工业技术软件化
发布时间：2017-04-14
一、概述
改革开放以来，我国制造业引进了大量先进工业软件和设备，在门类、数量和投资额方面已居于世界前列。但是我们用这些世界一流的软件和设备，却创造不出世界一流的产品。单靠信息技术就像用Word代替了纸和笔，并不能保证有好的思想，能写出好文章。要创造一流产品，还需要各专业领域的工业技术、知识和方法做支撑，这才是核心竞争力。
中国的工业领域从最初的跟随设计和制造，发展到今天已经抵达创新的无人区，信息化产业要支撑企业从无到有的创新工作，智能构建企业知识图谱，减少量产前试制验证带来的成本消耗，在虚拟空间中使用数字化样机技术实现一次构建、一次成型，“工业技术软件化”是核心。
二、什么是“工业技术软件化”
三、发展“工业技术软件化”的重要性
西方发达国家，在IBM、SAP这些IT公司发展信息技术的同时，波音、空客、GE等工业企业也在不断进行软件化。以GE公司为代表的工业企业正在走向软件化的趋势，表明未来传统的工业软件（CAD/CAE/CAM/PDM/ERP/MES以及中间件/数据库/操作系统等）已不是他们的发展重点，它已逐渐下沉为工业的基础设施，而工业技术、知识、能力的软件化以及由此带来的新型工业生态体系将是制造业未来发展的趋势和重点，其意义在于可以让工业技术更好地保护、更快地运转、更大规模的应用，从而十倍百倍地放大工业技术的效应。
我国制造业信息化的二十年，是不断引进和学习的二十年，也是通过信息化推进工业化的二十年。著名的波音777无纸化制造，发达国家强调的是CAD、PDM等信息化技术，没有被聚焦的是后台那些私有软件。结果我们大量引进CAD、CAE、PDM等产品，二十年后我们发现，没有后台那七千多种软件，我们根本达不到波音的研发制造水平。
而更加不可忽视的是，软件定义制造正在成为全新的趋势。这个过程，将使得技术特性变得更加隐蔽，更加不可琢磨。由于长期忽视工业技术的软件化建设，使我们在工业化进程中产生的许多核心技术和知识产权，无法持续积累、无法有效保护和充分利用。这些核心技术和知识经验，散落在各个企业，闭锁在技术人员头脑中，无法显性、整合和重用，并且随着人员的流动而不断耗散和流失。如果我们继续忽视工业技术的软件化建设，无论我们引进多少先进的软件、设备和智能工厂，我们都无法形成中国制造的核心竞争力，也不可能成为世界领先的制造业强国。
四、发展“工业技术软件化”的路径
西方发达国家建立工程技术体系经历了一个漫长过程。随着各种信息技术的出现，波音空客等工业企业也在同步进行工程技术的软件化，主要是通过在商业化的IT工具上进行二次开发来实现。由于CAD、PDM、CAE等IT技术在不同时期先后出现，这些工程技术体系也是逐步开发，渐进式地形成，最终的工程技术体系与商业化的IT工具融为一体，无法分离。但由于各企业标准、方法、过程、工具不同，各企业的工程技术体系也互不通用，无法在企业之间简单移植和复制。
结合中国的实际情况，以及工业文化不同，我们无法按照西方的模式去补建工程技术体系。而且由于当前的技术环境已经大不同于西方国家当时的环境和条件，我们也不必照搬他们的模式。中国要实现换道超车，知识自动化是知识生成和知识使能的一种重要路径。
知识的使用，以及知识的生成，一直以来都是通过人来实现的，而形成的知识体系也一直都是给人用的。与此不同的是，知识自动化是一种关于机器使用知识的技术，通过将知识植入机器，使机器完成许多知识型工作，从而使知识成为直接生产力。在知识植入机器，机器与人协作的过程中，机器不断记录人的行为，并进行处理加工和学习，可以实现知识的自动更新。因此，相较于传统知识通过人去发挥间接作用，以及小步慢跑的知识生成模式，知识自动化是知识使能和知识生成的一次革命。
决定未来经济的12大颠覆性技术（来源：麦肯锡2013年报告）
通过知识自动化建设工程技术体系，首先是改变人与工具的关系。原先由人直接操作各种软件、硬件、设备，现在是通过一个平台来操作这些工具，将人操作工具的方法移植到这个平台中，形成组件化和模型化知识，之后这些知识组件和知识模型通过中间平台驱动工具，完成原先需要人去做的工作。
知识自动化的原理
通过知识自动化，可以系统性地、半自动地、快速地建立工程技术体系。这种建设一方面是系统地把显性化知识加工转换为机器知识来实现，另一方面则是通过机器挖掘、机器学习来不断生成知识，是一种机器与人合作建设的模式。相对西方国家渐进式、叠加式的模式，知识自动化是一种更加先进、高效的模式。通过知识自动化模式，可以更快更好地建立整个行业的工程技术体系。
五、3245澳门新莆京基于知识自动化实现工业技术软件化的应用案例
3245澳门新莆京系统致力于推动工业技术软件化进程，推广工业技术软件化理念，研发和实践工业技术软件化的支撑技术。在过去十年推进了工业技术软件化在军工和民用领域，包括航空、航天、兵器、船舶、电子、核电等行业的落地，并在多个重大型号中进行了应用，取得显著成效，为大规模推广打下了良好基础。
知识自动化的应用
典型案例见图示：
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