作为企业数字化转型的核心组件，工业数字化软件架构不仅承载着基础建设的重任，更是价值深挖与创新的关键所在。本文将从架构设计、技术实现到应用价值，全面深入地探讨工业数字化软件架构如何助力企业实现高效运作与创新突破，希望能帮到大家。近日，一家制造企业在新工厂规划阶段便提出全面数字化建设的需求，这折射出中国工业思维的深刻变革。该企业希望通过数字化方案解决旧工厂的痼疾——如生产计划执行率低、质量管控难等问题，同时为未来十年的高端化转型奠定基础。值得注意的是，企业决策者将数字化视为新工厂的“地基”而非“装修”，这种前瞻性意识标志着工业数字化已从概念探索期（V1.0）迈入价值重构期（V2.0），成为企业生存的必备能力。我们参考互联网的发展，互联网萌芽期经历了6年，即从1994年中国通过一条64K国际专线全功能接入国际互联网（被认定为“中国互联网元年”）开始，到2000互联网泡沫破灭。然后进入到了互联网成长爆发期，也就是从2001年中国加入WTO，到2008年中国网民数量达2.98亿，首次超过美国，成为全球第一。那么，对于工业数字化软件的产品经理们，又该如何在转折期中设计自己的产品，如何实现价值最大化呢？01 工业数字化V1.0：筑基与探索期政策驱动与技术突破的双轮效应2015年《中国制造2025》的发布，开启了我国工业数字化的首个黄金周期。此后，国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》进一步明确了网络、平台、安全三大体系的建设路径。到2020年，工信部遴选的“双跨平台”（跨行业、跨领域工业互联网平台）已覆盖设备预测性维护、远程运维等关键场景，并建成北京、上海等五大国家顶级标识解析节点。行业生态的快速成型政策红利与技术迭代催生了近2000家工业互联网服务商，形成四大主力阵营：设备制造商：如浪潮云洲，依托硬件优势构建垂直领域解决方案；软件服务商：如用友精智，通过ERP、MES等系统向云端延伸；工业龙头：如海尔卡奥斯，以自身产业链经验赋能行业；互联网巨头：如阿里supET，以云计算和大数据能力切入工业场景。技术落地与行业渗透的里程碑三一重工“根云平台”：连接全球30万台工程机械，通过实时数据监控实现故障预警，备件库存周转率提升40%，设备利用率提高15%；青岛啤酒5G智能工厂：部署AI视觉检测系统，瓶盖缺陷识别准确率达99.9%，人工抽检成本降低70%；东方电气风电运维平台：利用数字孪生技术模拟风机运行状态，运维效率提升50%，故障停机时间减少30%。此阶段，人工智能、大数据、云计算（ABC技术）与容器化架构推动工业APP数量突破35万个，离散制造领域的中小企业开始试水数字化，企业主认知从“工具采购”转向“战略赋能”。02 工业数字化V2.0：价值深挖与生态重构期企业基础设施的一部分，并且与生产、经营密不可分，让数字化成为了企业基础要素。如同现在新建房屋时，会预埋水管、线路一样，成为房子结构体的一部分。其价值释放进入新阶段，三大核心趋势凸显：核心竞争力重塑：从“经验依赖”到“数据智能”将从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。每一家工业企业的存在和发展，必定有其核心竞争力，比如产品价格低、交付周期短、产品质量高、服务水平高等等。在传统的工业管理模式下，企业核心竞争力的打造往往是从企业通过长期慢慢沉淀下来的“经验”，比如有的企业中有一群高级专家，能够生产领先同行的产品质量等等。而借助工业数字化，很多的知识被沉淀下来，同时借助工业大模型，在继承专家能力的同时，还能持续优化改进。案例：宁德时代通过构建电池研发数字孪生平台，将实验数据与仿真模型结合，新品开发周期缩短30%，材料利用率提升15%。企业核心竞争力从“制造规模”转向“研发速度+生态协同”。人才结构转型：从“操作工”到“数据协作者”未来工业企业中每一位员工，都将是数字化的原住民，他们需要理解数字化、使用数字化，是企业数字化的数据生产者和消费者，而纯粹重复劳动型的人员，将被智能化产线取代。未来工业企业一定会有一批“数据管理者”，这些人才是既懂企业业务，又懂数据管理，他们的使命就是让企业数字化持续符合企业发展，并能利用工业大模型帮助企业在竞争中胜出！案例：某汽车零部件企业推行“全员数字素养计划”，产线工人需掌握MES系统操作，工程师需具备数据分析能力。三年内，企业数据利用率从20%提升至65%，异常停机减少45%。数据底座：从“支撑系统”到“战略资产”尽管已经进入到了工业数字化2.0时期，但很多工业企业在数据底座的建设上还不够重视，而随着工业大模型、AI的快速发展，数据底座的价值将变得尤为重要。数据底座不仅要具备对各种类型数据的存储和调取能力，还需要具备对企业全要素（人、机、料、法、环、测）数据的快速连接能力，就如同现在随便一个U盘插到电脑上就能被读取一样。案例：万华化学全域数据中台建设，整合生产、供应链、能耗等18类数据，构建“一物一码”追溯体系，实现全要素数据秒级响应。2022年通过能耗优化模型，单厂年度降本超2亿元。03 产品价值设计的转变工业数字化的已经进入到V2.0的价值深挖与生态重构阶段，对于工业企业而言，将更重视数字化对其带来的深度价值，包括核心竞争力、人才结构、数据底座（数据资产）等。那么工业数字化产品，也需要进行深度思考和转变，以适应整体市场的发展需求。产品的数据融合能力工业数据有多样化、实时性等特性，对于工业客户而言，越来越重视对于企业经营、生产相关数据的统一采集、处理和获取。因此产品经理在设计产品时，如何让产品具备各类工业数据的快速及时采集、融合的底座能力，是需要重点去设计，也会是产品的核心竞争力。注重场景化应用支撑过去很多工业应用型软件，比如像MES、QMS、WMS等，基本都采用菜单化或功能化方式提供给客户。而对于工业客户而言，越来越重视对于场景化的需求，比如面向设备预测性维护场景，需要结合ERP、MES、设备管理等系统，才能准确给出结论。因此数字化软件需要能支撑跨系统、跨业务的数据拉通，以及场景化功能的开发和运行能力。未来谁的产品能快速开发、运行场景化应用，就能在市场中占有一席之地。拥抱工业AI随着DeepSeek的火热，感觉AI突然就进入到了寻常百姓家。其实工业AI的发展已经好几年，也有很好的基础，只不过没有普及。而随着DeepSeek低成本AI大模型的推广，相信会在很短的时间内，工业AI会得到快速的发展。让工业软件拥抱工业AI，已是大势所趋！不可忽视的挑战：数据安全与生态协同当数据成为新型生产要素，安全风险亦同步升级。2021年某全球汽车厂商因供应链系统遭勒索攻击，导致五大工厂停产3天，直接损失超4亿美元。这警示企业：需构建“端-边-云”协同的安全体系，同时推动产业链数据标准互通（如工信部主导的《工业互联网标识解析体系》），避免形成“数据孤岛”。产品经理们需要重视对数据安全性的架构设计，如果说提供的产品是10000分，那数据安全就是1，没有安全的工业数字化，是不会被市场接受的。04 写在最后工业数字化是一场价值马拉松，在当前产业转折点上，只有让产品更有价值，才能被客户认可、被市场认可！本文由 @工业数字化之路 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务