GBT 32235.2-2024 工业过程测量、控制和自动化 数字工厂框架 第2部分：模型元素标准立项发展报告

工业过程测量、控制和自动化数字工厂框架第2部分：模型元素标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:DigitalFactoryFrameworkforIndustrialProcessMeasurement,ControlandAutomation-Part2:ModelElements摘要本标准在IEC62714系列国际标准的基础上，结合我国工业过程测量、控制和自动化领域的实际需求，规定了数字工厂框架中模型元素的分类、属性定义、数据结构和互操作要求，为数字工厂的设计、建设、运维和集成提供了统一的模型元素规范。标准涵盖资产模型元素、过程模型元素、资源模型元素及数据交换模型元素等技术内容，通过统一模型元素的语义和结构，有效解决了不同系统间数据互通和信息集成难题，为数字孪生、工业互联网和智能制造应用奠定了标准化基础。本报告系统梳理了该标准的立项背景、编制原则、主要技术内容及其行业应用价值，旨在为标准实施推广提供参考，为后续相关标准体系的完善提供支撑。关键词：数字工厂；模型元素；工业过程测量；控制和自动化；智能制造；标准化；数据互操作Keywords:DigitalFactory;ModelElements;IndustrialProcessMeasurement;ControlandAutomation;IntelligentManufacturing;Standardization;DataInteroperability一、引言1.1编制背景当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型已成为制造业转型升级的必由之路。数字工厂作为实现智能制造的重要形态，通过构建物理工厂与虚拟模型之间的映射关系，实现生产过程的数字化描述、仿真优化和智能决策。然而，由于缺乏统一的模型元素标准，不同厂商、不同系统之间的数据格式和语义存在显著差异，导致信息孤岛问题突出，严重制约了数字工厂的整体效能发挥。在此背景下，国际电工委员会（IEC）制定了IEC62714系列标准（AutomationML），用于解决工程数据的标准化交换问题。我国在充分吸收国际标准成果的基础上，结合国内智能制造发展实际，启动了GB/T32235系列标准的制定工作。GB/T32235.2-2024为该系列标准的第2部分，重点针对数字工厂框架中的模型元素进行规范。1.2编制目的与意义本标准编制的核心目的在于：通过统一数字工厂中各类模型元素的定义、分类和相互关系，建立一套完整的、可扩展的模型元素体系，从而支撑数字工厂全生命周期的数据交换和信息集成。具体而言，其意义体现在以下层面：产业层面，标准为不同厂商的数字化工具和系统提供了共同语言，有助于降低系统集成成本，促进产业链协同发展。技术层面，标准明确了模型元素的数据结构和语义规则，为数字孪生体构建、生产过程仿真和数据分析提供了规范化的数据基础。管理层面，标准为数字工厂的规划、设计、实施和验收提供了统一的技术依据，有助于引导行业健康有序发展。二、标准编制原则与依据2.1编制原则本标准的编制遵循以下四项核心原则：（一）一致性原则。标准在技术框架和术语定义上与IEC62714系列国际标准保持高度一致，确保与国际主流技术体系接轨，同时兼顾我国工业自动化和智能制造的具体应用需求。（二）实用性原则。标准编制过程中充分调研了国内石油、化工、电力、冶金、装备制造等行业的实际需求，确保模型元素的定义既科学严谨又便于实际操作和实施。（三）可扩展性原则。考虑到数字工厂技术的快速演进，标准在模型元素框架设计中预留了扩展接口，支持根据行业特点和应用场景进行定制化扩展，以适应未来新技术、新模式的持续发展。（四）协调性原则。标准与我国已发布的智能制造标准体系、工业互联网标准体系以及相关国家标准保持协调配套，避免重复和冲突，形成有机衔接的标准体系格局。2.2编制依据本标准的编制主要依据以下法律法规和政策文件：-《中华人民共和国标准化法》（2017年修订）-《国家智能制造标准体系建设指南（2023年版）》-GB/T39116-2020《智能制造工业数据采集规范》-IEC62714-1:2014《AutomationML—Part1:Architectureandgeneralrequirements》-IEC62714-2:2015《AutomationML—Part2:Roleclasslibraries》-GB/T33863-2017《工业过程测量控制和自动化数字工厂基本术语》三、标准主要技术内容3.1范围界定本标准规定了工业过程测量、控制和自动化领域中数字工厂框架的模型元素，包括模型元素的分类体系、属性定义、结构关系以及数据交换的基本要求。标准适用于数字工厂的规划、设计、建设、运行和维护全过程，也适用于数字工厂相关工具软件和平台系统的开发和集成。3.2术语和定义标准明确界定了数字工厂框架相关的核心术语，包括但不限于：数字工厂（DigitalFactory）、模型元素（ModelElement）、资产模型（AssetModel）、过程模型（ProcessModel）、资源模型（ResourceModel）、数据交换（DataExchange）等。这些术语的统一定义为标准的正确理解和使用提供了基础保障。3.3模型元素分类体系标准构建了系统化的模型元素分类体系，主要涵盖以下几大类别：（一）资产模型元素。用于描述物理资产（如设备、管道、仪器仪表、厂房设施等）的属性信息、状态信息及关联关系，是数字工厂模型的基础构成单元。资产模型元素通过唯一标识符实现物理实体与虚拟模型之间的映射绑定。其属性定义涵盖资产的基本标识（名称、编号、类型）、技术参数（设计参数、运行参数）、状态属性（运行状态、维护状态）以及空间属性（位置坐标、所属区域）等维度，支持对资产全生命周期的数字化描述与追踪。（二）过程模型元素。用于描述生产过程的工艺流程、操作步骤和控制逻辑，包括过程参数的输入输出关系、时序约束和状态转换条件等。过程模型元素通过分层结构呈现从整体工艺流程到具体操作步骤的多粒度描述能力，支持连续过程与离散制造的统一建模范式。（三）资源模型元素。用于描述数字工厂中各类资源要素，包括人力资源、物料资源、能源资源、工装工具等，以及资源的调度、分配和使用状态。资源模型元素支持资源的动态状态更新与历史轨迹追溯，为生产计划排程和资源优化配置提供数据支撑。（四）数据交换模型元素。用于定义不同系统之间数据交换的格式、协议和接口规范，确保异构系统间的信息互通性和互操作性。数据交换模型元素包含数据包的封装结构、传输语义和异常处理机制，有效支撑跨系统、跨平台的数据集成与业务协同。3.4模型元素属性定义标准对每一类模型元素的属性进行了详细定义，包括属性名称、数据类型、单位、取值范围、必选/可选属性标识、约束条件等。属性定义采用面向对象的建模思路，支持属性的继承、关联和扩展，为不同应用场景提供了灵活的数据描述能力。3.5模型元素关系与结构标准规定了模型元素之间八种基本关系类型——组合、聚合、关联、依赖、泛化、实现、实例化和引用关系，并分别定义了每种关系的语义规则和适用场景。在此基础上，标准明确了模型元素的分层结构模型，从工厂级、车间级、产线级到设备级形成层级化组织架构。同时，标准规定了模型元素的命名规则和标识体系，以及一致性约束条件和完整性校验规则，确保模型数据的准确性和有效性。3.6数据交换与互操作要求标准规定了一系列数据交换与互操作要求。在数据格式方面，采用基于XML的标准化数据描述格式，并遵循XMLSchema规范定义数据交换的语义约束，确保不同来源的模型数据在结构、类型和语义层面的一致性理解。在接口规范方面，标准定义了基于OPCUA、RESTfulAPI等通用工业通信协议的接口服务规范，明确接口调用的数据契约。在互操作层级方面，标准区分了数据级互操作、语义级互操作和应用级互操作三个层级，并分别提出相应的技术要求与验证方法。此外，标准还规定了数据交换过程中的安全性和完整性保护要求，包括数据加密、访问控制、操作审计和异常检测等安全机制，保障模型数据在跨系统流转过程中的可信与安全。3.7一致性验证标准规定了对模型元素实现进行一致性验证的方法和要求，包括一致性验证的等级划分、验证流程和评价准则。一致性验证内容涵盖结构完整性、语义正确性、数据格式合规性和互操作能力等方面，为标准的落地实施和合格评定提供了操作性指导。四、标准实施与推广应用4.1适用范围与对象4.2实施要点标准实施过程中，需要重点关注以下要点：结合行业应用场景进行模型元素的定制化适配和合理裁剪；确保与现有系统数据接口和工程数据格式的兼容衔接，分阶段推进存量系统的模型化改造和增量系统的标准化建设；在实施过程中同步完善数据管理制度和规范，建立常态化的数据治理机制，保障模型数据的质量、安全和持续更新能力。4.3预期经济社会效益本标准的实施预计将在以下方面产生显著的经济和社会效益：降低系统集成成本，通过统一模型元素标准减少定制化开发工作量，缩短项目周期，预计可降低系统集成成本20%-35%；提升数据利用效率，标准化模型元素有助于打通设计、生产、运维等环节的数据链路，增强数据资产价值，提升数据利用率30%以上；促进产业生态培育，形成统一的数字工厂模型数据交换体系，为中小企业降低数字化门槛，促进产业链上下游协同发展；支撑行业监管和评估，为数字工厂能力评估、分级分类管理提供技术依据，对推动我国制造业数字化转型具有重要的支撑作用。五、标准主要参与单位介绍5.1主要起草单位概况本标准的主要起草单位包括机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（ITEI）、中国科学院沈阳自动化研究所、上海自动化仪表有限公司、浙江大学控制科学与工程学院、中国石油化工集团有限公司等多家行业权威机构和企业单位。5.2核心单位详细介绍机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（ITEI）是本标准编制的核心牵头单位之一。该研究所成立于1980年，是隶属于国务院国资委的中央直属科研院所，长期从事仪器仪表、测量控制和自动化领域的标准化研究和技术服务工作，是我国工业自动化领域标准化工作的重要技术支撑力量。作为全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会（SAC/TC124）的秘书处挂靠单位，ITEI在工业自动化标准体系规划和标准研制方面积累了丰富经验。研究所主导或参与制定国际标准、国家标准和行业标准逾300项，涵盖工业通信、功能安全、智能制造、数字工厂等多个重点方向。近年来，ITEI深度参与国家智能制造标准化总体组工作，牵头制定了多项智能制造核心基础标准，在数字工厂框架、工业数据互操作、自动化系统集成等方向形成了体系化的研究成果。在GB/T32235.2-2024的编制过程中，ITEI组建了涵盖自动化、信息技术、流程工业等多学科背景的专项工作组，系统开展了国内外数字工厂相关标准对比研究，组织开展了多轮行业调研和专家论证，为该标准技术框架的确定和技术内容的完善发挥了核心组织作用和关键技术支撑作用。同时，ITEI长期承担标准的宣贯推广、实施指导和符合性测试等技术服务工作，为标准的有效落地实施提供了持续的技术保障。该研究所拥有工业自动化综合实验室、智能制造验证平台等先进科研设施，能够为标准的试验验证和应用示范提供良好的技术条件。此外，ITEI与国际电工委员会（IEC）、国际标准化组织（ISO）等国际标准组织保持密切合作关系，在推动我国自主技术标准国际化和引进转化国际先进标准方面发挥着重要的桥梁纽带作用。六、结论与展望展望未来，随着工业互联网、人工智能、数字孪生等新一代信息技术的深度应用，数字工厂标准化的需求将持续增长，标准体系的覆盖范围和细化程度也将不断深化。建议后续在以下方向持续推进相关工作：一是加快GB/T32235系列标准其他部分的研制进程，形成更加完备的数字工厂标准簇；二是加强标准与数字孪生、工业数据空间、工业AI等新技术方向的融合发展，推动标准体系的动态演进；三是深化标准在国际合作与国际贸易中的应用，积极参与数字工厂领域国际标准制定，提升我国在全球智能制造标准格局中的话语权和影响力；四是强化标准的实施应用和效果评估，建立标准实施反馈机制，为标准修订完善提供实践依据。通过持续推动数字工厂标准化建设，将有力支撑我国制造业数字化转型战略的深入实施，为建设制造强国和数字中国奠定坚实的技术基础。参考文献[1]国家标准化管理委员会.GB/T32235.2-2024工业过程测量、控制和自动化数字工厂框架第2部分：模型元素[S].北京：中国标准出版社，2024.[2]国家标准化管理委员会.国家智能制造标准体系建设指南（2023年版）[Z].2023.[3]IEC62714-1:2014,Engineeringdataexchangeformatforuseinindustrialautomationsystemsengineering-AutomationML-Part1:Architectureandgeneralrequirements[S].Geneva:IEC,2014.[4]IEC62714-2:2015