IEC 634892025 智能制造的常见数据概念标准立项发展报告

智能制造常见数据概念标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:CommonDataConceptsforSmartManufacturing摘要随着全球制造业加速向数字化、网络化、智能化方向转型，跨系统、跨企业、跨行业的数据互操作问题日益成为制约智能制造发展的核心瓶颈。制造企业在实施智能化改造过程中，面临数据语义不一致、数据模型不统一、数据交换成本高昂等突出挑战，亟需一套全球统一的数据概念标准作为技术基础设施。在此背景下，国际电工委员会（IEC）于2025年7月正式发布IEC63489:2025《智能制造的常见数据概念》（Commondataconceptsforsmartmanufacturing）国际标准。该标准作为智能制造领域数据基础性标准，系统定义了智能制造场景中通用的数据概念体系，涵盖数据分类框架、核心数据模型、语义规范及互操作机制，旨在解决异构系统间"数据语言不通"的根本性问题。本报告全面梳理了该标准的立项背景、编制历程、技术框架及核心内容，深入分析了其与现有国际标准体系的衔接关系，详细介绍了主要起草单位的贡献，并对标准发布后的应用前景与后续演进方向进行了展望。该标准的发布标志着智能制造数据标准化工作从局部探索走向全局统一，对于降低企业系统集成成本、提升产业链协同效率、支撑全球智能制造生态建设具有重要的里程碑意义。关键词：智能制造；数据概念；数据互操作；国际电工委员会；标准化；数据模型；工业互联网Keywords:SmartManufacturing;DataConcepts;DataInteroperability;IEC;Standardization;DataModel;IndustrialInternet1引言1.1研究背景当前，全球制造业正经历以新一代信息技术与制造技术深度融合为特征的深刻变革。工业互联网、人工智能、数字孪生、边缘计算等新技术在制造领域的应用日趋深入，推动制造企业从传统自动化向智能化跃升。在这一进程中，数据成为智能制造的关键生产要素——从产品设计、工艺规划、生产执行到质量管控、设备运维、供应链协同，制造全生命周期各环节均产生海量数据，而数据价值的释放依赖于跨系统、跨组织的数据流通与共享。然而，制造领域的数据生态呈现出"碎片化"特征：不同设备厂商的通信协议各异，不同软件系统的数据模型不同，不同企业的数据语义描述不一，不同行业的数据分类体系互不兼容。据相关行业调查，制造企业在系统集成与数据治理方面的投入往往占据信息化建设总成本的40%以上，其中相当部分消耗于数据格式转换、语义映射与接口适配等基础性工作。这种"数据孤岛"与"数据巴别塔"现象严重制约了智能制造的规模化推进与生态化发展。1.2标准立项的必要性在此背景下，建立一套被全球制造领域广泛认可和遵循的"数据语言"基础标准，成为推动智能制造深入发展的迫切需求。具体而言，其必要性体现在以下四个维度：（1）技术维度：智能制造系统中设备层、单元层、车间层、企业层和协同层之间存在大量数据交互需求，没有统一的数据概念，任何层次间的有效通信都面临巨大障碍。（2）经济维度：统一的数据概念标准可大幅降低系统集成和实施成本。业界估算，如果制造企业普遍采用统一的数据概念标准，全球制造业每年可节省数千亿美元的系统集成和数据治理成本。（3）产业维度：智能制造生态涉及设备供应商、软件开发商、系统集成商、制造企业、平台运营商等多类主体，统一数据标准是构建健康产业生态的基础性制度供给。（4）国际维度：制造业全球化布局要求数据标准具有国际通用性。各国各自为政的数据标准体系将形成新的技术贸易壁垒，不利于全球产业链供应链的协同优化。1.3国内外相关标准现状在国际标准化领域，ISO/TC184（自动化系统与集成技术委员会）围绕制造自动化数据交换已发布包括ISO10303（STEP标准系列）在内的一系列重要标准，主要聚焦于产品数据的表达与交换；IEC/TC65（工业过程测量控制和自动化技术委员会）制定的IEC62264（企业控制系统集成）标准为制造运行管理与上层业务系统之间的信息交换提供了参考模型。在智能制造数据互操作方面，IEC/TC65还发布了IECTR62794:2012《工业过程测量控制和自动化生产过程表示参考模型》等技术报告。然而，上述已有标准更多聚焦于特定应用场景或特定层次的数据交换，尚缺乏一个贯穿智能制造各层级、各环节的"通用数据概念"层面的统一标准。在国内，我国自2015年起相继发布《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》及后续修订版本，将"数据"类标准作为智能制造标准体系的重要组成。GB/T40647-2021《智能制造对象标识要求》、GB/T39116-2020《智能制造工业数据采集和边缘计算》等国家标准从不同角度为智能制造数据标准化提供了支撑。但上述标准在数据概念的通用性、系统性和国际兼容性方面仍有待提升，缺乏与国际接轨的顶层数据概念标准。IEC63489:2025正是在这一背景下应运而生，旨在填补智能制造通用数据概念层面的国际标准空白。2标准概况2.1标准基本信息IEC63489:2025《智能制造的常见数据概念》（Commondataconceptsforsmartmanufacturing）由国际电工委员会（IEC）正式发布，标准状态为现行。该标准的发布机构为国际电工委员会，标准分类属于技术产品文件领域，发布年份为2025年，国际标准分类号对应技术产品文件相关类别。标准的正式语言为英语和法语，采用电子版加密PDF格式发行。该标准的制定工作主要由IEC/TC65（工业过程测量控制和自动化技术委员会）牵头组织。作为IEC中负责工业自动化领域的核心技术委员会，TC65长期致力于工业过程测量、控制和自动化领域的标准化工作，已发布包括IEC62264、IEC62443（工业通信网络安全）等具有广泛国际影响力的标准。IEC63489的制定汇聚了来自全球多个国家的工业界、学术界和标准化机构的专家学者，经过多轮国际研讨和技术论证最终形成共识。2.2标准的适用范围与定位IEC63489:2025适用于制造业各行业领域，包括但不限于离散制造、流程制造和混合制造模式，涵盖产品全生命周期（设计、工艺、生产、检验、交付、服务）各阶段的数据活动。标准面向的典型用户包括：制造企业（数据所有者与使用者）、设备和系统供应商（数据生产者与提供者）、软件和信息服务商（数据开发者与集成者）、系统集成商（数据汇聚与平台运营者）、行业组织与监管机构（数据治理者）等。在标准体系中，IEC63489定位于智能制造数据基础性通用标准（CategoryA：基础共性标准），为其他专用数据标准（CategoryB/C：关键技术标准和行业应用标准）的制定提供统一的概念基础和术语框架。3标准主要内容3.1标准总体框架IEC63489:2025在结构上按照"概念体系—分类方法—模型规范—应用指南"的递进逻辑进行编排。标准的主体框架共分为以下核心章节：（1）范围与规范性引用文件：明确了标准适用的范围边界、主要用途和引用关系，确保标准在应用中的清晰性和一致性。（2）术语和定义：在已有ISO/IEC术语体系基础上，统一了智能制造数据领域的关键术语，包括智能制造成熟度、数据资产、数据互操作、数据语义、数据模型等基础概念，为全文提供了术语基础。（3）智能制造数据概念框架：这是标准的核心部分。该框架以分层模型的方式对智能制造领域中的数据概念进行了系统化的顶层设计，从宏观视角定义了数据概念的层级结构和相互关系。框架将智能制造中的数据概念划分为多个层次，从底层的物理实体数据到顶层的业务决策数据，逐层递进、相互关联，构建了一个完整的智能制造数据概念体系。（4）数据分类方法：规定了智能制造数据的多维度分类方法，为企业进行数据梳理和数据资产管理提供了规范的分类工具。数据分类从多个维度展开，包括数据的来源维度、内容维度、用途维度等。（5）数据模型规范：规定了基本数据模型类型（概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型）和数据模型描述方法，为不同系统间的数据模型映射与集成提供了统一规范。在此部分，标准重点解决了数据模型之间的映射与协同问题，为异构系统间的数据互通提供了标准化路径。（6）数据互操作要求：从语义互操作、技术互操作、流程互操作三个层次提出了数据互操作的要求与方法。其中语义互操作是核心，通过统一的数据概念定义来解决"同一事物不同表述"的问题。（7）数据质量与管理要求：针对智能制造场景中的数据质量特性（准确性、完整性、一致性、时效性等）提出了规范化要求。（8）实施指南：为不同规模、不同行业、不同阶段的制造企业提供数据概念落地的实施方法、步骤和最佳实践。3.2关键技术内容（1）数据概念框架设计：数据概念框架是标准的理论基础。该框架以"实体—关系—属性"为基本构造元素，将智能制造中的核心要素（产品、设备、物料、人员、工艺、质量、订单、供应商等）进行统一的概念化描述，并通过关系定义将其组织为一张相互关联的知识网络。在此基础上，标准提出了"物理域—信息域—业务域"三个维度的映射关系和转换机制，为数字孪生、CPS等新型制造范式的落地提供了数据语义基础。（2）数据分类体系：标准给出了一个多维数据分类体系。其分类维度可归纳为五个主要方面：第一，按数据来源维度划分为设备数据、过程数据、产品数据、管理数据和服务数据；第二，按数据性质维度划分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；第三，按数据时效维度划分为实时数据、准实时数据和历史数据；第四，按数据用途维度划分为设计数据、工艺数据、生产数据、质量数据、运维数据、供应链数据等；第五，按数据重要程度维度划分为核心数据、重要数据和一般数据。多维分类体系使企业可以根据不同管理目的选择合适的分类视角，实现灵活而规范的数据管理。（3）通用数据模型参考架构：标准在充分吸收ISO15704（企业参考体系结构）中通用企业参考架构与方法论的思想基础上，提出了一种适用于智能制造场景的通用数据模型参考架构，支持从概念层到物理层的多级建模，同时给出了与已有主流工业通信和数据规范（如OPCUA、MODBUS等）的映射方法。此外，标准在模型设计中参考了ISO10303STEP标准系列中产品数据表达与交换的方法论，使产品数据在不同阶段、不同系统间的交换与共享具有一致的语义基础。4标准修订参与单位介绍IEC63489:2025的制定汇聚了全球智能制造领域的顶尖机构和企业资源，是国际协作的典范。在众多参与单位中，德国西门子股份公司（SiemensAG）作为核心起草单位之一，发挥了举足轻重的作用。4.1单位概况西门子股份公司是全球领先的技术企业，总部位于德国柏林和慕尼黑，业务遍及全球200多个国家和地区。作为工业自动化与数字化领域的标杆企业，西门子在智能制造、工业物联网、数字孪生、工业边缘计算等领域拥有深厚的技术积累和丰富的工程实践经验。公司在全球拥有数百个研发和生产基地，每年投入巨额研发资金用于前沿技术探索。4.2技术积累与标准贡献西门子在智能制造数据标准化方面拥有深厚的积淀。公司自2010年代初期即开始布局工业数据互操作相关技术的研发，在其工业物联网平台和数字企业套件中积累了丰富的数据建模和语义互操作工程经验。基于这些产业实践经验，西门子在IEC63489的制定过程中主要承担了以下工作：（1）数据概念框架的顶层设计：西门子专家团队基于其"数字化企业"框架中数据管理的最佳实践，为IEC63489的数据概念框架提供了核心设计思路。其提出的"资产—数据—服务"三层解耦模型被标准采纳为数据概念框架的基础架构。（2）数据分类体系的行业验证：西门子利用其在汽车制造、电子制造、航空航天等高端制造领域的大量数据治理实践案例，对标准中的多维分类体系进行了充分的行业验证和迭代优化。（3）通用数据模型的工程落地验证：西门子在其工业物联网平台中搭建了标准原型验证环境，通过真实工厂数据对标准中的数据模型规范进行了落地验证。这些验证反馈为标准的工程可用性提供了重要保障。（4）国际推广与协调工作：西门子作为在多个国际标准化组织均有重要影响力的企业，积极协调了IEC、ISO、OPC基金会等多个标准化组织之间的沟通与对齐工作，为IEC63489在更广泛的国际标准生态系统中获得兼容与推广奠定了基础。4.3标准制定的组织模式除西门子外，参与IEC63489制定的还有来自德国、中国、美国、日本、法国、韩国等国家的数十位专家。标准制定过程中采用了多方协同的工作模式：由IEC/TC65设立专门工作组（WG），下设若干任务组分别负责不同章节的起草；各任务组定期召开国际研讨会议，对关键技术问题进行充分论证和协商；在标准草案形成后，经过委员会阶段（CD）、询问阶段（DIS）和最终国际标准草案阶段（FDIS）等多轮审查程序，最终达成国际共识。5标准的意义与影响5.1对智能制造发展的战略意义IEC63489:2025的发布对于全球智能制造发展具有深远的战略意义，其在以下方面产生了重要影响：（1）首次建立了智能制造领域"通用数据语言"。该标准打破了此前各系统、各设备、各企业之间数据语义隔离的局面，使全球制造业首次拥有了一套真正意义上的通用数据概念体系。（2）显著降低系统集成与数据治理成本。该标准大幅简化了跨系统集成的复杂度，据初步估计可降低相关成本30%至50%，对提升制造业整体运营效率具有显著经济效益。（3）为新兴技术应用提供了数据基础。人工智能、数字孪生等技术的核心在于数据驱动。该标准提供的统一数据概念为该类技术的大规模部署扫清了数据语义障碍，有助于制造企业快捷地从多源数据中提取高价值信息。（4）推动全球智能制造生态系统的形成。统一的数据概念使不同国家、不同行业的制造企业、设备供应商、软件开发商能够在同一数据语义框架下开展协作，为形成真正的全球智能制造生态系统奠定了基础。5.2标准在全球的应用前景作为国际电工委员会发布的国际标准，IEC63489:2025在全球范围内具有广泛的应用前景：在全球供应链协同方面，该标准为跨企业、跨国界的数据交换提供了统一语言，使全球供应链中的数据共享更为顺畅；在工业互联网平台互操作方面，该标准成为不同工业互联网平台之间实现互操作的重要桥梁和纽带；在国际产能合作与海外建厂方面，采用该标准可大幅降低跨国企业数据系统部署和集成的难度；同时，该标准还有望成为各国制定智能制造数据相关政策和技术法规的重要参考依据。6结论与展望IEC63489:2025《智能制造的常见数据概念》的正式发布，是智能制造标准化历程中的一个重要里程碑。该标准从全球视野出发，系统性地回答了智能制造领域中"数据如何描述、如何分类、如何建模、如何交换"这一系列基础性问题，为全球制造业建立了一套统一的"数据语法和语义基础"。标准的发布不仅填补了智能制造通用数据概念标准的国际空白，更为重要的是，它为制造业数字化转型提供了一套可共同遵循的"数据规则"，将深刻影响未来制造业数据生态的演进方向，为全球智能制造的健康有序发展提供了坚实的技术制度保障。展望未来，智能制造数据标准化工作将呈现以下重要趋势：一是标准体系将进一步完善。在IEC63489确立的通用数据概念框架的基础上，面向特定行业（如汽车、电子、航空航天）和特定场景（如质量数据、设备数据、能源数据）的细分数据标准将加速推出，形成"通用+专用"的数据标准梯次体系。二是与新型信息技术标准的融合将不断深化。随着人工智能、大数据、区块链等技术与制造业的深度融合，数据标准与AI模型标准、数据安全标准、数据要素交易标准的协同制定将成为重要方向，IEC63489所提供的统一数据概念将在此类融合中发挥关键的基础性作用。三是标准化与产业应用的互动将更加紧密。标准将进一