車間里數(shù)十臺設(shè)備日夜運(yùn)轉(zhuǎn)，卻只有不到20%的數(shù)據(jù)被有效利用，這是大多數(shù)制造企業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)困境。

德勤最新《2026年制造業(yè)展望》報告揭示了一個關(guān)鍵趨勢：82%的制造企業(yè)計劃在2026年增加智能制造基礎(chǔ)設(shè)施投入，其中64%明確表示將加大對“數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)治理”領(lǐng)域的預(yù)算。

這一數(shù)據(jù)反映了制造業(yè)正在發(fā)生的根本性轉(zhuǎn)變——企業(yè)已經(jīng)從單純追求設(shè)備自動化，進(jìn)入了通過數(shù)據(jù)驅(qū)動制造運(yùn)營的新階段。

數(shù)據(jù)采集：制造業(yè)數(shù)字化的“最后一公里”難題

在智能制造的大背景下，數(shù)據(jù)采集作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，已成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。然而，這條“最后一公里”之路并不平坦：

協(xié)議復(fù)雜多樣：一家中型工廠可能同時存在西門子、三菱、歐姆龍等多種PLC設(shè)備，每種設(shè)備采用不同的通信協(xié)議

點(diǎn)表配置繁瑣：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集需要工程師手動配置數(shù)百甚至數(shù)千個數(shù)據(jù)點(diǎn)，耗時耗力且容易出錯

數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊：由于配置錯誤或采集不全，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量低下，無法支撐高級分析

某大型汽車零部件廠的經(jīng)驗(yàn)尤為典型：在引入傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方案時，一條產(chǎn)線需要耗費(fèi)數(shù)周時間進(jìn)行點(diǎn)表配置，且設(shè)備故障預(yù)警延遲高達(dá)30分鐘。

智能網(wǎng)關(guān)：打破數(shù)據(jù)孤島的技術(shù)突破口

面對這些挑戰(zhàn)，制造業(yè)正在尋求更智能的數(shù)據(jù)采集解決方案。其中，不需要點(diǎn)表的工業(yè)網(wǎng)關(guān)正成為破解數(shù)據(jù)采集難題的關(guān)鍵技術(shù)。

以深控技術(shù)為代表的智能網(wǎng)關(guān)，通過多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集的范式轉(zhuǎn)變：

核心技術(shù)突破：從“手動配置”到“自動識別”

協(xié)議自識別與自適應(yīng)能力是這些智能網(wǎng)關(guān)的核心。它們能夠自動適配多種工業(yè)設(shè)備協(xié)議（如Modbus、Profibus、Ethernet/IP等），無需人工逐項(xiàng)配置點(diǎn)表。

動態(tài)數(shù)據(jù)建模技術(shù)則更進(jìn)一步，通過掃描設(shè)備通信接口，自動識別PLC中的數(shù)據(jù)標(biāo)簽（如設(shè)備狀態(tài)、溫度、壓力等參數(shù)），并直接映射到數(shù)據(jù)采集通道。

效率提升：從“數(shù)周”到“數(shù)小時”的飛躍

實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)證明了這種轉(zhuǎn)變的顯著效果：

部署效率提升：某汽車零部件廠在引入智能網(wǎng)關(guān)后，設(shè)備接入效率提升40%，整體產(chǎn)線產(chǎn)能提高15%

配置錯誤歸零：通過自動校驗(yàn)機(jī)制消除人為失誤，避免因點(diǎn)表錯誤導(dǎo)致的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

維護(hù)成本大幅降低：每年減少因設(shè)備變更產(chǎn)生的系統(tǒng)改造成本，中型工廠預(yù)計可節(jié)約維護(hù)成本高達(dá)220萬元/年

2026年制造業(yè)數(shù)據(jù)采集的四大趨勢

德勤報告指出，到2026年，制造業(yè)數(shù)據(jù)采集將呈現(xiàn)以下明顯趨勢：

1. 自主數(shù)據(jù)管理成為標(biāo)配

到2026年，AI智能體將整合到運(yùn)營系統(tǒng)中，自動完成數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證與核對工作。這意味著數(shù)據(jù)將不再是“待存儲、待分析的資源”，而是轉(zhuǎn)變?yōu)?“在整個價值鏈中實(shí)時影響決策的主動力量” 。

2. 邊緣智能與實(shí)時推理協(xié)同

德勤預(yù)測，到2026年，運(yùn)行AI模型的推理過程將占人工智能計算的大約三分之二。這一趨勢將推動數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)向邊緣計算節(jié)點(diǎn)演進(jìn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在源頭處的實(shí)時分析與決策。

3. 智能體AI驅(qū)動數(shù)據(jù)價值最大化

德勤預(yù)測，如果企業(yè)能夠更好地編排智能體，并更周全地應(yīng)對相關(guān)挑戰(zhàn)和風(fēng)險，Agentic AI（智能體AI）市場到2030年可能達(dá)到450億美元，比基礎(chǔ)預(yù)測高出30%。

4. 預(yù)測性數(shù)據(jù)治理保障數(shù)據(jù)質(zhì)量

到2026年，數(shù)據(jù)治理將從“事后追溯”轉(zhuǎn)變?yōu)?“預(yù)測性、持續(xù)性”模式 。AI智能體會實(shí)時執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，監(jiān)控跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，并在合規(guī)風(fēng)險演變?yōu)閷?shí)際問題前加以識別。

實(shí)踐指南：制造企業(yè)如何布局2026數(shù)據(jù)采集體系

面對2026年的制造業(yè)競爭格局，制造企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)考慮以下戰(zhàn)略舉措：

夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，打通信息孤島

AI會放大優(yōu)勢，也會暴露短板。如果數(shù)據(jù)分散、不一致，智能系統(tǒng)將難以發(fā)揮作用。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)優(yōu)先推進(jìn)數(shù)據(jù)整合、系統(tǒng)互操作性與完善的治理框架建設(shè)。

采用“試點(diǎn)-擴(kuò)圍”實(shí)施策略

自主數(shù)據(jù)系統(tǒng)可能讓人望而生畏，最有效的方式是從高影響力的試點(diǎn)項(xiàng)目起步（如預(yù)測性維護(hù)、合規(guī)報告），在驗(yàn)證價值后再逐步擴(kuò)大應(yīng)用范圍。

投資柔性數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)設(shè)施

選擇具備協(xié)議自適應(yīng)能力的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)，可以大幅降低設(shè)備異構(gòu)性帶來的集成復(fù)雜度。當(dāng)工廠滿足設(shè)備品牌≥3種、單車間設(shè)備數(shù)≥50臺或年度工藝變更次數(shù)≥2次等條件時，智能網(wǎng)關(guān)的ROI將超過300%。

保留人類專家監(jiān)督角色

雖然AI可自主行動，但最終的責(zé)任還需要由人來承擔(dān)。透明度、可解釋性與可審計性是確保信任與合規(guī)的關(guān)鍵。

未來展望：從“數(shù)據(jù)采集”到“數(shù)據(jù)自主”的制造新范式

德勤報告強(qiáng)調(diào)，AI正從承諾迅速演變?yōu)閷?shí)際進(jìn)展，改變著科技、傳媒和電信公司的創(chuàng)造、連接與競爭方式。這一趨勢在制造業(yè)同樣明顯。

到2026年，我們預(yù)計制造業(yè)數(shù)據(jù)采集將完成三大轉(zhuǎn)變：

從“配置型”到“感知型”：系統(tǒng)不再依賴人工預(yù)配置，而是自動感知設(shè)備、識別協(xié)議并構(gòu)建數(shù)據(jù)模型

從“孤立型”到“生態(tài)型”：數(shù)據(jù)采集不再局限于單一工廠，而是跨越整個供應(yīng)鏈生態(tài)，實(shí)現(xiàn)端到端透明化

從“被動型”到“主動型”：數(shù)據(jù)不再被動等待查詢，而是主動驅(qū)動決策、觸發(fā)行動并優(yōu)化結(jié)果

制造業(yè)數(shù)據(jù)革命已然到來。當(dāng)你的競爭對手已經(jīng)開始部署智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢時，你的企業(yè)是否已經(jīng)做好了迎接2026的準(zhǔn)備？

審核編輯 黃宇