随着工业IT技术的日益发展,工业信息化成为了现代企业技术发展的重中之重。传统的单机封闭生产,将被更为先进的自动化生产线所替代。生产过程中的信息和数据将被采集入中控系统、数据库,进行数据、质量的分析和处理,和企业生产管理紧密地结合在一起,大大提升了生产质量的可追溯性和生产效率,降低了生产管理的成本。随着中国劳动力成本的不断提升,市场以及终端用户对于信息化、大数据、精准生产的需求也非常迫切,传统以单机设备为核心的工厂体系逐渐将被未来的智能自动化工厂所替代。本文首先对多源异构信息融合的定义和技术进行了简单的介绍,然后针对本文所使用的BP神经网络和卡尔曼滤波进行了详细的分析讨论,本文将这两种融合算法整合到一起,使这两者之间能够弥补各自在信息融合上的缺陷,从而能够更加完美的融合多源异构信息。然后分析了基于多源异构信息融合的信息协同关注平台,主要解释了信息协同关注平台的特性、规划、构成模块、理论框架等。本文最后以实际案例为研发的切入点,依托DHMI人机交互平台,将组合式多源异构信息融合算法加入到平台的构建中,以此来充分保证所有信息的实时性和准确性,提出实现信息协同关注的具体目标和内容,分不同的阶段进行由本地到云的系统开发,逐步完善工厂信息化的功能体系,随后再进一步的完善和实现标准化的产品,使所研发的产品可以适用到不同的客户和生产项目中去。本文充分证明了基于多源异构信息融合的协同关注平台满足了工业信息化的要求,在新时代中会发挥更加重要的作用。