在上一篇《从IT部门到数科公司—数字化转型中，企业需要什么样的IT部门(续)》中，我们提到央企成立的数科公司主要是在：1.集团企业主营业务和产品和2.集团企业内部经营数字化转型两方面发挥作用。并重点探讨了IT部门或数科公司在集团企业数字化转型方面的职能定位和作用发挥问题。

对于集团企业的主营业务和产品方面，我们在上篇提到，数科公司应当通过数字化智能化技术研发，打造企业在行业细分领域产品软件定义化、服务化转型的技术底座。而企业的产品软件定义化、服务化转型，例如软件定义汽车、软件定义卫星、软件定义雷达、软件定义无线电，是实现敏捷响应需求，高效个性化定制、数据智能赋能产品的高端智能制造基础。

本篇我们来讨论下，在集团企业推动发展高端智能制造方面，数科公司应当发挥什么样的作用，怎样发挥作用。

01研发行业内垂直领域工业软件平台

普遍意义上，工业软件指的是专用于或主要用于工业领域，以提高工业企业研发、制造、生产管理水平和工业装备性能为目的的软件。其门类复杂，包含ERP、CRM一类的企业管理软件，CAD、CAE、EDA一类的工业设计软件，生产调度和过程控制软件(即对自动化设备等进行监控、数据采集并保证其安全运行的工控软件)，以及运用了工业云、大数据、AI等技术的部分IT基础软件。

我国在工业软件方面起步晚、发展水平低，并没有像在消费互联网领域那样诞生一批领头企业及产品。以CAD、EDA一类的设计软件为例，虽然在整个工业生产中扮演着至关重要的角色，但由于工业软件的行业知识门槛高、生态相对封闭、用户规模有限，技术实现难度较大、投入成本较高、开发周期较长，自身的总产值却并不高，这种行业特点不仅让创业者望而却步，连投资人都难以招架，在一定程度上也限制了其发展。PTC、Autodesk、达索、西门子等国外CAD研发设计类软件垄断了国内90%的市场，DCS、PLC、SCADA等工控软件垄断了国内70%的市场，高端占95%以上。

在整个软件行业中，工业软件虽然占比不高，但却是工业与制造业发展的核心基础，工业软件的安全性好坏决定着工业项目能否正常运行。随着数字化进程的加快，现代工业已经离不开软件系统，几乎所有的设备、系统都是基于工业软件来研发、生产和维护，工业软件的广泛应用让生产效率和质量都得到了极大提升。软件代码及其服务在企业产品中的比例越来原高，产品的“软件定义化”已成为高端智能制造重要的发展趋势。

对于工业软件而言，首要解决的问题，就是深入、密集的行业知识积累，这也是最大的行业门槛。目前在中国推出国产工业软件的企业，几乎都是大型工业企业，且首先从垂直的细分领域做起，并在企业自身行业开始应用。在这方面，数科公司脱胎于企业IT团队，在企业内部的管理协调和业务理解方面具备先天优势。

其实，不论是央企还是大型民企，都是行业某些垂直细分领域的国内头部玩家。而大型企业成立的数科公司，本身就担负着为集团企业发展高端智能制造，打造集团企业在行业内垂直领域工业软件平台的使命。

02成为集团企业产品“数字工程”的智囊团

数字工程由美国国防部2018年在其“国防部数字工程战略”中提出。旨在通过实施这一工程，将国防部线性、以文档为中心的采办流程转变为动态、以数字模型为中心的数字工程生态系统，完成以模型和数据为核心谋事做事的范式转移。

对于装备制造企业，其产品“数字工程”已成为高端智能制造转型的重要标志。“数字工程”包含数字样机(装备的数字模型)、数字线索(Digital Thread)、数字孪生(Digital Twins)三部分。数字工程通过在装备的论证立项、研制、生产、测试定型、使用维护等全周期建立数字模型，并在装备全生命周期中连续传递形成数字样机，以实现对装备的全面、端到端数字化表达。通过数字线索(可以简单理解为数据在数字模型和实体装备间的共享、传递机制)，在装备的全生命周期内将设计、研制、生产、测试、运行中的各类数据在数字样机和物理实体装备之间传递，以实现数字样机在仿真运行过程中与物理实体装备开展迭代和同步更新完善，也称为数字孪生。

通过数字孪生方式迭代优化后的数字样机，可以帮助设计师在数字环境中快速迭代和优化设计方案，缩短产品研发周期，提高产品竞争力;在数字环境中模拟和测试各种方案，避免现实世界中的高昂成本和潜在风险，以及降低维护成本和延长设备寿命。

在《对数字工程中数字模型、仿推演真和数字孪生的作用及相互关系的认识》中，笔者对数字模型、仿真运算和数字孪生在产品“数字工程”中的作用和相互关系进行了介绍，并对制造业企业建设产品“数字工程”的路径进行了预测。而大型企业数科公司应当在企业开展产品“数字工程”的过程中，解决关键的技术问题，智囊团，具体包括以下三方面：

1.制定企业产品全生命周期各环节数字模型标准规范;

在产品“数字工程”中，建立产品论证、设计、研发、生产制造、售后各阶段所需的数字模型是对产品全生命周期进行数字化仿真运算和数字孪生应用的重要基础。在这方面，数科公司应当为集团企业制定企业产品全生命周期各环节数字模型标准规范，并辅助集团建立相关的制度、流程和质量体系。重点解决：

(1)在产品全生命周期各阶段应当建立哪些数字模型，什么时候建立，由谁来建;

(2)产品各阶段数字模型应当描述产品的哪些静态及动态特征、达到什么样的灵敏度，用什么样的方法或建模语言描述;

(3)不同阶段数字模型之间的接口技术标准，以及具体的仿真性能指标等。

2.建设支撑企业产品全生命周期各环节“数字线索”的信息系统;

“数字线索”是数据在数字模型和实体装备间的共享、传递机制，对于“数字工程”，“数字线索”是数字模型与实体装备数据双向交互，进而实现数字孪生的主要手段：一方面通过对实体装备运行数据的采集，对数字模型进行数据同化，以优化仿真效果，提高数字模型置信度;或降低模型的运行复杂度，加速运算过程，提高仿真效率;另一方面根据数字模型的仿真预测结果，及时对实体装备的设计、研发、测试、制造等过程进行指令控制和干预。

对于不同类型的数字模型，其数据在模型和实体间传递的交互方向、带宽、频率和触发机制是不同的，其所依赖的底层技术和上层信息系统也是不同的。而这些底层技术的应用及相应信息系统的建设，与工业软件平台及数字模型的标准规范息息相关，需要数科公司来具体开展。

3.提供大规模仿真运算服务，实现企业产品 “数字孪生”所需的连贯模拟仿真。

在 “数字工程”中，开展产品全生命周期数字模型运行的大规模连贯模拟仿真，是实现企业产品“数字孪生”的底层驱动。

而这个大规模仿真运算服务，需要的不仅是超算或云计算算力，更重要的是结合产品数字环境模型和产品各阶段数字模型开发的仿真运行程序。其在仿真连贯性、功能和性能方面需要满足“数字孪生”运行要求，定制化程度高，很大程度独立于各阶段数字模型，且涉及产品核心细节，无法交给外部公司。笔者认为目前由数科公司负责仿真运行程序的开发和优化较为合适。

03培育企业迈向高端智能制造过程中的核心能力—软件能力

在加州伯克利大学哈斯商学院名誉教授罗伯特·科尔发表在《加州管理评论》2014年11月刊，并由陈果翻译的《日本软件行业：什么搞错了以及我们如何吸取教训》一文中，作者提出：在日本公司高层长期以来将IT视为成本中心，而不是能够促进公司的发展战略活动。日本企业选择了在IT运营效率(成本、效率和质量)上的竞争，而不是利用IT技术进行业务创新以寻求新的收入增长。这种战略选择在IT这样引领了近几十年全球科技创新和经济发展的技术领域，具有相当的局限性(在这些领域，客户往往热切地为高附加值的创新买单)，而美国企业则利用IT技术创新企业战略。这种理念的差别对于日本软件行业、甚至整个IT行业30年来发展的式微负有相当的责任。

我们之前讲到，企业数字化转型的直接目的是“降本增效”，但如果企业对IT技术的应用止步于此，往往会错过数字化时代最大的红利—利用数字技术和数据智能更好地把握战略性机会。

在高端智能制造中，产品中的软件比例越来越高，为实现大规模个性化、智能化定制，产品的软件定义化、服务化已成为趋势。在这个过程中，软件能力将成为企业迈向高端智能制造领域过程中的核心能力。

而在传统制造企业迈向高端智能制造领域的过程中，软件能力是一个突出的短板弱项，其产品设计团队在软件架构能力、开发能力和系统集成能力上的不足将会严重影响企业战略的实现。例如目前华为、小米等IT巨头积极布局汽车制造，与传统车企开展合作，从另一个角度讲也是传统车企在面对汽车的软件定义化、智能化浪潮时自身IT能力不足的体现。

在这种情况下，制造业企业成立数科公司，必然有集中力量培育产品的软件的架构、开发、测试能力，以及数据智能应用等前沿技术的考虑，而这些能力的培育和提高，反过来必将促进企业产品设计、研发、测试、生产全过程流程体系、质量体系和成本体系的变革，以及产品创新力的提高。