数字化转型听起来很宏大，但落到工厂现场，往往变成一堆“系统之间能不能连上”的问题。

MES要接ERP，MES要接PLC，能源系统要连数据中台，生产调度要接APS……

项目启动会上每个人都说“要打通”，可到了实施阶段，打通变成了最难的一件事。

很多企业做数字化转型，不是缺钱、不是缺设备，而是缺一套真正能落地的系统架构。

系统集成的难点，不在技术本身，而在理解。

如果不了解工艺逻辑与数据逻辑，架构图画得再漂亮，最终也只是“信息孤岛的重新包装”。

数字化工厂的系统架构，大体可以分为五层：设备层、控制层、执行层、管理层和决策层。

从底往上看，设备层是数据来源，控制层负责逻辑执行，执行层是生产调度与反馈，管理层是计划与资源分配，而决策层则进行战略分析与优化。

听起来很清晰，但实际做起来，这五层往往并不独立。

设备跨层控制、系统功能重叠、接口协议不统一，是常态。

比如很多MES系统里夹杂了设备监控功能，SCADA系统又被要求统计OEE；

ERP系统想直接下发生产任务，而生产现场没有对应的调度逻辑；

当这些系统开始“越界”，问题就来了——谁才是主控？谁的数据为准？

这类问题在项目初期不解决，后期必然陷入混乱。

系统集成的第一原则，是职责清晰。

每一层系统只负责它该负责的部分。

PLC和DCS负责控制逻辑，不掺杂统计功能；

MES负责生产执行，不直接操作设备；

ERP负责计划，不直接改现场参数。

只有角色明确，数据才能有秩序地流动。

第二原则，是接口统一。

工业系统最怕的不是复杂，而是“各说各话”。

不同厂商、不同协议、不同命名规范，导致系统间对接需要大量中间件和人工映射。

最理想的做法，是在早期就确定统一的通信标准和数据模型。

现在越来越多的企业开始采用OPC UA、MQTT、RESTful API等开放协议。

这些标准让系统之间可以基于消息、标签、对象进行交互，而不依赖具体厂商。

这不仅提升了可维护性，也降低了后期扩展的成本。

第三个关键点，是数据治理。

数字化工厂不是“数据越多越好”，而是“数据越干净越好”。

很多项目中，系统打通了，但数据乱——同一个设备名有三种写法，同一个变量单位不统一，历史数据缺失或漂移。

这样的数据再智能分析也没有意义。

所以，数据治理要贯穿整个项目。

从建模阶段就要定义好命名规则、时间戳标准、标签体系和数据精度要求。

最好建立一个独立的数据中台，负责数据清洗、聚合与分发。

这样一来，上层系统都基于同一数据源，避免重复采集和逻辑冲突。

系统集成项目的另一个难点，是时间逻辑的协调。

控制系统是毫秒级的，MES是分钟级的，ERP则是天级或周级。

这意味着同一条生产线，在不同系统中看起来“不同步”。

要实现真正的实时协同，就必须明确每个系统的时效边界。

例如：

当MES下发生产指令到PLC，是否要求即时反馈？

当设备出现异常，SCADA报警后是否能直接触发MES停线逻辑？

这些细节必须在架构设计阶段就定义清楚，否则后续接口调试会陷入反复修改。

集成不是“连通”，而是“协同”。

在成熟的数字化架构中，信息流、控制流、能量流、物流之间是有逻辑顺序的。

信息流先感知状态，控制流再调整动作，能量流和物流随后响应。

这一套逻辑如果没有统一设计，系统间就会“各行其是”。

举个实际例子：

一家制药厂在实施MES时，发现MES的任务下发总是滞后五分钟。

查原因，原来MES与PLC间的通信通过SCADA中转，而SCADA的数据刷新周期被设为一分钟。

系统本身没问题，架构逻辑出了问题。

这类细节，往往决定了数字化项目的成败。