国内外工业软件的差距在哪？如何赶上？ 第1页

既然同时提到了“工业”和“软件”，就会是一个庞大而离散的话题，SCADA是工业软件，电力调度是工业软件，Predix是工业软件，芯片设计EDA也是工业软件。在此我们仅举例两个方面：离散制造业的软件体系，以及目前热门讨论的EDA半导体设计的工业软件；因为，芯片设计、离散工业，一个是目前我国进口份额最大的先进制造领域，另一个是我国保有量最高但技术含量不高的非先进制造领域。具有典型的讨论意义。如下：

首先是半导体先进制造产业，注：若想了解芯片方面的评论，请看我的另一个回答：https://www.zhihu.com/question/29353581/answer/695412011 EDA相关也可以参考我的另一篇回答

其次，是关于离散制造业的软件，为什么说它呢，因为中国占有全球65%份额的离散工业，离散制造业在我国是主要的制造业形态，它的转型，它的数字化升级，它的产业升级，就变得尤为重要。

目前国内的主要的聚焦离散工业数字转型的公司，多数只是聚焦在SaaS服务（轻服务软件形态），作为一项有助于“生产制度改进”的模式方法，它并未直接导向柔性生产的实践；而大数据团队和协议开发者，作为ERP的外延项目，它服务于生产管理者而非产线，仅作为决策支持和应用软件的标签，这些方案的集成更适用于智能交管/Scada网络/变电站网络等强集约化控制型的需求；而那些专注于机组侧数字化的团队，它们为个性需求所作出的一切可贵实践都难以走向前台。—— 说到此，容易联想到集成模式，没错，它为整条产线提供交钥匙的交付机会，但是，柔性化是产线一体革新的进程，不是百家方案选型集成的实验田，柔性制度的改进需要导入管理者和产线工人——数据决策的导入需要来自机组侧和整条供应链直至代工车间业态的闭环，并用于支持以上制度的范式化——机组侧的数字程控能力将其标准化的延伸至供应/代工网络，并复原了全局的工效和产能拓扑，进而服务于数据层的范式；而SaaS，仅作为此项改进中的制度履行和内控窗口。

例如：工厂的4条产线之一日常承担机翼蒙皮加工作业，淡季也会接洽电动车电池组蒙皮和手机金属背壳的生产，但三者所需的物料、加工公差、产能和产期要求不同，诸如禁固件和开孔工具的供应链也不同，一部分品类由于产期紧张和需求个性化而不易提前计划库存（尤其消费电子个别分类的现象化市场）；因而，需要短周期迅速调配产能以适应来料规模（短周期库存）、产线操作密度（调整机组作业公差及计划机组数量）、品检和下线速度等。确保让有限的机组满负荷加工来料并组装下线，也确保产线工人满负荷精确作业。倘若并行生产机翼蒙皮，则闲置机组再次被计划排产；倘若个别机组的传感显示工况下行衰减（如带锯机床的转速衰减），则会由于木桶效应而拖累产能，它将被迅速撤离作业状态，且全局产能被重新的调配和收敛。

在传统离散制造的情形，这些功能中的一部分不可达成，另一部分依赖“老师傅”的敏锐经验完成，那么柔性化生产的狭义必要性就在于：上述功能可达，且代替老师傅。进而，帮助了企业改进制度 —> 落实供应和代工网络的标准化 —> 按需来料生产和产能自由调配 —> 减轻库存周转和降低物料损耗 —> 增加优品。使制造企业在产业竞争之中变得卓越。这是制造企业的合理演进和正确血统。

理想的柔性化交钥匙方案，是覆盖工厂上下游的集成度较高的下列方案的组合：机器工效传感与产能输出的监控 -> 数据中台 -> 供应链网络以及独立品控管理的中间件 -> 产能/库存调度的前端 -> 适用于不同产线岗位制度内控的微服务前端。

总结一下： 芯片设计、离散工业，一个是目前我国进口份额最大的先进制造领域，另一个是我国保有量最高但技术含量不高的非先进制造领域。具有典型的讨论意义。