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工业软件:MCAD的界限在哪里?

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CAD是什么?重不重要?或者说究竟有多重要?在这里就简单一点回答,CAD的数据是创物的源头,后面的各类软件都要基于此模型来承载不同的信息。意思就是,一个CAD模型,就像一个娃,你会在上面承载着希望。也许在不远的未来,这个CAD数据都不需要通过制造这种方式产生的结果来与我们互动,直接在数字世界或者虚拟世界与人类产生互动,也一样可以满足人类的需求。

CAD的种类也很多,如图1所示,基于不同的CAD的数据,后面还有一系列的软件,所以一个其实在部署CAD的时候,不仅仅要让数据可以在不同的部门使用,还需要在不同的系统中使用,有的系统可以直接使用原生的数据,有的系统使用的是降阶的数据。哪些不同的部门或者不同的工具有CAE、CAM、Process相关的软件。系统由CAPP系统,ERP系统,PLM系统,MES系统等。用今天时髦的术语,有静态的或者动态的数字主线,CAD数据就像这个主线上的火车,在不同的站,带着不同的顾客去远方去实现他们的使命。

图1:CAD的种类

CAD软件,建模只是最初级的功能,面向不同领域的CAD在最初级的功能上,有些部分的要求还不一样,比如模型的精度,尺寸范围等等。在此基础上,还有不同方法的建模模块以及行业模块,尤其到行业模块的时候,这个里面就会与其他不同的CAD系统由明显的界限,甚至针对不同的行业都有明显的界限。比如你让设备开发相关的人员去用A级曲面设计,看到那一大堆的参数都无从下手。同样,可不是所有设计人员对尺寸工程都很熟悉,虽然都是科班出身,但并不代表你对GD&T的理解就那么透彻。还有优化分析的模块,感觉是通用的设计模块,但这里面DOE这块有需要有专业知识的人员来使用。再比如汽车行业的覆盖件设计,同步工程中需要做模面工程,这个是工艺还有不小的相关性,也不是其他行业上来就能使用的。高端CAD发展至今已经有近上百个模块,中端CAD也有近50个模块。

NX MODULES Source: Siemens Website

Catia V5 Modules source: Dassault System website

关于其他国内外CAD软件的模块,都可以在其各自的网站上找到。

是什么在客户创造价值?相信大家已经有了一定的答案,是那些针对不同行业的应用层模块。对使用者来说直接面对的就是这些应用层模块,各大MCAD软件公司从产品层面也是在应用层模块和用户体验下下功夫。

图2:CAX软件基本框架,Created by:易赋

不是说几何引擎、几何约束器、网格剖分器、渲染引擎、加工路径规划、点对点路径规划、优化引擎、数据转换器等等基础组件不重要,对软件开发公司来说,这是极其重要的布局,现有的MCAD的国外公司,我们可以明显看出,四大CAD公司都有自己的几何引擎。但不一定都有自己的几何约束器、网格剖分器或者渲染引擎等。差不多80%上的CAM软件都在使用ModuleWorks的刀路路径规划,很多CAE软件的的四面体网格剖分器用的是MeshGem(被Dassault System 2019年收购),很多机器人公司的P2P(点对点路径规划使用的是) Kineo(被Siemens PLM收购)。所以从软件公司的角度来说,这些核心组件或者基础组件是非常重要的。

从组件供应商来看,重心又不一样了,比如基于什么操作系统开发的,基于什么CPU或者GPU开发。比如类似于ModuleWorks来说,可能还需要跟不同的数控系统企业有深度的合作甚至共同开发,对于增材制造软件比如Materilise来说,可能还需要对不同增材制造设备有相应的合作。

以上只是想说,工业软件的利益相关者中,不同类型的企业的侧重点是不一样的,对于软件公司布局来说,了解清楚了,才能辨析在不同阶段做什么事。以上只是从软件的运行环境以及供应商,软件开发开发商的组件供应商,软件开发商的角度,并且通过CAX软件来尝试解释下界限。

客户的产品的设计层面在各种物理性能上已经没有问题了,在公司的GO TO MARKET层面也没有任何问题了,是不是意味着批量生产就没有问题了呢?这里就会设计到面向六西格玛的设计,面向制造与装配的设计,质量质量工程工程的设计,还有面向碳足迹与碳排量的设计。意思就是说,因为零件在制造过程中,尺寸不可能完全的一致,必然而然就会涉及到一些质量的问题。可能这个时候又有人在想,我把检测做好的不就可以了吗?是打算全尺寸检测、全零件检测、还是抽样检测。总之,这个里面不仅仅有很多人研究过,而且也早已把相关的方法软件化了,也是通过CAD数据进一步实现在尺寸工程或者质量工程的使命。

这里就是另外一个角度来看MCAD的界限,就是通过应用层模块的使用者来确定MCAD的使用范围的界限,不同行业的用户需要的MCAD的模块也是不一样的。这句话的意思是,MCAD在过去60几年已经覆盖了哪些行业,未来还会覆盖哪些行业,是随着模块而确定的。每个模块都可以给所在行业的客户带来巨大的价值。

同样对于很多软件公司来说,做好一个模块,并且通过一个通用性的模块捕获优质客户,就已经可以带来破局。下面只是举个例子,看看GD&T,公差分析,这样的应用层模块对制造业的影响,对客户的影响。

什么是GD&T?(几何尺寸与公差)

先来看个例子,看看我们学过机械的是否能够正确的解读。

怎么解读这里面的复合位置度?

第一种情况:  控制孔组间距。复合位置度和组合位置度功能相同。

第二种情况: 控制孔组间距和相对第一基准平面A垂直度(方向)。复合位置度和组合位置度功能相同。

第三种情况: 复合位置度控制:孔组间距,相对第一基准平面A垂直度(方向),相对B和C形成的第二,第三基准面方向度,由于有特殊规定,下格可以完全重复上格,也不能代替上格位置度。组合位置度由于没有特殊规定,下格不能完全重复上格,因为下格位置度公差小,会完全代替上格位置度。这就是唯一复合位置度比组合位置度多一个功能的地方,就是可以更严格控制相对B和C形成的第二,第三基准面的方向度。

这个里面的0公差怎么解读?尺寸形体MMC/LMC,这个解读还是听戴克伊的龙老师讲吧。龙老师是老朋友了,10几年前,GD&T的系统知识是跟龙老师学的。

GD&T(几何尺寸和公差)在工程设计和制造领域中具有重要的作用、价值与意义:

精确规范和描述:GD&T提供了一种更准确、清晰、功能导向的方法来规范和描述零件的几何特征、尺寸和公差。相较于传统的线性尺寸和公差标注,GD&T提供了更全面、精细的信息,使得零件的设计意图更容易理解。

减少歧义(如图2):GD&T标准化了符号和标记,减少了工程图纸上的歧义。这有助于避免误解和解释不一致,提高了工程设计和制造的准确性。

图2:孔位置尺寸的测量(基于不同的基准)

优化制造过程:通过GD&T,设计者可以更好地控制零件的几何特征和公差,使得制造过程更加稳定和可控。这有助于降低 制造成本、提高效率,并减少因误差引起的废品率。

功能导向设计:GD&T强调了零件的实际功能,而不仅仅是尺寸。这有助于设计者更好地理解产品的使用环境和需求,从而优化设计以满足功能性要求。

支持可测量性和检验:GD&T提供了可测量的几何特征和公差,有助于建立更有效的检验计划。制造商可以使用这些规范来开发精确的检测工具和方法,确保零件符合设计要求。

国际标准化:GD&T是一种国际性的标准,使得不同国家和组织之间能够使用相同的规范和语言。这促进了全球制造业的交流与合作。

GD&T通过提供更全面、精确的工程图纸信息,强调功能性和可测量性,以及降低歧义和促进国际标准化,为工程设计和制造过程带来了重要的作用与价值。这种标准化方法有助于提高产品质量、降低成本,并促进全球制造业的协同发展。

什么是公差分析?

公差分析是一种工程方法,用于研究和评估零件和装配体中的尺寸和形状变化,以了解这些变化对产品性能、装配和质量的影响。在制造和设计领域中,公差分析是确保产品能够在制造和装配过程中满足设计要求的关键步骤之一。

图3:公差分析的步骤

主要目标和步骤,如图3:

明确设计意图:首先,需要明确产品的设计意图,包括所需的几何形状、尺寸和功能。这些设计要求通常由工程师在产品设计阶段定义,并在工程图纸中详细说明。
特征和尺寸定义:识别关键的设计特征、尺寸和公差。这可能包括零件的关键表面、孔径、凹槽等。每个特征都有其所允许的变化范围,这由公差来定义。
选择公差分析方法:根据产品的复杂性和要求,选择适当的公差分析方法。常用的方法包括最坏情况分析、统计分析、根和平方和(RSS)法、Monte Carlo模拟等。
模拟变化:使用选择的方法对零件和装配体中的尺寸和形状变化进行模拟。这可能包括考虑材料变化(可以结合CAE软件)、制造过程中的误差、温度变化等因素。
评估影响:分析变化对产品性能和装配的影响。这可能包括产品的功能性能、装配过程的可行性,以及产品在不同工作条件下的稳定性。
优化设计:根据分析结果,进行设计优化,可能包括调整公差范围、修改设计特征,以及采用更合适的材料或制造工艺。
建立检验和质量控制计划:基于分析结果,建立检验和质量控制计划,以确保产品在制造和装配过程中能够符合设计要求。

应用领域:

  • 制造业:在制造业中,公差分析是确保产品在生产过程中能够满足设计要求的关键步骤,有助于提高产品的质量和可制造性。
  • 设计优化:公差分析也用于设计优化,帮助设计师在产品设计阶段就考虑并控制可能的尺寸和形状变化,以提高产品性能和可靠性。
  • 质量控制:在质量控制领域,公差分析有助于建立有效的检验计划,确保生产的产品能够符合质量标准。
公差分析的最终目标是确保产品在设计、制造和装配过程中能够保持一致性,同时降低 制造成本、提高产品质量,从而满足客户需求。

进行公差分析的方法和理论基于工程设计和制造领域的多个原则和技术。以下是一些常用的公差分析方法和理论:

最坏情况分析(Worst-Case Analysis):
原理:假设每个零件的尺寸和公差都在其最大或最小值,通过计算组件尺寸的极端值,确定整个装配的最坏情况。
特点:简单易行,但可能导致过于保守的结果。
统计分析(Statistical Analysis):
原理:利用统计学原理,基于零件尺寸和公差的统计分布,估计组件尺寸的概率分布。
特点:更现实,考虑了变化的概率分布,但需要更多的数据和对零件变异性的了解。
根和平方和(Root Sum Squared,RSS):
原理:通过将各个零件尺寸和公差的标准差的平方相加,再取平方根,估计组件尺寸的标准差。
特点:适用于独立且正态分布的零件,假设零件之间相互独立。
Monte Carlo 模拟:
原理:使用随机抽样技术,生成大量可能的零件尺寸和公差组合,分析其对组件尺寸的影响。
特点:能够考虑各种分布、相关性和非线性,但需要更多的计算资源和时间。
Fishbone Diagram(鱼骨图):
原理:使用鱼骨图来分析公差问题的根本原因,包括人员、机器、材料、方法、测量等因素。
特点:帮助识别潜在的公差问题源,并进行系统性的改进。
Taguchi 方法:
原理:通过实验设计和统计学方法,优化公差设置以最小化产品对外部变化的敏感性。
特点:注重通过实验方法找到最优的公差设置,以提高产品的鲁棒性。
CETOL 分析(CETOL Analysis):
原理:Sigmetrix公司的CETOL分析软件使用先进的模拟技术,考虑各种公差变化对整体装配的影响。
特点:提供了直观的可视化工具和敏感性分析,帮助优化设计。
这些方法和理论可根据具体需求和情境选择使用,通常在实际应用中,工程师会结合多个方法,以全面了解并控制产品的公差。
公差分析是一项复杂的工程技术,在进行公差分析时,需要注意以下事项:
  • 产品功能要求是公差分析的基础,在进行公差分析之前,必须明确产品的功能要求。

  • 制造工艺是公差分配的重要影响因素,在进行公差分析时,必须考虑制造工艺的限制。

  • 公差分析是一个迭代的过程,在进行公差分析时,需要根据分析结果不断调整公差分配,直到达到最优的结果。
公差分析是产品设计和制造的重要环节,通过公差分析,可以确保产品的功能要求能够得到满足,提高产品质量、降低成本、缩短开发周期。

GD&T与公差分析有什么关系?

公差分析和GD&T是产品设计和制造中两个重要的概念。公差分析是指对零件尺寸公差进行分析,以确保产品的功能要求能够得到满足。GD&T是指用来指定一个零件上的尺寸、形状、方向和位置等特征的符号语言。

公差分析和GD&T之间有着密切的关系。GD&T是公差分析的基础,公差分析是GD&T的应用。GD&T提供了一种标准化的语言来描述零件尺寸公差,为公差分析提供了必要的信息。公差分析则可以帮助设计师和制造人员评估零件尺寸公差的合理性,并确定公差的最佳组合。

具体来说,GD&T和公差分析之间的关系可以归纳为以下几个方面:

  • GD&T提供了公差分析所需的信息。GD&T规定了零件尺寸公差的标注方法、公差的组合规则、公差的敏感性等。这些信息是公差分析的基础,是进行公差分析的必要条件。

  • 公差分析可以帮助设计师和制造人员理解GD&T。 公差分析可以帮助设计师和制造人员理解GD&T的含义,并正确地使用GD&T标注尺寸公差。

  • 公差分析可以帮助设计师和制造人员优化零件尺寸公差。 公差分析可以帮助设计师和制造人员评估零件尺寸公差的合理性,并确定公差的最佳组合,从而提高产品质量、降低成本、缩短开发周期。

公差分析和GD&T是相辅相成的两个概念。GD&T为公差分析提供了必要的信息,公差分析可以帮助理解和应用GD&T。通过公差分析和GD&T的结合,可以有效地确保产品的功能要求得到满足。

什么是MBD,MBE,MBQ?

MBD (Model-Based Definition):

  • 定义:MBD是一种数字化设计方法,它将三维模型作为定义产品的主要来源,而不再依赖传统的二维工程图纸。MBD通过在三维模型中嵌入几何形状、尺寸、公差、材料属性等信息,取代了传统的二维工程图纸。

  • 特点:MBD的主要特点是强调使用三维数字模型作为产品定义的权威来源,减少了对二维图纸的依赖,提高了设计和制造的效率,同时降低了误解和错误的风险。

MBE (Model-Based Enterprise):

  • 定义:MBE是一种基于数字模型的企业方法,旨在通过整合和共享三维模型数据,实现数字化设计、分析、制造和检验等各个工程活动的全面协同。MBE通过数字模型定义和驱动整个企业的产品开发和制造流程。

  • 特点:MBE不仅仅关注产品设计阶段,还扩展到整个企业的各个部门和阶段。它强调数字模型的一致性和完整性,促进企业内外部各个环节的协同工作,提高沟通效率,降低错误风险,以及加速产品上市时间。

MBQ (Model-Based Quality):

  • 定义:MBQ是一种基于数字模型的质量管理方法,将三维数字模型作为质量信息的主要来源。MBQ强调使用数字模型来定义和驱动质量管理流程,包括检验、验证和质量控制活动。

  • 特点:MBQ的主要特点是利用数字模型的几何和属性信息来指导质量管理过程,从而提高质量控制的效率,减少人为错误,加强产品质量的监控和保证。

这三个概念共同体现了数字化设计和制造的趋势,通过整合和优化数字模型的使用,提高产品设计、制造和质量管理的效率和准确性。

MBD、MBE、MBQ和GD&T都是在数字化设计和制造领域中关联的概念,它们之间存在一些关系:

  • MBD与GD&T:MBD强调使用三维模型作为产品定义的主要来源,包括几何形状、尺寸、公差等信息。GD&T则是一种用于规范和控制工程图纸上零件几何特征、尺寸和公差的国际标准。在MBD中,GD&T信息可以嵌入到三维模型中,确保在数字化设计和制造过程中准确地传达设计意图。

  • MBE与GD&T:MBE是一种基于数字模型的企业方法,旨在通过整合和共享三维模型数据,实现数字化设计、分析、制造和检验等各个工程活动的全面协同。GD&T在MBE中扮演了重要的角色,因为它提供了对零件几何和公差的精确定义,从而促进了企业内各个环节的协同工作,包括制造、质量控制等。

  • MBQ与GD&T:MBQ注重将数字模型作为质量信息的主要来源,以指导质量管理过程。GD&T在MBQ中用于定义和控制零件的几何特征和公差,确保产品符合设计要求,从而促进了质量控制的有效实施。

GD&T作为一种用于规范和控制零件的几何特征、尺寸和公差的方法,在MBD、MBE和MBQ中都有关键的作用。这些概念的综合运用有助于实现全面的数字化设计和制造,提高产品设计、制造和质量管理的效率和精确性。

以上只是通过一个MCAD的中GD&T所涉及的相关的模块领域,相信大家已经可以感受到工业软件体系的庞大,制造业就是造物,造物是人类利用已经发现的各种知识,在通过自己发明的工具,来制造我们所需要的东西。工业软件就是我们的工具之一,今天也许是软件,明天也许是另外一种形式。


来源:全球工业软件产业发展资讯
System非线性通用汽车增材CATIAUM理论材料MCAD机器人PLMCAPP控制渲染
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首次发布时间:2025-01-08
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易赋
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Hexagon..., 当然国内有有头部的企业对此一清二楚,但迫于在产品层面的沉淀不够。后者在追赶速度随着投入的增加,不断地加速。人才也随着投入的增加,由紧缺发展到相对充沛,直到有一天我们和别人旗鼓相当的时候。这个投入需要多少呢?这个时间最短需要多长时间?我们会有多少家企业和别人旗鼓相当了。这个里面特别需要指出的事,在工业软件产品化进程中,我们究竟需要怎样的人才。早期公司,资本喜欢的人才与企业真正需要的人才是否统一。对于成熟公司,现在更需要项目型人才还是更需要产品型为主的市场、销售、业务拓展、开发工程师等相关人才。在这个期间,市场需求总量也在发生变化,以3D CAD为例,估计2024年3D CAD的市场为4亿美金(新客户+老客户增购),老客户维护市场(升级维护,但随着订阅的到来,这个市场会缩减)为2亿美金。目前这个市场主要有Siemens(NX),Dassault System(CATIA, SolidWorks),PTC(Creo,Onshape),Autodesk(Inventor,Fusion360),ZW3D,天工3D等等公司在分享这个市场份额。假设到2030年,市场每年20%的增长,市场总量为15亿美金,国内的工业软件企业在产品力上已经达到和国外公司同样的水平,以及在市场引导政策的偏爱下,我们国内发展了6家3D CAD公司,并且这个15亿美金都分给了国内的企业(假设国外没有),在这种情况下,我们6家企业在这种增长下多久会发展为一家国际化的公司。在此给大家一个参考:2024年,AutoCAD全球一个季度的营收大概在5亿美金左右,SolidWorks,Catia,NX等CAD软件产品去全球每个季度估计也得在3-5亿美金营收。图片制作:易赋,工具:豆包 其实这里想表达一个意思,就像上面这张图。作为企业的掌舵者,今天的市场有利环境只是在帮助我们加速砌砖,但是我们脑子里必须得有一份蓝图,知道想把公司做成一家怎样的公司、国内即使市场每年以20%的增长速度给我们助力,但全球工业软件企业都在以20%的营收作为研发投入的时候,以他们的应收总量(40-90亿美金的年度营收),我们现有的大投入,是否具有竞争力,怎样才更具有竞争力?我们要正确看待竞争对手在中国的发展,不要太“左右”,辩证的看待他们对我们产业发展的利与弊。今天我们的“绝对”,看起来,“开心的”不一定是我们。借助这样的外力,不一定会让我们好。重要的事,我们真的需要从上到下齐心协力,让还需要接受教育的暂时不要参与决策,让只需要个把月出重大规划的,再多一些时间。2025思考随笔 - 有效投入有投入不一定有产出,没有投入一定没有产出。同一个新技术,早一点投入开发和晚一点投入开发区别在哪里?同一个标的,早一点收购和晚一点收购在价钱不变的情况下有没有差异?资本把钱给一家大的工业软件企业,帮其快速整合,还是自己一个个的看项目与投资?有多少企业能够把全面预算管理做好?能够让预算管理的每一项,不再点的体现,而是与外部关联,牵一发动全身的感受,有下棋的的感觉,有推演的过程。一家公司应该在春风得意的时候思考战略性收购或者投入,还是在通过其业务稳定后的现金流,把货币资金池堆到什么程度的时候才开始有所行为? 图片制作:易赋,工具:豆包如上图,车就是一辆车,马路是市场环境。车在平路上走的时候,车速无需变,油门不需要被迫变化。在上坡的时候,车速无需变的时候,就得踩油门。下坡的时候还得踩刹车。但很多企业适应不了这个变化,从去年下半年到整个2024年,有多少早期的工业软件企业面临投资环境的突变,过的无比的煎熬。在2024年,还有多少企业能够保持初心,不受诱惑,踏踏实实的搞产品。有多少企业是按需成长,而不是催生的情况下健康发展。2024年有很多非常优秀的技术公司,过的真的很艰难。2024上半年工业软件的投资几乎没有小项目。整个工业软件发展环境在2019--2023.9月的那种红火,在2024年突然处在静默状态,还是团灭状态。2024年下半年小型项目的投资寥寥无几。真的很可惜那些与海外技术同步的创新型工业软件企业,他们现在的确没有产品,的确没有营收,他们真的需要我们产业发展相关的资金还海外环境一样,每个城市哪怕有那么一直投资500-2000万这个区间的资本,都可以帮助他们生存下去。这些企业不是纯粹拿钱,他们只是在产品开发与市场化的过渡期,他们创新的源泉。在这里恭喜我们的幸运儿。拿到钱的都是凭实力的。创新型工业软件企业没拿到钱的也不要灰心,你们也很有实力。数据整理与制作:易赋 数据整理与制作:易赋 如果一家企业每年稳定营收有几个亿,随着时间的推移,做相同产品的软件公司越来越多,门槛越来越低。最后,有效差异化竞争力主要在对客户业务的理解与长期的合作关系,以及那未必可以带来本质性营收变化的还不够成熟的新增功能。现在手上有10-20亿的现金,可以做什么?首先,现有份额的业务不仅仅营收会被瓜分的越来越少,而且因为成本没变,利润也会越来越低。怎么办,不进则退,手上的钱究竟干什么比较好?这个觉得已经让我们很多公司犹豫的很久,现在的行为都是偏向于非常保守的行为或者说对自己的能力还没有形成成熟的方法与路径。• 收购净资产为正的软件公司• 收购净资产为正的上下游公司• 收购净资产为正的小跨界公司• 投资科技型初创公司,净资产为负• 收购国外源代码,但市场份额低• 收购国外产品线,但市场份额也低• 收购国外公司,但属于二线甚至三线公司• 与海外公司成立合资公司,市场份额• 自己投入,开发新产品• 扩充现有产品线,并入一些生态公司• 换个赛道,把这笔钱收购整合其他行业资产• 其他公司理财,对冲现有的利润降低不管那种方式,企业都是希望找到一个新的增长曲线,来对冲传统市场的退化。但有一点一定要清醒,如果要对冲几亿的营收,而我们的投入只是小打小闹几百万到几千万(做投资与布局可以),但作为现有主力业务的替代,可想而知结果。不同的方式风险不一样,操作手法也很丰富。但从目前来看,不管是资本市场还是手上有大笔现金的工业软件公司,都无暇顾及早期工业软件企业。2025思考随笔 - 海外工业软件海外工业软件发展已经形成一整套成熟的体系,主要体现在以下几个方面:• 大型制造业企业对工业软件功能挖掘的深度相对较深,不断的给工业软件企业提出新增功能需求,这些需求的满足主要通过大软件公司、初创公司与细分领域的公司。国内大型制造业企业也可以参考,事物发展总是从不成熟到成熟的,我们要抱着肯定会成熟的信念。因为你们的一个有效新增需求,就可以养活一家5-10人的科技创新工业软件企业。• 海外PE资本会自己参与企业的收购与重构。如果投资只需要看财务数据,那不需要我们这么高智商的资本的。如果有机会,投资人也该学习下在看公司的产品,先自学一下,让后让工业软件企业教你走几遍,你一定收益颇多。 source:公开网络资源 • 海外VC资本对科技型企业的认知更成熟,知道科技企业的成长周期。 source:公开网络资源 • 海外VC资本对工业软件研究与新科技研究系统透彻 source:公开网络资源 • 海外M&A投资机构对工业软件研究系统而透彻 • 海外制造业企业下一条增长曲线已经形成规模 • 海外科技公司与较大软件公司会共同参与对于早期初创企业的投资-控股-收购。 • 海外头部软件公司,生态公司、系统集成商、代理商、组件公司中,生态公司的形态比较繁荣,为后续投入企业界内收购提供源泉。内容想说的很多,但是又不太想写。今天强迫自己写了6个小时。国内工业软件行业经过5年的高速发展,企业已经不需要再教育了。每家企业已经有自己的路径与命运,到这个地步想改变的机会成本已经需要很大的决心了。文中的素材算是给大家一个参考,不用太在意问题内容。实在没话说,总得写几句吧。 来源:全球工业软件产业发展资讯

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