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李瑶：中国工业软件没有“弯道超车”，“一拐弯就是车祸”
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李瑶《财经国家周刊》记者
未来已来，过去未去
当然，也并不是没有国产工业软件成功牵手国内客户。只是，要想把产品落地到客户的生产线上，远比想象中要麻烦。
“一进入工厂车间，我们就发现，未来已来，但过去未去——我们面对的，是许多工厂还处在传统生产模式的状况。”李春燕说。
北京亚控科技发展有限公司总经理郑炳权提醒说，“工业互联网不是“工业”和“互联网”简单地相加，两者必须用一个符合工业生产的逻辑串联起来，才能真正发挥工业软件的应用价值。”
他表示，当前大量的工业互联网企业仅停留在产业链协同层面，聚焦制造企业生产线各环节仍是少数。而且，企业制造中每个工厂都不一样，要让制造企业看到国产软件在管控生产进度、成本管控等方面的价值问题，需要一个过程。
数据采集，是国产工业软件要面对的第一道门槛。
众所周知，设备厂商对自己设备的数据是严格控制的，工业软件采集设备上的数据必须获得设备厂商的授权。然而，我国绝大多数制造业厂房生产线上运转着的机器，来自世界各国。这些“万国设备”标准与非标混杂，要么不开放通信协议，要么过了质保期，要么连设备商都找不到，大量的基础数据、应用数据禁锢在设备本身，难以被采集出来。
而且，除了设备本身的数据，工业软件供应商们还要采集设备保养、大修、生产关联匹配度、关键供应参数等管理层面的数据，采集难度大。
李春燕告诉记者，一个较大型制造业工厂的核心设备约有十七八类，设备总量在800～1000台，数据采集点约有5万到8万个，“少一家设备厂商的数据，整个数据采集都无法完成，各行各业都如此。而这恰恰是工业软件第一步要解决的问题。”
第二道难题在于产线的智能化改造本身。
作为工业软件进步的重要成果，工业互联网的核心是工业云平台。工业云平台本身并不难搭建，真正难的是与设备本身和生产工艺、产品质检等具体应用层面的结合。
工业和信息化部信息通信管理局一级巡视员刘杰曾指出，工业互联网需要把物理接入、大数据分析、知识图谱管理、运营软件管理等综合运用联结起来，才会形成真正落地的服务，如果单独强调某一项就会存在最后一公里甚至最后一米打不通的情况，对广大制造企业来说还是没用。
以乳制品产线为例，食品质检标准要高于国家标准，工厂的牛奶要求复杂，比如每半小时对原奶、半成品、待装奶、罐装奶做一次测样，半成品从生产结束到质检环节再到半成品转续不能超过60分钟，其中质检时间约为30分钟，半成品在质检结果出来前不允许转续，等等。
如果将各环节隔离开来，这些复杂的检验及控制在各自的业务闭环内都很好实现，但在实际的生产过程中，不仅这些环节的把控要结合设备进行体现，而且整个系统必须保证质检环节、工艺控制、生产环节完全同步匹配、共同协作；任何一个小环节掉链子，就会给工厂带来实打实的损失。
有人会说，当前市面上主打工业互联网平台的国内公司越来越多，还不能顺利满足企业向智能制造模式转变吗？
答案是，这一趋势固然值得看好，但落地效果更值得长期考量。毕竟，任何工业互联网平台及运行其上的新型工业软件（工业APP），都是以为工业提质增效的水平来衡量的，这需要工业软件供应商对其服务的行业和具体业务场景有着非常深入的了解，相当于要成为半个“业内人”，才能开发出适用、好用的工业软件，而这，至少要花上5～10年的时间，甚至更长。目前工业互联网市场上，能用“一个符合工业生产的逻辑”把信息/网络技术（ICT）与工业场景紧密串接起来、融为一体的工业互联网平台，数量较少，有价值的工业APP总计不多——到去年底预计实现“百万工业APP”的目标只完成了30%。
前述北京工业软件企业高管认为，IT互联网企业暂时还难当IT和OT融合大任，“工业知识掌握在工业人的手中，工业软件要服务好工业制造，一定由工业人去主导才能完成，因为只有工业人才会不计成本、孜孜不倦为工业制造赋能。”
工业机器人的亮相。图自新华网。
- 原标题：中国工业软件没有“弯道超车”，“一拐弯就是车祸” 本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 吴立群
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