计算力学算法和软件开发能拿到高薪的地方，屈指可数。

其中包括一些商业软件公司（Ansys、Dassault、Siemens、Comsol 等）和一些研究实验室（LANL/LLNL/Sandia 等、EDF 等）。

其余的计算力学软件是由大学的低收入学生和博士后开发的。这些人主要关心的是完成速度，而不是软件的长期可用性。

在我看来，继续在该领域进行软件开发的最佳方式是找出您所在行业中无法用计算工具轻松解决的问题，并尝试创建解决这些问题的内部工具。它必须是一种爱的劳动，在很长一段时间后可能会被欣赏（或可能不会）。

计算科学和工程领域有许多技术工作，薪水高且令人满意。无论您将其称为工业 4.0 还是其他名称，事实是计算工具（模拟、优化、表征）在工业中被广泛用于设计更好的产品。例如，尿布公司使用计算流体动力学来更好地了解他们的产品如何吸收液体。石油和天然气行业模拟地下及其“下游”区域（从井中流出后）的流体流动。航空航天工业使用 CFD。扬声器公司模拟扬声器频率响应。汽车公司模拟碰撞。轮胎公司模拟轮胎行为。您几乎可以为产品命名并找到为其进行计算机模拟的人，并使用这些模拟来优化产品，以获得比竞争对手更好的产品。计算科学与工程 (CS&E) 中的应用几乎没有尽头。如果您有兴趣，不妨看看过去几年 SIAM CSE 会议的日程；一些主题演讲可能会在线播放。

这与您的具体困境有何关系是一个不同的问题。我从你的问题中读到的最多的是，多年来你一直从事管理工作，你与 CS&E 社区在进行计算机模拟时失去了联系，并且在实际实践中所做的事情不再流畅。当然，还有一个问题是你的公司正在做什么，以及你如何进入从业者的角色实际上会对你的公司有所帮助。这些问题只有你能回答。

我是一名机器学习博士生，只与您的问题领域有过少量接触。我将工业 4.0 理解为工业流程的自动化，通过将其数字化并使用获取的数据使流程变得智能，对我而言，智能相当于使用某种形式的机器学习（例如预测性维护）。

因此，我可以看到一个计算力学专家在工业过程的数字孪生模型中编程模拟模型。我还可以想象一个从事机器学习应用程序的计算力学人员，例如一些需要大量物理/机械知识和约束的机械过程的预测性维护。我还可以看到一个致力于自动化机械模拟的计算力学人员购买设计和训练深度神经网络（以了解所有物理/机械约束）以输出准确的模拟。深度学习模型有可能比通过求解微分方程以传统方式实际模拟东西快多个数量级。

我只想使用问题的行话来添加一个方面。

如果您是内部开发人员，那么该软件就公司而言不是生产的。因此，例如，如果公司销售锤子，那么软件的价值取决于它对销售锤子的帮助程度。例如，向那些如果没有得到报酬就会辞职并且不生产锤子的人支付工资。

与第四次工业革命一样，我认为考虑如何通过您生产的软件帮助公司开展其核心业务，而不是狭隘地关注软件本身是有益的。