制造數據采集的發展方向：
隨著物聯網等技術的發展，制造數據采集在設備兼容性、數據豐富性、數據價值挖掘等方面都有了快速發展，下面分別從數據的采集廣度、采集深度及價值利用等方面進行闡述。
1. 采集的“廣度”
采集的對象可分為兩類，一類是本身就具備數字化功能的設備，如數控機床、熱處理設備、機器人、AGV、自動化立體倉庫等數字化設備。另一類是“啞設備”，就是本身不具有數字化功能，但可以通過改造或者借助信息化手段，使相關信息能進入數字化系統的設備、設施、物料、人員等，都可歸于該類。如對普通機床通過增加智能采集硬件，對物料通過二維碼、RFID等方式，對人員通過刷卡或者信息系統進行相應的數據采集。通過對更多設備、設施、物料等的采集，實現更廣的兼容性，這是制造數據采集在廣度方向的發展趨勢。
2. 采集的“深度”
充分發揮數字化設備及相關信息化系統越來越好的開放性，以及越來越強大的傳感器、物聯網等采集技術，使采集的數據種類更豐富，準確度更高，實時性更強，并且成本更低，從而性價比更高地采集到更多的各種數據，為大數據深度挖掘與價值體現提供數據原料基礎。
3. 應用的“高度”
數據是智能制造的基礎，結合制造業行業知識對這些數據進行充分的挖掘與利用，對制造企業具有非常重要的意義。利用這些數據，首先實現了設備或生產過程的可見性，對設備或生產處于什么狀態，可一目了然。通過與設備維修維護等行業知識的結合，知道發生了什么事情，這是數據的認知性應用。通過大數據分析，預測將來可能出現的故障等問題，實現設備的可預測性維護，避免因為設備的宕機而影響整條產線的正常運轉，實現生產流暢的生產。
數據采集在工業互聯網中有著極其重要的作用：
在制造數據采集的基礎上，需要對采集到的相關數據進行上分析并指導生產的改進與優化。
1. 設備狀態數據分析
對采集到的各種數據進行加工處理后，以各種方式進行輸出和展現，使相關人員第一時間了解設備生產的實時情況，如實時狀態、加工工藝數據等，便于做出及時、科學的管理決策。
2. 生產工藝數據優化主要表現在兩方面：
1）設備工藝參數監控：將采集到的設備工藝參數，如溫度、壓力等，與設定的標準參數進行實時比對與管控，從而實現對生產過程進行實時、動態、嚴格的工藝控制，確保產品質量的穩定性。
2）工藝改進與優化：對制造過程的主要工藝參數與完工后的產品合格率進行綜合分析，便于為工藝改進與優化。
3. 生產過程追溯
通過產品制造的過程數據實現對產品制造歷史的追溯，達到問題復現、質量追溯等目的。
自適應是數據最高層級的應用，通過數據采集、狀態感知、實時分析、自主決策，甚至是機器的自學習，系統根據實時狀態進行動態調整與優化，甚至是自我修復，實現高效、高質、無憂的智能化生產。
總之，隨著傳感器技術的突飛猛進及成本的迅速下降，使得傳感器無處不在，實時的數據采集成為可能，各種設備運行和生產制造大數據的快速積累，為工業互聯網平臺提供源源不斷的高質量數據，并與行業知識深度結合，就可以充分發揮
工業互聯網平臺的價值，更好地促進企業的智能化轉型升級。
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