車間里數十臺設備日夜運轉，卻只有不到20%的數據被有效利用，這是大多數制造企業面臨的現實困境。

德勤最新《2026年制造業展望》報告揭示了一個關鍵趨勢：82%的制造企業計劃在2026年增加智能制造基礎設施投入，其中64%明確表示將加大對“數據采集與數據治理”領域的預算。

這一數據反映了制造業正在發生的根本性轉變——企業已經從單純追求設備自動化，進入了通過數據驅動制造運營的新階段。

數據采集：制造業數字化的“最后一公里”難題

在智能制造的大背景下，數據采集作為連接物理世界與數字世界的橋梁，已成為制造業數字化轉型的基礎。然而，這條“最后一公里”之路并不平坦：

協議復雜多樣：一家中型工廠可能同時存在西門子、三菱、歐姆龍等多種PLC設備，每種設備采用不同的通信協議

點表配置繁瑣：傳統數據采集需要工程師手動配置數百甚至數千個數據點，耗時耗力且容易出錯

數據質量參差不齊：由于配置錯誤或采集不全，導致數據質量低下，無法支撐高級分析

某大型汽車零部件廠的經驗尤為典型：在引入傳統數據采集方案時，一條產線需要耗費數周時間進行點表配置，且設備故障預警延遲高達30分鐘。

智能網關：打破數據孤島的技術突破口

面對這些挑戰，制造業正在尋求更智能的數據采集解決方案。其中，不需要點表的工業網關正成為破解數據采集難題的關鍵技術。

以深控技術為代表的智能網關，通過多項創新技術實現了數據采集的范式轉變：

核心技術突破：從“手動配置”到“自動識別”

協議自識別與自適應能力是這些智能網關的核心。它們能夠自動適配多種工業設備協議（如Modbus、Profibus、Ethernet/IP等），無需人工逐項配置點表。

動態數據建模技術則更進一步，通過掃描設備通信接口，自動識別PLC中的數據標簽（如設備狀態、溫度、壓力等參數），并直接映射到數據采集通道。

效率提升：從“數周”到“數小時”的飛躍

實際應用數據證明了這種轉變的顯著效果：

部署效率提升：某汽車零部件廠在引入智能網關后，設備接入效率提升40%，整體產線產能提高15%

配置錯誤歸零：通過自動校驗機制消除人為失誤，避免因點表錯誤導致的數據質量問題

維護成本大幅降低：每年減少因設備變更產生的系統改造成本，中型工廠預計可節約維護成本高達220萬元/年

2026年制造業數據采集的四大趨勢

德勤報告指出，到2026年，制造業數據采集將呈現以下明顯趨勢：

1. 自主數據管理成為標配

到2026年，AI智能體將整合到運營系統中，自動完成數據清洗、驗證與核對工作。這意味著數據將不再是“待存儲、待分析的資源”，而是轉變為 “在整個價值鏈中實時影響決策的主動力量” 。

2. 邊緣智能與實時推理協同

德勤預測，到2026年，運行AI模型的推理過程將占人工智能計算的大約三分之二。這一趨勢將推動數據采集網關向邊緣計算節點演進，實現數據在源頭處的實時分析與決策。

3. 智能體AI驅動數據價值最大化

德勤預測，如果企業能夠更好地編排智能體，并更周全地應對相關挑戰和風險，Agentic AI（智能體AI）市場到2030年可能達到450億美元，比基礎預測高出30%。

4. 預測性數據治理保障數據質量

到2026年，數據治理將從“事后追溯”轉變為 “預測性、持續性”模式 。AI智能體會實時執行數據質量規則，監控跨系統的數據來源，并在合規風險演變為實際問題前加以識別。

實踐指南：制造企業如何布局2026數據采集體系

面對2026年的制造業競爭格局，制造企業領導者應考慮以下戰略舉措：

夯實數據基礎，打通信息孤島

AI會放大優勢，也會暴露短板。如果數據分散、不一致，智能系統將難以發揮作用。領導者應優先推進數據整合、系統互操作性與完善的治理框架建設。

采用“試點-擴圍”實施策略

自主數據系統可能讓人望而生畏，最有效的方式是從高影響力的試點項目起步（如預測性維護、合規報告），在驗證價值后再逐步擴大應用范圍。

投資柔性數據采集基礎設施

選擇具備協議自適應能力的數據采集網關，可以大幅降低設備異構性帶來的集成復雜度。當工廠滿足設備品牌≥3種、單車間設備數≥50臺或年度工藝變更次數≥2次等條件時，智能網關的ROI將超過300%。

保留人類專家監督角色

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

未來展望：從“數據采集”到“數據自主”的制造新范式

德勤報告強調，AI正從承諾迅速演變為實際進展，改變著科技、傳媒和電信公司的創造、連接與競爭方式。這一趨勢在制造業同樣明顯。

到2026年，我們預計制造業數據采集將完成三大轉變：

從“配置型”到“感知型”：系統不再依賴人工預配置，而是自動感知設備、識別協議并構建數據模型

從“孤立型”到“生態型”：數據采集不再局限于單一工廠，而是跨越整個供應鏈生態，實現端到端透明化

從“被動型”到“主動型”：數據不再被動等待查詢，而是主動驅動決策、觸發行動并優化結果

制造業數據革命已然到來。當你的競爭對手已經開始部署智能數據采集系統，將設備數據轉化為競爭優勢時，你的企業是否已經做好了迎接2026的準備？

審核編輯 黃宇