

3.2工业维度

按照产品生命周期进行APP的划分是一种最为常见的划分方式。一般产品通用生命周期包括设计、生产、运行、退役几个过程,其中运行和保障过程是一般是同步进行的。很多产品退役的过程较短,常常可以忽略。不同行业产品生命周期则常常基于上述生命周期进行拆分、合并和增补。产品不同生命周期需要不同的工业APP。

3.2.1研发设计APP

研发设计主要用于创造新的产品或产品制造工艺,所以研发设计APP主要用于提升研发设计效率的应用软件。广义上,研发设计APP包括产品设计APP、工艺设计APP、运营服务设计APP、经营管理设计APP和制造系统设计APP;狭义上,研发设计APP仅仅包括产品设计APP,并且以产品的功能设计和结构设计为主。

3.2.2生产制造APP

生产制造APP是用于生产相关过程的应用软件,也具有多种含义。广义上,生产制造APP包括生产工艺设计、生产过程管控、车间和生产线设计与管理、生产设备和生产工具的设计与运行维护管理、产品质量检测和生产相关仓储与物流管理等各种工业APP;狭义上,生产制造APP主要是生产过程管控为主,也包含生产系统管理与产品质量检测。

3.2.3运维服务APP

运维服务APP是用于产品运行和对外服务过程的应用软件。运维服务APP主要包含两个方面,其一是辅助产品对外提供服务的相关工业APP,如智能冰箱相关食物冷藏管理APP主要是为了保证食物保留更好的品质;其二为产品提供维护保障的相关工业APP,如风力发电机的健康监控APP主要用于保障发电机处于健康运行状态,并实现预防性维修。前一种工业APP常常也被视为产品设计的一部分,后一种工业APP则是当前运维服务APP领域热门发展方向,包括远程监控、故障检测、预警分析、备件管理和能效优化等。

3.2.4经营管理APP

经营管理APP用于企业产品制造、营销和内部管理等各种活动,可以提高制造企业经营管理能力和资源配置效率。由于经营管理覆盖范围非常广泛,除了与工业产品制造相关的一些管理活动之外,还有一般企业通用的经营活动,所以此处经营管理APP重点关注前一种APP,如企业决策支持、产品质量管理、制造风险管控、产业链协同和供应链管理等。管理与管理对象需要紧密结合,所以经营管理APP需要与全生命周期研发设计APP、生产制造APP、运维服务APP之间开展统筹规划、合理选配、协调设计与协同应用,才可以避免形成管理和执行两层皮。

3.3 技术维度

行业不同、工业产品不同、工业技术不同,导致工业APP也各不相同。工业技术覆盖了基础工业、采矿、食品加工和工业产品制造等各种相关技术知识。其中基础性、共用类工业技术软件化为基础共性APP,行业通用的工业技术软件化为行业通用APP,企业型号和产品专用的工业技术软件化为工程专用APP。

由于基础技术是行业技术和产品技术的基础,所以基础共性APP在工业领域发挥着基础作用,单个基础共性APP适用范围最广;由于行业通用技术在各行业中可以广为应用,所以高质量行业通用APP可以大大促进行业的进步,造成行业通用APP总体市场非常庞大;由于专业技术是各企业核心竞争力所在,在特定领域价值更高,造成开发单位APP功能的收益最高,并且成为企业在全球化竞争中取得胜利的关键。

3.3.1 基础共性APP

基础共性APP常常是基于自然科学、社会科学进行改造世界的一般通用性技术软件化形成的应用软件。这些工业技术一般不形成特定的工业产品,但是却常常通用于多种工业产品的研发、生产和保障等过程之中。如摩擦轮传动、带传动、链传动、螺旋传动和齿轮传动等各种机械传动技术,依据的是多种自然科学知识,但又不是自然规律。它们可以使用在大量的工业产品之中,是一种典型的技术科学。依据这些传动技术,可以形成摩擦轮传动APP、带传动APP、链传动APP、螺旋传动APP和齿轮传动APP等各种机械传动APP。

《GB/T13745-2009学科分类与代码》中描述了部分技术科学,常见的技术科学包括测绘科学技术、材料科学、矿山工程技术、冶金工程技术、机械工程、动力与电气工程、能源科学技术、核科学技术、电子与通信技术、计算机科学技术、化学工程、纺织科学技术、食品科学技术、土木建筑工程、水利工程、交通运输工程、航空航天科学技术、环境科学技术、资源科学技术和安全科学技术等。这些技术科学都可以发展相应的基础共性APP

3.3.2 行业通用APP

行业通用APP是依据技术科学形成的工业APP。行业通用APP按照不同的顶层行业进行划分,包含冶金APP、非金属产品APP、机械APP和交通工具APP等。顶层行业较粗,可以根据子行业进行细分,如交通APP分为航空APP、航天APP、铁路APP、汽车APP和船舶APP等,并进一步细分为飞机APP、航空发动机APP、卫星APP、火箭APP、高铁APP和舰船APP等。

在国家统计局的官方网站中,工业指“从事自然资源的开采,对采掘品和农产品进行加工和再加工的物质生产部门。具体包括:(1)对自然资源的开采,如采矿、晒盐等(但不包括禽兽捕猎和水产捕捞);(2)对农副产品的加工、再加工,如粮油加工、食品加工、缫丝、纺织、制革等;(3)对采掘品的加工、再加工,如炼铁、炼钢、化工生产、石油加工、机器制造、木材加工等,以及电力、自来水、煤气的生产和供应等;(4)对工业品的修理、翻新,如机器设备的修理、交通运输工具(如汽车)的修理等。”。《GB/T4754—2017国民经济行业分类》对国家经济行业进行细致的划分,是行业通用APP划分的重要依据。《GB/T7635—2002全国主要产品分类与代码》是与上述标准匹配的产品目录,包含了大量的工业产品,可以作为行业通用APP的主要分类依据。此外,工业还包含国防科技工业,所以行业通用APP还包含各种武器装备和国防产品的研制APP。

不同行业均需要不同的行业通用APP,所以行业通用APP的数量非常庞大。

3.3.3 工程专用APP

工程专用APP是也是依据工程技术形成的工业APP,它是针对特定产品线、产品型号甚至单个产品的应用软件,根据特定对象所具有的工业技术的不同,形成各自不同的APP。一般而言,针对产品线、产品型号的工程专用APP较多,针对单个产品的工程专用APP较少。如飞机型号研制一般跨越几年到十几年的时间,而每一种型号服役时间也长达几十年的时间,所以研制某种飞机型号专用的工业APP就显得非常必要。对于一些特定型号的机床、风力发电机、高铁轮毂等等,都可以由相关企业开发相应的专用APP。此外,对于一个海上石油钻井平台而言,具有个性化的产品结构和独特的外部环境,所以可以开发产品专用的工业APP。

3.4 软件维度

软件维描述了工业技术软件化的过程。围绕工业产品研发制造和运行过程,一般都具有一个庞大的工业技术体系,所以工业APP的开发首先需要进行相应的体系规划,然后有序地按照目标方向进行知识梳理和软件化。由于工业技术是人脑基于自然规律并根据工业产品需求形成的一种改变世界的知识,所以工业技术最初产生于人脑中。因此,工业技术首先要形成显性化的知识,然后再形成工业APP。在形成工业APP之后,还需要根据工业技术体系的发展进行及时变更,从而不断地满足工业发展需求。

综上,工业技术软件化的生命周期过程包括工业APP体系规划、工业APP技术建模、工业APP开发调试和工业APP应用改进四个过程。

3.4.1 体系规划

按照行业、企业或组织等的战略目标及相关运营规划,建立相应的工业技术发展规划,并形成工业APP体系规划。

按照一般工业APP体系内容,需要围绕企业的产品线,建立产品线APP体系;围绕产品的制造和运行,建立产品设计APP、生产APP、保障APP和退出APP体系;围绕系统工程过程,建立需求APP、执行APP和验证APP;围绕质量过程建立质量相关APP;围绕管控模式,建立管理APP和工作执行APP体系。

3.4.2 技术建模

工业技术常常以技术文献、档案、数据库、软件系统、电子文档和专家经验等方式存在与各种各样的地方,并且各种工业技术呈现不完整、不深入、冗余重复冗长、新旧混杂、不成体系等各种情况。所以需要对已有工业技术按照工业技术体系和工业APP体系需求进行梳理。

技术建模需要对一般工业技术进行抽象,使一般性知识形成更为通用的知识,并形成模型。由于很多工程技术必须依赖技术科学和基础科学,所以工程专用APP需要依赖行业通用APP、基础共性APP乃至制造业核心软件,随即必须与相关软件的格式、规范和协议等进行匹配,如遵循三维建模CAD的图形规范。对于仅包含工业产品相关技术模型,可以自定义格式。如果具有相关国际、国家、行业、上下游企标和企业内部标准等,则应该按照相应标准进行建模。

3.4.3 开发测评

在已梳理的工业知识的基础上上,综合考虑成本、效率和工业APP集成应用等因素,开展工业APP开发工作。在技术模型的基础上,可以按照一般软件工程过程进行设计、开发和测试,形成相应的数据库、应用模块和交互界面。

在工业APP开发完成之后还需要进入工业APP应用评估环境,基于社会化评估的方式,评估工业APP在工业场景中的应用效能,是否能够在功能和效果上有效解决工业特定环节的问题。

质量形成于过程,软件开发的经典模型——W模型指出软件测试与开发之间存在并行关系,软件测试应该贯穿整个工业APP开发过程才能保障工业APP质量。工业APP的开发过程需要进行严格的质量管理和控制工作,具体内容见4.3小节。

3.4.4 应用改进

工业APP必须进行演进。一方面没有绝对完善的软件,针对已有的需求可以进行改进性设计或性能优化;另一方面,也是更为重要的一方面,则是工业技术本身是变化的,随着产品运行环境和制造条件等相关因素的变化,需要对已有工业技术进行修改或进化,由此需要改进工业APP。

工业APP体系通常需要进行定期或不定期重新规划和修正,以满足行业、企业或组织的产品发展战略需求

4.工业APP的开发

4.1 开发平台

工业APP作为软件的一种,其开发也需要各种软件开发工具实现。当前软件行业开发工具很多,既有针对不同编程语言的通用开发系统,也具有适用于不同目标或环境的开发平台。一般而言,通用开发系统适用面更广,但开发效率低,开发人员既需要了解业务知识,也需要灵活使用各种软件开发方法。相反,软件开发平台则面对特定领域的业务,可以通过便捷的操作和快速的指令,轻松完成面向业务内容的开发,其对软件开发知识一般要求较小。

APP开发平台的内容一般具有技术过程建模、技术方法封装、技术数据和技术对象集成四项内容。由于工业APP涉及专业领域产品类型多、范围广,如果完全采用编码的方式,则需要一一针对不同底层工业软件集成,一方面开发量大,另一方面对开发人员要求极高。总体来看,通过开发平台可以减少甚至无需对编程和底层工业APP集成接口的了解,从而更适合偏向工程的一般技术人员使用。

4.2 开发平台主要内容

4.2.1 技术流程建模

复杂的工业技术内部包含大量更为具体的工业技术或科学知识,这些技术方法常常可以通过技术流程有序组成完整的工业技术。在工业产品制造和运行过程中,通过驱动各种工业技术涉及的技术流程,从而有序地调用具体技术和方法,进而达到支撑设计、试验、生产和保障等各种目标。

在面向技术流程形成工业APP的过程中,需要建立各种方法之间的关联,这个过程就是技术流程建模,建模的结果是流程模板。技术流程建模需要处理技术流程中不同技术方法之间的数据串行、并行等形式,同时也需要根据不同技术流程的使用方式实现连续驱动或断点驱动。

4.2.2 技术方法封装

技术方法是工业技术的构成要素,是被技术流程串接的基本单元。技术方法同样也是一项工业技术,根据其内部复杂性不同,可以继续进行细分,理论上任何工业技术可以细分到各种技术规则或基础科学领域。

为了充分利用其他已有工业APP,特别是成熟、广泛应用或定制的制造业核心软件、基础共性APP和行业通用APP,可以将面向特定领域的工业技术细分到可以采用其他工业软件为止。此时,可以采用软件化方法将细分后的方法和相关工业软件进行封装,从而形成新的工业APP。在封装过程中,如果这些方法及工业APP之间关系非常紧密,具有高度内聚性,则可以采用代码、脚本等方式封装;如果较为简单,则可以采用技术流程封装。

4.2.3 技术数据管理

各种工业技术的输入和输出都包含大量的技术数据,所以工业APP开发平台需要对技术数据进行统一管理,并可以被流程模板和方法模块调用。

技术数据管理需要按照工业技术的特点,首先对数据进行建模,并组织各种数据模型之间的相互关系。之后,很多工业技术需要依赖各种材料数据库、型号数据库、零部件数据库等,所以需要建立相应的基础数据库。最后,在工业APP运行过程中,流程模板和方法模块都会产生大量新的数据,这些数据需要按需进行管理。

4.2.4 技术对象集成

工业技术的运行具有大量的使用环境,包括其他的工业软件、其他软件系统以及相关具有数据交互的技术对象。在技术方法封装过程中,需要与这些对象开展集成。

技术对象集成一般采用适配器的方式完成。适配器具有两个方向的接口,一个接口面向技术对象,可以基于个性化的数据交换规范实现集成;另一个接口面向平台,可以采用规范性的数据模型进行表达和通讯,从而针对同类技术对象采用相同或类似的数据交换规范,进而使平台上运行的各种工业APP无需了解不同技术对象的个性化集成规范要求。

常见的技术对象集成是在封装过程中,需要集成各种CAX等制造业核心软件,以及部分基础共性APP和行业通用APP,所以平台一般包括针对不同厂商开发的工业软件研制相应的适配器。

4.3开发质量控制

4.3.1 过程质量控制

工业APP作为一类面向工业领域的应用软件,同样具有一般软件的特点,软件全生命周期过程对工业APP的开发仍然适用。其整个生命周期也可分为孕育、诞生、成长、成熟、到最终衰亡的过程,具体包括问题定义与规划、需求分析、软件设计、程序编码、软件测试、运行维护等阶段。

工业APP开发过程中存在的典型问题主要有:

(1) 管理方面。缺少规范和切实可行的软件研发管理体系,过程管理无章可循;计划过程粗略,开发执行控制不力;缺乏需求基准;需求变更控制不力;配置管理缺失,文档和代码版本控制混乱等。

(2) 技术方面。需求分析不到位,未确切理解APP的应用场景或用户要求;软件设计方法落后,模块化不足;代码编写规范性不足,可读性和可维护性差;测试不足,软件潜在的缺陷较多等。

软件质量是指与软件产品满足明确或隐含需求的能力有关的特性。软件质量形成于过程,工业APP开发过程的质量控制可从软件工程化、软件测试、阶段评审、第三方质量保障等方面着手。

(1) 软件工程化。软件全生命周期质量管理实际上就是工程化管理,它的主要任务就是使软件开发活动规范化、程序化、标准化。基于工程化思想对工业APP进行质量控制。按照软件开发的各个标准、规范,再结合工业APP开发的项目特点和已有的工程实践,建立软件工程质量管理体系对工业APP开发的各项活动实施规范化的管理、协调、监督和控制。工业APP产品在设计的过程中,要积极探索软件复用技术,使工业APP产品标准化,增强各个模块间的通用性、互换性,提供软件的可靠性和质量;利用进度网格化管理加强对工业APP开发的进度控制。

(2)软件测试。目前已有的软件测试技术和方法也适用于工业APP测试,但工业APP直接应用于工业企业的设计、生产、运维和管理过程,对质量、可靠性和安全性的要求更高。从测试内容的角度来说,工业APP测试需要关注其场景符合性和适应性,同时也要重点关注工业APP的安全性,以及对非法操作、异常情况下的处理能力。对工业APP测试,企业一方面要建立内部的测试体系,规范整个工业APP的测试过程和测试要求,同时也要充分借助和依托外部第三方检测机构的专业技术资源,全方位开展工业APP的测试工作,提高工业APP的质量水平。

(3)阶段评审。工业APP开发过程的阶段评审,主要包括需求规格说明评审、设计规格说明评审、代码评审、测试方案、测试用例和测试报告评审。

(4)第三方质量保障服务。第三方检测机构有着天然的专业优势,可以从总体和全过程层面提供相关的质量保障服务。工业APP需方、供方、管理方应充分利用和发挥好第三方检测的专业价值和作用,为工业APP高质量、高安全发展提供支撑。

4.3.2安全设计技术

工业APP用于工业生产环境,容易受到干扰或干扰别的设备,且执行错误的后果不仅仅是数据错误而是有可能导致不可估量的灾难,对工业APP的质量,尤其是安全性有更高的要求。特别是在安全性方面,普通APP往往关注信息安全,而工业APP不仅要重视信息安全,更要重视功能安全。国内外因为软件的功能安全而造成重大财产损失、严重人员伤亡的实例屡见不鲜。以2011年中国温州南甬温线动车追尾事故为代表的安全事故背后的原因都是安全相关系统的功能失效。

国际电工委员会IEC率先为促进安全攸关产品的安全性水平提升,国际上电气和电子工程师协会于2000年发布了首个产品安全性标准——IEC61508-1:1998《电气/电子/可编程电子安全相关系统的功能安全要求》,该标准从研发过程管理、安全保障技术等多个方面对安全相关产品含软件)提出了要求。该标准对功能安全的定义是指受控装备和受控装备控制系统整体安全相关部分的属性,其取决于电气/电子/可编程系统功能的正确性和其他风险降低措施。

软件安全性问题已经成为软件开发中的关键问题。工业APP在设计和使用时,对安全性的考虑直接响应到工业系统或工业产品的安全性,因此,应针对工业APP开展安全风险分析和安全性设计。

在对工业APP开展安全分析时,应用于功能安全领域的常用风险分析方法主要有HAZOP方法;信息安全领域的风险分析方法包括层次分析方法、模糊综合评价分析方法、德尔菲分析方法等。

工业APP进行安全设计时,安全性设计规范一般来自于系统规定的安全要求与软件体系结构的要求两方面。

在对工业APP进行安全设计时,应在整个研发周期中尽早的建立相关的组织和规则,对软件开发周期中的各种活动加以规范,主要包括与系统的接口、软件规格、既有软件、软件设计规划、编码等方面的内容。

几种典型的工业APP安全性设计方法包括防御性编程、故障检测与诊断、纠错码、安全袋技术。其中防御性编程是设计可以检测其执行期间产生的异常控制流、数据流或数据值的程序,并以预定和可接受的方式对这些流程作出反应;故障检测是检查系统错误状态的过程;安全袋用于防止软件执行错误对系统安全产生不利的影响。

5. 建设工业APP生态体系

5.1 工业APP生态体系概述

在工业APP生态中,存在着不同的利益相关方,在产业链条上各司其职又互相影响,形成有规律的共同体,在产业、技术发展的外部环境下,相互制约、价值共享、互利共存。

坚持开放共享、价值共创,引导大量工业企业、平台提供商、软件开发商、系统集成商和其他开发者等,建设以工业APP应用与工业用户之间相互促进、双向迭代为核心,资源富集、创新活跃、多方参与、高效协同的工业APP开放生态体系(7),为产业发展提供源源不竭的前进动力。

图片关键词

图7 工业APP生态


(1) 建立一条工业APP产业链。以工业APP的开发、流通、应用为主线,打通工业APP产业链的上中下游,在工业APP全生命周期内的各环节促进资源综合利用,提升效益惠及各个产业链成员,实现价值共创。

(2) 汇聚政产学研用金六大主体。工业APP发展需要整合各方力量,推进各项行动实施,形成凝聚合力、协同推进的格局。在工业APP生态体系内应充分发挥以下六大主体的作用:

政:政府总揽全局、统筹协调,运用行政手段出台政策与法规,规范工业APP的规划和监管,提高工业APP的发展质量。

产:企业是生态的主体,是工业APP产业链的主要参与者。创新需求与研发实践来源于企业。前期“平台运营者+平台客户”作为工业APP开发的主要参与者,后期则演进为海量第三方开发者为主。

学:高校推动基础理论研究,培养并输出具备工业知识与软件知识,能够开发工业APP的人才。

研:科研院所主导工业APP标准、质量、安全、知识产权等研究,促进研究成果产业化,对工业APP生态起引导和支撑作用

用:是工业APP的主要应用者,是成果转化以及落地应用的主力军。能够提供应用需求反馈,刺激产业提高供给能力,催生创新,形成双向迭代、互促共进,引爆增长,为生态体系创造价值,促进高质量工业APP的研发。

金:发挥多层次资本市场的作用,建立工业APP基金等市场化、多元化经费投入机制,引入风投、创投等资金推动企业的创新,由社会资本参与工业APP产业发展。

(3) 协同标准、质量、安全三大体系。通过在生态体系内部构建支撑保障体系,实现工业APP产业的高质量发展。三个体系相互渗透,互为支撑,互为动力,标准为先导,质量为目标,安全为保障,驱动工业APP生态发展。

5.2工业APP关键环节

5.2.1工业APP开发

在工业APP发展初期,应用开发往往是平台运营商自行完成,随着企业数量增多,应用需求扩大,平台自有服务能力很难满足多样化需求,将应用开发开放给第三方开发者是工业APP生态发展的必然途径。尤其在细分领域,特定场景的应用,应用开发需要大量不同行业和领域的人才,建立开发者社区成为必不可少的一环。

工业APP的开发需要构建更多主体参与的开放生态,围绕多行业、多领域、多场景的应用需求,开发者通过对微服务的调用、组合、封装和二次开发,将工业技术、工艺知识和制造方法固化和软件化,开发形成工业

APP。通过用与用、需求与需求之间的双向促进和迭代,逐渐形成开放共享的工业生态。制造业体系将发生革命性变革,工业企业不再全程参与应用开发,而是专注于自身特长领域,第三方开发者与信息技术提供商专注为工业企业开发工业APP,通过平台合作机制实现价值共创。

工业APP的开发涉及制造企业、平台运营商、第三方开发者,通过构建开发者社区,形成工业APP开发生态。

(1) 制造业企业

信息化水平高的制造业龙头企业自主开发工业APP,以此作为工业APP开发生态的原始驱动,用示范效应和龙头企业本身强大的生态资源聚集能力来吸引用户和数据资源,提高工业APP的供给能力。

(2) 平台厂商

工业互联网平台商,基于自身平台开发工业APP。同时工业互联网平台厂商开放共享算法工具、开发工具等共性组件,扩展开发伙伴圈,引导第三方开发者开发面向重点行业的新型工业APP,宣传并奖励优秀第三方开发者基于平台开发的工业APP

(3) 第三方开发伙伴

第三方开发者包括专业的软件开发企业也包括专业工程师、行业专家、学生、创客等海量的个体开发者。第三方开发者将是工业APP开发的主力军。

由此建立开源的开发者社区,形成创新生态圈。仿效开源软件社区的建设过程,营造良好的技术分享和交流的社区氛围,打造完整的工业APP与微服务开发环境及技术分享社区,吸引并鼓励第三方开发者进行应用开发及技术经验交流共享,推动社区完善人才培训、认证、评价体系,开展工业APP开发者创业创新大赛,积极培育工业APP开发者队伍。

5.2.2工业APP流通

工业APP不同于一般的产品,必须重新构建一个完整的流通交易价值链条,重点环节包括:工业APP的验证管理、工业APP的评估认证管理、工业APP的交易管理等。

工业APP的验证管理:工业APP作为可交易的商品,其本身的质量和性能将直接影响到消费者和用户的工作质量和效率,甚至关系到财产和生命安全,因此,对所有用于交易的的工业APP要进行严格的测试与验证。

工业APP的评估认证管理:工业APP的评估认证管理是工业APP实现流通交易的前提。首先必须明确工业APP认证的权威机构,对工业APP知识产权进行有效确认,并对工业APP的价值进行评估;其次要建立工业APP认证的技术手段,保证工业APP在流通交易环境中的身份唯一性;再次要建立有效的工业APP全生命周期管理体系,确保工业APP的引入、成长、成熟和退出等过程闭环管理。

工业APP的交易管理:工业APP是工业技术软件化后形成的知识产品,只有通过市场化交易才能最大化发挥其存在的价值。工业APP的交易管理应建立工业APP市场的供需匹配、知识产权管理、市场管理、应用评价等机制。

工业APP的交易模式是流通环节的核心。根据其技术和应用方面的特点,可以建立以下几种交易模式:

(1) 直接交易模式

这是最基础的流通模式。开发者制作工业APP,然后通过工业AppStore、与工业相关的平台与SNS等销售给使用者。在这种模式中,交易平台需要具有较高的流量、专业度和知名度,才能给在其上面发布的工业APP产品具有一定的交易量。

比较典型的案例是AppStore,这是一个由苹果公司为iPhone和iPodTouch创建的服务,允许用户从iTunesStore浏览和下载一些为了iPhoneSDK开发的应用程序。用户可以购买或免费试用,让该应用程序直接下载到iPhone或iPodtouch。AppStore是苹果战略转型的重要举措之一。AppStore+iPhone是增加苹果收益的关键路径之一。苹果公司推出AppStore的主要原因可以从两方面来解读:一是苹果公司由终端厂商向服务提供商转型的整体战略定位;二是苹果公司拟通过AppStore增加终端产品iPhone的产品溢价,从而实现以iPhone提升苹果公司收益的战略意义。

(1) 代为开发模式

这种模式在中高端工业APP交易流域更为适合。需求方可以在线发布其需求信息,开发者可以发布其能力信息,一旦双方进行充分沟通后达成交易意向,开发者就可以帮需求方代为开发工业APP,并从需求方那里获取开发收入。

比较典型的案例是APICloud,这是一个跨平台应用开发生态系统,服务APP开发者和具有移动化定制需求的企业,为企业解决业务APP上线慢、不同APP碎片化无法形成移动战略合力的问题。在APICloud移动平台上,积累了大量成熟的APP功能模块,开发者在开发APP时,可一键调用无需另外开发,将APP开发周期从6个月缩短为2个月。同时,APICloud与100多家主流的第三方优质云服务提供商建立合作,聚合更丰富的APP功能模块,如支付、IM、直播、识别、地图等,满足各类APP的开发需求。

(2) 使用付费模式

这种模式可以在各种层次的工业APP交易领域适用。一般情况下,需求方可以免费下载,只要使用者持续使用,需要根据使用时间、使用流量等进行付费。

比较典型的案例是阿里的“云市场”,类似大数据、云计算领域的苹果应用商店AppStore。目前细分为基础软件、企业应用、建站推广、服务

&培训、云安全、数据及API、解决方案七大类目。中小企业可以在上面找到所需的各类企业应用和服务,并通过线上的方式实现快速的交易与交付,其中很多的交易都是通过使用付费模式进行。

(1) 内容授权收费模式

这种模式比较适合工业领域的高附加值知识产品。一般情况下,工业APP也可以免费下载。内容与信息不一定要由开发者自己产生,可以以取得授权的方式与产生知识的内容方合作,并通过向使用者的收费获得运营收入。

目前比较典型的案例来源于互联网知识收费领域。第一种是“得到”的专栏付费订阅模式,“得到”是罗辑思维团队打造的内容付费产品。得到的商业模式是,自己找人、找资源策划制作高质量专栏售卖,然后,收入分成。这个模式的好处是,不需要太依赖专家等资源,尤其不需要一直维护他们,让他们在平台上保持活跃;第二种是知乎live的线上沙龙内容付费模式,知乎live的主要商业模式是,各行业专家入驻平台后,可以自主就某一话题发起一场live,然后设置简介和内容大纲,以及开始时间、参与票价,用户看到后,如果感兴趣可以支付报名;第三种是分答的付费问答模式。分答的商业模式,主要是专家入驻平台,自行设置回答问题的费用,然后,用户可以通过支付相应的费用向喜欢或者想咨询的专家发起提问(文字形式),专家收到提问后,以语音的形式回答。

5.2.3工业APP应用

在工业APP的应用生态环境中,广大中小企业、平台运营商、运维服务提供商是主体。大量中小企业在平台运营商提供的工业互联网平台上应用工业APP,运维服务提供商为工业APP的应用过程提供保障。广大制造企业使用工业APP,并将应用需求、实际评价,反馈至开发者,形成双向促进与迭代。

工业APP的运维管理是实现工业APP高效应用的必要条件之一。工业APP的运维管理首先要建立工业APP应用过程的故障、问题反馈机制;其次,要建立工业APP的运维保障专业化团队,解决工业APP在工业领域应用过程中遇到的专业化问题;再次,要建立闭环的解决方案制定、工业APP升级、工业应用效果反馈的闭环机制。

5.3 工业APP支撑体系

5.3.1 标准体系

标准作为引导和规范行业发展的重要途径,有助于推动行业建立共识,促进技术的积累融合和关键技术攻关,加快技术成果的应用,完善产业生态,是构建工业APP生态体系必不可少的手段。

我国在信息技术标准化方面已有多年的经验和方法积累,有广大的软件开发企业在供给侧提供软件能力保障,一批工业APP的行业先行者也在应用实践中积累了相当多的经验,这对开展工业APP标准工作提供了有力支撑。

工业APP标准体系的构建是基于综合标准化的理论思想。首先确定标准化对象,从问题出发,梳理标准化对象有待解决的问题,形成标准化需求。针对工业APP这个对象,围绕如何培育开发工业APP,如何集成应用工业APP,如何规范工业APP服务,以及如何保障安全五个目标问题,可分别构建基础类、开发类、应用类、服务类和质量类五类标准。其中:

基础标准是认识、理解工业APP的基础,开展工业APP培育的方法论,为其它标准的研究提供支撑;工业APP开发标准围绕工业APP的全生命周期,重点解决共性关键技术问题,来指导APP研发过程;工业APP应用标准围绕工业APP间的协调集成,重点解决集成方法和平台的问题,指导APP间的集成过程;服务标准围绕成熟工业APP对外提供的服务,重点解决运维、测试、流通等典型服务的规范问题,指导APP服务;质量标准围绕工业APP面临的质量与安全问题,解决基础共性问题,实现工业APP的质量与安全保证。

标准生态体系构建从标准的研发、试点验证、宣贯培训和咨询评估四个方面顺序开展。在标准研发方面,由政府指导,产业联盟标准组牵头,组织标准院所、工业企业、软件企业、专家、开发者推进标准研发工作;

在试点验证方面,以龙头企业为主要试点对象,由地方政府、行业协会、联盟、科研院所来辅助推进;在宣贯培训方面,除了地方政府、行业协会、联盟、培训机构的工作,行业龙头企业也有义务组织标准的宣贯培训;在咨询评估方面,第三方机构和软件企业开展开发工具箱、解决方案和符合性评估,工业企业则进行自我评估和能力提升。

5.3.2 质量体系

筑建多方参与的开放工业APP质量生态体系是保证工业APP质量的有效方式。在整个生态体系中政府部门出台政策法规,建立工业APP上线审查制度,规范产业运行管理机制;行业联盟等制定标准规范,为质量保证提供行动指南;第三方机构依据政策法规以及标准规范,形成测试认证评估能力,以质量保证服务为手段从管理体系认证、产品测试、持续服务能力评价、运行维护监管等方面对整个产业链进行全方位的质量保证。

从产品层面建立工业APP全生命周期质量保证体系。工业APP的全生命周期质量保证体系围绕工业APP的需求分析、产品设计、产品开发、产品测试、产品发布运维构建。根据相关标准规范,通过质量管理计划、项目验收标准、文档管理、缺陷管理等对工业APP的各个过程进行项目质量控制;建立组织机构,通过开发计划、任务管理、进度管理、评审控制、变更控制等进行项目过程管理;通过专业人才队伍进行全局的配置管理,形成有机统一的保证体系。

从企业层面建立工业APP软件化成熟度等级认证体系。通过成熟度等级认证体系提供一个基于过程改进的框架图,指出一个工业APP开发企业在工业APP开发方面需要做的工作及这些工作之间的关系,从而使工业APP开发组织走向成熟。通过帮助开发工业APP的企业建立和实施过程改进计划,致力于工业APP开发过程的管理和工程能力的提高与评估;指导企业如何控制工业APP的开发和维护过程,以及如何向成熟的工业APP程体系演化,并形成一套良性循环的管理文化,进而可持续地改进其工业APP生产质量。

从产业层面建立工业APP质量认证公共服务平台。由第三方建立工业APP质量认证服务平台,开展工业APP的质量管控、能力认证、测评服务。提供对工业APP质量数据脱敏处理、深度分析,实现对工业APP的质量监控、质量预警、质量评价。基于监控、预警和评价分析得到信息,提供模型进行实时决策,提升对工业APP行业质量实时监测、精准控制和产品全生命周期质量追溯能力。通过制定认证服务规范,对工业APP产业链上下游的企业从技术、产品、体系进行能力认证。围绕工业APP功能、性能、可靠性、可移植性、安全性等测试需求,广泛汇聚测试开发者与测评服务提供商,推动测评能力开放与共享,形成“众创、共享”的测评研发创新机制。

5.3.3安全体系

安全是工业APP健康发展的保障。消费类APP存在的信息安全问题都有可能在工业APP出现。发展工业APP需要建立覆盖设备安全、控制安全、网络安全、软件安全和数据安全的多层次工业APP安全保障体系。

建设工业APP安全靶场,提升攻击防护、漏洞挖掘、态势感知等安全保障能力。建立工业APP数据安全保护体系,加强数据采集、存储、处理、转移等环节的安全防护能力。研究院所与企业联合建设工业APP应用安全管理体系,建立健全工业APP信息安全测评机制,形成工业APP信息安全性测试和评估的长效机制。

综合工业APP的安全需求,需要推进相关技术服务能力建设,保障工APP信息安全。

(1) 信息安全监测与预警服务能力建设

建立工业APP信息安全漏洞数据库,进行监测预警,组织工业APP信息安全态势及风险通报,

(2) 信息安全咨询与培训能力建设

信息安全咨询与培训能力建设包括对工业APP安全体系咨询、研究项目合作咨询、测评技术培训等。针对工业企业的现场管理流程和规范,对相关人员提供培训服务,提升工业现场人员的信息安全管理能力和技术能力,构建信息安全知识体系。

(3) 安全解决方案能力建设

以工业APP实际运行情况为基础,参照国际和国内的安全标准和规范,充分利用成熟的信息安全理论成果,为工业APP设计出兼顾整体性、可操作性,并且融策略、组织、运作和技术为一体的安全解决方案。建立一套可以满足和实现这些安全要求的安全管理措施。安全管理措施包括适用的安全组织建设、安全策略建设和安全运行建设。安全管理措施与具体的安全要求相对应,在进行安全管理建设时,针对各系统现状和安全要求的差距选择安全管理措施中对应的安全管理手段。

(4) 渗透测试服务能力建设

根据工业APP信息安全保障需要,组织工业APP渗透性测试能力建设,以保障工业APP配置、系统漏洞、数据等方面的安全。所涉及到的技术不仅仅包括消费类APP安全渗透测试技术还有工业控制系统渗透测试技术。

6. 工业APP的未来发展展望

工业APP是工业技术的化身,承载着人类在工业领域过去、现在和未来发展的各种人类智慧。随着信息技术的快速发展,当前已有的大数据技术、人工智能技术、云计算技术和区块链技术等都将极大地促进工业技术显性化、模型化和软件化,形成分布在各行各业的工业APP。未来信息技术的进步将进一步加快工业APP发展步伐。工业APP的形成与规模化应用,也必将促进工业的快速发展。工业APP与工业本身的深度互动,最终使工APP成为工业的基本组成部分。工业产品也将日益丰富,在满足人类的物质生活的同时,也将不断地满足人类日益增长的精神追求。最终,随着工业APP日益成为世界工业的核心生产力,工业APP将成为工业获取人类社会对物质资料需求的纽带,也成为工业产品服务人类社会的桥梁。

图片关键词


图8工业APP的未来发展展望

为了更好地发展工业APP环境与生态,为此对工业APP的未来发展进行了尝试性地展望(图8)。这个展望是基于当前智能制造的态势和工业

APP已有的发展趋势做出的,所以仅仅代表着一种看法。未来,随着相关发展过程日益显现,可以更为精准地预测其发展轨迹和过程特征。

截止到2017年,工业APP刚刚走过萌芽阶段。航空、航天、船舶、兵器、电子和汽车等多个高端制造行业开展了大量试点,并形成了众多企业通用APP和专用APP。在此期间,工业APP的开发逐步从早期的基于代码的开发模式转为基于平台的开发模式。

预计到2020年,工业APP开发生态初步形成。随着各行业对工业APP的认识和投入的显著增强,工业APP相关开发标准、接口标准和应用标准等标准体系初步形成,专职从事工业APP开发的新行业形成,各行业涌现大批工业APP典型应用示范。

预计到2025年,工业APP初具百万规模。基础工业APP大量开发完成,基本完全覆盖了工业各个基础行业。与此同时,随着通用工业APP开发企业和开发者的涌入,历史积累的大量国内外工业技术快速转化形成工业APP,促使通用工业APP规模迅猛发展,成为工业APP的主要组成部分。届时,工业APP规模预计达到百万水平,有力地助推中国从制造大国向制造强国的转变。

预计到2030年,智能技术促成工业APP快速开发。工业APP的快速发展,成为一个重要的经济市场。以神经网络、深度学习等人工智能技术的发展,人工智能技术从当前简单的生产过程管控等应用,转为对工业复杂系统的大规模、网络化和动态性的建模、仿真、优化与控制。工业APP开发和应用过程都将被人工智能技术颠覆,从而使工业APP在工业内无处不在。

未来,工业APP成为人与工业的核心交互方式,工业APP创造成为工业人的主要工作。



7. 附录

7.1 缩写语表

 

缩写

英文名称

中文名称

APP

APPlication

应用软件

BI

BusinessIntelligence

商业智能

CAD

ComputerAidedDesign

计算机辅助设计

CAE

ComputerAidedEngineering

计算机辅助工程,工程仿真

CAM

computerAidedManufacturing

计算机辅助制造

CRM

CustomerRelationshipManagement

客户关系管理

ERP

EnterpriseResourcePlanning

企业资源计划

MES

ManufacturingExecutionSystem

制造执行系统

NASA

National Aeronautics and SpaceAdministration

美国国家航空航天局

PDM

ProductDataManagement

产品数据管理

PLM

ProductLifecycleManagement

产品生命周期管理

SCM

SupplyChainManagement

供应链管理

SDM

SimulationDataManagement

仿真数据管理

TDM

TestDataManagement

试验数据管理

































































































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