目录
- 🤹♂️ 序言：怀揣梦想，走进论坛
- 缘起
- 问答
- 追求
- 🎯 主题1：数字化转型路径探索
- 工业软件的云化、平台化、智能化
- 中国工业软件产品流还处在单向阶段
- 企业数字化在跟随趋同后必然是主动创新
- 数字化正从车间往上，走进写字楼
- 从投资到收益需要战略的理念和定力
- 技术成不了护城河！
- 沉着冷静并深度思考工业软件的精准策略
- 🧩主题2：解构传统，重构网络
- 传统价值链加速解构并重构为新的价值网络
- 产业网络让人均产能优异
- 制造业升级的内核是价值链加速重构
- 消费互联网和工业互联网的交集就是工业软件
- 🔄主题3：数字化模型和闭环反馈
- 数字化技术使用发展路线图即数字化三维模型
- 数字主线如同一场唯美的恋曲
- 数字主线贯穿和连接产品链、价值链和资产连
- 制造和现场反馈于产品
- 健壮执行和敏捷优化的平衡
- 💫 主题4：数字化设计技术
- 顶级客户蝶变思维
- 巨头的功能轰炸和国内的路径
- 新工艺带动设计方法的改变
- 数字化设计技术和四大科学发展范式
- 💎 主题5：数字化价值实现
- 把握AI产业大周期有三个阶段
- 知识变现的载体是从工具到产品再到平台和生态
- 高端起家，极致专业化四处渗透
- 工业软件的新型价值曲线
我对工业软件的学习始于华泰计算机首席谢春生的《工业软件研究框架》20讲，我的背景是纯粹的计算机专业，且从事金融IT工作，与制造业并无直接交集，但随着对工业软件的深入了解，我逐渐认识到这一领域不仅是软件工程的基石，更是现代软件发展的引擎。
软件工程中的许多核心概念，如生产线、连续集成、版本控制、精益生产等，都源于制造业的实践和理论。这些概念在工业软件中得到了充分的应用和提炼，进而影响了整个软件工程领域的发展。此外，近年来在软件领域备受瞩目的数字化转型、敏捷开发、平台工程、混沌工程和可观测性等新兴概念，也是从工业软件领域中逐渐成长和发展起来的。
我希望从更本源的地方去理解软件产业数字化的第一性原理。在我看来，经过长时间实践验证和市场竞争检验的工业软件领域，能够为我们提供全新的视角和思考方式。通过深入研究工业软件的发展历程和应用实践，我们可以重新审视和思考软件工程的理论与实践，进一步推动软件产业的创新和发展。
总而言之，工业软件作为现代制造业的核心组成部分，不仅在生产制造领域发挥着重要作用，同时也对整个软件工程领域产生了深远的影响。通过学习和研究工业软件，我们可以更好地理解软件产业数字化的本质和未来发展趋势，为金融IT和其他相关行业提供更多有价值的启示和借鉴。
论坛上西门子陆云强先生微信群发问：为什么微软不收购工业软件？
普遍的回答是工业软件姓“工”，我的回答是微软做的是软件这个“工业”的工业软件。
在美国，农业、畜牧业可以是“工业”，在中国，软件和集成电路都是“产业”，软件产业也是需要数字化的领域，现代软件不是简单的工程应用，也需要科学发展的四大范式加持。
我也提个问题：消费互联网和工业互联网，或互联网app和工业软件，哪个更值得软件产业自身的数字化借鉴呢？如果你还有点迷茫，容我稍后做一期消费互联网巨头的数字化方法论的笔记和分析。
“做软件行业的工业软件,做软件产业的数字化”,可以是我专业的初衷、追求与梦想。当阳光洒满香格里拉酒店,我满怀憧憬地走进了此次工业软件论坛。
在论坛现场,国际领军团队和国内的少壮派，对工业软件和数字化转型，做了迥异而独特的分享，智慧之光宛如星空璀璨，启迪前行方向，这个美好经历，值得我记录和分享。
*笔记的疏漏错误难免，部分内容是查询相关资料后补充，5大主题由chatgpt归纳得出，论坛具体内容以各位讲者的现场发言为准。
云化是数字化的基础，实现全领域业务链条的数据化，进而打通数据链；
平台化促进多方参与和开放创新，形成跨产业链协同；
智能化是提升软件价值的关键，通过软件升级来弥补硬件的缺陷，硬件越复杂，对软件升级改造的空间也就越大。
中国工业软件产品目前主要面向国内市场，尚处于“单向输出”的格局，与国外单项冠军软件公司的双向交流模式有所不同。
发问：你是否认真看完别人的产品，是否感觉“看来和我们以前想的完全不一样” 。
中国工业软件企业国际化程度、自主创新能力和服务制造业深度有待提高，需要加大研发投入和培育国际视野的人才。
跟随型公司是“你找客户”，企业在数字化过程中更注重在已有的知识和经验基础上进行验证和修正，通过观察他人的成功和失败来指导自身的决策。
创新型公司更倾向于主动寻找新的数字化解决方案，采用探索性的方法，预测未来趋势，并通过实验验证新的理念，达到“客户找你”。
跟随型公司和创新型公司，二者最初是制造能力的竞争，制造能力的竞争中后发不一定有优势，制造能力趋同后才是创新能力的竞争。
创新能力的竞争更注重满足用户需求，用户更愿意等待，即主动满足客户需求，甚至超越客户的期望。
数字化转型的工厂，IT工程师的数量，已经超过了机械工程师。
如果要寻找或满足多变的客户需求，那需要研发设计人员。
在追求回报时，若感受不到可能是因为投入不足，企业需要通过正确认识价值来源、持续精准投入、价值网络的构建、经典场景的塑造以及找准纵身一跃的创新者，共创未来制造。
企业投入经历单项应用和企业集成两个阶段后，真正的收益体现在产业链集成和产业生态系统的高级阶段，强调了全方位的战略和理念在取得企业收益方面的关键作用。
论坛中提到的技术成不了护城河，强调了护城河需要更多元的因素，如品牌、极致专业化、客户关系、生态系统等。这启示我们在技术创新的同时，更要注重全方位的能力构建。
技术成不了永久的护城河，因为技术迭代快、技术浪潮短暂、获取途径多样、用户需求多变、综合创新是新需求、品牌客户关系和生态更难复制。单一依赖技术的竞争优势可能是短暂的，持久的成功需要更全面的战略和能力。
工业软件迫切需要再场景实践中反复打磨，通过反复迭代取得成功；
改变弯道超车的思维方式、运动式推进方式、工程型开发模式，要面向行业普遍需求，选择具备基础、市场前景广、增值空间大的若干重点环节，不能四面出击；
回归工业软件发展以知识为核心的本源，面向高端，不要想低成本抢占市场，也不要想挣快钱。
传统线性价值链被拆分为多条子链。这些子链之间解构,重构,形成网络化、生态化、共创的新价值网络,整体效率和质量大幅提升,成本下降,灵活性增强。
传统线性串接的价值链，包括研发设计、生产制造、市场营销、服务。这个传统价值链证被拆分为产品链、技术链、服务链、信息链和能源链。
产品链包括原材料、零件、部件、整机和回收；
技术链包括工艺技术、集成技术、装备技术和制造工程技术；
服务链包括价值的体现（营销）、价值的传播（物流、ota）以及增值服务；信息链包括产品信息构建、供应链信息管理、管理信息集成、客户信息分析和管理；
能源链包括能源的生产、传输、存储和使用。
这些价值链拆分后，解构，重构，形成围绕能力的价值网络。新的价值网络体系是网络化的，生态化的，共创型的，效率大幅增加，成本大幅下降，柔性大幅扩张，质量大幅提升。
新的价值创造体系正在形成，一方面技术带来的新产品、新工艺和新赛道，另一方面是数字化带来的新型分工模式。
产业知识和信息网络决定价值创造方式。任何产品都已经变为了信息体，生产的本质是构建一个复杂的网络，把知识和信息注入到产品中。
生产系统本质是信息系统的重构，提高信息输入和转化的密度，生成效率就会不断提高。
产业网络对企业产能的关键作用：
第一，构建领先的数字化生产网络系统,实现了产品设计到制造的端到端数字化,提升协作效率。
第二，重构全球化的供应链网络,实现资源和知识的优化配置,选择最佳合作伙伴。
第三，形成一体化的产业生态网络,有效连接上下游企业,提升响应速度和灵活性。
中国不再只是价值链的一个低端环节的分包商或参与者，而是开始参与完整的技术链、价值链和并形成价值网络，反映了中国制造业的技术升级和全球产业格局的变革，强调了企业从零部件生产到整机构建的演变，以及服务链、信息链的发展对提升竞争力的关键作用。
基于产品的服务、基于软件的服务、基于平台的服务或者基于人的服务，这种“非实体”的价值越来越多的超过基于硬件、基础设施、资本提供的价值创造，所以价值创造的方式或者价值本身也发生变化。
物联网 + 互联网主要连接和服务消费者，从个人需求出发，是消费者的数字化，颗粒度是从小到大，从智能设备、到智能家居，再到智慧城市。
物联网 + 工业互联网则侧重于连接和服务制造业资产，实现制造业资产的数字化，服务于产业，从最大化效率出发，数字化的颗粒度方向是从大到小，偏向自上而下的系统化，从智慧城市，到智能生产线，再到智能机器。
工业软件作为连接上述两者的纽带。有了消费者的画像，了解自己制造的资产，就可以根据消费者的需求去发生改变，中间怎么把消费者的需求转化成产品的东西就是工业软件。
工业软件通过分析消费者需求转化为产品的设计和制造需求，实现产品的快速响应市场，促进消费互联网和工业互联网进一步融合，进而让制造商和消费者关系的主旋律，从M2C变革为C2M。
工业软件在数字化转型中发挥关键作用，通过数据实现从市场到工厂的协同和优化，是实现产品快速响应市场的关键。
工业软件连接需求管理、产品设计到制造和服务的全流程，提高企业响应速度和效率。
陆云强提出数字化三维模型，具体到三个维度：
建模层次维度涵盖了数字化的不同粒度需求
数字孪生深度维度体现了数字孪生从数据到决策的演进过程
生命周期维度连接了制造业各个环节。
数字主线是在物理实际和数字世界之间构建了一个跨越整个产品生命周期的闭环链路，确保提供准确的产品和流程信息，即在正确的时间、给正确的人、以正确的上下文信息，延伸到价值链各个环节。
chatgpt：数字主线如同一场唯美的恋曲，巧妙地编织了物理实际与数字世界的纠葛，跨越整个产品生命周期，犹如一曲动人的旋律，确保在恰到好处的时光、交付给恰如其分的人，携带着正确的情境信息，婉转地延伸至价值链的每一个环节，如同邂逅命中天子的甜蜜心情。
PTC以无工业基因的方式探索了CAD、PLM、IoT、SAAS等多个领域，形成数字主线，这显示了企业在数字化转型中要有不寻常的创新和思维，不拘泥于传统发展路径。
数字主线(Digital Thread)贯穿并连接了产品链(Product Chain)、价值链(Value Chain)和资产链(Assets Chain)的整个生命周期。
产品链通常是指创建产品的端到端过程，涵盖从设计和开发到制造、分销，甚至处置或回收的各个方面。
价值链代表公司用于为其客户创造价值的所有活动和流程。它不仅包括生产或制造过程（产品链），还包括市场营销、分销和客户服务等活动。
资产链可能指的是在其整个生命周期内管理物理资产，包括设备、机械和设施。
数字主线(Digital Thread)是指利用数字化技术，覆盖产品全生命周期、全价值链，构建数物融合、贯通产品研发、制造、营销、运营和服务等各环节的数字化数据流，为企业各个层面提供实时的数据分析和决策支持。
数字主线的两大循环
一是现场反馈，即服务数字主线，服务工程的反馈优化产品工程的产品质量、机队分析、面向服务设计和环境影响分析。
二是制造反馈，即制造数字主线，制造工程的反馈优化产品工程的产品质量、价值工程、面向质量设计、环境影响分析。
服务工程包括服务bom转换、维修过程规划、服务手册或维修操作指导，以及产品运营的客户运营、服务执行、服务备件计划或库存预测优化；服务工程内部小循环，产品运营反馈于服务工程；
制造工程包括制造bom转换，制造过程规划、装配操作指导，以及生产运营的生产执行、绩效分析。制造工程内部小循环，是生产运营反馈于制造工程。
产品工程包括产品规划/概念设计、系统工程/详细设计、供应链协同、仿真/虚拟样机，平台/配置管理。
ptc的愿景包含工程到制造以及工程到现场主线，即两大系统的互动循环
一是制造和记录系统，要求健壮，每日重复工作，是执行的触点。
二是智能系统，要求敏捷，每天做的稍微更好一点，是优化的系统。
制造和记录系统：
产品工程包括产品规划/概念设计、系统工程/详细设计、供应链协同、仿真/虚拟样机，平台/配置管理。
制造工程包括制造bom转换，制造过程规划、装配操作指导。
生产执行包括生产执行、CMMS/可靠性，质量保障。
智能系统：
产品分析包括：产品创新洞察、设计洞察、产品洞察、环境洞察、产品质量洞察；
过程分析包括人员洞察、资产洞察、质量洞察；
生产运营分析包括劳动力分析、资产分析和质量洞察。
产品分析指导产品工程；工艺过程分析优化制造工程；生产运营分析提升生产执行。
“顶级客户蝶变思维”强调客户在数字化转型中的关键作用，要求企业不仅要采用技术工具，还要深刻理解客户需求，实现对业务的全面转型。
达索的3D EXPERIENCE是一个全面的数字化转型平台，旨在为企业提供集成的、协同的创新体验，意味着将数字化转型思维融入企业DNA，支持全球客户实现业务优化和转型，将数字化视为企业核心竞争力的驱动力。
成为真正的数字化企业，其中所有工作流程都经过集成和数字化，以充分利用数据，这使我们所有人都能从无限数据中创造无限机会。
真正的数字化企业，能够利用数据的无限力量，获得有价值的见解，来做出快速而自信的觉察，并通过高效的生产创造一流的产品。
整个演讲，感觉西门子是在进行地毯式、全方位的“功能轰炸”。国外巨头注重功能和产品，可以“功能轰炸“。国内企业强调“路径、情怀和理想”，在发展过程中更注重发展理念、价值观等软实力。
在国内，创业往往从解决实际问题开始，先解决一个问题，然后逐步上硬件，最终在硬件趋同的情况下通过软件实现差异化。这种实际问题导向的创业模式在当前国内情境下是可行的。
国内企业通过与国家的重大工程和事件绑定，可以在生态系统建设中获得更多支持。
增材制造则是在建立过程中逐层添加材料，因此有了更多的设计自由度，可设计更为复杂、轻量化的结构，以及更灵活的形状等。
随着增材制造的出现，相应的设计方法也会发生改变，这是一种主流的工艺存在。
AI需要经历产业预期、产业落地、业绩变现三个阶段
产业预期阶段，实现从算法模型到产品的转化；
产业落地阶段，实现产品向商品的转化；
业绩兑现阶段，实现订单向净利润的转化。
AI变现的载体，从工具到产品再到平台和生态,随着层级的提高,实现商业化的难度越来越大。
AI工具层面较为简单,通过将AI算法进行封装和产品化,赋能到具体场景中。
AI产品层面需要解决整体系统集成和交付问题。
AI平台需要吸引开发者生态的参与,提供基础能力。
AI生态需要打通上下游,提供完整解决方案。
行业护城河的建设需要极致专业化和服务。
达索的案例表明，高端起家并不意味着高利润，因为航空设计市场不大。
通过极致专业化，从高端航空到市场广阔的汽车行业的渗透，再到本土化运营，达索实现了在多个行业的广泛布局。
研发设计的高附加值在于知识密集的领域，如工业知识、架构、功能、工具化；
销售服务的高附加值是品牌价值的领域，如使用体验、便捷性、可靠性、服务化。
编程作为一项技能，从工业软件的技术核心中逐步淡出，其技术价值会逐步降低。
