一、前言
近年来，随着云计算、大数据、人工智能（AI）、边缘计算、第五代移动通信（5G）、区块链等信息技术的蓬勃发展，新的生产方式、组织方式、商业模式不断涌现；世界正处于工业经济向数字经济加速转型的过渡期，以数字经济为核心的产业融合发展成为趋势。工业信息化是数字经济与工业融合的典型代表，依赖工业软件的发展革新。
工业软件作为工业 4.0 时代实现智能制造的关键要素，是实现工业企业数字化、智能化转型升级的核心与“灵魂”，迎来了空前的发展机遇。工业软件成为具有工业品意义的“软零件、软部件、软机器”，是不可或缺的工业软装备。在工业企业中，依靠工业软件提升产品价值、降低制造成本、提高核心竞争力，是“两化融合”的切入点和突破口，对推进工业结构调整与产业升级、保持经济平稳较快发展具有重要意义。
工业软件指在工业领域设计、生产、管理等环节应用的软件，可划分为系统软件、应用软件以及介于两者之间的中间件；具体发展主要分为三阶段：软件本身的发展阶段；软件的协同应用阶段，重在业务流程的串通与优化；“工业云”阶段，不再是单一软件，而是集成多类功能并提供“软件 +服务”整体解决方案。目前，工业软件一体化是主流趋势，通过技术手段将若干个相互独立的工业软件以横向或纵向的方式进行集成，实现工业软件的异构数据互通、企业协同优化、产业链资源配置。
工业软件广泛应用于工业生产的各个环节，伴随着产品从研发到生产再到销售及售后服务的全生命周期。世界工业软件市场发展平稳，2019 年产值约为4100 亿美元。我国工业体系规模庞大，加之正在从制造大国向制造强国转变，使得工业软件成为亟需且应用范围和深度在不断扩大；2016—2019 年，我国工业软件产品收入年复合增长率为 16%，超过世界平均水平；2019 年工业软件产品收入达1720 亿元。
在新基建、双循环的背景下，产业数字化将助推工业软件一体化的快速发展；与其他新基建要素加速融合，形成产业链上完整的工业互联网，补齐工业企业短板，加速数字化、智能化转型。
随着工业互联网平台的快速兴起和应用推广，工业互联网标识解析与工业软件一体化成为驱动行业创新发展的重要动力，赋予智能制造更为丰富的内涵特征和应用场景。面对工业互联网发展的显著趋势与迫切挑战，本文针对工业软件一体化与标识解析路径展开研究，分析应用需求、梳理发展现状、剖析面临问题，提出新技术思路、论证新技术架构、提出发展建议，以期为工业软件行业高质量发展提供基础参考。
二、工业软件一体化需求分析
工业软件服务于工业流程中的特殊环节，需要通过数据集成来覆盖产品全生命周期的各类应用。工业软件围绕产品、生产、业务三大主线部署应用，每款工业软件可能只适用于单一的业务环节（见图 1）。
图 1 工业软件业务场景
工业软件主要分为设计研发类工业软件，如计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工艺（CAPP）等；信息管理类工业软件，如产品生命周期管理（PLM）、企业资源计划（ERP）、生产执行系统（MES）等；工业控制类工业软件，如数据采集与监视控制系统（SCADA）、可编程逻辑控制单元（PLC）等。在工业产品的全生命周期内，需要多类工业软件的协同合作，因而跨软件的数据互操作极为重要。
（一）宏观需求
工业软件的信息孤岛现象严重阻碍了企业数字化转型。一个工业产品在其全生命周期中可能涉及跨功能、跨学科、跨品牌的多种工业软件，相应的底层逻辑、数据格式、应用场景区别明显；在一个完整的工业流程中，研发设计、生产控制、信息管理等工业软件，其数据、指令、信号的传递层层受阻，导致生产链条难以实现有效承接。
①研发设计类工业软件侧重于基础学科，覆盖产品的研发设计阶段，工具属性明显；②生产控制类工业软件侧重于产品生产的流程和工艺，工程属性明显；③信息管理类工业软件侧重于企业的业务管理与业务模型，管理属性明显。这些工业软件由不同厂商提供，服务于不同业务、涉及多种学科，加之各软件之间没有集成，造成企业在各个业务环节存在多个信息孤岛，影响了产品的设计迭代周期、质量追溯效果、供应链金融效率。
目前，国内外工业软件厂商、工业企业积极关注工业软件的一体化集成，追求各工业软件的数据无缝地在设计生产流程中双向传递。发达国家率先建立了相对完整而又特色鲜明的工业体系，依托信息技术进步实施了工业软件一体化建设。相比之下我国的行业发展存在差距，可能制约制造强国建设进程。因此，随着我国智能制造能力的稳步提升，推动工业软件一体化是完善并强化工业体系的迫切需求。工业软件一体化集成既可保障智能制造、高端制造发展，加速工业互联网的广泛落地应用，也可提高工业软件的行业渗透率，形成良好的规模效应和协同优势。
（二）技术需求
产业链协同是工业的发展趋势，也是企业数字化转型的终极目标之一。而在当前，实现产业链协同对工业软件的要求极为苛刻，要么只能使用指定的软件，要么需要高昂的对接成本（多数情况下也只能实现指定的功能），收益率极低。工业互联网协同制造在以下方面对工业软件一体化提出了技术需求。
1. 缩短产品设计生产的迭代时间
异构 PDM 之间的产品信息获取困难，进度难以掌控，异地协同设计评估手段也显缺乏。不同企业、不同产品的开发数据通常分别存储在各自的PDM 数据库中，跨企业的 PDM 设计数据查询、共享困难。在产品数据交换的过程中，没有统一的对象元数据模型标准（如产品类、名称、标识编码、版本、产品对象的数据与文档），产品数据的异构特性使得数据的惟一性、一致性、实时性很难保证。异构 PDM 之间缺乏产品协同设计过程的统一管理能力，主厂商很难第一时间从供应商处获取采购件、外协工装的设计开发进度，设计需求、进度要求的更改也很难实时传递至采购件供应商，导致无法及时评估外协部件能否满足总体设计需求。对于产品的异地协同开发，企业间的信息传递等非开发性工作环节耗时过多，影响了产品设计周期，亟需可靠高效的多人异地协同评估手段，开展产品的异地协同评估。标识解析与工业软件一体化技术能够打通项目管理信息孤岛，辅助项目高效管控，保持生产执行对工艺优化的快速响应，提升工艺柔性能力。
2. 降低质量信息追溯难度并提高信用
质量信息追溯过程的数据开放不足、相互孤立，导致企业间存在信任危机；解决方案缺乏开放的开源工具，导致技术要求高、开发难度大。单个工业软件覆盖面有限，质量追溯很难实现全链条覆盖，标识数据的开放不足进一步制约了产品追溯体系建设。工业产品的生产、流通、监管等过程分属不同部门管理，相应平台互相独立（不直接连通）；区域性、行业性质量追溯平台设置重叠，跨区域、跨行业数据需求难以满足的问题随之而来。追溯信息难辨真伪、可信追溯新技术不成熟等，弱化了追溯数据的可靠性及应用价值。追溯数据仅来源于单一企业内或少数相关联企业，无法确保产品信息准确，致使追溯范围产生局限性；企业与客户在产品质量与信用信息方面存在不对等，可能导致卖方投机、消费者失信等情况。标识数据的有效溯源，将突破消费者与厂商之间的信息交互壁垒，提升售后产品的信息透明度。
3. 破除企业“业财融合”的信息壁垒
产品供应链受全生命周期数据壁垒的影响，造成供应链金融长期存在“强需求”“弱信用”的矛盾；核心企业渗透产业全链条难度大，对二级以上供应商的信用传递不足，而小微企业信用自证与融资困难问题突出。银行认可的是核心企业控货与调节销售能力，在无法可靠获取上下游企业生产数据的情况下，仅有对上游供应商（核心企业有直接的应付账款义务）提供预付款或注资的意愿，由此导致二级、三级供应商 / 经销商的融资需求得不到满足，供应链金融的业务总量受到制约。标识解析与工业软件一体化能够构建支撑“双循环”新格局下的供应链信息全球互通，通过实时动态、全面精准的供应链金融能力来加强企业信誉评估体系。
三、工业软件一体化发展现状
（一）国际龙头企业主导行业发展
国际龙头企业立足自身特色，通过兼并收购快速扩充能力，形成了平台化、云化的工业软件生态，以工业软件云平台的方式进行跨工业软件的数据集成。达索系统集团、西门子股份公司的相关产品代表了国际工业软件一体化的发展趋势 。
2019 年，达索系统公司将 SolidWorks 软件更名为 3D Experience，说明单一软件工具品牌的重要性趋于弱化，平台成为工业软件发展的主要方向；以 3D Experience 平台为基础，构建并实现 3D 设计、工程、3DCAD、建模、仿真、数据管理、流程管理，可为中小企业用户提供统一的数字环境。
西门子股份公司积极打造数字化能力手段，长期坚持“数字孪生”战略，较多通过收购方式获得所需的工业软件；2016 年推出的工业物联网操作系统 MindSphere，即基于亚马逊公司的基础设施即服务（IaaS）提供平台服务。向下连接各类设备，提供统一接口，实现不同设备之间的互联互通；向上为各类应用软件提供开发、运营等环境，支持工业企业客户在同一平台实现对生产流程所有数据的收集与分析，据此优化运行效率。
（二）分散技术方案国内应用普遍
国内工业软件企业较多针对目标用户的特定场景，采用各种数据一体化技术方案进行异构系统之间的集成。
①网页抓取技术，主要针对历史遗留的老旧系统、关联原有业务逻辑较为复杂的系统，企业内外部系统隔离、第三方服务化接口协调开发困难等情况，开展数据一体化处理及系统集成。
②数据库日志变化技术，对数据库进行特定的配置，监控数据库日志及其变化并以消息中间件的方式传播数据变化；一般用于企业内部系统之间的一体化，不依赖于第三方系统的接口，可满足一定的数据实时性要求。
③服务与服务之间的数据交换及一体化，在同一个事务中实现不同系统之间数据的同时变化、同时回退且只允许同时成功、同时失败。
④第三方调用应用程序接口（API），针对企业的内部异构系统通常基于不同体系结构和开发技术的情况，编写结构化查询语言（SQL），将 SQL 语句自动转化为开放 API（供第三方系统调用）。
⑤ Kafka 连接器集成，作为可扩展流式数据传输工具，为智能化数据管理平台提供相对成熟稳定的基础框架及工具，既可作为源端从数据库提取数据到 Kafka，也可作为接收端从一个 Kafka 主题中将数据推送到数据库 。
国内企业用户较多开展场景化的低成本改造，数据互通低效繁杂，难以形成规模化效应。上述单一方案通常不足以全面解决企业在数据一体化、集成异构系统等方面的需求，因此需要综合采取多种方案，既造成系统难以维护和升级的问题，也影响协同合作效率和系统安全稳定性。
四、工业软件一体化现状分析
（一）打通数据孤岛效率低下
国内工业软件企业数量众多，长期追求单点技术突破。应用单点技术意味着数据孤岛，导致流程冗长、数据失真，在数据互联互通方面的壁垒越来越厚。打通数据孤岛的传统做法是采用数据抓取、数据库接口等方式从软件系统的数据库调取数据，由此间接实现跨软件系统的数据一体化，但也存在一些突出问题。
一是进口软件占据市场主导地位的现象难以规避。国内工业软件市场尤其是核心软件基本被国际品牌所占据，如CAD软件 95% 以上采用进口产品。国产工业软件面临着生态薄弱、建模与虚拟仿真能力不足、行业标准缺失、综合集成应用程度偏低等基础性问题，始终制约着国产工业软件一体化的发展水平。
二是工业软件发展投入居高不下。软件数据资源是工业软件供应商的重要战略资源，原始软件厂商掌握着数据库权限、数据字典，在请求一体化的过程中把握着话语权，在涉及自身利益的事项上不愿让步，倾向于抬高接口费用以弥补自身的可能损失。究其本质，工业软件是工业产品，需要很长的周期去积淀和发展；不同软件的数据应用模式差异明显，分析原有数据库、开展数据的筛选与再利用也是一项长周期、高成本的技术工作。
三是软件系统串联协调困难，这是国内工业软件一体化的主要挑战。各个软件系统通常分属不同的软件体系和供应商，需要逐一寻求相应软件厂商协调配合，甚至一个模块就需要多方共同参与协调，难度极大。国内制造企业习惯于使用功能成熟的进口工业软件，但易受国际经济、贸易形势变化的干扰，合作协调的过程可能面临额外阻力。此外，国内工业软件规范缺失，归纳集成运用程度不高，加之国际工业软件企业在规范层面也很难统一，给程序兼容、数据互联互通构成现实困难。
（二）整套采购国外工业软件不可持续
