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回望過(guò)去幾年，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)迅猛發(fā)展，成為推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新動(dòng)能。而新冠疫情更是暴露出制造業(yè)在資金、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈等多方面的問(wèn)題，加速了不少企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決心。

然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是什么呢？

《2021數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書(shū)》中指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)，是通過(guò)數(shù)字技術(shù)和數(shù)學(xué)算法先行切入企業(yè)業(yè)務(wù)流，形成智能化閉環(huán)，使得企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全過(guò)程可度量、可追溯、可預(yù)測(cè)、可傳承，重構(gòu)了質(zhì)量、效率、成本的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)是這個(gè)閉環(huán)的基礎(chǔ)單位。但實(shí)際上，大部分傳統(tǒng)制造型企業(yè)信息化基礎(chǔ)薄弱，數(shù)字化進(jìn)程中很快便會(huì)遇到各種問(wèn)題。而其中很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，他們?cè)械臄?shù)據(jù)不齊、不準(zhǔn)，系統(tǒng)帶病運(yùn)行，甚至是沒(méi)有建立信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)散落在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。

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對(duì)于這類型的企業(yè)，打好數(shù)字化的基礎(chǔ)是進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步。那么，數(shù)據(jù)采集要考慮什么呢？以下幾點(diǎn)可供參考：

需要什么數(shù)據(jù)？

企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中，設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)、環(huán)境狀況、管理干預(yù)等都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如同采礦，如果全盤(pán)收集，對(duì)中小型企業(yè)來(lái)說(shuō)，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且礦產(chǎn)以外還收攬了大量礦渣。因此，企業(yè)首先明確數(shù)字化的目的，從源頭上梳理數(shù)據(jù)收集類型、渠道等內(nèi)容，整理和抽取出客觀、真實(shí)和有用的數(shù)據(jù)，從需求出發(fā)才能更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。

數(shù)據(jù)越多越有價(jià)值？

從統(tǒng)計(jì)學(xué)原理來(lái)講，數(shù)據(jù)量大前提下得出的結(jié)論可信度就會(huì)高，因此不少企業(yè)都希望擁有大數(shù)據(jù)。然而，在時(shí)間上，大數(shù)據(jù)的積累需要一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程；在范圍上，數(shù)據(jù)的采集也受限于企業(yè)特點(diǎn)，難以覆蓋到整個(gè)行業(yè)，難以尋得借鑒。對(duì)此，更需要重視的是對(duì)獲得的數(shù)據(jù)分析。結(jié)合大數(shù)據(jù)的思維和小數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，通過(guò)不斷更新迭代修正改善，讓數(shù)據(jù)精煉，讓結(jié)果可靠，同樣能夠發(fā)揮出數(shù)據(jù)的作用。

如何收集數(shù)據(jù)？

傳統(tǒng)制造業(yè)信息化程度低，大多依靠人工采集。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要的數(shù)據(jù)除了數(shù)量、質(zhì)量外，還需要更深入更多樣的數(shù)據(jù)以及其背后科學(xué)精準(zhǔn)的采集方式（時(shí)間和采集點(diǎn)）。比如車間數(shù)據(jù)需要細(xì)化到設(shè)備的停啟、稼動(dòng)率、環(huán)境溫度等具體信息。

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如果企業(yè)從0到1自己做起，會(huì)遇到設(shè)備通訊協(xié)議繁雜、數(shù)據(jù)清洗難等問(wèn)題。此時(shí)，借助第三方數(shù)字化廠商，可以降低數(shù)據(jù)采集的難度和風(fēng)險(xiǎn)，如寰球智能深耕大數(shù)據(jù)多年，在向用戶提供產(chǎn)品服務(wù)的同時(shí)，還注重幫助用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、挖掘作業(yè)過(guò)程中各項(xiàng)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值，梳理數(shù)字化轉(zhuǎn)型思路和路徑，選取合適的解決方案，為企業(yè)降低人力、技術(shù)等成本。

盡管制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之行路難、多歧路，但邁出第一步，不斷探索、因地制宜，從數(shù)據(jù)感知入手，到可追溯、可預(yù)測(cè)、可傳承迭代發(fā)展，一步步走出一條適合自己的轉(zhuǎn)型之路。