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關于工業(yè)軟件發(fā)展的難題與思考

工業(yè)互聯網前線 ? 來源:說東道西 ? 作者:宋華振 ? 2020-08-24 10:32 ? 次閱讀
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最近1-2兩年里,關于工業(yè)軟件的討論越來越多,最近也和一些業(yè)界的朋友交流過這個話題,想談談一些觀點,請留言拍磚。

一、工業(yè)軟件首要是人才問題

其實,工業(yè)軟件的問題首先要解決的問題是人才問題,大家認為我們每年培養(yǎng)那么多本科、碩士與博士生,難道沒有人才嗎?當然是有的,但是,對于工業(yè)軟件的特殊需求來說,可能就非常稀少了。

(1).復合型人才稀缺

首先,工業(yè)領域對于大學生的吸引遠不及阿里、字節(jié)跳動這些純軟件企業(yè),或聚焦于消費類、商用軟件的企業(yè),那么,也即,軟件人才本身流向工業(yè)領域的就是比較少的,這個比例沒有看到具體的數據統(tǒng)計,但是,從很多大學老師的反饋就是大部分學生都是流向了非工業(yè)、制造現場的企業(yè)了。

其次,大學培養(yǎng)的軟件基本上都是計算機工程、軟件工程這種培養(yǎng)的,缺乏工業(yè)基礎,而工業(yè)軟件一定是一個跨學科,包括數學、機械電氣傳動與控制、工藝的融合的應用方向,而我們可能懂軟件又不懂工藝,懂工藝的完全不懂軟件,懂電氣的不懂工藝,總歸,你想找一個具有融合背景的人還比較難,但是,偏偏需要這樣的人—因為,至少這個系統(tǒng)架構師,它必須是對各個領域的問題具有全局規(guī)劃能力,而這樣的系統(tǒng)架構師又不是能夠短期培養(yǎng)的,沒有十年以上+天賦,并且經歷過大型項目磨煉的人是難以駕馭復雜的工業(yè)軟件開發(fā)的。

再者,憑什么到你工業(yè)企業(yè),制造業(yè)領域本身就沒有什么特別大的、有品牌的企業(yè),而且,這項工作還要坐冷板凳很多年,今天社會如此浮躁,你怎么讓這些人才忍受這種煎熬度過漫長的“坐禪”一樣的歲月?

(2).缺乏軟件工程訓練

有知識不代表有文化,上周晚上和一個朋友聊到這個話題,就算你有計算機軟件開發(fā)的知識、專業(yè)訓練,但是,你還得經過嚴格的軟件工程訓練的人才,即使是企業(yè)里也很少能夠做到這樣好的訓練的工程師,在軟件架構、軟件模塊化開發(fā)、代碼規(guī)范、工作規(guī)范、流程控制、軟件質量、進度控制方面的綜合性人才,團隊合作型人才也是欠缺的。

因此,要解決這樣的問題,首先得要能夠解決人才培養(yǎng)的問題,這個是長期工程,但是,我們做什么事情又都是眼前更重要,很少有人愿意這樣去思考問題,無論是政策制定方、還是項目執(zhí)行方(拿課題、拿項目的思路一直在延續(xù)),都是這樣。

思考的問題:

--如何讓人才工程配合這個長期的政策?

--如何發(fā)揮大學學生的激情與活力?

--學生為何都向著阿里、騰訊、字節(jié)挑動找工作了?

--究竟怎么才能培養(yǎng)更好的工程師?

2.對工業(yè)軟件的認知問題

昨天在一個群里談到某中國企業(yè)制造空調后,導致了國外空調價格下降,我們節(jié)省了外匯,也說明國外企業(yè)多么的暴利,這個思維特別常見,但是,又特別老套,而這種認知就是我們軟件為何做不好的文化背景原因,曾經在某跨國公司供應鏈部門的Peter對此表示了異議,特別反對“低價”,為什么我們的產品要低價?難道我們的人工就應該低廉嗎?我們的員工就應該過樸素的日子嗎?

對于這個問題,我想有幾點大家忽略了:

(1).我們的便宜是怎么便宜的?

其實,由于沒有真正做過自主的核心技術研發(fā),或者這方面的很多投入由國家不計成本的投入情況下(研究所類的企業(yè)在成本核算方面可能就沒有考慮這些問題),很多人不明白真正燒錢的環(huán)節(jié)在“測試驗證”,因為如果你是模仿,那么,這個機械的傳動機構、控制模型已經是被“驗證過的”,那么這個環(huán)節(jié)你是節(jié)省了成本的,如果你真的是自己原創(chuàng)的,這個成本根本省不掉。

(2).高品質產品價格可能我們并不低

其實,如果我們自己去真正原創(chuàng)性的研發(fā)某項技術或者生產出跟國外同等品質的產品,其實,成本未必是低的,可能很多人沒有意識到這個問題,如果做同樣品質的汽車,其實豐田就會比其它企業(yè)更低的成本,大部分行業(yè)都是這樣的,很多人都認為國產的成本低,那是因為,大部分人缺乏對產品品質的認知能力,基本的科技素養(yǎng)實際上是缺乏的。做自動化有個好處,就是讓我們知道了每個行業(yè)的核心競爭力在哪里?產品差別在哪里,這種差別需要多大的努力才能達到,其實,99%的良品率和91%的良品率,對于不同的企業(yè)來說就是利潤不止這1個點的區(qū)別,對應的就是成本。

因為,我們很少生產在全球市場質量最頂級的產品,都是二三線產品,因此,很多人其實對于更高端產品所需投入的在研發(fā)、管理、工藝等方面投入的概念,那個往往不是一個數量級。

(3).真正的研發(fā)是非常燒錢的

一定要明白,真正的研發(fā)是非常燒錢的,很多人都認為研發(fā)就是工程師投入,做軟件,這玩意有啥燒錢的?記得以前想要做一個開放的自動化平臺,后來被PLCopen嚴老師說“你做好每年1個億的投入打算吧!”,后來與一個國內公司的研發(fā)經理分析過這個問題,發(fā)現的確是,因為一個系統(tǒng)架構師大概年薪需要300萬,配的工程師就得100萬級10個,20萬級的100個這樣的團隊,這樣干5年才能干個初級產品出來,仔細一算,的確每年需要1個億的投入,還不見到錢。

就像很多人認為藥為什么那么貴?你買的藥很多都是仿制藥,很少有原創(chuàng)藥,那些動輒投入10億美元的藥企,你以為都是廣告宣傳吹牛用的吧?如果你真的是在藥企,你可能就不這么想了,很多人都認為藥的成本就是那么點化學成分,干嘛賣那么貴?你如果這么想,恕我直言,可能你完全是個門外漢。從2018年歐盟對全球各個產業(yè)的研發(fā)投入的調查數據顯示,醫(yī)療健康產業(yè)的投入排在第二,但是,在2018年以前的許多年里,這個產業(yè)一直排在第一,只是2018年后,被ICT產品的研發(fā)投入所領先而已。

2018年全球研發(fā)投入排行-按照行業(yè)劃分(EU R&D Survey)

關于藥物的定價,這里牽扯到倫理問題,企業(yè)的確研發(fā)投入大要賺錢,但是,藥物可能會與其它產品略有不同,這里就不做細節(jié)討論,畢竟,希望藥物救命是首要的。

如果芯片真的研發(fā)成本很多,生產成本就是沙子的成本,那么,我們今天怎么會有芯片這樣的卡脖子問題?像很多人想的,無非就是拉單晶、切片、光刻等流程,啥玩意就這么貴?一個工廠投入數百億,不是忽悠我的吧?騙我不懂,賣死貴。記得02年初在接觸半導體行業(yè)的時候,只是外圍,我發(fā)現他們需要的氣體輸送管道得用內部電拋光的不銹鋼管,每米500元,PPB級的超高純氣體每立方英尺就是好幾百,我就知道這個是把錢不當錢的地方。

就像很多人認為服裝也是暴利的,因為一個服裝的面料加工成本都是只有很低的費用,連1折都沒有,但是,你以為服裝行業(yè)就很好做?其實,爆款是非常罕見的,但是,20款服裝的成本都要攤到這1-2款爆款的,也未必就利潤很高,你看看國內外做服裝的企業(yè)的上市公司年報中的利潤就好了。

人們習慣拿“BOM成本”當做定價的基準,如果你要這么算,工業(yè)里大部分都是暴利,但是,你看,誰過得好了?把上市公司的利潤拉出來看看,他們已經算是行業(yè)里優(yōu)秀的公司了,你看他們的利潤有多少?難怪大家都買房、炒股也不愿意投入到實業(yè),我有時候看到有些公司的年報利潤5%都不到,我想這玩意買理財產品大家也比這個強吧?啥也不干,就拿到比辛辛苦苦賺的那點薄利更多,何必折騰制造業(yè)呢?

但是,為什么我們制造業(yè)不賺錢呢?

因為,我們沒有技術含量,只能拼價格,你還說你把人家價格打下來了,你很得意,你沒看人家都干嘛去了?日本那些做家電都跑去你的上游卡你的脖子去了。

圖-2018年全球研發(fā)投入企業(yè)排行(EU R&D Survey)

在2018年的全球企業(yè)研發(fā)投入中,我們在Top 50的企業(yè)里中國本土只看到華為—當然,它排在Top 5這個位置,這是非常大的投入,比肩全球頂級企業(yè),傲視群雄。

要想不被卡脖子,就得上游筑壩,在產業(yè)鏈條里,我們的大企業(yè)都是終端生產的,就是鏈條里附加值最低的環(huán)節(jié),把人家擠掉了,就得意洋洋,卻沒有注意人家的戰(zhàn)略在上游,收費站收費模式,是最為長遠的盈利模式。

3.誰來主導的問題-生態(tài)中的角色

生態(tài),也是最近大家都提及的問題,這是一個“Who”的問題,即,多方協作中的角色問題,那么我們的文化中有一些難以響應它的問題:

(1).誰都想當老大:合作是很難的,就像有些大型的終端企業(yè)為什么會向機器、自動化方向延伸?名義是打造自己的生態(tài),但是,實際上,是侵入了上下游的環(huán)節(jié)中,形成了競爭,這種所謂的產業(yè)鏈整合實際上是一種“憑什么讓你賺這個錢”的思維下導致的,或者看別人賺錢眼紅,這樣的文化背景下,很難形成有效的產業(yè)分工,構成生態(tài)系統(tǒng),贏家通吃,所以力爭第一,誰也不想落后,每個人都去申請項目,然后都是同質化的競爭,形成了很大的浪費,并未真正形成產業(yè)協同效應。

自己高筑壁壘,形成一個個新的信息孤島,或者軟件之間無法形成連接的能力,這種占山為王、軍閥割據的思想如果沒有消除,那么最后形成的就是一個個的孤島。

(2)誰來主導?

讓企業(yè)來主導,企業(yè)有私利,讓大學和研究機構主導,他們缺乏產業(yè)實踐,政府來主導,難免出現權力尋租,給高?;蜓芯繖C構又干不了產業(yè)化的市場,給企業(yè)又有私利不愿意開放,如何為生態(tài)設計最為驅動力的模式,本身就是一個值得研究的話題,但是,我們都特別重視這種硬性的技術,而不重視“軟”的咨詢,有時候,覺得咨詢企業(yè)給了個Proposal就收取高額費用是太夸張了,對軟件都不認為它之前的人,怎么可能認為你的咨詢值錢呢?

術業(yè)有專攻,一定要相信管理咨詢的力量,不要總是懷疑別人賺你錢,做人做事還是要大氣,任正非花費數億美元打造IPD,這種大手筆的人可能在產業(yè)里是稀少的,大部分人都會質疑,而不是配合,總是像防賊一樣防著別人的文化中,你讓這種生態(tài)合作能夠良好開展,還是有一定的難度的。

所謂的商業(yè)模式—就是讓“利益相關方”都獲利的方式,任何試圖讓別人不賺錢的模式,都是不能長久,難以為繼的,任何想貪圖利益,而不愿意給伙伴的方式,都是會分崩離析的—如何設計合作架構,可能比匆忙搭建一個“聯盟”更重要,所謂“磨刀不誤砍柴工”??!

思考的問題

--如何讓各方達成共識,建立有效的生態(tài)合作規(guī)范?

--是否應該有良好的咨詢組織加入,管理學院加入整個項目?

--應該如何為各方利益設計法律保障?

4.技術標準與規(guī)范問題

4.1規(guī)范與標準是生態(tài)的核心

技術標準與規(guī)范,在工業(yè)軟件領域里,這是個很重要的問題,我們號稱要構建“生態(tài)系統(tǒng)”,工業(yè)系統(tǒng)的生態(tài)建設必然是圍繞“標準與規(guī)范”進行的,這個不能是個純粹的行政、利益、控股關系就可以構建的生態(tài)系統(tǒng),這也是工業(yè)系統(tǒng)的特殊性吧!就像反復強調的OPC UA over TSN,其角色就在于從網絡、通信、行規(guī)這個執(zhí)行層面上進行統(tǒng)一規(guī)范,否則任何試圖建立的連接的想法不可執(zhí)行,就是推動不下去的問題,就像在CAD/CAE領域,歐洲所構建的Modelica技術體系與模型標準,基于FMU/FMI,讓不同家的建模仿真軟件可以實現協同仿真,例如機械、電氣控制與傳動、安全、工藝類軟件可以協同起來為機器與產線進行整體的聯合仿真。

基于FMI接口的多軟件協同仿真

4.2如果沒有規(guī)范與標準,那么對于工業(yè)互聯網、智能制造系統(tǒng),我們不會消除孤島,而是構建更多的孤島。因為,在不同的平臺、工具上開發(fā)的系統(tǒng),如果沒有統(tǒng)一的規(guī)范,那么還是回到過去,我們要去為不同的系統(tǒng)連接采購額外的硬件、轉換設備、軟件驅動,今天搞這么多工業(yè)互聯網平臺,能互聯嗎?

5.基礎研發(fā)中的投入問題

之前有一個星期,久未謀面的某位G同學來到公司,聊了“原創(chuàng)性”設計,即,真正自主知識產權的研發(fā),它一定是燒錢的,就像華為這樣的公司研發(fā)費用為何這么高?因為,道理特別簡單,就是“他們真的在做自主研發(fā)”,反過來,很多不怎么燒錢的公司就號稱掌握核心技術,這通常不能被試做研發(fā),因為,他們基本上可能就是對先進企業(yè)的“模仿”,而華為是不同的,他們已經走在了“荒原”上,沒有路可以模仿的,就會一定要自己去“探索”各種路徑的可能性,在每個技術方向進行儲備,避免把未來市場方向風險放在一個籃子里,因此,在各種技術方向華為都會儲備技術,包括在基礎研究方面。

因此,任何自主性,特別強調,這正的自主性研發(fā)一定是燒錢的,在項目管理水平不高的情況下,燒錢的效率比較低的時候,更是投入巨大,根本就不像很多人理解的,軟件就是光盤的成本,如果很多人對軟件的投入沒有理解的話,或者政策制定者、企業(yè)決策者對這個難度沒有認知的話,就會很難真正有效的規(guī)劃和制定戰(zhàn)略。

誰應該參與到這個話題的討論中?

誰來主導?

怎么才能設計讓大家都獲益的模式?

標準與規(guī)范應該怎么定義?

新形勢下與國際合作應該如何開展?

如何保障人才的培養(yǎng)匹配產業(yè)發(fā)展?

其實,我們要思考的問題很多—急于去建設產業(yè)園、出政策、給補貼這些都不是最急的,如果不能很好的規(guī)劃長久,其實,我們還是浪費精力。

不能用造成問題的思維解決問題—我們不能陷入這個怪圈。

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原文標題:工業(yè)軟件發(fā)展的難題與思考

文章出處:【微信號:IndustryIOT,微信公眾號:工業(yè)互聯網前線】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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