数字浪潮汹涌澎湃，正以不可逆转之势涤荡着传统产业的每个角落。近日，一份面向未来的宏伟蓝图——《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》擘画出清晰路径：到2023年，工业互联网新型基础设施将实现量质齐升，创新模式与新兴业态将大范围推广普及，产业的综合实力也将显著增强。这无疑为蓬勃发展的工业领域注入了强大的信心与动力。
然而，宏观政策的蓝图绘制，与微观企业层面的实践落地，往往存在着一道微妙的鸿沟。尽管政策指引不断落地生根，但身处转型前沿的企业，在数字化征途上却面临着别样的景象。德勤发布的一份《人工智能制造业应用调查》揭示了一个值得深思的现象：即便众多制造型企业积极投身人工智能项目，其中仅有9%的先行者认为项目成果达到了预期的八至十成。两会期间，行业洞察人士也提出一个令人警醒的数据：我国当前尚未完成基础设备数字化改造的企业，赫然超过半数，达到55%以上。
这其中，尤以广大中小型企业所面临的挑战最为突出——“数据”成为他们启动转型升级的第一个“拦路虎”。纵览各式各样的工业软件，无论是生产制造环节的核心枢纽MES（制造执行系统），还是贯穿产品全生命周期的PLM（产品生命周期管理）系统，抑或是连接销售与服务的CRM（客户关系管理）系统，它们的运作基石无一例外地都始于数据。毋庸置疑，任何形式的数字化系统，其成功与否都建立在“数据化”的基础之上，而构建一个数据能够高效、闭环流转的生态系统，更是其发挥价值的关键。所有这一切，都离不开高质量、可信赖的数据，而这些数据唯有在被有效采集、精准传输、安全存储并深度分析之后，才能真正释放其汹涌的动能。
引人注意的是，企业在数字化转型过程中，往往倾向于将重心倾斜于上层软件体系的搭建，却时常忽略了作为基础支撑的硬件设施。然而，正是这些看似普通的硬件，维系着数据生成的源头命脉。特别对于制造型企业而言，海量数据涌动于设备层，因此，数据的精准采集显得尤为关键。这一采集过程，远非简单的按钮操作，它是一场涉及设备、感知、网络、智能、大数据与云计算等多元技术的系统性工程。
设备层面，转型的首要思考是：究竟哪些设备的哪些数据才是我们真正需要的？这并非一个随意的选择，它深度耦合着企业整体的数字化愿景和体系构建的顶层设计。例如，我们可能需要采集设备的运行状态信息，以支撑更为精细化的设备管理和前瞻性运维系统；亦或是关注设备的启停频率、稼动率等指标，以优化生产质量管理系统。清晰的数据需求，是所有后续行动的前提。
紧随其后的是感知设备层。一旦明确了所需数据，我们便可根据实际应用场景，智慧地选择合适的感知工具。传感器、高清摄像头以及各式智能终端数采模块，如同信息的触角，能够精准捕捉信号、视频、图像等不同类型的数据。当数据被成功采集后，如何将其高效、可靠地传输至计算机、云平台或边缘计算设备，便成了接下来的核心议题。当前主流的企业通讯网络，包括4G、工业以太网以及Wi-Fi等，各自拥有其独特优势。然而，考虑到制造设备每日源源不断产生的数据量之庞大，网络传输的成本、速度、覆盖范围以及长期稳定性，都成为企业不得不审慎权衡的重要因素。值得一提的是，LoRa技术，凭借其卓越的灵敏度（-148dbm）、出色的抗干扰能力、广阔的传输距离和相对低廉的成本，正日益成为众多企业在数据传输链路上的优选。
除了基础的数据采集与传输，为了确保数据的“纯净度”与“可用性”，对原始数据进行“清洗”是不可或缺的环节。如同淘金一般，通过删除重复信息、纠正错误数据、识别并补齐残缺信息等手段，可以有效地剔除不符合要求的数据“杂质”，大幅提升数据质量。更进一步，若企业拥有数据分析能力，还可根据实际需求，进行特征提取、特征选择等高级数据处理，使得数据不仅是信息的载体，更成为洞察与决策的智能源泉，真正做到“以数据驱动业务”。
古语有云：“步子太大，容易扭到腰。”对于雄心勃勃的数字化转型而言，此言尤为贴切。成功的转型并非一蹴而就的空中楼阁，而是需要沉下心来，以解决实际问题为核心导向，回归数据采集这一最基础的环节。如同修筑高楼大厦，唯有夯实地基，才能确保上层结构的稳固。从数据采集的起点出发，循序渐进，步步为营，构建起扎实而富有弹性的数字化转型底座，才能最终实现渐进式的、可持续的成功蜕变，真正迈入智慧制造的新纪元。