物联网+边缘计算：88%企业正在布局的转型路径（附数据采集指南）

一、引言：物联网与边缘计算——企业转型的双引擎

在数字化浪潮席卷全球的今天，物联网（IoT）和边缘计算正成为推动企业转型升级的核心驱动力。如同汽车的引擎，物联网负责感知和收集数据，边缘计算则负责就近处理和分析数据，二者协同工作，为企业带来前所未有的效率提升和商业价值。

根据最新调研数据，高达88%的企业正在积极布局物联网和边缘计算，希望借此实现业务创新、成本优化和客户体验升级。然而，转型之路并非一帆风顺，数据采集作为物联网应用的基础环节，常常面临诸多挑战。本文将深入探讨物联网数据采集的关键技术、应用场景和最佳实践，并结合观远数据在数据分析领域的领先优势，为企业提供一份详尽的数据采集指南。

二、什么是工业互联网数据采集？

什么是工业互联网数据采集？简单来说，它指的是利用各种传感器、设备和系统，从工业生产过程中的各个环节收集数据的过程。这些数据涵盖了设备运行状态、生产参数、环境信息等，是实现智能制造、优化生产流程的基础。

（一）工业互联网数据采集的优势

工业互联网数据采集的优势显而易见：

• 实时监控： 实时掌握设备运行状态，及时发现潜在问题。
• 优化生产： 通过数据分析，优化生产流程，提高生产效率。
• 降低成本： 预测设备故障，减少停机时间，降低维护成本。
• 提升决策： 基于数据驱动的决策，更加科学、精准。

（二）如何进行工业互联网数据采集

如何进行工业互联网数据采集？这需要企业根据自身业务特点和需求，选择合适的技术方案和设备。一般来说，数据采集包括以下几个步骤：

1. 确定采集目标： 明确需要采集的数据类型和范围。
2. 选择采集设备： 选择合适的传感器、PLC、数据采集器等设备。
3. 搭建采集网络： 建立可靠的数据传输网络，确保数据能够稳定传输。
4. 数据存储与处理： 将采集到的数据存储到数据库中，并进行清洗、转换和分析。

三、工业互联网数据采集：5大技术突破颠覆你的认知（90+实战解析）

工业互联网数据采集并非简单的信息收集，它涉及到多种复杂的技术和方法。以下是5大技术突破，将彻底颠覆你对工业互联网数据采集的认知：

（一）传感器技术：从传统到智能

传感器是数据采集的“眼睛”和“耳朵”，负责感知物理世界的各种信息。随着技术的进步，传感器正朝着智能化、微型化、无线化方向发展。

案例： 某汽车制造企业通过部署智能传感器，实时监测生产线上各个设备的温度、振动等参数。一旦发现异常，系统会自动发出预警，提醒维护人员及时处理，避免设备故障，提高了生产效率。

（二）边缘计算：让数据处理更快速

边缘计算是一种将计算和数据存储移动到网络边缘的技术，可以就近处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高响应速度。

案例： 某钢铁企业在炼钢炉旁部署边缘计算设备，实时分析炉内温度、气体成分等数据，并根据分析结果自动调节燃料供应，实现了精准控制，提高了钢材质量。

（三）无线通信技术：打破有线束缚

传统的有线通信方式存在部署复杂、成本高等问题。无线通信技术，如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等，可以实现设备之间的无线连接，简化部署，降低成本。

案例： 某物流公司利用LoRa技术，实时跟踪货物的运输状态，包括位置、温度、湿度等。客户可以通过手机APP随时查看货物信息，提高了物流透明度，提升了客户满意度。

（四）数据安全技术：保障数据安全

数据安全是工业互联网数据采集的重要保障。企业需要采取各种安全措施，如数据加密、访问控制、安全审计等，防止数据泄露和篡改。

案例： 某能源公司采用区块链技术，对电力交易数据进行加密和存储，确保交易数据的安全性和可信度，防止数据篡改和欺诈行为。

（五）人工智能技术：让数据更有价值

人工智能技术，如机器学习、深度学习等，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策支持。

案例： 某石化企业利用机器学习算法，分析设备运行数据，预测设备故障，并提前进行维护，减少停机时间，提高了生产效率。

四、数据分析暗藏玄机：这3个误区正在吞噬企业利润（云计算专家揭秘）

很多企业在进行数据采集后，往往忽略了数据分析的重要性。事实上，数据分析暗藏玄机，如果陷入以下3个误区，将可能导致企业利润流失：

（一）数据孤岛：信息无法共享

企业内部各个部门之间的数据往往是孤立的，无法共享和整合，导致信息不对称，影响决策效率。

（二）分析滞后：无法实时响应

传统的数据分析方法往往是滞后的，无法实时响应市场变化和客户需求，导致企业错失商机。

（三）缺乏洞察：无法发现问题

很多企业只是简单地查看数据报表，而没有深入挖掘数据背后的信息，导致无法发现潜在问题和机会。

五、观远数据：一站式智能分析平台，破解数据分析难题

面对数据分析的种种挑战，观远数据应运而生。观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management： 企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core： 聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus： 解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot： 结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远BI 6.0的创新功能包括：

• 实时数据Pro： 支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro： 简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树： 自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远BI的应用场景非常广泛：

• 敏捷决策： 通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作： 统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI： 推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

六、智能制造新纪元：传统工厂如何实现78%效率跃升（数据采集全流程）

智能制造是制造业的未来，而数据采集是实现智能制造的关键一步。传统工厂如何通过数据采集实现效率跃升？以下是一个典型案例：

案例： 某传统服装厂通过部署物联网传感器，实时监测生产线上各个环节的生产数据，包括裁剪、缝纫、熨烫等。通过观远BI平台，工厂管理人员可以实时查看生产进度、设备利用率、不良品率等指标。通过数据分析，工厂发现缝纫环节存在瓶颈，导致生产效率低下。于是，工厂调整了缝纫工人的工作安排，并优化了缝纫流程。经过改进，工厂的生产效率提高了78%，不良品率降低了20%，实现了显著的效益提升。

七、云计算+物联网：破解85%企业转型失败的致命盲点（实战案例剖析）

很多企业在进行数字化转型时，往往忽略了云计算的重要性。事实上，云计算是物联网应用的基础设施，可以提供强大的计算能力和存储空间。如果企业没有充分利用云计算，将可能导致转型失败。

案例： 某零售企业在全国各地拥有数千家门店，每天产生大量的销售数据。由于企业没有采用云计算，数据存储和处理能力有限，导致无法实时分析销售数据，无法及时调整商品结构和营销策略。最终，企业错失了市场机遇，业绩下滑。后来，企业将数据迁移到云端，并采用观远BI平台进行数据分析，实现了销售数据的实时监控和分析。通过数据分析，企业发现某些商品在特定地区的销量较高，于是调整了商品结构和营销策略，实现了销售额的快速增长。

根据统计，85%的企业转型失败，都是因为没有充分利用云计算和数据分析。企业需要充分认识到云计算和数据分析的重要性，才能在数字化转型中取得成功。

八、总结与展望

物联网和边缘计算是推动企业转型升级的重要引擎。数据采集是物联网应用的基础环节，企业需要选择合适的技术方案和设备，并充分利用数据分析，才能实现业务创新、成本优化和客户体验升级。观远数据作为领先的数据分析与智能决策产品及解决方案提供商，将持续助力企业在数字化转型中取得成功。

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