智能制造时代工业软件技术体系综述

文章导读

智能制造通过深度融合信息技术与制造技术，已成为全球制造业升级的核心路径。作为智能制造的"数字神经中枢"，工业软件深度嵌入设计、生产、管理等全流程，驱动制造系统向智能化跃迁。本文系统解析工业软件与智能制造的协同演化机制，提出十大关键软件分类框架，并从技术、学术与产业维度揭示发展现状与未来趋势，为产学研协同创新提供理论支撑。

1. 引言：工业软件的战略价值

工业软件是支撑工业装备性能提升与制造流程优化的专用软件系统。在智能制造背景下，其核心功能已从传统辅助工具升级为信息物理系统（CPS）的构建者，承担着物理设备虚拟化、数据驱动决策、不确定性模拟等关键任务。

产业实践印证价值

：Ø洛克希德·马丁构建软件工厂，年代码量超微软Ø西门子累计投入超百亿美元打造数字化生态Ø波音787研发使用8000余种软件，专有软件占比超85%尽管学术界在物联网、AI等新技术融合研究中取得进展，但算法模型向工业软件转化仍面临标准化缺失、场景适配性不足等瓶颈。各国政策强力推动（如美国《先进制造领导力战略》、中国《"十四五"智能制造发展规划》），但现有研究多聚焦技术单点突破，缺乏对软件体系的系统梳理。本文旨在填补这一空白。

2. 工业软件与智能制造的协同演进

制造范式历经四阶段跃迁，工业软件体系同步扩展：

技术拐点

：

物联网实现全要素数据采集

数字孪生构建虚实映射闭环

AI驱动制造系统自主决策

5G/TSN保障实时控制

3. 智能制造十大核心工业软件

基于制造系统层级划分，构建全景式技术矩阵：

(1) 产线级控制软件

功能

：设备自动化控制与数据采集

代表系统

：SCADA（离散制造）、FCS（流程工业）

智能化升级

：融合边缘计算实现自适应优化

(2) 产品开发软件(PD)

核心工具

：CAX系列（CAD/CAE/CAM）

技术突破

：AI生成设计(AIGC)缩短研发周期30%

(3) 开发管理软件(DM)

中枢系统

：PLM（产品全生命周期管理）

价值延伸

：集成QMS/PMS实现质量-流程双闭环

(4) 制造过程管理(MPM)

核心架构

：MES（制造执行系统）+APS（高级排程）

创新方向

：数字线程技术打破IT/OT数据孤岛

(5) 制造仿真软件(MPS)

典型应用

：生产线虚拟调试、工艺参数优化

技术趋势

：实时仿真引擎响应速度突破10ms级

(6) 运维管理软件(OM)

智能运维

：PHM系统实现设备预测性维护

能效革命

：EMS降低单位能耗15%-25%

(7) 企业级管理软件(BM)

集成平台

：ERP系统覆盖财务/供应链/HR

数据赋能

：BI工具驱动管理决策智能化

(8) 工业数据分析(IBDA)

技术分层

：边缘层：实时工况诊断云端：工艺参数优化

算法突破

：联邦学习保障数据隐私下的跨域分析

(9) 数字孪生软件(DT)

成熟应用

：宝马工厂数字孪生体误差率<0.05%

技术融合

：物理引擎+AI实现自主仿真迭代

(10)工业物联网平台(IIoT）

中服云作为国内领先的工业物联网厂商，工业物联网平台系列产品各版本特色鲜明。基本版聚焦基础功能，以低门槛助力中小企业快速搭建设备数据采集与监控体系，支持多协议，具备直观的设备监控、灵活的监控组态及大屏看板等功能。设备版专注设备全生命周期管理，精准采集运行数据，实现设备资产精细化管控，提供完善的运维计划与诊断指导。数字孪生版利用数字孪生技术，构建高度映射的虚拟模型，依托数据中台，具备可视化监控、仿真及培训功能，助力企业优化生产。企业版在基础功能上深化扩展，能适应复杂工业环境，融入设备健康管理与视频监控，提供开发工具与数智分析。集团版则为集团型企业打造，实现多工厂协同，通过分布式数据湖架构、跨域数据治理及智能任务调度，提升整体运营效率 。

4. 发展瓶颈与未来趋势

现存挑战

技术壁垒

：核心算法受制于MATLAB/Ansys等国外工具

标准缺失

：OPC UA等协议覆盖率不足40%

安全风险

：50%以上MES系统存在未修复漏洞

突破方向

技术层

：开发国产CAE内核引擎构建工业元宇宙基础平台

应用层

：推广低代码开发工具（如西门子Mendix）建立制造知识图谱体系

生态层

：建设开源软件社区（如Eclipse IoT）完善工业APP商店机制

产学研协同路径

高校聚焦基础算法与原型系统开发

企业主导场景落地与工程化验证

政府推动测试认证平台建设

5. 结论

工业软件正从"工具属性"向"生态基座"进化，其发展水平直接决定智能制造落地深度。未来需着力突破核心算法"卡脖子"问题，构建自主可控技术体系，同时通过标准建设与开源协作破解碎片化困局。唯有实现技术突破、产业协同、生态共建的三维共振，方能真正释放工业软件的智能制造赋能价值。

审核编辑 黄宇