制造数据采集的发展方向：
随着物联网等技术的发展，制造数据采集在设备兼容性、数据丰富性、数据价值挖掘等方面都有了快速发展，下面分别从数据的采集广度、采集深度及价值利用等方面进行阐述。 1. 采集的“广度”
采集的对象可分为两类，一类是本身就具备数字化功能的设备，如数控机床、热处理设备、机器人、AGV、自动化立体仓库等数字化设备。另一类是“哑设备”，就是本身不具有数字化功能，但可以通过改造或者借助信息化手段，使相关信息能进入数字化系统的设备、设施、物料、人员等，都可归于该类。如对普通机床通过增加智能采集硬件，对物料通过二维码、RFID等方式，对人员通过刷卡或者信息系统进行相应的数据采集。通过对更多设备、设施、物料等的采集，实现更广的兼容性，这是制造数据采集在广度方向的发展趋势。

2. 采集的“深度”
充分发挥数字化设备及相关信息化系统越来越好的开放性，以及越来越强大的传感器、物联网等采集技术，使采集的数据种类更丰富，准确度更高，实时性更强，并且成本更低，从而性价比更高地采集到更多的各种数据，为大数据深度挖掘与价值体现提供数据原料基础。 3. 应用的“高度”
数据是智能制造的基础，结合制造业行业知识对这些数据进行充分的挖掘与利用，对制造企业具有非常重要的意义。利用这些数据，首先实现了设备或生产过程的可见性，对设备或生产处于什么状态，可一目了然。通过与设备维修维护等行业知识的结合，知道发生了什么事情，这是数据的认知性应用。通过大数据分析，预测将来可能出现的故障等问题，实现设备的可预测性维护，避免因为设备的宕机而影响整条产线的正常运转，实现生产流畅的生产。

数据采集在工业互联网中有着极其重要的作用：

在制造数据采集的基础上，需要对采集到的相关数据进行上分析并指导生产的改进与优化。

1. 设备状态数据分析
对采集到的各种数据进行加工处理后，以各种方式进行输出和展现，使相关人员第一时间了解设备生产的实时情况，如实时状态、加工工艺数据等，便于做出及时、科学的管理决策。 2. 生产工艺数据优化主要表现在两方面：
1）设备工艺参数监控：将采集到的设备工艺参数，如温度、压力等，与设定的标准参数进行实时比对与管控，从而实现对生产过程进行实时、动态、严格的工艺控制，确保产品质量的稳定性。

2）工艺改进与优化：对制造过程的主要工艺参数与完工后的产品合格率进行综合分析，便于为工艺改进与优化。

3. 生产过程追溯
通过产品制造的过程数据实现对产品制造历史的追溯，达到问题复现、质量追溯等目的。

自适应是数据最高层级的应用，通过数据采集、状态感知、实时分析、自主决策，甚至是机器的自学习，系统根据实时状态进行动态调整与优化，甚至是自我修复，实现高效、高质、无忧的智能化生产。

总之，随着传感器技术的突飞猛进及成本的迅速下降，使得传感器无处不在，实时的数据采集成为可能，各种设备运行和生产制造大数据的快速积累，为工业互联网平台提供源源不断的高质量数据，并与行业知识深度结合，就可以充分发挥工业互联网平台的价值，更好地促进企业的智能化转型升级。

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