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。

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