工業APP發展特征及建議

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人類工業發展經歷了從力電聲光磁熱核等技術躍遷，到利用計算機軟件優化工業復雜系統，再到軟件云化、平臺化形成工業軟件生態的過程。在工業技術軟件化趨勢推動下，企業通過軟件化沉淀工業技術知識來提升創新能力的需求日益凸顯，工業app概念應運而生。與一般工業軟件本地化部署、體量巨大、操作復雜、主要針對抽象工業問題不同，工業App是一種將實踐中已經被證明可行的工業技術知識封裝固化后形成的工業應用程序，針對具體工業場景、問題和流程，部署多元、小巧易操作。作為工業4.0時代工業互聯網價值實現的最終出口，工業App對提升我國制造業發展起點和國際競爭力，賦能產業和區域經濟數字化轉型，強化工業技術知識積累、傳遞、共享等方面具有重要意義。西方制造強國已開展了一系列開發實踐，德國制造領軍企業依據工業4.0體系標準，結合工業實際應用需求研發推廣各類工業App。西門子在2017年漢諾威工業展覽會上展示了依托MindSphere操作系統封裝的50種工業App。美國深知工業軟件在搶占新工業革命制高點中的作用，以“云平臺+工業App”來搶工業數據入口主導權、提升用戶粘性、鞏固工業智能化優勢。GE構建起以150種工業App為核心的產業生態，涵蓋醫療、發動機、核電、石油化工等高端裝備全生命周期管理服務。PTC提出“ThingWorx平臺+Apps+生態”布局，為制造業企業提供各環節標準App套件。波音、洛克希德等也在大規模開發工業App。

一、我國工業App發展的總體特征

（一）多場景探索：覆蓋橫向多工業環節和縱向多業務層級

橫向看，應用到研發設計、加工制造、運維服務等不同環節。研發環節，將工業機理、技術知識結構化、模型化，封裝形成工業App來驅動工業軟件平臺實現特定研發場景應用，如索為系統將飛機設計流程、技術知識與最佳實踐封裝為工業App，驅動CATIA、NX、Creo、CAE軟件完成飛機總體及零部件的設計與仿真。制造環節，更多是將一些關鍵的高度重復環節核心技術封裝，以優化工藝、提升效率、穩定質量。精諾智能熔煉App提供127種合金鋼個性化配料模型，解決熔煉合金原料成分配比問題，實現原材料成本控制和產品質量最優。臺達電子的自動缺陷分類App可替代60%的檢測人員，識別速度從人工每張2—3秒縮短至250毫秒/張，產品良率提升5%—6%。運維環節，主要是用于設備運行監視、報警、故障分析、維護等的工業App，如針對油氣管道智能巡檢、高鐵轉向架健康監測、飛機發動機技術狀態管理、大型能源機組主設備指標檢測等的工業App。縱向看，應用到設備、車間、企業等不同層級。設備層級，主要以提升設備運行效率為落腳點，運用工業App對設備故障頻發區域與周期的數據監測和分析，感知設備健康狀況，預判故障發生，開展預測性維護。車間層級，主要是在工藝工裝、生產管控、計劃管理方面的應用，如瀚云科技的工廠生產管理App，能夠實現車間內部設備運行、生產過程監控以及人員排單績效等的信息化智能化管理。企業層級，利用工業App來推動企業經營的可視化、透明化，加快采購、生產、營銷、倉儲物流等的全局數字化、決策智能化。如鼎捷軟件的企業運營管控App，可以完成追溯、監控、檢測、洞察、商機挖掘、準確預測全流程，增強企業商業變化洞察力。斯諾物聯研發的貨準達企業物流智能App，主要面向制造企業物流業務中信息不對稱、流程不透明、標準不規范等問題。

（二）多發展路徑：依托用戶群、生態體系、共性技術

使用端，部分擁有龐大用戶群的企業，利用用戶的使用慣性將工業App滲透到其生產經營中。擁有60萬家企業用戶的浪潮是其中典型例子，其瞄準浪潮工業互聯網平臺的中小機床企業用戶，開發了三維協同設計、智慧機床管理、智慧能源管理、整機及備件物流、訂單協同等一系列工業App，幫助用戶提升生產經營效率。開發端，擁有龐大生態圈的互聯網頭部企業，通過提出新技術、新理念引導技術潮流，不斷推進工業App體系進化。阿里云平臺聚集了4000家行業服務商和20萬人的開發者社區，其開放的3大行業知識圖譜、19種業務模型、7個行業數據模型及20多個行業算法模型，使開發者能夠將行業知識、大數據、算法便捷融合，目前已沉淀400多款工業App。平行端，一些企業對本行業本領域業務梳理分析，構建面向全行業或某細分領域的共性技術工業App，減少業內重復投資建設，提升業務的標準化、規范化水平。中國航發商發公司開發的600多個支撐航空發動機研發設計不同專業領域的工業App，推動航空發動機行業技術、知識、人才共享，解決研發設計的重復性、合規性問題。機械裝備領域的一些基礎零部件共性App也是這種推進路徑的典型案例，如杭州優海面向汽車零部件細分領域推出的數字工廠系列App。

（三）多主體參與：包含不同類型行業企業和政府

解決方案供應商依托自身技術和經驗優勢打造工業App，賦能多工業環節。研發方案供應商將研發設計流程、數據、知識、工具軟件及應用系統封裝，形成設計、仿真工業App產品。如，維拓科技的產品三維模型智能設計App，云道智造的Simdroid，可供無仿真經驗的產品設計工程師便捷使用。制造方案供應商將設備、物料、人員、能源等數據和產業專業理論集成，構建工業App。如，富士康BEACON平臺的工業級App體系，實現生產送料過程優化和設備防錯良率預測，海爾COSMOPlat—IM通過解決流水線和用戶需求互聯互通實現用戶需求驅動下的柔性、敏捷生產。運維方案供應商專注于通過工業App來提升設備監控、故障診斷的智能化、規范化水平。如，太極計算的風電機組出力性能評估及優化智能App為設備安全運行、異常預警、性能優化等提供技術指導，徐工信息的設備畫像工業App幫助減少設備異常損失。流程行業企業利用工業App來推動工藝優化、節能降耗、安全生產、高效運維。石化行業對工業App的應用圍繞工藝環節及裝置復雜、能耗高、安全生產壓力大等痛點展開。如，云南石化通過IPC系統實現千萬噸減壓裝置一次開車成功，恒逸石化構建利用鍋爐燃燒參數優化模型實現燃煤消耗降低4%、蒸汽量提升3%，茂名石化利用安全風險診斷模型實現異常狀態和安全風險的實時報警。冶金行業的工業App重點拓展方向為產品優化。寶鋼的熱軋力學性能設計與優化模型App，能夠讓普通工人對幾十個鋼鐵產品成分和工藝進行優化。類似的還有連鑄工藝App、力學性能預報App。能源電力行業的工業App應用以運維為主，如風電領域的風機監控、運行調度和運維檢修，水電領域的水輪機、引水機、發電機、軸系故障監測診斷，火電領域的在線監測、故障診斷、運行優化。離散行業企業將自身細分領域所掌握核心技術封裝入工業App，解決行業內問題。鄭州機械研究所開發的齒輪系列工業App，使用戶只需通過參數化輸入即可得到齒輪設計結果，避免了反復查找技術手冊、CAD制圖、有限元分析等復雜步驟。浙江陀曼將其在軸承領域積累的核心關鍵技術封裝形成工業App，破解廣大中小軸承企業智能制造難題，已服務慈溪、常山等軸承產業集聚區超1000家企業。地方政府面向地方特色塊狀經濟，主導構建地方行業共性App生態體系。浙江打造具有浙江特色的“1+N”工業互聯網平臺體系，培育1個國際水準的跨行業、跨領域的基礎性平臺（supET平臺）、10個國內領先的行業級平臺，開發集成3萬款以上工業App，已成功服務中策橡膠、正泰新能源等細分領域龍頭企業，幫助企業創造利潤數十億元。北京、重慶、山東等地與索為系統開展合作，以“工業互聯網+工業App”模式構建開放、自適應的工業App開發和應用體系。

二、工業App發展中應關注的問題

（一）開發零散，缺少有序技術轉化

基礎共性App和行業通用App數量少，已有的模型化程度不高、微服務功能模塊賦能不足，造成很多企業要從基礎的App開發入手，低水平重復問題突出。各行業的工業App開發零散且不成體系。研發設計、工藝優化類App數量少，狀態監測、故障診斷類App數量多；基于業務系統等多源異構數據開發的App少，基于單一數據源開發的App多。缺乏統一的開發和測試方法、成熟可推廣的工程化路徑，企業自研軟件很難轉變成商業工程軟件。

（二）開源產業較弱、開源社區建設滯后

CloudFoundry、Openshift、Kubernetes、DockerSpring、Eclipse、Linux等常用開源產品均為國外企業把控。GE、西門子、PTC等企業建立的開源社區，擁有上萬名外部開發者。我國工業App開源社區建設起步晚，社區成員主要來自企業內部，外部開發者參與較少。不少平臺向第三方開發者收費，要求分享App服務收入，抑制了培育初期外部開發者參與的積極性。

（三）商業運作模式不清晰

工業生產需求復雜且專業，工業App目前主要在局部專業領域，商業模式難以定式，沒有像消費App領域一樣的共性爆款產品，甚至有大量僵尸應用，如眾工業“百萬工業App平臺”上的590款工業App，仍有258款購買量為0。面向工業App的交易機制、知識產權認定與保護機制、產品安全保障、用戶信用體系探索剛剛起步，工業、ICT、互聯網等企業多方利益協調機制和合作模式也仍在探索中。

（四）工業企業參與積極性不足

工業App本質上仍姓“工”，從制造強國經驗看，工業企業尤其是頭部企業的深度參與對推進工業技術知識軟件化意義顯著。目前我國推動工業App研制的主力仍是ICT、互聯網企業，工業企業的積極性和深度不足。掌握技術的企業，尤其是大型國企擔心被同業“矮化”，或受制于項目執行中的創新或報獎需要，趨于自己重復再造“一個輪子”，造成共享技術或參與同業開發的意愿不足。只依靠不熟悉工業生產實際需求和技術標準的IT開發團隊，可能造成工業App產品難以充分結合工業場景、解決實際痛點。

三、我國發展工業App的前景及建議

（一）發展前景

工業4.0時代，工業App作為工業Know—how沉淀的重要載體，是工業互聯網價值實現的最終出口，對于提高我國制造業發展起點及國際競爭力，帶動傳統產業和地區經濟數字化智能化轉型，實現工業技術知識的更好積累、傳遞、共享等方面具有重要作用。針對這樣一種工業軟件的新形態，我國在應用場景、市場空間、技術和數據支撐、模式積累上具備優勢。首先，我國工業門類齊全、應用場景眾多，在優化研發設計、生產過程、資源配置、管理決策等方面市場需求巨大。國務院提出到2025年培育百萬工業App，工業技術軟件化產業聯盟樂觀估計，2019年我國工業App數量僅為1萬款，缺口巨大。其次，我國網絡協同制造、個性化定制、服務型制造等新模式蓬勃發展。大數據、人工智能等前沿領域勢頭強勁，積累的大量技術、數據資源能夠為工業App發展奠定技術和數據基礎。再次，我國擁有支付寶、微信等全球領先的消費App、超過2000款政務民生領域App，其運營模式可以對工業App提供有效借鑒。

（二）建議

一是推進工業四基和重點行業領域應用。梳理工業四基以及電子信息、高端裝備、航空航天、新材料、石化等重點行業真實應用場景需求，堅持普適性強、復用率高、帶動性強原則，加快培育具有高支撐價值的基礎共性和行業通用工業App。鼓勵納入地方新型數字基礎設施建設計劃，配套專項資金支持。支持工業企業通過測試床或購買服務等方式對優秀方案進行應用，在應用中發現問題并實現迭代。二是夯實工業App產業化基礎。

作者：張艦