在智能制造转型中，设备数据采集是基础。

面对众多数据源，明确采集目标至关重要。所以首先要清晰，我们到底应该采集哪些数据？ 

盲目采集不仅成本高昂，还会产生大量无效数据，淹没真正有价值的信息。

我将设备数据归纳为四大核心维度，让采集的数据真正服务于生产决策，创造业务价值。

首先是产出数据，它直接记录设备的生产成果，是衡量设备综合效率（OEE）与投资回报的核心依据。

通常有：

产量信息： 总产量、合格品数量与不合格品数量。

时间信息： 总运行时间、计划停机时间与非计划停机时间。

质量信息： 一次合格率、废品率及关键质量缺陷代码。

效率信息： 单位时间产量（节拍）、计划完成率。

有了这些数据，我们可以精确计算OEE，量化设备可用率、性能率与良品率，精准定位生产效率损失。为生产计划、调度与精准成本核算提供数据基础。甚至构建全流程质量追溯体系，快速响应质量偏差。

第二是状态数据，用于监测设备运行的健康状况，是实现预测性维护、保障生产连续性的关键。比如说

运行状态： 启停、运行、待机、报警与故障信号。

物理参数： 关键部件的振动、温度、噪音数据。

故障信息： 设备控制系统提供的实时报警代码与信息。

我们可以通过趋势分析，实现故障早期预警，变被动维修为预测性维护。显著减少非计划停机时间，提升设备综合利用率。进一步讲，我们可以基于数据制定维护策略，优化备件库存与维修资源，延长设备寿命。

另外就是工艺参数，因为它是生产过程中直接影响产品加工质量的动态设定值，是保证产品质量一致性的核心。

比如加工设备的主轴转速、进给速度、刀具参数，装配设备的 扭矩、压装力、位置精度等。

采集这些数据的意义是确保加工过程严格遵循工艺规范，实现工艺防错。当出现质量问题时，可精准追溯生产时的全部参数，快速定位根因。

最后就是能耗数据。因为能耗数据量化了设备的能源消耗，是企业降低成本、实现绿色制造的重要抓手。

我们可以采集 电、水、气、压缩空气等的累计用量，也可以收集实时功率、平均功率与峰值需求功率，同时还可以对设备主要耗能单元进行独立计量。

它的意义在于实现能源成本的精细化分摊与管理，准确核算单位产品能耗，同时支持我们识别能效瓶颈与待机能耗，为节能改造与管理优化提供方向。

一句话概括就是，产出数据反映“结果”，状态与工艺数据揭示“原因”，能耗数据衡量“成本”。企业应优先采集与核心业务目标关联最紧密的数据，让数据真正服务于生产效率提升、质量稳定性控制、设备可靠性保障与综合成本优化，最终驱动智能决策，实现可持续的竞争力提升。

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