MES数据采集方式知多少

MES系统最大的特点是可以实时收集生产过程中的各种信息和数据，然后收集到数据库中，由管理层进行数据分析和查询。如何有效地收集车间内的各种数据，是决定MES软件项目成败的关键环节。让我们简要讨论一些常见的数据收集类型。网页链接

数据收集是MES系统业务的基础，也是MES系统统计分析的基础，MES系统软件应用时，应根据不同的数据、应用场景、人员能力、设备投资等因素，采用不同的数据采集方法，选择不同的数据采集设备，根据对各类数据的分类，采用不同的数据采集方法。

1、必须输入的数据

必须输入的数据是指系统必须直接从外部获取的数据。通过规范基本定义函数和处理数据基本定义函数，系统可以完全建立自己的数据采集项目数据库。

2、系统自动生成的数据

系统在生产过程中可以自动收集一些由生产过程中发生的事件触发的数据，主要包括:生产过程开始运行的时间、生产结束的时间、设备状态等，这种数据经过时间触发后，系统根据原始的基本数据集自动采集。

3条形码集合

收集生产数据最常见的方法之一是使用条形码。条码数据采集的前提是信息可以通过编码的方式表达，也可以通过编码与预设的数据建立对应关系。条形码可以提高数据输入的准确性，提高输入速度，降低成本。因此，对数据进行尽可能多的分类和编码，并将其转换为条形码，方便现场数据采集。

4 收集设备数据的方法

如果企业需要控制设备、监控设备和设施的运行情况,可以采用以下几种方法:DNC网络适配器模式,宏指令模式,PLC采集模式,也有一部分的数据可以通过条形码收购目标的手段,关键,如果有企业需要和需求选择不同的方式。

1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

在线收集表背后的原理是基于前端和后端技术的结合实现的。具体来说，前端技术主要包括 HTML、CSS 和 JavaScript，用于构建表单界面、实现用户交互等功能；后端技术主要包括数据库、服务器端编程语言等，用于存储和处理用户提交的数据。

当用户访问在线收集表页面时，前端技术会将表单界面呈现给用户，同时监听用户的 *** 作，如输入、选择等。当用户提交表单时，前端技术会将用户输入的数据打包成一个数据包，通过网络传送给后端服务器。

后端服务器收到数据包后，会对数据进行校验、存储和处理。首先，服务器会对用户提交的数据进行校验，确保数据的合法性和完整性。其次，服务器会将数据存储到数据库中，以便后续的查询和分析。最后，服务器会对数据进行处理，如生成统计报表、发送邮件等 *** 作。

在线收集表的实现涉及到多种技术和工具，如 HTML、CSS、JavaScript、PHP、MySQL 等，需要开发者具备一定的技术水平和经验。同时，为了保障用户数据的安全，开发者需要采取一系列安全措施，如防止 SQL 注入、XSS 攻击等。

通用的采集软件都可以进行采集数据的发布，介绍三款软件，自己选择：

网络神采 共享版 采集规则自定义，可采集任意网站数据。可发布access、mssql、mysql，付费后还可发布到oracle。但网络神采共享版对采集任务数据由最大限制，好像是只能采集300条数据，用起来很不爽，其他的版本价格个人认为偏高。

火车头 免费版 采集规则配置起来略微复杂，也可发布access、sqlserver、mysql及oracle。但免费版受限较大，此方面可以参看>

数据信息的收集和处理是企业管理的关键之一。以下是一些常见的方法：1) 定期收集和分析数据：企业可以通过定期收集和分析数据，了解企业的运营情况和客户反馈，从而制定更好的战略和决策。2) 使用数据分析工具：企业可以使用各种数据分析工具来处理和分析数据，包括数据可视化、数据挖掘等。3) 建立数据库：企业可以建立数据库来存储和管理数据，包括客户信息、供应商信息、销售数据、库存数据等。4) 自动化数据收集和处理：企业可以使用自动化技术，如物联网（IoT）和自动化流程，来自动收集和处理数据。对于以上问题，可以使用YonSuite来进行解决，YonSuite是一款全面的企业资源规划（ERP）软件，可以帮助企业收集和处理各种数据信息。以下是YonSuite可以帮助企业解决这些问题的一些功能：1) 数据库管理：YonSuite提供了一套完整的数据库管理工具，可以帮助企业建立和管理各种数据库，包括客户信息、供应商信息、销售数据、库存数据等。2) 数据分析和报告：YonSuite提供了一套完整的数据分析和报告工具，可以帮助企业处理和分析数据，并生成各种报告和图表，以帮助企业更好地了解企业的运营情况和客户反馈。3) 自动化流程：YonSuite提供了一套完整的自动化流程工具，可以帮助企业自动收集和处理数据，以提高效率和减少错误。4) 物联网（IoT）集成：YonSuite支持物联网（IoT）集成，可以帮助企业自动收集和处理数据，从而提高企业的效率和准确性。综上所述，YonSuite是一款功能强大的ERP软件，可以帮助企业收集和处理各种数据信息。

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