物联网（Internet of Things, IoT）和云计算（Cloud Computing）正在深刻地改变着数据采集与处理的方式，使得制造业、工业自动化等领域的数据利用更加高效、便捷和全面。物联网通过将各种设备、传感器、系统等连接到互联网，实现了信息的实时共享与交互；而云计算则提供了强大的算力支持，使得大量数据能够被存储、分析并提供决策支持。两者结合，对于数据采集与处理的影响主要体现在以下几个方面：

1. 数据量的爆炸性增长：物联网技术的应用，使得机器、设备之间能够自动通信，产生大量的数据。这些数据以前可能是不可获取的，而现在则可以被实时收集并传输到云平台进行存储与处理。例如，在工业生产线上，通过安装各种传感器可以实时监控温度、湿度、振动等运行状态，确保生产过程的稳定性和安全性。

2. 数据处理的实时性增强：云计算平台提供的强大计算能力，使得对海量数据的实时分析成为可能。企业可以利用诸如Spark、Hadoop等大数据处理工具，对收集的数据进行快速处理，及时发现潜在问题或优化机会。比如，基于传感器数据的实时分析，可以提前预测设备故障，从而避免因故障停机造成的损失。

3. 数据安全性提升：云计算提供了多种数据保护机制，包括加密、防火墙、身份验证等措施，确保了数据在整个生命周期内的安全性。此外，云服务提供商通常还会定期更新安全补丁，帮助企业抵御最新的网络威胁。

4. 灵活的数据分析应用：通过云计算平台，企业可以根据自身需求快速部署不同类型的数据分析应用，如机器学习模型训练、业务智能报表生成等。这样不仅提高了数据利用效率，还降低了企业IT成本。例如，通过分析历史销售数据，可以预测未来的销售趋势，为库存管理提供依据。

5. 促进远程运维与维护：借助物联网和云计算技术，工程师们可以实现远程监控和控制工业设备或系统。这不仅节省了人力成本，也提高了响应速度。例如，在风电场维护中，技术人员可以通过云端平台远程诊断风机故障，并指导现场工作人员进行维修。

综上所述，物联网与云计算技术的发展，极大地丰富了数据采集的方式，提高了数据分析的效率和准确性，同时也为企业提供了更多的增值服务可能，推动了制造业向智能化、数字化转型。