正如工业产品智能互联的发展使得软件成为产品的核心一样，工业软件现在已经成为制造企业的核心之一。在德国、美国和日本等制造大国中，工业软件被视为现代工业的基础。
工业软件广泛应用于工业领域的各个环节，可以有效固化系统中的企业工业知识和专有技术，使其成为企业经验，有效支撑企业未来的创新发展。同时，它们可以全面支撑R&D、制造、营销、服务等企业产品的全生命周期过程，是信息化与工业化的融合剂和桥梁。
工业软件研发困难
在我看来，工业软件目前的研发难点主要集中在以下几个方面：首先，中国制造业的发展仍然依赖于人口红利和工业知识的积累(R&D技术、仿真技术、工艺技术和制造技术等)。)多年，而且基础比较薄弱，这直接决定了中国企业在R&D的专有技术深度在工业软件。
其次，工业软件(如CAD、CAE)的一些核心算法几乎都被国外公司掌握，整体突破需要配合基础学科的研究和深化，并不是一次性的努力。
第三，工业软件研发门槛高，需要人才。只有既懂信息技术又懂编程技术，既懂工业技术又懂工业诀窍，才能在核心算法、先进工艺等知识技术领域取得突破。
R&D of 工业软件是一个系统工程，需要强大的R&D体系、组织体系和产品管理体系，这就决定了这项工作必然是一个费时费力的过程。在我看来，可以从以下两点考虑突破瓶颈：
首先，可以通过并购减少人才和相关知识缺乏的障碍。纵观工业软件领域的龙头企业，几乎都是这样快速切入领域，在人才、市场、产品、技术等方面都有所收获。其次，以十大工程领域重点项目为切入点，依托客户需求，整合国内各类人才和专家进行开发。
随着从传统制造向智能制造的发展，R&D企业的制造和服务流程不断升级或重组。例如，汽车的R&D周期从三年缩短到两年，这就对所有的工艺界限提出了更高的要求。如何通过工业软件系统中的协作和自动数据流，高效提高企业面对不确定性的能力，从而提高企业的决策能力和资源配置效率，已经成为新时期企业竞争力的核心，也使得数据成为企业的生命力。承载企业数据的传统工业软件和新工业软件技术可以使企业在工业互联网等的帮助下继续发展。
从选择和使用工业软件的角度来看，制造企业可以重点关注以下几个方面：
1.价值：制造企业工作场所多，工业专有技术复杂程度高，不同行业的业务内容千差万别，所以市场上有句话“工业软件姓龚，不姓阮”。同时也提醒企业，在选择和使用工业软件，首先需要注意的是这些软件/工具能否解决当前的问题，能否在企业的各个流程和领域帮助降低成本、提高效率、提高质量。用户不关心IT架构和软件技术，是否实现自己业务的价值是他们最关心的核心内容。
2.ROI: 工业软件除了帮助用户解决实际问题，给用户带来实用价值外，工业软件因为其使用成本而备受关注。无论是R&D软件、制造软件还是其他类型的软件，成本都是用户选择和使用的关键因素。
3.易用性：如何让多个系统之间的界限和“孤岛”现象消失，并根据场景提供基于角色的数据服务。该软件的灵活性、简单性和易用性使用户能够以简单的操作模式将设计、仿真、制造和服务的整个过程数字化，这也是用户关注的重要部分。
工业软件的下一个发展方向
在过去30年的制造业信息化过程中，制造企业通过沉淀和积累，构建了一系列的工业软件(包括各种工具和系统)，覆盖了R&D、制造、营销、服务等产品的整个价值链，帮助企业实施产品R&D系统等管理体系和流程。
但与此同时，由于缺乏整体顶层规划，各领域的信息孤岛和壁垒逐渐形成，也使得过程驱动系统运行缓慢，其与快速变化的市场需求和企业不确定性的矛盾越来越突出。因此，如何构建一个数据驱动的企业，以面向服务的方式，在正确的时间、正确的地点，将各个系统中的数据发送给正确的人，帮助用户做出正确的决策，是工业软件下一步发展的主要方向。也可以简单理解为，如何通过数字平台将整个价值链的数据和所有因素互联起来，构建基于平台的各种行业应用，根据场景和角色使用，并与行业知识深度融合，从而快速灵活地做出决策，是未来enterprise 工业软件 construction的重点。所以在我看来，基于平台的架构，基于角色的使用，基于场景的应用，敏捷开发是工业软件。
制造业是实体经济的主体，是高质量经济发展的关键。从概念到实现，工业领域的每一个产品都离不开工业软件。对于一个制造企业来说，CAD软件可以帮助企业更好地进行辅助设计，而CAE软件可以帮助企业用数字样机进行仿真分析，PLM可以帮助企业进行全球协同研发，组装世界上最好的零部件，ERP系统可以帮助企业管理好人、钱、物，CRM软件可以管理从机会到付款的全过程，OT系统可以管理所有的生产环节。这些工业软件尤其是R&D软件将企业的R&D设计知识和经验数字化，并通过这些数字化的知识进行创新，使制造企业不再处于“微笑曲线”的底部。
以5G、工业互联网、人工智能、AR/VR为代表的新工业软件技术，可以进一步帮助制造业实现从数量到质量的新阶段。IT可以将OT设备与IT系统连接起来，从而更好地促进基于数据的资源的配置和优化，提高企业的运营水平。