數據采集是工業互聯網的基礎，沒有數據的工業互聯網將是無源之水，工業互聯網的價值在很大程度上取決于采集數據的數量和質量。
而車間則是制造企業使用與產生數據的重要場所。這些數據既包括MES等信息化系統里運行與產生的數據，也包括生產設備產生的各種狀態與制造參數等數據。工業互聯網平臺結合行業知識對這些數據進行進一步處理和挖掘，以量化、可視化等方式，定位生產中存在的問題并進行優化，可為企業智能制造提供源源不斷的新動能，有效地提升企業競爭力。
制造數據采集的數據分類：
由于行業不同、應用場景不同，對制造數據的分類也不盡相同。
首先是對制造本身的理解。從狹義上的理解，制造主要是將原材料加工成產品的生產過程，但如果從廣義的上理解，制造可以涵蓋產品研發、企業資源管理、產品工藝、生產過程、市場營銷、售后維護等等不同的方面，制造數據的范圍就變得非常龐大，數據采集的方式自然也就多種多樣了。
其次，不同行業對制造數據的分類也不同。比如流程行業，可分為工藝數據、過程數據以及作業實績。工藝數據主要是指溫度、壓力、電流、電壓等直接影響生產效率、產品質量的數據。過程數據是指生產過程中所使用或者產生的數據，比如物料、計劃、生產節拍等等。而實績數據包括投入產出數量、合格率等等。
在離散制造行業，主要的制造數據包括設備數據、生產過程數據、質量數據等。
1）設備數據：設備運行狀態信息、實時工藝參數信息、故障信息、維修/維護信息等;
2）生產過程數據：生產計劃、產品加工時間、加工數量、加工人員、加工參數、產品完工率等;
3）質量數據：產品質量信息、工藝質量信息等。
最后，劃分的標準也不同。也有人將能源數據、測量測試數據等都定為單獨的一類。
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