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杨显：智能制造关键看数据取得方式

在这个智能制造日益重要的时代，数据是至关重要的资源。然而，仅有数据是远远不够的，关键还在于如何获取数据。换句话说，一个企业成功实现智能制造的能力取决于其数据取得方式。这是杨显在一次主题演讲中的观点。

杨显认为，智能制造的本质是数据和物理互动。因此，数据取得方式是至关重要的。理想的数据取得方式需要考虑多方面因素，例如，安全性、可靠性、精度和实时性等。另外，数据取得的质量也取决于取得方式，对于得到的数据，要进行有效的预处理和管理，才能发挥最大的价值。

在智能制造中，有许多种数据取得方式。其中比较常见的包括传感器和监控设备、PLC和DCS系统、工业互联网和云平台等。选择合适的数据取得方式需要考虑到企业的实际情况，包括产业特点、业务流程、设备状况和数字能力等因素。

传感器和监控设备是一种最基础的数据取得方式，其简单、廉价和易于实现的特点受到广泛的青睐。这种方式可以实现设备的远程监控和数据的实时采集，但是容易受到噪音的影响，同时数据变化也难以追踪。

相比之下，PLC和DCS系统具有更高的控制精度和可靠性，可以精准的获取设备的状态和参数信息。这种方式的缺点是高昂的实现成本和单一的应用场景。

工业互联网和云平台是目前智能制造中最热门的数据取得方式之一。云平台可以通过数字化技术实现设备的监控、诊断和维护，最大限度地提高设备的效率和稳定性。此外，云平台还可以对采集到的海量数据进行处理和分析，从而帮助企业构建优质的生产数据中心。

尽管有多种数据取得方式，但并非每种方法都适合每个企业。在做出全面分析和决策之前，企业必须了解其实际情况和目标。一旦选择了合适的数据取得方式，企业将能够实现更加高效的生产和管理过程，从而增强企业的核心竞争力。

此外，数据取得方式的选择对于企业的可持续发展也具有长远意义。在全球竞争加剧的大背景下，我们必须更加注重价值创造和资源最优化。通过智能制造和数字化转型，企业可以更好地掌控风险、提高生产能力、创造更多的价值，从而实现可持续发展的目标。

结论：

杨显在演讲中强调了智能制造中数据取得方式的重要性。企业需要认真分析自身的产业特点和数字化能力，并结合实际情况选择合适的数据取得方式。只有选择了合适的方式，企业才能够最大化地发挥数据的威力，实现更高效、稳定和创新的生产过程。通过数字化转型，企业也能够更好地面对全球竞争的挑战，不断实现可持续发展的目标。