为什么工业软件是智能制造的核心

1. 攸信是如何打造智能制造产业标杆的

1. 全面应用工业软件，打造智能制造“软”实力

数字化是智能工厂的“软”实力，对于制造企业来说，工业软件既是提高生产效率与产品质量的倍增器，也是承载丰富工业知识的无形容器。智能工厂通过工业软件在全业务、全流程深度应用，实现产品研发、工艺设计、生产等全面数字化管理。在此基础上，打通生产数据流、产品数据流，实现生产全过程透明化、可追溯。

2. 引入智能装备与产线，提升智能工厂“硬”指标

打造智能工厂要“软、硬”结合，工厂引入智能装备和产线，设备联网实现设备数据采集自动化，设备运行相关参数可通过图形化界面实时展示，设备维护人员实时监控设备运行状态。有效提升设备OEE和提高生产效率。

3. 构建精益管理体系下的智能工厂，实现降本增效

智能工厂普遍推行了精益生产理念，以智能化提升与先进管理理念相结合的方式，推行智能工厂的建设。

4. 推进产品与服务的智能化，开始价值创造新模式

智能工厂在持续提升生产过程智能化水平的同时，也在积极通过新技术手段，提升产品和服务的智能化水平，不断延伸产业链、提升价值链，提高智能产品和智能服务的价值创造。

5. 应用智能技术打通物流通道，支撑工厂高效运行

智能物流是智能工厂的物料输送通道，承载着物料在生产车间的流转，在上下游供应链间的运输，支撑着智能工厂高效运行。智能工厂在生产、仓储、运输等作业环节，应用AGV、智能分拣设备、自动化立体仓库等智能物流设备，实现车间内物料配送、分拣、储运作业的自动化。同时，通过WMS、TMS等物流信息系统，实现库存控制与优化，货物在途信息的可视化，智能化等，全面提升工厂物流节拍、库存周转率和供应链运作效率。

2. 制造业为什么要发展智能制造

麦肯锡研究院最新预测，到2025年工业4.0模式带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲联合Frontier Economics预估了工业4.0和工业物联网对中国12个产业的累计GDP影响。在中国当前政策利好的环境下，未来15年仅在制造业，工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长。同样在新基建的推动下制造业企业有了更多值得期待的地方。

目前工厂自动化程度已经达到较高的水平，设备可以昼夜不停生产，企业人工成本下降了25%~30%。但是智能制造不等同自动化，工业互联网技术的潜力还显示在追求更高价值上，比如良率改善、数据决策等方面。

从发展趋势来看，智慧化转型已经成为社会各界共识，但并不是所有企业都像大企业那样具有较高的信息化基础和资本支撑。运营成本、技术难题、数据割裂以及资金问题成为了把企业挡在信息化浪潮之外致命壁垒，如何把企业扶上云端，成为了关键。

同样，智慧管理不应只体现在一体化的生产流程上，当人力需求减少的情况下，新技术则更应该为人服务，如工厂可视化平台可以显示出智能工位、操作员的轨迹等数据。动态的展现方式，也促使管理者做出高效且更人性化的管理措施。

智慧化打造工厂新面貌

信息化管理，数字化作业，工厂内部的生产设备互联，给SMT贴片行业打下了成本低、效率高、质量好的生产基础。形成高自动化、高软件输出、高数据分析能力和高质量的产品。提高企业竞争力与品牌实力，充分利用信息化管理，增强自身技术含量，占据价值链顶端。在图扑软件 Hightopo 可视化下实现经济效益与社会效益双赢。

3. 国内工业软件发展状况怎么样工业软件对智能制造有何重大作用

工业软件:推动制造业由大变强的关键

工业软件是现代工业的灵魂，代表着制造业先进生产力的发展方向。工业软件强，国家制造业竞争力才能强。

工业软件是国家制造业竞争力根本所在

发展工业软件是推进智能制造的必要基础。现代信息通信技术和制造技术深度融合是智能制造的关键所在，其中涉及硬件、软件、网络、计算等多种技术和制造技术的融合，而工业软件是其中最为关键的技术，无论是硬件、网络、计算等技术和制造工艺融合，都离不开软件定义、编码和封装。

发展工业软件是提升制造业国际竞争力的重要抓手。工业软件的核心是工业基础数据，有数据支撑的工业软件功能才强大。例如，飞机、船舶等领域，工业软件可以让软件模式测试和样机测试做得一模一样，大大降低样机错误设计概率。目前制造业发达国家愿意将大型高端装备工厂建设在海外，设计、组装、测试、维修等环节都愿意输出，正是由于工业软件较好地保证了技术被充分应用的情况下，技术工艺又不被泄露。

发展工业软件是推动制造业生产和商业模式变革创新的前提。企业研发设计、生产控制、组装测试、售后运维、远程服务等各环节信息化建设都离不开工业软件的支撑，工业软件定义了研发设计基础理论体系、生产控制流程、产品组装顺序、产品测试机理、运维模式等等，甚至定义了制造业的商业模式，协同研发、个性化定制、网络制造、在线运维、分时租赁等新商业模式都离不开工业软件支撑。

我国工业软件发展存在的问题

制造业对国外工业软件形成长期依赖，关键工艺流程和工业技术数据缺乏长期研发积累，制造业在一些领域呈现技术空心化。我国飞机、船舶、冶金、化工、生物医药、电子信息制造等重点制造领域长期以来习惯用国外工业软件，对于背后的设计原理了解不够，而且缺乏基础工艺研发数据的长期积累，导致基础技术原理数据积累存在明显差距。国外根本不可能出售含有最新创新成果数据的工业软件，能出售的工业软件里面固化的数据往往是上一代甚至上几代的数据。

软件业和制造业融合程度不高，大型制造企业缺乏主动布局，纯软件企业向工业软件企业转型难度大。纯软件企业进入工业软件领域存在天然专业技术屏障，工业软件不同于普通网络应用软件，是工业流程和技术的程序化封装，背后需要工业流程和庞大技术数据作支撑，这绝非纯软件公司单独所能为。目前国内大型制造企业缺乏对智能制造时代工业软件重要性的深度理解和认识，习惯于购买和应用国外企业的工业软件，不会主动布局加强对企业关键核心工艺流程、工艺和技术的软件化封装，来提高工艺数据应用的便捷性和工业核心技术输出的安全保障。

国内工业软件市场被国外企业垄断，国产工业软件发展严重滞后，产业生态基础还很薄弱。重点工业领域关键核心技术被国外企业掌握，关键核心工业辅助设计、工艺流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。工业软件研发需要生态系统作支撑，然而目前我国工业操作系统、工业软件开发平台等重要国产工业基础软件是全产业链缺失，这也直接导致了运行于国产工业操作系统的国产工业控制应用软件几乎是空白。

工业软件国内标准缺失，综合集成应用程度不高，工业软件作用发挥有限。近几年来，西门子、通用电气等大型制造企业都纷纷加大了工业技术和软件技术融合力度，通过大力收购软件企业，强化企业在智能工业时代的核心竞争力。目前国内工业软件市场的事实标准都是由国外大型制造企业主导着，国外企业在标准上互掐，导致国内市场同时采用国外企业产品时，不同厂商产品程序兼容和互联互通存在很大问题。由于我国在重点制造业领域的国产智能产品体系化程度不高，大部分情况都处于主动需求与对方产品互联，因此只能被动遵守对方产品标准。

工业软件对制造业模式的变革创新作用尚未发挥，制造业微笑曲线受制于工业软件短板。由于国内工业软件应用还普遍处在研发设计、工业控制等若干单项应用环节，贯穿整个制造业研发设计、流程控制等全环节的综合集成应用还较少，不同厂商工业软件程序兼容存在较大问题，工业软件综合集成效应尚未显现。

推进工业软件发展的相关建议

成立工业软件产业投资基金，加大工业软件产业扶持力度。鼓励大型制造企业投资和并购国外工业软件服务公司，促进技术引进、消化、吸收和再创新；工业信息服务工程公司发展标准化、通用型、平台型的行业工业信息服务软件产品；工业大数据服务企业梳理、挖掘、共享和开放工业大数据；高等院校、科研院所制造业相关专业研究人员建立和开放工业技术工艺数据库，为工业软件开发提供公共数据支撑。

开展工业软件服务企业认定等相关工作，实施更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。开展工业软件服务企业认定专项工作，实施比软件产业更加优惠的工业软件产业税收减免政策。分行业成立钢铁、冶金、船舶、飞机、汽车、高铁、生物医药、电子信息制造等重点制造业领域若干工业软件国家工程实验室，鼓励行业大型制造企业和软件企业联合牵头成立。对于国内企业投资和并购国外工业软件企业，简化海外投资审批程序，实施相关税收减免政策。对于工业软件企业上市融资行为，降低上市准入门槛，对于面向工业软件企业的投资行为，降低或减免相关税收。对于经认定的工业软件企业申请相关财政资金项目，在营业收入、缴纳税收、人才资源方面降低申请门槛。

以制造行业龙头企业为核心组建行业工业软件联盟，打造工业软件产业生态圈。发挥制造业各行业协会和软件行业协会作用，鼓励制造企业、软件企业、工业数据分析企业等联合成立细分行业工业软件联盟，加强工业软件联合开发和推广应用。发挥工业软件联盟作用，重点推进钢铁、冶金、船舶、飞机、汽车等重点行业工业软件的开发、推广和应用力度。培育工业操作系统、工业数据库、工业软件开发平台、工业软件编程语言等基础软件信息服务提供商。鼓励高等院校、科研院所加强对工业操作系统、工业数据库、工业软件开发平台等基础软件平台关键技术研究，提倡产学研联合攻关。加强工业软件企业和互联网企业的合作，鼓励发展平台型、网络型工业软件，为中小制造企业提供廉价的工业软件云服务。

加快制定工业软件行业标准，推进制造业工业软件综合集成应用。制定工业操作系统相关标准，形成应用接口丰富多样、运行安全高效、系统吞吐量大、响应时间小、容错能力强、用户界面友好、可移植的工业操作系统标准。制定工业数据库相关标准，形成能支撑工业大数据存储、高并发量连接、查询范式多样、搜索查找高效、技术安全可靠的工业数据库标准。制定工业软件开发平台相关标准，形成能支撑跨平台、应用接口丰富、编译运行高效、程序安全可信、安装部署快捷的工业软件开发平台标准。制定工业软件编程语言标准，形成一套标准、通用、高效、安全、可移植、易学的工业软件编程语言标准，加大信息科技类院校教育力度。
（工信部赛迪研究院 陆峰博士）

4. 在如今制造型企业的数字化转型过程中，数据智能为何能成为关键技术

何谓数字化转型？
首先，关于“数字化”，有两个英文词汇，看起来差不多，但内涵差异很大。一个是Digitization，其含义是将模拟信息转化为数字信息（例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息）；另一个是Digitalization，指的是将数字技术融合到企业之中，深化应用各种业务软件和物联网等新兴技术，实现数据驱动的决策分析，彻底变革企业的业务流程。

善于深度应用数字技术的制造企业将赢得显着的竞争优势。例如，通过对采购、生产、库存、资金、质量、能耗、设备状态等业务数据的及时洞察，可以帮助企业对运营管理中的各类复杂问题能够不仅知其然，也知其所以然；通过对员工工作实绩的采集与分析，可以进一步激发员工的潜能；通过根据客户需求实现个性化定制，可以提升客户满意度；通过对营销数据的采集与分析，可以在市场上真正做到知己知彼，更好地服务客户；
优秀的制造企业也在一直致力于产品本身的数字化转型，实现数据采集、状态感知与远程控制，提高产品的附加值，增加服务收入。同时，也只有推进数字化转型，制造企业才能应对日益复杂的合规性要求，尤其是对于医药、食品等民生行业，以及出口导向型企业，必须通过数字化转型，实现整个生产过程的可追溯。

5. 软件在工业的应用有多广泛可为企业减少多少成本是否好用

正如工业产品智能互联的发展使得软件成为产品的核心一样，工业软件现在已经成为制造企业的核心之一。在德国、美国和日本等制造大国中，工业软件被视为现代工业的基础。

工业软件的下一个发展方向

在过去30年的制造业信息化过程中，制造企业通过沉淀和积累，构建了一系列的工业软件(包括各种工具和系统)，覆盖了R&D、制造、营销、服务等产品的整个价值链，帮助企业实施产品R&D系统等管理体系和流程。

但与此同时，由于缺乏整体顶层规划，各领域的信息孤岛和壁垒逐渐形成，也使得过程驱动系统运行缓慢，其与快速变化的市场需求和企业不确定性的矛盾越来越突出。因此，如何构建一个数据驱动的企业，以面向服务的方式，在正确的时间、正确的地点，将各个系统中的数据发送给正确的人，帮助用户做出正确的决策，是工业软件下一步发展的主要方向。也可以简单理解为，如何通过数字平台将整个价值链的数据和所有因素互联起来，构建基于平台的各种行业应用，根据场景和角色使用，并与行业知识深度融合，从而快速灵活地做出决策，是未来enterprise 工业软件 construction的重点。所以在我看来，基于平台的架构，基于角色的使用，基于场景的应用，敏捷开发是工业软件。

制造业是实体经济的主体，是高质量经济发展的关键。从概念到实现，工业领域的每一个产品都离不开工业软件。对于一个制造企业来说，CAD软件可以帮助企业更好地进行辅助设计，而CAE软件可以帮助企业用数字样机进行仿真分析，PLM可以帮助企业进行全球协同研发，组装世界上最好的零部件，ERP系统可以帮助企业管理好人、钱、物，CRM软件可以管理从机会到付款的全过程，OT系统可以管理所有的生产环节。这些工业软件尤其是R&D软件将企业的R&D设计知识和经验数字化，并通过这些数字化的知识进行创新，使制造企业不再处于“微笑曲线”的底部。

以5G、工业互联网、人工智能、AR/VR为代表的新工业软件技术，可以进一步帮助制造业实现从数量到质量的新阶段。IT可以将OT设备与IT系统连接起来，从而更好地促进基于数据的资源的配置和优化，提高企业的运营水平。

6. 智能制造系统都有哪些特征

1、人机一体化

人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。

2、虚拟现实技术

特点是可以按照人们的意愿任意变化。

3、自组织

智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构。

4、学习能力与自我维护能力

智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。

智能制造系统构成要素

智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态五层。

1、资源要素：包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。

2、系统集成：通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂乃至智能制造系统的集成。

3、互联互通：通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

4、信息融合：在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。

5、新兴业态：包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。

7. 智能制造有什么概念释义

广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。

智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。

（一）数字化制造

数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。

智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。

数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。

需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。

（二）数字化网络化制造

数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。

20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

德国“工业4.0战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。

（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造

数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。

近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。

智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。

思想价值决定企业命运的时代已经到来。

在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。

巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系，针对工业发展需求，将技术、人文与管理相结合，教学内容具有更新快，目的性强的特点，在学术科研上以项目为主线，拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作，在四大洲共有67个合作伙伴院校。

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