工业软件的自我改造

云计算、机器学习、物联网、增材制造……信息技术突然的加速发展，一方面让人类社会业已成熟的商业模式时刻面临着改变；另一方面，信息系统提供商自身也需要不断调整方向，以适应没人知道的未来。工业信息系统，则要承担来自两个方面的压力：不仅要努力适应并领导本轮信息领域的颠覆性调整，同时还要帮助工业企业实现从业务模式到商业模式的改变。

数字化企业的盲区

“自2000年以来，超过一半的世界五百强企业消失，主要原因是没有跟上数字化进程。”Chuck Grindstaff，西门子工业软件总裁兼首席执行官在西门子2016全球媒体与分析师会议上引用埃森哲和麦肯锡的数据说，对于现今的工业企业来讲，数字化几乎成为本阶段市场淘汰机制的核心因素，类似生物界进化过程当中的一道门槛。而且从长远来看，“在10年以内，现在世界500强企业还将有40%将会消失，而且全球有超过一半的企业在数字化模式转型过程中失败。”Chuck Grindstaff说。

事实上，“数字化转型”往往与“业务模式创新”等概念联系在一起，尤其是在中国，工业企业自身业务模式的调整和产业升级，往往与一些最新的信息产业动态相关联——无论是“互联网＋”，还是制造业2025。虽然越来越多的工业企业采用最先进的信息技术，但是现实的效果，从目前来看，并没有特别明显。

Chuck Grindstaff也谈到众多企业在视线数字化转型失败的原因，除了企业自身并没有把数字化作为其核心企业战略，并没有将数字化系统真正应用在核心业务当中外，“他们认为数字化是Digitization，而不是Digitalization。”

很显然，Digitization和Digitalization虽然同译为数字化，但是前者仅仅是将原本的业务和信息进行数据转化处理，而后者更强调信息系统、数据、信息和企业业务的关系——企业对“数字化”概念的理解偏差影响了信息化系统在企业升级过程当中作用的发挥。

不能否认的一点，在工业信息系统领域，工业企业的数字化改造的进程和轨迹，很大程度上，是由系统提供商来定义并引导。因此混淆两者的关系并非全部是因为工业企业自身的问题，很大一部分原因要归咎于信息系统提供商。

现实中：一方面，各种新技术的大量涌现，眼花缭乱的新概念也层出不穷，工业企业能够了解的信息技术更加难以系统化。另一方面，信息技术的发展，使得针对工业企业的信息系统专业化程度偏高，各个系统之间的系统性并不强，鲜有某一个厂商能够提供全部的解决方案。出于商业考虑，各个系统提供商都会强调自己的价值。

正是由于在这一领域没有足够清晰、完整的解决方案，更没有对“数字化”概念本身缺乏系统化、全局化化的理论和实施路径，才使得工业企业不得不先从Digitization开始，而不是Digitalization。

从这个角度讲，本次西门子2016全球媒体与分析师会议上讨论的关于西门子工业软件对产品和服务的全盘规划，很大程度上是希望构画一个相对完整的、真正的、面向工业企业的数字化解决方案，从而不仅解决自身定位转型的问题，同时也为工业企业提供一个可供参考的数字化转型沙盘。

Digital Twins，数字孪生模型

Digital Twins，西门子将其翻译为数字孪生模型。这当然不是西门子第一个提出来的概念，现在这一概念已经几乎成为整个工业软件领域标准的标准。

简单地说，Digital Twins是链接数字虚拟世界和现实物理世界的途径和方法——通过数字虚拟世界产生的数据和信息，和来自现实物理世界采集到的数据和信息，实现数据的畅通交换和互相影响。

我们能够体会，工业软件希望凭借Digital Twins，在原本传统信息系统从虚拟到现实的单项数据传递基础上，实现现实数据对虚拟环境的驱动和影响，从而实现数据和信息的双向交流。但是由于各个系统提供商着眼的角度各不相同，我们依然能够看到不同“Digital Twins”定位在不同系统提供商解决方案当中的不同作用。

西门子实现“虚拟和现实的联接”的努力，最早可以从1958 年获得SIMATIC 专利开始算起——凭借SIMATIC系列产品，西门子事实上已经在生产自动化领域实现了某种单点的突破。到了1996 年，TIA（ 全集成自动化技术，Total Integrate Automation）的推出，进一步实现了自动化组件间的交互。2001 年，西门子收购了意大利MES 系统提供商ORSI，将生产自动化向管理和IT 信息领域进行延伸。

另一方面，2007 年，西门子收购了UGS，并将其更名为Siemens PLM Software。随着Siemens PLM Software 的加入，西门子面向制造业的信息化系统自然地被划分为两大部分：面向虚拟开发的PLM，以及针对现实制造的工业自动化系统TIA。

事实上，Digital Twins从哪里开始，取决于系统提供商的专长；而到哪里结束，则取决于企业用户的需求。

对于更多的工业企业用户，一个完整的工业业务流程包括从设计、制造、工程、装配和服务等多个部分，因此很显然，这样一对相生相伴、互相映射和影响的Digital Twins，只有从最初的设计开始，到生产加工过程、装配，直到最终的产品出厂的维护、数据反馈、优化设计等，这才是一个完整的属于工业的产品生命周期的全过程。

西门子工业软件，就将整个工业软件涵盖的产品设计、生产计划、生产工程、生产执行和服务五个不断重复迭代的工业业务过程，划分为：构想（IDEATION）、实现（REALIZATION）和应用（UTILIZATION）三大部分，分别用于帮助企业解决在产品理念生成、生产加工和优化演进三个层次的方式转变。

在西门子工业软件的构画当中：将传统虚拟开发系统PLM和物理系现实系统TIA设置在Digital Twins的两侧，通过Teamcnter的联结，完成虚拟和现实世界的互相映射和彼此驱动。其中，PLM一侧包括西门子传统优势设计软件、生命周期管理系统、仿真分析平台，以及与生产制造相关的系统；TIA一侧则涵盖了MindSphere工业云和Omneo大数据分析系统、数字服务系统、TIA Portal工程计算软件平台，以及SIMATIC IT平台工控平台。

具体地，在构想阶段（设计过程环节），现实的应用数据、实验数据与仿真分析数据互相作用；在实现阶段（生产计划、生产制造和生产执行环节），结合虚拟和现实的智能制造和数字化车间是西门子的强项，增材制造和协作机器人也能基于同一数据模式和应用场景，进行数据的交互和互相控制；在应用阶段（服务环节），西门子则利用基于工业云、大数据分析和机器学习，一方面为供应商和客户提供产品的最终维护、性能保障，同时，也能够通过对来自供应商、客户的相关数据分析，反馈到最初的产品设计端。

不难看出，无论是从数据应用的交互性，或者是基于物联网的数据系统，西门子工业软件的Digital Twins，更加接近工业企业的“工业”特质，同时，其也已经事实上成为西门子工业软件对自身系统进行整理、整合和分类的逻辑主线：所有的业务步骤都有对应的数据，而且无论是传统系统，还是机器学习、机器人、云技术、知识自动化、大数据分析，所有的技术应用都被配置在一个完整的构架下——足以涵盖工业企业现实业务流程的解决方案构架，而且每一个部分都具有相当的可实现性、可挖掘空间。

MindSphere，西门子工业云

2016年4月，西门子工业对外正式推出“MindSphere—西门子工业云平台”，当时西门子宣称该工业云平台将为工业企业提供“数字化服务——譬如预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化，特别是，机械设备制造商及工厂建造者可以通过该平台监测其设备机群，以便在全球范围内有效提供服务，缩短设备停工时间，同时，MindSphere还为西门子的工厂数字化服务提供包括数控机床以及驱动链的预防性维护服务”。

在本次全球媒体与分析师大会上，西门子首席战略官Horst J. Kayser博士也谈到MindSphere与西门子工业软件之间的关系：作为“数据商务平台”，MindSphere与2015年6月推出Omneo大数据分析软件一起，为工业企业提供“数据管理、数据存储和连接”等方面的服务。

换句话说，与西门子工业软件传统的Teamcnter联结平台一样，MindSphere也是一个数据联结平台，通过收集、整合和分析来自用户端、供应商、信息化系统和自动化系统的相关数据，汇总形成数据企业的唯一数据中心，由此创建完整的、容易应用的产品性能大数据结果。同时，基于云计算的计算能力和数据处理能力，相关结果将能够即时反馈到企业的信息系统和自动化系统，从而提高企业对业务相关流程的响应—— 确保Digital Twins能够真正应用在各个业务步骤和环节当中。

从长期来看，MindSphere工业云对于西门子工业软件来讲，也将存在无限的机会：作为一个开放的平台，其不仅开放给OEM厂商开发相关的应用，同时也面向最重用户开放。因此，对于工业用户而言，未来对企业业务的管理将不再是基于软件本身，更多的，是对数据和信息。这无疑将进一步释放西门子工业软件所能发挥的性能， 同时，给予用户企业更大的业务创新空间。

数据主导的自我定位

西门子工业软件一直是工业软件领域的“收购大鳄”，继收购了UG以后，2009 年，西门子收购了法国MES系统提供商ELAN；2010 年8 月，收购过程工业数字工程软件德国innotec有限公司；2011 年，收购Vistagy 公司（复合材料设计）、RuggedCom（工业通讯）、IBS 公司（质量与生产管理）以及巴西Innotec 公司（全面工厂管理）；2012 年，收购总部位于法国的计算机辅助运动软件Kineo CAM；2014 年，收购了CAE 领域知名的LMS、Tesis、企业制造执行和质量系统的供应商Camstar；2014年年底，搭建跨业务新数字化服务平台Sinalytics；2015年6月，推出Omneo大数据分析产品；2015年底，推出工业云服务项目MindSphere平台；2016年，收购基于浏览器的应用程序生命周期管理（ALM）企业解决方案Polarion……

按照软件行业的传统，收购就意味着要将同类的系统进行某种程度的融合，无论PLM与MES的整合，还是Teamcenter与西门子工控软件的整合。

因此在Siemens PLM Software 诞生的8 年时间里，如何将同在西门子旗下分属PLM类和TIA类的系统进行融合，实现联接虚拟和现实，一直是近些年的重点工作，也因此一直在做着各种尝试。

西门子工业软件的整合之路实际上需要解决两个问题：首先是整合的技术问题；第二，西门子实际上也需要找到一种面向未来的整合逻辑，不仅要能包含现有的系统和解决方案，更需要有面相未来的前瞻性，从而真正为自己的产品和服务定位。

通过Digital Twins、MindSphere、Omneo等的相继推出，我们似乎看到了西门子对系统进行整合的逻辑思路：如果说以往的工业软件，是在一定程度上提高了工业企业的效率，优化了企业的业务流程，那么现在西门子工业软件所倡导的，实际是通过对数据的应用，彻底除去软件本身对于企业的束缚，给予企业更多业务创新的空间——而这也是西门子工业软件为自己所做的定位。

按照西门子工业软件的逻辑，用数据联结企业的各个业务流程，就可以从根本上减少软件级别的整合或者融合，从而不仅降低了系统整合过程中某些不可解决的技术难题问题，而且可以在尽量保存原有性能和功能的前提下，实现了最高效和无缝的融合。就如同是用肌肉整合的有机体，在很大程度上具有彼此自由的灵活度，从而令企业的虚拟环境和真实车间之间，具有更强的对应性，虚拟系统之间，具有更大的自主性，真实车间的流程具有更大的自动化程度。

写在最后

西门子工业软件着实让人重拾了对工业软件未来的信心：西门子工业软件用“Digital Twins”的概念，以数据应用为逻辑核心，从工业企业核心的流程（设计、生产计划、生产工程、产品执行和产品服务）出发，对现有产品进行了重新定义，不仅将原来传统优势的CAD、CAE、CAM、PLM与PLC、TIA、CLOUD的关系变得合情合理，而且从每一个部分看起来，都是可实现、有价值、有空间的。

同时，在这样一个产品逻辑下，西门子以务实的态度，不再强调类似“工业4.0”和智能制造等某一个部分单元的价值和作用，而是从工业企业的核心业务入手，以更适合工业企业全景规划的角度去定义自己，以一种近乎保守的态度，从产品逻辑的角度对产品进行了一次梳理，不仅让用户更加清晰西门子在工业软件方面的整体构想，而且对于如何规划自身的“数字化”进程，更加有迹可循。

工业软件回归工业应用，这一点尤其重要：在工业软件行业面临变革的阶段，越来越多的概念、市场方式和技术手段都让用户开始眼花缭乱，笔者认为，与“创新”相比，“稳住阵脚”对于工业软件行业和工业企业的意义前所未有的重要。