传统工厂：人工统计，效率低且不准确

在中国很多传统的中小型工厂中，对于设备生产数据的采集，几乎完全依靠人工完成。流动的人员、散落的数据，导致数据的保存成了一个巨大的问题。

同时人工统计的效率也非常的低，往往都是每天下班或者每周进行一次统计，完全不能进行实时生产数据更新。

此外，数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用，从底层操作工的数据记录、数据分析、数据反馈、管理者的决策，中间的环节让数据的时效性大大降低，同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题，而且庞大的数据计算分析，对于人力是一个非常大的耗损。

其次，历史数据对于设备的维护具有参考性的意义，但是传统工厂的数据，靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表无疑是给未来的工作又增添了难度，而且工厂不能控制人员的流动，每一次的交接都可能导致数据的流失。

数字化工厂：设备联网，数据自动上传反馈

在数字化工厂中，物联网的概念就被运用到每一台设备上。设备与设备之间，早也不是信息孤岛，而是将人、设备，通过数据建立紧密联系。

一个工厂管理者可以在手机或者 PC 终端观测到每一台设备的实时数据，而且可以随时收到设备的状态提醒。

比如你在MES系统上设置了：轴承的温度超过 80 度，提醒温度过高。当设备高于80摄氏度时，就会立即收到提醒，实现了收集、分析、反馈的同步进行，大大缩短了时间，提高了决策的效率。

除了收集、计算、反馈等“去工人化”的功能，设备联网之后，还有一大好处就是数据的存储。大量历史数据，包括设备损失数据，也给后期工厂设备的很多操作都提供了参考意义。之后，再遇到工厂的人员流动，这些数据依然可以随时调用并完善保存。