工业互联网边缘数据管控标准主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与传输标准：在工业互联网中，边缘设备需要实时收集和传输大量数据。因此，数据收集与传输标准是确保数据质量和传输效率的关键。这些标准包括数据格式、数据编码、数据压缩、数据加密等方面的规定。例如，ISO/IEC 29119定义了工业物联网（IIoT）数据的通信模型，包括数据源、数据通道、数据应用和服务等概念。此外，IEEE 802.15.4-2016定义了低功耗广域网（LPWAN）技术，用于实现低功耗、低成本的无线数据传输。
2. 数据处理与分析标准：边缘设备需要对收集到的数据进行处理和分析，以便提取有价值的信息。因此，数据处理与分析标准是确保数据分析准确性和可靠性的关键。这些标准包括数据预处理、数据清洗、数据转换、数据存储等方面的规定。例如，ISO/IEC 32317定义了工业控制系统（ICS）的数据模型，包括数据类型、数据结构、数据关系等方面的要求。此外，Apache Hadoop和Apache Spark等开源大数据处理框架提供了强大的数据处理和分析能力。
3. 数据安全与隐私标准：在工业互联网中，边缘设备需要保护敏感数据的安全和隐私。因此，数据安全与隐私标准是确保数据不被非法访问和滥用的关键。这些标准包括数据加密、数据访问控制、数据审计等方面的规定。例如，ISO/IEC 27001定义了信息安全管理体系（ISMS），包括信息安全政策、信息安全管理、信息安全风险评估等方面的要求。此外，GDPR（通用数据保护条例）等国际法规也对数据隐私保护提出了严格的要求。
4. 数据共享与交换标准：在工业互联网中，边缘设备需要与其他设备和系统共享数据以实现协同工作。因此，数据共享与交换标准是确保数据一致性和互操作性的关键。这些标准包括数据格式、数据接口、数据协议等方面的规定。例如，OPC UA（开放统一架构）是一种广泛应用于工业自动化领域的数据交换标准，它定义了设备间通信的协议和数据模型。此外，MQTT（消息队列遥测传输）是一种轻量级的消息传递协议，适用于低带宽和不稳定的网络环境。
5. 数据治理与合规性标准：在工业互联网中，边缘设备需要遵循相关的法律法规和行业标准。因此，数据治理与合规性标准是确保数据合法使用和避免法律风险的关键。这些标准包括数据分类、数据质量、数据审计等方面的规定。例如，ISO/IEC 27005定义了数据治理原则和方法，包括数据生命周期管理、数据质量管理、数据审计等方面的要求。此外，各国政府和监管机构也制定了相应的数据保护法规，如美国的《健康保险可移植性和责任法案》（HIPAA）和欧盟的通用数据保护条例（GDPR）。
总之，工业互联网边缘数据管控标准涵盖了数据收集与传输、数据处理与分析、数据安全与隐私、数据共享与交换以及数据治理与合规性等多个方面。这些标准的制定和实施有助于提高工业互联网的安全性、可靠性和效率，为工业自动化和智能化发展提供有力支持。
