工业软件云战略

本书基于华为工业云构建的“工业软件云操作系统”，形成强大数字底座，聚合华夏工软厂商，探索全新开发模式。

本书阐述了工业软件的数字化转型和云化趋势，描绘了基于新架构、新标准、新模式的新一代工业软件。书中提出以面向未来的新一代“云计算架构”为中心的新型工业软件概念，重新定义新一代工业软件架构和标准体系，并详细阐述了基于工业云服务平台，采用场景化SaaS聚合生态优势，打造由“平台+生态”构成的全栈自主可控工业软件体系，形成云工厂/行业云的新商业模式。这种创新的工业软件体系可以无缝融合到国内蓬勃兴起的工业互联网框架中，为工业互联网提供重要的服务。

丛书前言
《工业软件云战略》编委会
序一
序二
序三
序四
前言
第一章 大变局：制造业高质量发展对传统工业软件提出崭新需求
第一节 大国重器，主流工业国各展其能开展新工业革命/1
一、立足CPS+三个集成，德国工业4.0打造企业竞争新优势/1
二、通过工业要素联网，美国工业互联网创造新型商业模式/5
三、以工业价值链为支撑，日本从互联工业向社会5.0进发/8
四、基于统一数字空间，俄罗斯全面提升工业制造能力/11
五、以两化融合为主线，中国制造2025务实推进制造强国战略/13
第二节 数字化转型，强国大厂不约而同的战略选择/17
一、以研制为起点，波音推进基于模型的创新企业管理模式/17
二、以运维为起点，GE推进基于设备孪生服务的新商业模式/20
三、以制造为起点，西门子推进智能制造工厂的新生产模式/23
四、以产品为起点，丰田推进智能网联汽车的新服务模式/26
第三节 华为探索软件和数据结合的产品数字化变革之路/29
一、产品数字化愿景与目标：打造端到端系统竞争力/29
二、IPD产品数字化平台，3X架构（DevX/LinkX/GoX）赋能端到端/32
三、数据模型驱动引擎，实现产品数据乱而后治到不治而顺/34
四、经验教训：无数据不升级，无软件不转型/38
第四节 工业数字化转型对工业软件提出了新的诉求/41
一、制造业的变迁对工业软件提出了新的要求/41
二、工业软件需要在多个层面实现集成和数据打通/44
三、企业数字化转型需要工业软件提供面向角色的超融合功能/49
四、必须让工业现场的工业软件运行速度飞起来/54
五、工业软件需提供即申请即用以及满足客户的开发大协同/57
第二章 大机遇：计算框架变革和企业数字化变革同频共振
第一节 国外工业软件厂家已全面推进云化SaaS战略/62
一、西门子工业软件实践解读/63
二、达索工业软件实践解读/67
三、PTC工业软件实践解读/72
四、俄罗斯ASCON公司实践解读/76
第二节 国产工业软件厂商现状以及实现新诉求的困境/79
一、国产工业软件现状/79
二、造成国产工业软件现状的根因/81
三、国外工业软件在中国工业领域构筑四大壁垒/84
四、国产工业软件突围所面临的困境/90
第三节 探索国产工业软件突围崛起的新路径/91
一、计算框架正在急速变革/92
二、工业软件技术趋势：超融合/94
三、工业软件商业趋势：SaaS化/95
四、元数据模型驱动/97
第四节 工业云快速解构原有工业形态催生工业发展新范式/99
一、顺序转换：从物理实体研制转变为云研制/99
二、数字底座：基于需求的弹性资源供给/101
三、模式进化：从CAX到MBD再到MBE/103
四、云端工软：汇聚制造新力量的超级营盘/107
第三章 新战略：构建共建共生的工业软件云生态，让天下没有难做的产品
第一节 重新定义工业基础设施：新一代工业软件云战略宣言/110
一、战略宣言：共建工业软件云，让天下没有难做的产品/110
二、战略目标：重塑工软新格局，生态伙伴共建生态体系/111
三、战术举措：工业软件云赋能，务实推动工业范式转型/113
第二节 定义新一代研发制造场景：新赛道新场景，定义新需求/115
第三节 定义新一代工业软件架构：新技术新方法，解决老问题/118
第四节 定义新一代工业软件标准体系：新规范新模式，开放克封闭/122
一、数字化时代呼唤新一代工业软件标准体系/122
二、国内外工业软件标准发展情况及新一代工业软件特点/124
三、构建新一代工业软件标准体系DISSA/126
第五节 定义新一代工业软件产品研发模式：新组织新资源，众力对薄力/130
一、工业软件的传统研发模式难以为继/130
二、新一代工业软件的研发模式/131
三、研发新一代工业软件的案例/135
第六节 定义新一代工业软件推进模式：新生态新体系，群体打单体/136
一、开发工业软件的经典投资、组织模式回顾和经验总结/136
二、全新的工业软件开发与组织形式：DISA/138
三、基于DISA和工业软件云平台实现开发的合理分工/140
第四章 扎到根：工业软件云操作系统，让新一代工业软件生态体系根深叶茂
第一节 工业数据的根：数据模型驱动，实现数据自动流动/143
一、数据管理理念：从“面向结果”到“面向过程”再到“面向对象”/143
二、数据管理技术：从“管理壳”到“管理核”再到“管理脑”/144
三、通用数据管理实践：经验外溢成就数据模型驱动引擎DME/145
……