智能工厂建设面临数据标准化集成难题，如传统企业数据分散且无统一标准，致使设备难以高效交换与协同。解决问题的关键在于，制定统一的标准与接口协议，搭建高效数据集成平台。本文探讨了其具体应用路径与技术方案，剖析了标准化措施对设备互联及数据流通效率的提升效果，旨在助推智能制造实现蓬勃发展。

1 智能工厂中数据标准化集成现状与挑战

1.1 传统工厂数据集成面临的主要问题

工厂的自动化及信息化构建，尚未形成统一规划，导致各类系统间缺失统一的数据标准与接口，难以实现数据的有效互换。“信息孤岛”现象，限制了工厂的整体运营效能，导致设备协同作业无法达成，加之传统工厂的内部设备与系统繁杂多样，未采用智能化设计，导致数据采集与处理能力不足，无法实时传输信息并精准呈现生产情形。此外，传统工厂普遍未构建统一的数据管理机制，致使数据质量良莠不齐，缺乏有效的质量把控与数据清理流程，对决策的精准性与时效性产生了负面影响。

1.2 智能工厂建设中的数据孤岛与信息不对称

智能工厂主要依靠来源众多与功能各异的系统，如生产管理系统（MES）、企业资源规划系统（ERP）、仓储管理系统（WMS）、分布式控制系统（DCS）等。这些系统间的数据接口与传输标准不统一，无法高效共享数据，催生了“信息孤岛”问题，难以达成信息实时同步，无法切实支撑智能决策与生产调度。信息不对称问题凸显，未能及时对接源生产现场数据与企业管理层数据，导致实时生产数据无法精确呈现在管理层决策系统中，不仅削弱了决策的及时性，还降低了生产流程的灵活性与反应速率。

2 数据标准化技术解决方案与实施

2.1 统一数据标准的制定与实施路径

在智能工厂构建中，全面调研各业务环节与设备系统是基础。精准定位各系统的数据源、流动路径和需求，可确保数据标准实现全面覆盖。梳理数据基本属性，包括格式、字段定义等，并规划其在不同设备与系统间的衔接方式，是该阶段的核心任务。同时，需要制定统一的编码规则与标准化的字段定义，贯穿数据采集、存储与交换全过程，保障设备数据的一致性。

技术方案的抉择与验证是保障，需要根据业务与设备特性选定适配的数据传输协议与格式。例如，OPC-UA 的跨平台优势使其在工业设备交换中应用广泛；Modbus 则侧重简易现场设备通信。合适的数据格式对传输的高效性与可扩展性至关重要。技术验证时，需要测试协议与格式是否符合生产环境要求，促使数据标准化推广借助系统部署与员工培训实现。同时，企业在数据集成平台部署标准，并组织培训演练让操作人员熟练掌握。持续完善标准化流程，推动智能工厂系统与设备间实现数据交换标准化，提升生产效率，降低错误率，为智能化决策筑牢根基。

2.2 数据集成平台的建设与数据流通优化

建设数据集成平台的首要任务是确保各类业务系统与设备实时且高效地开展数据交换活动。平台搭建流程可分为 3个阶段：数据采集与传输、数据融合与清洗、数据共享与应用。

在数据采集与传输的初始阶段，凭借智能传感器、PLC等设备采集生产数据，并借助工业网关将其传输至集成平台。

该阶段需注重数据的精确性与时效性，采用高效的数据传输协议及加密技术，保障数据在传输期间不会出现丢失或被篡改情况。

数据融合与清洗作为第二阶段，强调对不同渠道来源的数据实施格式转换、去重、清洗及整合处理。该过程高度依赖高效的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，能对从不同系统、设备中采集到的数据进行格式统一的转换操作，剔除冗余或不完整的数据，确保后续数据分析及决策环节的精准性。

数据共享与应用属于第三阶段。数据集成平台借助接口与各业务系统（如 MES、ERP 等）实现对接，保障数据无阻碍流通至各个系统，支撑实时分析与决策工作的开展。通过数据集成平台，智能工厂得以达成设备间数据实时采集、传输及处理的目标，确保信息在不同业务环节间实现无缝流通。

2.3 标准化接口协议的应用与设备间互联

智能工厂内，多种互不兼容的通信协议如 Modbus、Profibus 等被不同设备与系统采用，严重阻碍了数据交换。因此，构建统一的标准化接口协议至关重要。需先根据工厂需求选定 OPC-UA、MQTT 等协议，依托其跨平台与跨设备互通性保障设备顺利交互。集成时，结合设备通信需求设计涵盖数据类型等内容的统一数据格式标准，并构建中间件，实现协议转换与设备的无缝互联，为智能工厂高效运作筑牢基础，推动智能化稳步向前。

在此过程中，需要对接口协议的传输速度、可靠性及安全性展开严格测试，确保在存在大规模设备接入的状况下，数据传输仍能维持高效稳定的运行态势。设备间标准化接口协议的实施举措，不仅能显著提升设备的兼容性，还能降低设备的维护成本与扩展难度，使智能工厂灵活应对技术变革及设备更新换代等情况。具体如表 1 所示。

表 1 智能工厂数据标准化集成技术实施步骤

3 数据标准化在智能设备互联中的核心作用

3.1 提升设备间兼容性与协同工作的技术保障

数据标准化凭借统一的接口协议（ 如 OPC - UA、Modbus、Ethernet/IP 等），能够达成跨设备、跨平台的数据互联互通。这些协议不仅可有力破除厂商及设备型号间的壁垒，还能切实保障设备间数据流通及信息交换的精确性与可靠性。统一的数据格式标准不可或缺，借助定义统一的数据字段、命名规则及数据类型，可确保不同设备与系统之间的数据传输不会出现格式差异或数据丢失的状况，有效规避因数据不一致引发的信息错误和系统故障。

在达成数据格式标准化的基础上，集成统一的数据处理平台，实现对源自各类设备数据的实时采集、处理与存储，并构建涵盖全厂数据的统一视图，保证所有数据均能在统一平台上进行监控与分析。同时，该平台对多种数据协议及格式兼容，可实现不同类别设备数据的高效集成与应用，契合生产流程中的实时性要求，推进实时数据处理技术的运用。

流式计算与边缘计算技术能助力即时处理设备产生的海量数据，及时察觉潜在的生产问题并进行动态调整。借助上述步骤，设备间不仅能实现高效协同作业，还能依据实时数据做出快速响应，提升生产线的整体效率。

3.2 确保数据传输准确性与实时性的技术手段

运用工业以太网技术，提升网络带宽，削减传输过程中的丢包现象与延迟状况，同时借助低延迟网络架构，避免出现网络拥堵导致数据延误的情形，确保信息实时且精确传输。为进一步保障数据传输的实时性，有必要引入数据流式计算技术。该技术能够对来自各设备的实时数据展开即时处理与分析，确保数据在采集、传输及分析过程中不会出现延迟或误差。在数据采集源头实施边缘计算，直接开展初步的本地数据处理与筛选工作，显著缩短数据传输时间，提升响应速率。

为防范数据在传输过程中被篡改或泄露，强化数据传输的安全性不可或缺。数据加密技术的运用，能确保敏感数据在网络传输时不被未授权访问或篡改；网络隔离技术的引入，能有效隔离重要数据的传输通道，削减外部威胁对数据传输的影响。这些技术手段的有机结合，不仅可确保数据的精确性与实时性，还能显著提升智能工厂中数据交换过程的可靠性与安全性。

3.3 智能化决策支持系统中的数据标准化实现

数据标准化智能化决策支持系统的应用，能为决策层提供高品质、精确且实时的数据支撑，保障不同系统间的数据互通与共享。生产流程中的各类信息（如设备状态、生产进度、质量数据等）可借助统一的数据格式与标准存储，与决策系统实现对接。这些标准化数据能有效消除系统间的数据孤岛，使决策层实时掌控生产状况，快速响应市场需求变化。

数据标准化在分析层发挥着重要作用。标准化数据有利于开展大数据分析和智能算法应用，构建统一的数据模型与数据标识，支持系统精准分析并预测生产数据，优化生产计划并合理配置资源。智能化决策支持系统能推进实时监控、故障预测及质量分析工作，为决策者提供科学、合理的决策依据。具体如表 2 所示。

表 2 智能工厂设备数据标准化集成参数与传输性能

4 数据标准化集成技术在智能工厂中的应用与对策

4.1 数据标准化集成技术的应用价值

数据标准化集成技术在智能工厂中扮演着重要角色。通过实施数据标准化，智能工厂能实现设备的高效互联和数据的无缝流通，提升生产效率并降低错误率。例如，广东某厨具股份有限公司投资建设的智能生产项目，规划建设了研发孵化、智能制造、数据中心、生活服务等功能区，主要生产高端厨具、智能厨具和家用特色电器等产品。该项目总用地 385亩，计划总投资 20 亿元，总建筑面积 43 万 m2，预计一期工程的 10 万 m2 厂房于年底完成并投入设备安装，次年 1 月实现投产。项目建成后，年产不锈钢、铝合金餐厨具 4 000 万只，厨房小家电 1 000 万台，年产值达 40 亿元，年创税 1.6 亿元，提供 1 000 个就业岗位。通过高标准规划和实施，该厨具公司的智能生产项目能够实现数据的精准管控与智能决策，打通生产过程的数据流，实现精准感知、动态配置和智能决策的生产运营管理。

4.2 数据标准化集成技术在设备互联中的作用

数据标准化集成技术的应用，特别是在设备互联方面，能显著提升设备的兼容性与协作能力。通过采用标准化接口协议，如 OPC-UA、Modbus、MC、S7、Ethernet/IP 等，智能工厂能实现跨设备、跨平台数据的互联互通，破除厂商和设备型号壁垒，保障数据流通和信息交换的精确性与可靠性。在该厨具公司的智能生产项目中，实施标准化接口协议，能确保设备间顺利交互，为智能工厂的高效运作筑牢根基，推动智能化稳步向前。

4.3 数据标准化集成技术在智能化决策支持系统中的实现

数据标准化在智能化决策支持系统中的应用，能为决策层提供高品质、精确且实时的数据支撑。在智能工厂中，生产流程中的各类信息（设备状态、生产进度、质量数据等）可以通过统一的数据格式与标准存储，实现与决策支持系统的精准对接。标准化数据能有效消除系统间的数据孤岛，使决策层实时掌控生产状况，快速响应市场需求变动。以该厨具公司的智能生产项目为例，项目通过数据标准化集成技术，实现数据的实时采集、传输与处理，确保信息在不同业务环节的无缝流通，为智能化决策提供坚实的数据基础。同时，项目也能优化生产计划并合理配置资源，实现实时监控、故障预测及质量分析，为决策者提供更科学、合理的决策依据。

5 结语

在智能工厂与工业互联网发展的背景下，数据标准化集成凭借统一标准、优化传输及接口协议等手段，破除了工业设备的数据隔离困境，促进了系统信息的共享与协同，解决了能源化工等行业联网难题，为智慧生产提供了助力。未来，随着技术持续演进，数据标准化智能制造的作用将愈发凸显，引领工业迈向智能化、数字化新征程。