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知识自动化对于中国工业软件行业意味着什么?

发布时间:2016-02-16 来源:中国自动化网 类型:自动化要闻 人浏览
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工业软件 知识自动化

导  读:

在麦肯锡的报告中,知识自动化被简单定义为:可执行知识工作的智能软件系统;而索为作为一家长期致力于研发连接、驱动工业软件的工程中间件的高科技公司对此作出了更具国内行业背景的深入解读。

2013年5月,麦肯锡在其发布的一份名为《展望2025:决定未来经济的 12 大颠覆技术》的报告中将知识自动化(automation of knowledge work)列为第2顺位的颠覆技术,并预估其2025年的经济影响力大约在5.2-6.7亿美元。在麦肯锡的报告中,知识自动化被简单定义为:可执行知识工作的智能软件系统;而索为作为一家长期致力于研发连接、驱动工业软件的工程中间件的高科技公司对此作出了更具国内行业背景的深入解读。

一、工业技术与信息技术的失衡

尽管早在2010年,中国就已经超过美国在产值上成为全球制造业第一大国;但平心而论,中国制造业实属大而不强,目前仍处于工业化发展的中期阶段,与西方发达国家比仍存在很大差距。工业技术体系水平较低、工业软件领域缺乏话语权恰恰是中国制造业面临的突出问题。

为何工业技术体系与工业软件领域会成为中国制造业发展的短板呢?我们知道,信息技术和工业技术的发展可谓现代工业体系前进的两个轮子。近年来,中国在信息技术领域已取得了长足的进展,自主研发和引进了大量先进信息技术,使高端制造业的信息化水平得到显著提升;但在工业技术方面,中国却依旧处在追赶阶段---只因工业技术本身作为基于知识管理的应用体系无法通过引进和购买来实现移植。譬如,在波音787研制过程用到的8000多种软件,只有不到1000种软件是我们可以买到的商业软件,而嵌入了波音公司多年积累的工程技术方法的其余7000多种软件是买不来的。这也就导致了信息技术的轮子大,工业技术的轮子小,工业技术和信息技术发展失衡的现状,严重影响了工业化和信息化的深度融合。

如果将信息技术视为工具和手段,那么工业技术就是操作这些工具的方法和知识---就好比word是信息化,怎么在word里面写文章是工业技术。当工业技术缺乏信息技术的深度支撑,工业技术也就会呈现出经验性的、零散的、不成体系的特质;而这将使得我们在研发过程中,即便配备了大量IT工具,也依旧不得不大量依赖工程技术人员的经验和知识进行操作,让工程科技人员普遍陷入“80%劳动,20%创造”的状态,进而极大地阻碍了工程技术的持续积累和发展。

与此同时,需要看到的国际现状则是:在新一轮工业革命的背景下,西门子、达索等工业软件巨头通过不断并购,向全产业链扩张,已建立起封闭的生态系统。目前,其工业软件和平台已经覆盖需求、设计、仿真、试验、工艺、生产、制造、服务等大部分链条,且与工业控制系统实现了互联互通和无缝对接,主导了新一轮制造业革命的核心工业平台。由于中国高端制造业的CAD、CAE、PLM等基础工业软件几乎全部被国外垄断,特别是高端工业控制系统和数控装备也大多数来自国外;这使得中国企业在参与制定智能制造工业技术标准时话语权十分有限,也意味着中国制造业工业平台再次被国外垄断的可能和风险很大。

二、作为突破口的知识自动化

(一)知识自动化

在索为看来,面对上述工业技术与信息技术失衡的国内制造业现状,麦肯锡报告中提出的知识自动化却很可能是中国制造业达致工业技术与信息技术深度融合的契机:

在工业领域,知识自动化能将工业技术进行数字化表达和模型化,并将其移植到工程中间件平台,以便驱动各种软件、硬件和设备,从而完成原本需要人去完成的大部分工作,将人解放出来去做更加高级、更具创造性的工作。同时,知识自动化还能通过对企业历史数据和行为数据的深度挖掘,利用机器学习技术把经验性知识进行显性化和模型化表达,进而实现工程技术知识的持续积累,实现工业技术驱动信息技术,信息技术促进工业技术的双向发展。这对于建立数字化的工业技术体系,以及促进工业化信息化深度融合具有十分重要的战略意义。所以,知识自动化在被视为国内制造业突破口的同时,更应当被视为知识表达和知识智能的一次重要变革---目前为止,只有它第一次实实在在地将知识直接输出成了生产力,实现了人与机器的重新分工。

(二)工业软件市场分析

一定程度上,工业软件或可被视为工业技术与信息技术进行融合的直接产物。故而,在分析和讨论知识自动化这一理念的提出与实施将会给工业软件行业和国内制造业带来怎样的突破与变革之前,索为首先梳理和描绘了工业软件市场定位分布图(见图1)。

图1:工业软件市场定位分布图(来源:北京索为系统股份有限公司)

 

图1:工业软件市场定位分布图(来源:北京索为系统股份有限公司)

图中可见,有5类工业软件厂商。其一是PLM软件,以西门子、达索和PTC三大厂商为代表,他们基本垄断了高端装备制造CAD领域,并且凭借占有设计数据源头的优势,大力开展和强化PLM(产品全生命周期)业务,覆盖从设计、工艺到制造的环节,并通过大量并购,力求建立起完整的软件生态系统。其二是各学科领域的建模、仿真分析软件,以MSC、Ansys、LMS(已经被西门子收购)、法国ESI集团、Samtech(已被西门子收购)等为代表。其三是以iSIGHT(已被达索收购)、Modelcenter等为代表的多学科优化和设计自动化厂商。其四是面向资源管理和项目管理的软件,比如SAP、用友、金蝶等ERP软件,以及P6(被Oracle收购)、IRIS等软件。其五是通用中间件软件,主要解决管理信息系统的集成问题,如IBM、Oracle等。

通过上图可以清晰地看到,各厂商主要集中在工具、系统和平台三大领域,主要提供通用性、可复制型的产品和解决方案。在上层的业务领域即知识自动化领域,反而由于差异化大、市场分散、技术难度大,各类企业均涉足较少,也尚未形成垄断性的产业生态。需要指出的是,该领域所对应的业务恰好亦对应着不少国内中小企业的迫切需求。

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