工业APP，看起来很美

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“到2020年，要培育30万个以上的工业APP即工业应用程序，推动30万家企业应用工业互联网平台；到2025年，要形成3~5家具有国际竞争力的工业互联网平台，实现百万工业APP培育以及百万企业上云。”

——《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》

工业APP是什么？

广义的工业APP，是基于工业互联网，承载工业知识和经验，按照特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果（《工业互联网APP培育工程实施方案（2018-2020年）》）。从这个角度说。工业领域应用的软件都可以纳入工业APP范畴

狭义的APP则指类似于消费互联网APP，以云端部署、移动端使用为主，面向工业现场局部功能“微服务”的应用程序。

理想很丰满，现实很骨感。

449万款，这是工信部公布的截至2018年底我国移动应用程序的数量，即所谓消费级APP。

5000款，是我国工业互联网平台上工业应用程序数量的不完全统计，即所谓工业APP。姑且不论这里有多少能真正使用的APP，单从数量等级上看已经是天壤之别。

但目前人们一谈到工业APP就表露出了对于有别于传统工业软件的态度。下面是传统工业软件与工业APP（狭义）的对比

参考《工业互联网APP发展白皮书》

概念很热，现实很冷的原因是什么？

制造易认为在于我们对于工业APP的发展路径，普遍还存在几个认识误区。

1 不要把工业APP想当然地视作“弯道超车”的机会

这些年，关于产业发展中，我们听得最多的词汇之一就是“弯道超车”：新零售要弯道超车、新能源汽车要弯道超车、芯片行业也要弯道超车……

每次听到弯道超车这一词汇时，下意识的反应就是这个产业一定是做的不如国外同行好，所以才想法设法走捷径。

但弯道超车真的容易吗？

当直道都无法追上对方的时候，如何实现在弯道处的超越？

以工业软件为例，我国工业软件落后已成为不争的事实（请参阅林雪萍先生《中国工业软件失落的三十年》一文）。中国制造业体量占世界制造业的份额20%强，但是中国工业软件的市场份额仅占世界工业软件市场份额的1.7%，同时中国90%以上的工业软件靠进口，这充分说明我国工业技术软件化水平和积累远远不够，缺乏短时间内把行业机理模型化、代码化的线下实力。

行业机理模型就是通过软件技术对工业研发设计、生产制造、经营管理等制造全过程运行规律进行显性化、模型化、代码化。

当所谓传统工业软件都有明显短板的时候，你又怎么把线下能力快速迁移成线上模型，打造所谓的工业APP。

这个时候，不打好工业软件开发基础，奢谈“弯道超车”、“换道超车”，底气在哪里？

2 不能把工业APP的开发路线单一化

目前工业APP的开发路线，主流观点都在倡导Pass化，开放性开发平台，提倡所谓开发者海量参与模式。但实际上，工业APP的应用场景与应用深度，远非消费级APP所能比拟。

与消费级App不同，工业APP以工业互联网为纽带，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业知识代码化的产物。涉及多个行业、多个岗位、多种技术、多种场景，里面的知识含量难以想象。

这就意味着，研发工业APP与研发消费级APP，需要完全不同的架构、知识与逻辑。

其开发门槛相对较高，一定是由行业内的人士主导完成的，这里面包括来自企业的专业人员、来自传统工业软件厂商，也非那些开发手游的程序员们所能胜任的工作。

从国外工业APP的发展实际来看，有实际应用场景、一定规模客户、并被广泛使用的产品数量也十分有限，且多数是由制造业企业沉淀出来的实战化产品。有些甚至是企业不能外传的独家秘笈。

现在有一种观点，建议培育开源社区，引导自动化企业开放各类标准兼容、协议转换的技术，推动工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件，构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态；同时，加快工业APP开发者人才队伍建设。

观点都没有错，但目前来看还是理想化了。有很多问题需要回答：

3 不要将工业APP的应用场景简单化

当前，基于单一数据源开发的工业APP多，基于设备和业务系统等多源异构数据开发的工业APP少。工业互联网平台上状态监测、故障诊断类工业APP是主流应用。从这两年开展的各种工业APP大赛来看也是如此，80%以上的参赛项目都在设备运维、状态监测等方向。

为什么大家选择这个方向？

因为数据可采集、标准化程度高、技术实现容易。所以我们看到很多自称工业APP的产品，就是几个可视化图形做做展示，看起来酷炫，实际价值则有待商榷。

智能制造的应用领域，不仅仅是是设备管理。工业管理中常说的“人机料法环”数据，需要设计、研发、工艺、生产、供应、库房等多个环节，对于这些信息的整体把握，才能对生产组织管理带来提升。

如果说独立的工艺、设计管理、设备管理，相对还比较封闭的话，其在单一的业务场景下，还可实现闭环。但对于需要多组织、多岗位、多类型数据进行交互的业务场景，一般的APP则难以胜任。

举例来说，有这样一个业务场景：调度员跟踪订单的执行情况，发现某一订单停滞，停滞状态显示的是上一道工序未及时完工；继续追踪，系统提示，上一道工序的设备出现故障，未能及时处理；调度员询问后得知因维修备件缺货，造成该设备无法及时修理，影响生产加工任务执行。

这个场景下，涉及的岗位包括计划员、现场工人、机修班组、采购部，数据信息包括生产订单、设备租、人员、物料等，单一的设备管理APP明显难以闭环。

这也是制造易始终认为生产协同是目前离散制造行业的核心功能需求原因所在。

此外，关于软件微服务，单一应用的架构技术，仍有一些技术难点需要突破。微服务架构原来是想取代单体架构，将开发团队敏捷开发、敏捷维护。但在工业互联网平台下，不同开发者的独立微服务，如何集成管理、数据共享，乃至业务协作，是未来真正应用中的难点问题。

小结

智能制造、工业互联网是大势所趋。在这一发展的过程中，应该秉持“匠心精神”，深耕技术、搭好平台、做好产品。不能投机取巧，也不要急功近利。“共享经济”喧嚣过后，一地鸡毛的案例就是前车之鉴。

另外，需要强调的是，软件的价值在于其工业知识能否沉淀、业务经验能否代码化。至于上云也好、APP也好，只是路线上的差异。更不要说，有没有必要将工业软件都上云。传统工业软件并非意味着落后，能抓住耗子的猫才是好猫，能解决问题的软件才是好软件。

因此，当我们追逐百万工业APP的时候，不妨先沉下心来，弥补工业软件的短板。我们要清醒地认识到，实践出真知，APP也好、开发路线也好，一定是实战“趟”出来的，而非政府部门、专家们规划出来的。只有在生产现场打磨锤炼，经过用户认可的工业APP、工业互联网平台，才更有生命力。

来源：制造易