数据是智能工厂建设的血液，在应用系统之间流动。在智能工厂的运作过程中，可以从ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统中生成设计、流程、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据。在生产过程中，需要及时收集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工艺和人员相关联，以实现整个生产过程的可追溯性。此外，在智能工厂建设过程中，有必要制定数据管理规范，以确保数据的一致性和准确性。数据采集的接口规范和SCADA(监控与数据采集)系统的应用也应预先考虑。企业需要根据并购的频率要求来确定并购模式。对于需要高频采集的数据，应从设备控制系统中自动采集数据。
在石油化工、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等加工制造领域，智能制造发展的内在动力在于产品质量的可控，从生产的数字化建设出发，从产品终端控制向基于质量控制需求的全过程控制转变。因此，智能工厂的建设模式是：名列前茅，推进生产过程数字化，在建立生产制造、过程管理等单环节信息系统的基础上，构建覆盖全过程的动态透明追溯系统，实现基于统一可视化平台的产品生产全过程跨部门协同控制；第二，促进生产管理一体化，建立企业CPS系统，深化生产制造与运营管理、采购与销售等重心业务系统的集成，促进内部资源与信息的集成与共享。第三，促进供应链协同，以原材料采购和配送需求为基础，将CPS系统扩展到供应商和物流企业，横向集成供应商与物资配送协同资源和网络，实现外部原材料供应和内部生产配送系统化、流程化，提高工厂内外供应链运作效率；第四，建设大数据智能工厂，促进端到端集成，开展个性化定制业务。
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