工业软件云战略

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<>