智能制造時代，工業軟件已廣泛應用于我國制造企業研發設計和生產經營的全生命周期，成為產業發展的核心引擎和關鍵支撐，疊加政策支持等因素，行業將迎來催化發展，未來市場空間廣闊。
夯實學習底座 激活人才培養引擎
近期，訊方技術依托華為云工業數據模型驅動引擎DME（Data Model Engine）打造工業軟件產教融合云平臺，為培養百萬級國產工業軟件人才提供學習底座，為工業軟件產業發展和企業數字化轉型提供人才支撐，構建產業競爭力。
平臺涵蓋上萬門教學資源，引入頭部企業國產工業軟件課程，為學習者提供適合教學的典型場景級案例。學習不受固定場所限制，能隨時隨地線上體驗，讓知識觸手可及；無需提前部署學習，即可一鍵進入沙箱實驗環境，并實時跟蹤學習進度，課程資源跟隨技術發展動態更新。基于CAD、CAE、CAM、EDA等不同工具鏈產品，從工具軟件開發到產品設計到生產制造，讓人才培養與產業發展同頻共振。
工業軟件產教融合云平臺的運營挑戰
工業軟件研發需要工業和軟件的復合型人才，我國高端工業軟件人才嚴重缺乏，高校基礎薄弱、企業投入不足成為制約因素，工業軟件產教融合云平臺作為培養人才的優質平臺，正深入應用到高校人才培養體系各個環節，隨之而來的便是用戶量級和需求的快速增長，成本增高、更新迭代慢、不同系統數據集成打通代價大等運營壓力開始顯現。
01、教學資源的統一管理和分發難
工業軟件產教融合云平臺擁有上萬門教學資源，如何實現統一管理和分發，確保學員可以方便地獲取和使用資源，讓教師可以方便地管理和更新資源成為亟待解決的問題。
02、教學資源的準確性和時效性較差
為了讓學員獲得最新、最準確的工業軟件知識，工業軟件產教融合云平臺需要不斷更新和完善教學資源，而高頻次的更新，使得教學資源的準確性和時效性難以平衡。
03、實操環境的搭建和管理難
工業軟件產教融合云平臺除了向學員提供課件、視頻外，還需要提供實操環境即沙箱實驗環境，讓他們能夠在實踐中掌握工業軟件技能。但是，搭建和管理實操環境需要消耗大量的時間和資源，環境的穩定性和安全性也無法得到保障。
04、學習過程的監控和反饋不及時
為了確保學員的學習效果，工業軟件產教融合云平臺需要監控學習過程并及時反饋學習成果。而對接成千上萬的學員，平臺則面臨數據不統一、安全性低、時效性差等難題，如何實現對學習過程的監控和反饋，準確地評估學員的學習成果，及時干預、反饋，成為一個棘手的問題。
工業軟件產教融合云平臺接入華為云工業數據模型驅動引擎DME（Data Model Engine）解決上述問題：
01、教學資源的統一管理和分發
華為云DME支持多維度數據管理和版本管理，可以方便地管理不同版本的教學資源（課件、視頻、實驗），并進行版本對比和回滾操作，實現資源的統一管理和分發。
02、實操環境的搭建和管理
基于元模型驅動的方法可以對實操環境進行建模和管理，從而降低搭建和管理實操環境的成本，并確保環境的穩定性和安全性。
03、學習過程的監控和反饋
高代碼服務編排可以記錄學員的學習過程和成果，并提供可視化的學習報告，以幫助教師監控學員的學習過程并及時反饋。
華為云DME助力平臺質效全面提升
通過華為云DME平臺提供的基礎CRUD，極大地提升了軟件開發效率，設計態提供了數據建模，快速搭建數據實體，運行態提供數據看板、高代碼編排，能宏觀了解實體之間的關系，為敏捷快速開發提供了有力的支持。
01、高效開發
通過華為云DME配置數據實例，調用自動生成的數據服務接口，快速構建出課程、班級、學員等內容數據的管理功能，減少手動編寫代碼的工作量，研發效率相較于之前提升3倍。
02、數據共享
通過華為云DME特性，采用不同租戶之間的數據隔離與自有的加密處理方式，可以提供數據的安全、高效、可靠的共享和交換，讓工業軟件產教融合云平臺用戶可以方便地獲取和使用所需的教學資源。
03、異構數據支持
工業軟件產教融合云平臺需要支持不同類型的數據，包括文本、圖片、視頻等。華為云DME支持多種類數據庫，支持普通文檔和超大文件等非結構化數據存儲等。
04、可視化建模
華為云DME支持可視化建模和仿真，可以在開發過程中進行多次仿真測試，從而避免手動編寫代碼時的錯誤和疏漏。這種方法可以大大提高軟件質量，同時減少測試和修復錯誤的時間和成本。
05、彈性伸縮和高可用
工業軟件產教融合云平臺需要支持高并發的訪問和應對突發的訪問量，華為云DME可以提供彈性伸縮和高可用的云計算基礎設施，保證平臺的穩定性和可靠性。
如今，世界正經歷新一輪發展大變革，大國戰略博弈深度聚焦制造業，被譽為工業制造的“大腦”的工業軟件必然迎來發展風口。訊方技術聯合華為云DME建設的工業軟件產教融合云平臺，能培養一批工業軟件領域多學科交叉復合型頂尖人才，推動產學研用協同創新，為國產工業軟件的崛起提供支撐，必將成為推動我國制造業從“傳統”向“智能”轉變的中堅力量，引領智能制造新蝶變。
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