《工业APP：开启数字工业时代 》 —2.11 软件化维

软件化维

软件化维从工业APP生命周期过程的视角，描述了产品研发设计制造与运维等生命周期不同阶段的技术要素通过软件化形成工业APP的技术路径和过程，其目的是根据规划的工业APP体系构建逐渐完善的工业技术生态（工业APP）体系。软件化包括五方面内容，首先基于工业体系与生命周期过程完成工业APP的体系规划，确定流程与方法、数据与信息、经验与知识的梳理与抽取规则，制定工业APP相关标准；其次，定义工业技术知识，将工业技术知识按照规则梳理并进行知识建模；第三，按照规划、规则与标准开发工业APP；第四，完成对工业APP的成熟度评估后投入应用，并在应用过程中对工业APP进行持续评估与改进；最终，利用工业互联网与社会化资源构建不断完善的工业APP生态。

（1）体系/标准

体系/标准规划一般会分为不同的层次开展，按照制造业宏观战略，以及行业、企业或组织的战略目标及相关运营规划，自上而下不断分解与细化，建立相应的工业技术发展规划，并形成工业APP体系规划。

按照一般工业APP体系内容，需要在宏观层面围绕行业领域建立行业APP体系；在中观层面围绕企业的产品线和产品，涵盖产品的设计、制造、运行保障以及相关管理等环节，建立产品设计APP、工艺设计APP、生产制造APP、保障APP和退出APP体系，形成产品线APP体系；在微观层面，围绕专业领域建立专业APP体系。具体内容可以参考“工业APP体系规划”。

（2）知识定义

工业技术知识经常以各种隐性方式存在于人的头脑中，人们对某些事物的感受、认知、基本的判断、经验、公认或约定俗成的各种看法，都属于隐性知识。另外还有大量的工业技术知识常常以技术文献、档案、数据库、软件系统、电子文档等非结构化方式散布在企业内部各个位置。由于认识角度和认识深度的差异，各种工业技术呈现局部化、不完整、不深入、冗余重复、新旧混杂、缺乏系统性、逻辑混乱甚至相互矛盾等各种情况。如果仅仅是对这些知识进行简单堆积存放，很难有效利用并发挥其价值。这就需要对已有工业技术知识按照工业技术体系和工业APP体系规划要求进行系统性梳理，提取典型特征并完成知识的特征化描述。而一般的数据建模过程，更得是从海量数据中分析并提取出典型特征要素，完成特征化描述。

（3）封装/发布

当对知识完成特征化描述后，可通过技术建模活动完成对特征化工业技术知识的抽象和模型化表达，形成知识模型，然后使用软件技术将知识模型转化成工业APP。

由于工业领域的复杂性，在由知识模型转化为工业APP的过程中需要考虑多方面的因素：第一是关于合规性问题，工业APP也需要遵循各种标准和规范；第二是封装工具软件的问题，工业领域包含四类模型，这些模型需要利用不同的工具软件完成，特别是描述对象时的各种领域工具软件，需要在知识模型转化成工业APP的过程中完成工具软件适配器的封装；第三是关于数据交换问题；第四是人机交互问题。此外还可能包括从数据库中调用数据（比如材料数据）的问题等，这些都是在APP开发过程中需要考虑的事项。

工业APP开发完成后，还需要一个特定的发布流程才能正式发布。经过正式发布的工业APP才是一个满足基础可信、可用的工业APP。

（4）评估/应用

工业技术要素通过软件化过程形成工业APP并投入工业领域重用前，需要一个基础，这就是工业APP的可信度、可用性等。工业APP评估的作用就是保证工业APP可信、可用。

因此，在工业APP开发完成之后需要进入工业APP评估环节，该环节采用多种评估方式（比如专业评估、用户评估等），评估工业APP在工业场景中的应用效能，以及是否能够在功能和效果上有效解决工业特定环节的问题。

此外，质量管理应该贯穿整个工业APP开发过程，才能保障工业APP质量。经过专业评估的工业APP可以投入使用，并在工业领域中重用。

（5）工业APP生态

从工业APP的定义看，工业APP仅解决特定问题，对于复杂的工业领域，需要大量工业APP相互组合来解决一些复杂的工业问题。由于工业所涉及的领域太多、太复杂，这就需要更多的力量来共同支撑工业APP所需要的工业技术要素定义、工业APP开发、工业APP标准定义、工业APP评估、法律法规、工业APP保护等，这就形成了一个庞大的工业APP生态体系。

工业APP生态的形成需要全社会的力量：政府在政策/法律法规上的支持、对知识的保护，工业界对工业技术知识的积累与开拓，学术界对工业APP理论体系的探索，IT界对信息技术的研究探索以及同工业技术的进一步融合，企业对工业APP的开放性思想与共享文化支撑，全社会的知识工作者共同参与等。工业互联网平台对工业APP生态的形成具有重要的推动作用，提供了社会化力量广泛参与的舞台和技术上的支撑。