一般生产过程中的信息都是非电量信号，非电量信号实际上是无法直接采集的，必须先将其通过传感器转化为电量信号，比如温度信号，然后通过热电阻或热电偶将其变成电阻值或微小电压信号，再通过信号放大变成比较大的信号，最后通过模数转换器（ADC）模块完成模拟信号到数字信号的转化。模拟控制信号的输出则是一个相反的过程，先将数字信号转换为模拟信号，再经过机电设备的动作将电信号变成位移、开度等机电信号来调节生产过程。

工业物联数据的采集有很多因素需要考虑，包括位置、方式、采样率、滤波、误差。

关于位置因素，举一个温度采集的例子。要采集两个房间的温度，一个房间20平方米，另一个房间2 000平方米，该如何选取采集点的位置？对于20平方米的房间，在房间里采集一个点基本上都可以反映房间的温度情况。但是对于2 000平方米的房间，需要很多的采集点才能反映房间的温度状态。这种情况下，采集点的数量、位置都需要根据房间的具体情况进行考虑，采集点的位置如果不合理，就会导致最后的结果不能反映实际状态，后续的分析结果变得没有意义。

采样率是数据采集的一个关键因素，如果采集的是温度、压力或流量信号，就用低频采样；如果采集的是噪声或振动信号，那么就需要高频采样。滤波方法在数据采集中十分常见，可以有选择地滤除不需要的信号。如果所需要的信号成分是高频的，那么就可以选用低频滤波，反之则可以选用高频滤波。在工业控制中一般所需的是低频信号，而在故障检测中所关心的往往是高频信号。(www.daowen.com)

误差包括敏感元件的灵敏度、采集到信号的信噪比、采样周期的抖动、采样误差、量化误差、非线性误差、增益误差、失调误差等。

其他需要考虑的因素还有敏感元件的类型，是直接测量还是间接测量，是实时采集还是离线采集等。