本文将从工业软件开发模式的角度，总结国内工业软件行业的优缺点，阐述工业软件开发的商业逻辑，进一步提出工业软件服务模式，以满足工业互联网场景中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，重建工业软件“新轨道”，缩小与国外工业软件的差距，为制造业转型发展提供有力支撑。02工业软件的分类对工业软件进行了大量的讨论和分析，包括各种技术白皮书、咨询报告等。工业软件的分类有很多种，没有统一的定义和标准。1)嵌入式软件和非嵌入式软件按安装媒体分类。嵌入式软件是嵌入在控制器、通信、传感器中的感知、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（百度百科全书）。鉴于嵌入式工业软件通常与设备密切相关，具有较强的设备属性和个性化特点，在工业软件的讨论和分析中，重点关注与企业业务相关的工业软件，嵌入式软件一般不包括在讨论范围内。2)按工业软件用途分类除嵌入式软件外，非嵌入式软件还分为业务系统，基于业务模型实现工业产品研发、生产、服务和管理过程中的业务流程信息化；专业工具：基于物理原理、与学科和专业相关性强的基础软件（朱焕良、徐宝文：工业软件分析）业务系统按用途分类为：R&D设计、生产控制、信息管理（知乎）或R&D设计、制造、运营管理和运维服务（中国工业软件行业白皮书（2019））。根据工业发展现状和应用程度的限制：工具类：用于产品设计、建模仿真、界面组态、交互显示、数据分析和计算等工具软件。知识类:模型库、工艺库、参数库、算法库等各种知识库，面向行业、企业、流程、生产线。业务类别：适用于适合大数据生态环境的新工业互联网架构和企业运营管理业务软件（需要解构、重构和重新部署传统信息软件），包括：ERP、MES、PLM、SCM、CRM等软件。三种软件并不完全独立。知识软件是业务管理软件的基础，也可以集成到工具软件中。它还需要大量的工具软件在业务中的集成应用。3)根据与工业技术相匹配的功能关系，工业技术可分为工具、业务管理、平台和知识四个层次。在中国，有许多工具和业务管理工业软件，如：CAD、CAE、CAM、CAPP、PDM、ERP、MES、SCM、CRM等；目前，美国、德国、日本等工业强国发展的“工业技术软件化”集中在航空、航天、武器、船舶、电子、机械、化工等领域的工业技术体系的建立和发展上，支持工业体系的建立和发展。平台层是连接工业软件和知识层的桥梁。在中国，工具和业务管理市场相对拥挤，平台和知识市场仍存在很大差距。4)工业软件将呈现一种新的分类方法，并长期共存工业互联网，特别是工业软件，即：传统架构工业软件：安装在传统计算机系统中，用于设计、工艺监控、工艺优化、程序开发、制造管理、企业运营等；这种形式的软件数量会逐渐减少，但不会消失（至少现在），既不可能，也不需要以应用程序的形式完全替换，因为这种形式的重构不会带来额外的好处。工业APPS：它是一种基于新架构（工业互联网）的工业软件；在微服务的支持下，将大量的技术原理、行业知识、基础技术、模型工具、具体算法、企业规则、业务技巧等组件化、模块化处理，包装成可重复使用的软件——APP；这种软件形式的数量将继续增加，第一，技术的不断成熟会给实现带来便利；第二，新的应用会更多地采用这种形式，追求创新；此外，原有的工业软件会不断分化，以这种形式重构以满足工业互联网应用的需求。当然，很难严格划分传统的工业软件和工业APP，与时俱进。03工业软件开发的特殊规律不同于传统软件。工业软件产品的开发过程非常不同，其特殊性体现在两个方面：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)从宏观角度看，工业软件的知识和人才工业软件的设计和开发需要了解工业-熟悉行业知识和软件-精通软件开发。由于两种知识和技能的形成方式和培训方法非常不同，人才很少。在工业软件开发过程中，需要熟悉行业知识的专家和软件开发人员的密切合作。事实上，几乎所有的工业软件开发都或多或少遵循这一规律，两者的合作体现了“两个现代化融合”的本质。需要强调的是，仅仅依靠软件人员无法编写工业软件。同样，仅仅依靠行业专家可能无法编写高质量的工业软件。因此，从工业应用的角度来看，工业知识是核心，软件是工具，而不是证明哪一个更重要，哪一个更重要，设计良好、科学合理的工业软件架构仍然是工业软件质量和效率的关键环节，是工业软件设计和开发的核心能力，需要高水平的软件工程师来完成。2)从微观角度看工业软件开发过程，在工业软件开发前进行研究，了解工业企业用户在应用中关注的焦点，即需求分析。由于工业软件与特定的物理对象、使用场景，甚至与特定用户的习惯密切相关，软件需求具有多样性和个性化特征。因此，工业软件应特别注意早期的“需求研究”。需求分析和研究往往占整个开发周期的很大比例：30%以上，不包括开发过程中需求变化引起的二次需求分析工作量。因此，需求研究在工业软件开发中起着极其重要的作用。此外，工业软件直接参与工业过程控制和企业运营决策，对可靠性要求高，可靠性问题不仅在于工艺设计的合理性、工业知识应用的科学性，而且在于软件技术的正确性，后者往往是可靠性风险的重要来源，如代码错误、参数不正确等。程序死循环是软件最大的漏洞，在测试阶段无法完全消除影响可靠性的潜在风险，这就要求工业软件投入运行后进行“工程验收评估”。在此过程中（半年或一年），应实时监控软件的运行过程，并及时纠正发现的任何漏洞，虽然也会微调业务流程设计的不合理性，但软件本身的改进是现阶段的重点。因此，“工程评价”是工业软件开发的另一个主要特点。它是确保工业软件实用性和可靠性以及满足工业对象实际需求的重要保证。由于工业领域数据所有权的所有权和对数据的强烈敏感性，04工业软件开发的商业逻辑无法建立数据与服务自然交换的商业逻辑。然而，消费互联网对数据生态环境的创造和数据服务能力的精心培养仍然可以启发工业软件：如何在工业互联网下构建“数据应用”可持续循环的业务逻辑，并定位不同的角色。我们将工业软件的生产过程比作“食品车间”。菜肴的生产和消费过程可以生动地呈现工业软件的生产和消费逻辑。其中，软件开发商的角色、技能和工具可以在“食品车间”中发现。工业软件的用户是菜肴的消费者。1)工业软件产品模式体现先发优势工业互联网平台解决方案，通过设备物联、机器人乘梯、设备售后管理系统、电梯物联网等产品和服务，助力电梯及特种设备、医疗设备、机器人、环保设备、环卫设备、电力设备和水务设备等工业客户进行后市场服务的数字化转型，降本增效，开启利润增长的第二曲线。
