制造型企业的异构系统融合问题，目前主要体现在以下几个方面。
（1）3500/25-01-05-00设备控制系统与生产经营系统之间的融合问题 智能制造的场景如柔性化定制、智能化生产、精准设备维护等，都需要设备信息采集和控制系统与生产经营系统之间良好的配合和协作。然而由于各种历史和现实的原因，我国众多企业的设备控制系统与生产经营系统，往往来源于不同的厂家，而且多数行业还没有形成设备与系统层面统一的对接标准与技术，这就导致这两种系统之间融合度较差，企业往往需要花费较大的努力和技术上的投入，才能完成自动化层面系统与生产经营管理层面系统之间的有效融合。
（2）3500/25-01-05-00面向不同业务的生产经营系统之间的融合问题 企业中为满足自身业务管理需求的各类信息系统（如设计、物流、生产、质量、财务和办公等）之间，由于行业性、专业性和企业个性化的差异，也同样存在不同厂商、不同技术架构、不同数据标准等问题。各生产经营系统往往各管一段、各自为政，系统间融合程度不高，从而导致生产运营运转不畅的情况普遍存在，一定程度上影响了企业消除浪费、推行精益化管理行动的效果，同时也阻碍了智能化排产、全厂生产平衡、供应链协同等智能化制造场景的落地效果。
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（3）3500/25-01-05-00面向运营的信息系统与面向分析的数据系统之间的融合问题 设备控制系统、生产经营系统都属于OLTP（联机事务处理）型系统，这类系统在生产经营过程中积累了大量的数据，而如何发挥这些数据的价值，实现数据驱动企业发展，日益成为智能制造领域重要的课题之一。目前许多企业应用了单个系统自带的数据分析和挖掘功能，如生产看板、设备使用分析等。这些单体系统的数据分析功能，往往难以满足企业整体性的数据分析需求。部分企业为了数据智能分析需求，单独建立了OLAP（联机分析处理）型系统，如商业智能分析、大数据分析系统等，这类系统又需要通过各种技术手段从OLTP系统中获取数据，并将智能分析的成果通过OLTP系统进行应用。这两类系统间的异构融合问题，同样影响着智能制造转型的实际效果。
3500/25-01-05-00在当前企业各层面系统异构性普遍存在，并且在一段时期内持续发展的情况下，通过加快发展、应用、推广能够简便、快速实现多源异构系统融合的技术和标准，可以缓解当前众多企业的转型难、代价高、周期长及见效慢等普遍性问题，加快企业向智能制造转型的步伐。
