为什么世界上有哪么多大的强的制造业企业,而能搞出工业软件的就那么几家?_风闻
老马识途-但使龙城飞将在,不让胡马度阴山07-28 14:03
【本文来自《金励君:企业曾30万买一套单机版,中国工业软件该怎么补课?》评论区,标题为小编添加】
这个作者的文章很长,什么都涉及到了,但只有几句点题。
关于工业软件的问题,必须要搞明白一点:工业软件的核心是工业,不是软件。工业软件是干啥的?本质上来说是将工业实践中的经验和模式固化成模型,然后通过信息系统的方式按照实际需求快速调用。
第一个部分事实上是对于大量基础实践数据的模型化;第二个部分则是在大量可用模型的基础上依据当前的需求进行求解最优的规划问题。
软件工程的技术能够解决第二个的优化算法问题,但光有这个其实并没有什么卵用。因为基础模型的数据不可能从天上掉下来,这都是长年累月的基础实验、研发实验、生产、运行实践积累下来的数据,经过很多年深耕经验的专业人员提炼出来的洞察,然后形成的模型。没有大量的实践和经验、就算给你这些模型,你也只是知其然而不知所以然,更不要说提炼优化了。
这里面的挑战事实上和已经被广泛讨论的芯片工艺精度问题一样,你的直接认知是受限于当前精度条件的。你有28nm的试验条件,才能总结出28nm设计中的最佳模型,里面部分认知可能可以应用到14nm上面。但是很多7nm下才会有的问题和相应的解决方案,你靠28nm的实验条件是完全无法得知的。你要想做出适用于7nm的工业软件,那你就得先有大量7nm下的实验数据,这就要7nm的实验环境,7nm的测试床,和7nm的基础生产工艺等等等等……
所以表面上这是个软件问题或者是工具问题,实际上却是螺旋上升的工艺知识在时间和复杂度两个维度上的积累。背后代表的不是多少行代码,而是多少次真金白银的工艺试验,和千百亿个生产循环的数据积累。
说一千道一万,还是那句话,一切制造业问题归根结底都是工艺问题,工业软件也不例外。背后的核心都是获取生产线上的制造数据,从而更好地提炼模型。
为什么世界上有哪么多大的强的制造业企业,而能搞出工业软件的就那么几家。他们的生态也不是偶然的。