pfep数据整理与收集方案？

一、pfep数据整理与收集方案？

PFEP(Plan For Every Part) 指为每一个物料做详细的计划，并注明物料从供应至生产上线及容器回收过程相关的信息，它是精益物流系统运作最关键的、最重要的一个基础工具。

一、数据收集人员要求

数据收集人员要求：对PFEP数据收集人员需有一定的要求，必须对物料有一定的熟悉，了解物料整个流转过程，同时需具备一定的沟通与协同能力，需要同公司内相关部门（研发、采购、物控、生产）确认物料信息。

二、分析物流场景与动作

分析物流场景与动作：企业在做PFEP数据收集前需要对每个物料所处的各环节物流场景及动作进行分析，从物料供应配送、到厂卸货入库、存储、分装分拣、配送上线、空箱回收过程中需逐级逐层的对流程进行梳理，分析每一个场景及动作需收集什么信息，关键信息是哪些。

三、准确的物料清单

准确的物料清单：物料清单是企业信息牵引的基础，同时也是制作物料PFEP的前提。每个机型的物料清单（BOM）主要包含以下信息：物料编码、物料名称、物料使用定额、单位等。

四、数据收集及分类

数据收集及分类：我们根据各物流场景对所收集的数据进行分类，所收集的数据必须确保其准确性。

数据主要分类说明：

1、基本零件信息：物料编码、物料名称、物料尺寸（长、宽、高、直径）、物料单台使用定额、物料重量等。

2、供应商信息：供应商名称、供应商级别、送货模式（自配或三方物流配送）、送货距离、供应商到货容器（长、宽、高）、到货最小包装及收容数、到货一级包装（例如：标箱或纸箱）及收容数、到货二级包装（例如；托盘或周转车）及收容数、供应商送货频次、供应商送货周期、送货车辆尺寸（长、宽、高）、送货车辆平均装载量等。

3、存储信息（含线边物料超市）：物料存储方式、存储货位尺寸（长、宽、高、直径）、收容数、堆垛模数、物料存储周期、存储区域、存储面积、线边容器尺寸及收容量等。

4、物料配送信息：物料配送方式（人工、人工+牵引车、AGV/RGV）、配送模式（恰时配送、按订单配送、补货式配送）、配送起点与终点、配送距离、配送频次、配送单趟时间、每回配送量等。

5、容器回收信息（产线至空容器中心）：回收方式、回收距离、回收频次等。

五、数据维护与管理

数据维护与管理：对于企业来说PFEP数据收集是难点与痛点，但是数据维护与管理才是最痛苦之事，企业需要安排专人专职做这件事，需要做到实时更新，可传承。现有一些企业过往对PFEP做了详细的收集与整理，但是后期由于关键人员的变更，表格的部分遗失等原因造成数据未及时进行更新与记录，从而导致数据不可用，后续还需要对数据重新进行收集与整理。

二、物联网大数据收集方案？

大致方案为：

硬件采集数据（包含采集协议和通讯协议）

硬件与网络通讯（传输数据和传输方式）

网络前端的显示和展示

1、硬件采集数据

我们现在用到的传感器大都是有固定通讯协议的，例如串口通讯 。

模拟量与数据量的直接读取（需要硬件设备留有相应的接口）

2、硬件与网络通讯

其中传输方式包括有线（利用相关设备直接单片机转网线接口，插上网线通过相应的方法，发送到网络端，或者数据库）

有线方式：采用串口转网口模块，将数据发送到服务器

无线方式：采用wifi模组将数据发送到网络端。

3.前端的架设了，可以用前端建设一些快速通讯的接口api

因为物联网的通讯完成不了太复杂的数据发送协议，最基础的就是mqtt和http和edp 最好预留出来接口，post直接发过去，前端接收到，直接处理。再绘制ui显示给用户

三、大数据收集技术

在当今数字化、信息化的时代，大数据一词已经成为了商业和科技界的热门话题。大数据不仅仅是一个概念，更是一种技术和工具，它能够帮助企业和组织从海量数据中提取出有价值的信息，从而为决策提供支持。而要实现对大数据的有效利用，首先需要具备强大的大数据收集技术。

什么是大数据收集技术？

大数据收集技术指的是从各种数据源中采集、整合、存储大规模数据的技术手段和方法。这包括了数据的获取、传输、加工和存储等过程，旨在确保数据的准确性、完整性和安全性。

大数据收集技术的重要性

大数据收集技术的重要性不言而喻。随着互联网的普及和各行业的信息化程度不断提升，数据量在不断增加，如何高效地收集和管理这些数据成为了各企业和组织面临的重要挑战。只有通过大数据收集技术，才能够确保数据的可靠性和及时性，为数据分析和决策提供有力支持。

常见的大数据收集技术

• 1. 日志文件收集技术：通过收集系统、应用程序和设备产生的日志文件，记录各种操作和事件，为后续分析提供数据支持。
• 2. 传感器数据收集技术：利用各类传感器采集环境、设备等数据，用于监测和控制各种系统。
• 3. 网络数据收集技术：通过监控网络流量、数据包等信息，获取网络运行状态和安全情况。
• 4. 用户行为数据收集技术：通过收集用户在网站、应用程序中的行为数据，分析用户偏好和行为习惯。

大数据收集技术的挑战

虽然大数据收集技术的应用前景广阔，但是也面临着一些挑战。比如数据源的多样性、数据量的巨大、数据质量的保证等问题都需要我们去思考和解决。同时，隐私保护和数据安全也是大数据收集技术所面临的重要问题。

大数据收集技术的发展趋势

随着技术的不断进步和创新，大数据收集技术也在不断演进。未来，我们可以预见以下几个方面的发展趋势：

• 1. 实时数据采集：随着互联网的发展，对实时数据的需求越来越迫切，大数据收集技术也将朝着实时化、快速化的方向发展。
• 2. 数据质量管理：数据质量一直是大数据领域的痛点之一，未来的大数据收集技术将更加注重数据质量的管理和控制。
• 3. 安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私泄露事件的频发，安全和隐私保护将成为大数据收集技术发展的重中之重。

总结

大数据收集技术作为大数据处理的第一步，对于企业和组织来说至关重要。只有建立起高效、稳定的数据收集系统，才能够为后续的数据分析和挖掘奠定良好的基础。因此，我们需要不断关注大数据收集技术的发展动态，不断完善和提升自身的技术能力，以应对日益复杂的数据环境。

四、数据收集过程？

1.选择数据库，确定使用，在其中找到有关于上市公司的数据。

2.了解上市公司的分类，熟悉各级指标的分类依据和其具体内涵。

3.进行一次筛选：根据信用评级定义的本质选择所需要的指标，使得一切指标能有效反映企业的还款能力或还款意愿，最终确定数据范围找到有关于反映企业信用水平的各级指标。

4.选择研究领域：制造业和制造业下的部分子行业

5.提取已选定行业的选定数据，从2001年至2020年制作成表格。

五、雨水收集方案概述？

将地表径流集中收集，以备抗旱保苗、或作为其他用水需求。一般有两种方案收集雨水，一种方案是人工行为，在地表水集中地带通过人工开挖引水沟，将雨水引入蓄水池或塘塘。

二是自然行为，在地形低洼地带直接修建蓄水池，地表径流自然流入蓄水池内，以作需水之用。

六、羊粪收集最佳方案？

规模饲养畜禽中，羊粪的收集、粪尿分离最为方便。散养农户羊群规模较小，可通过每日清扫一次、每周冲洗消毒一次收集粪便，之后集中堆沤处理。

冬、春寒冷季节为了加快产热，可在粪堆底部垫３～５厘米厚的剩草、树叶、稻秸或麦秸，并在粪堆中掺入适量羊尿、人尿。

夏、秋多雨季节，应注意定期检查，以防雨水过多时四处流淌。

七、docker日志收集方案？

一款新的 Docker 日志收集工具：log-pilot。log-pilot 是我们为您提供的日志收集镜像。

可以在每台机器上部署一个 log-pilot 实例，就可以收集机器上所有 Docker 应用日志。

log-pilot 具有如下特性：一个单独的 log 进程收集机器上所有容器的日志。不需要为每个容器启动一个 log 进程。

支持文件日志和 stdout。docker log dirver 亦或 logspout 只能处理 stdout，log-pilot 不仅支持收集 stdout 日志，还可以收集文件志。

声明式配置。当您的容器有日志要收集，只要通过 label 声明要收集的日志文件的路径，无需改动其他任何配置，log-pilot 就会自动收集新容器的日志。

支持多种日志存储方式。无论是强大的阿里云日志服务，还是比较流行的 elasticsearch 组合，甚至是 graylog，log-pilot 都能把日志投递到正确的地点。

开源。log-pilot 完全开源，可以从 Git项目地址 下载代码。

八、大数据收集都收集啥？

基本可以收集的都收集了 小到你出行工具 大到银行信用信息

九、铁路垃圾监测收集方案？

铁路拉圾由列车到站，统一送到拉圾收集点，由各车站统一送到拉圾场。

十、农村雨水收集方案？

天然坡面集雨模式是当下农村非常普遍的一种收集的模式。在南方地区，其实很多的农村的地形并不是非常的好，一般都是会以丘陵为主，并且沟壑众多，所以说这个时候是可以利用地形来进行雨水的收集。所以说

如果农村地区南方的话，并且地形比较起伏高的话，那么选择这种收集雨水的模式是再合适不过的事情了。

蓄水池蓄水模式也是很常见的一种方式。那么这个时候就需要开发蓄水池了，如果说下雨的话，那么雨水当然是会自然而然的在蓄水池里面储存。现在的蓄水池的种类非常多，根据自己的不同的需求修建不同规格，不同形状的蓄水池。以上就是农村在进行雨水收集的时候一些办法。