智能制造时代，工业软件已广泛应用于我国制造企业研发设计和生产经营的全生命周期，成为产业发展的核心引擎和关键支撑，叠加政策支持等因素，行业将迎来催化发展，未来市场空间广阔。

夯实学习底座 激活人才培养引擎

近期，讯方技术依托华为云工业数据模型驱动引擎DME（Data Model Engine）打造工业软件产教融合云平台，为培养百万级国产工业软件人才提供学习底座，为工业软件产业发展和企业数字化转型提供人才支撑，构建产业竞争力。

平台涵盖上万门教学资源，引入头部企业国产工业软件课程，为学习者提供适合教学的典型场景级案例。学习不受固定场所限制，能随时随地线上体验，让知识触手可及；无需提前部署学习，即可一键进入沙箱实验环境，并实时跟踪学习进度，课程资源跟随技术发展动态更新。基于CAD、CAE、CAM、EDA等不同工具链产品，从工具软件开发到产品设计到生产制造，让人才培养与产业发展同频共振。

工业软件产教融合云平台的运营挑战

工业软件研发需要工业和软件的复合型人才，我国高端工业软件人才严重缺乏，高校基础薄弱、企业投入不足成为制约因素，工业软件产教融合云平台作为培养人才的优质平台，正深入应用到高校人才培养体系各个环节，随之而来的便是用户量级和需求的快速增长，成本增高、更新迭代慢、不同系统数据集成打通代价大等运营压力开始显现。

01、教学资源的统一管理和分发难

工业软件产教融合云平台拥有上万门教学资源，如何实现统一管理和分发，确保学员可以方便地获取和使用资源，让教师可以方便地管理和更新资源成为亟待解决的问题。

02、教学资源的准确性和时效性较差

为了让学员获得最新、最准确的工业软件知识，工业软件产教融合云平台需要不断更新和完善教学资源，而高频次的更新，使得教学资源的准确性和时效性难以平衡。

03、实操环境的搭建和管理难

工业软件产教融合云平台除了向学员提供课件、视频外，还需要提供实操环境即沙箱实验环境，让他们能够在实践中掌握工业软件技能。但是，搭建和管理实操环境需要消耗大量的时间和资源，环境的稳定性和安全性也无法得到保障。

04、学习过程的监控和反馈不及时

为了确保学员的学习效果，工业软件产教融合云平台需要监控学习过程并及时反馈学习成果。而对接成千上万的学员，平台则面临数据不统一、安全性低、时效性差等难题，如何实现对学习过程的监控和反馈，准确地评估学员的学习成果，及时干预、反馈，成为一个棘手的问题。

工业软件产教融合云平台接入华为云工业数据模型驱动引擎DME（Data Model Engine）解决上述问题：

01、教学资源的统一管理和分发

华为云DME支持多维度数据管理和版本管理，可以方便地管理不同版本的教学资源（课件、视频、实验），并进行版本对比和回滚操作，实现资源的统一管理和分发。

02、实操环境的搭建和管理

基于元模型驱动的方法可以对实操环境进行建模和管理，从而降低搭建和管理实操环境的成本，并确保环境的稳定性和安全性。

03、学习过程的监控和反馈

高代码服务编排可以记录学员的学习过程和成果，并提供可视化的学习报告，以帮助教师监控学员的学习过程并及时反馈。

华为云DME助力平台质效全面提升

通过华为云DME平台提供的基础CRUD，极大地提升了软件开发效率，设计态提供了数据建模，快速搭建数据实体，运行态提供数据看板、高代码编排，能宏观了解实体之间的关系，为敏捷快速开发提供了有力的支持。

01、高效开发

通过华为云DME配置数据实例，调用自动生成的数据服务接口，快速构建出课程、班级、学员等内容数据的管理功能，减少手动编写代码的工作量，研发效率相较于之前提升3倍。

02、数据共享

通过华为云DME特性，采用不同租户之间的数据隔离与自有的加密处理方式，可以提供数据的安全、高效、可靠的共享和交换，让工业软件产教融合云平台用户可以方便地获取和使用所需的教学资源。

03、异构数据支持

工业软件产教融合云平台需要支持不同类型的数据，包括文本、图片、视频等。华为云DME支持多种类数据库，支持普通文档和超大文件等非结构化数据存储等。

04、可视化建模

华为云DME支持可视化建模和仿真，可以在开发过程中进行多次仿真测试，从而避免手动编写代码时的错误和疏漏。这种方法可以大大提高软件质量，同时减少测试和修复错误的时间和成本。

05、弹性伸缩和高可用

工业软件产教融合云平台需要支持高并发的访问和应对突发的访问量，华为云DME可以提供弹性伸缩和高可用的云计算基础设施，保证平台的稳定性和可靠性。

如今，世界正经历新一轮发展大变革，大国战略博弈深度聚焦制造业，被誉为工业制造的“大脑”的工业软件必然迎来发展风口。讯方技术联合华为云DME建设的工业软件产教融合云平台，能培养一批工业软件领域多学科交叉复合型顶尖人才，推动产学研用协同创新，为国产工业软件的崛起提供支撑，必将成为推动我国制造业从“传统”向“智能”转变的中坚力量，引领智能制造新蝶变。