据海外媒体的消息，大众将从明年起通过新车收集数据，用于自动驾驶技术的研发。大众认为大数据对于自动驾驶技术的进一步完善非常重要。

在车主允许的情况下，大众将通过新车的摄像头获取信息。这些新车包括奥迪、保时捷和宾利等豪华车，以及大众、斯柯达和西雅特等主流品牌汽车。大众表示，由于其销量较大，从这些新车中收集到的信息将使其比竞争对手更具优势。今年前八个月，大众全球销量达到680万辆，同比增长2%。

大众部门总经理Ulrich Eichorn在本月法兰克福车展记者招待会上表示，若仅从大众汽车卫星导航系统上获取信息，每5个小时就可绘制一张欧洲地图。大众收集数据的计划与特斯拉的项目近似。特斯拉主要是从配备最新Autopilot技术的汽车中收集信息。大众将利用这些信息扩展其Pegasus数据库。该数据库包含实时驾驶信息。Eichorn表示，这将有助于避免自动驾驶汽车出现事故。数据库不断更新自动驾驶技术以寻找解决办法。

作为2025战略的一部分，大众正研发自动驾驶汽车的自动驾驶系统以及家居人工智能技术。大众CEO马蒂亚斯穆勒(Matthias Mueller)表示，大众计划最早于2021年推出不带方向盘和踏板的全自动驾驶Level 5电动汽车、货车及卡车。

日前大众旗下的完全无人驾驶奥迪Aicon概念车在法兰克福亮相。奥迪表示，从明年起，新款A8轿车将配备Level 3自动驾驶技术。该车能在多车道公路能以60km/h的速度自动驾驶。

如今大数据，SAAS大行其道，每个公司的数据对于企业的决策，营销，活动策划，市场推广都尤其的重要。

数据采集平台可以把互联网各行各业的数据采集过来，生成结构化数据给企业，并智能化体现在自动采集和可视化采集上，比如“智数平台”可以采集全网95%以上的网站，并且转成结构化数据，其SAAS化的服务模式也得到了广大用户的认可。

大数据、人工智能等新技术的应用正在推动数据采集更加互联网化，新技术在数据采集的应用也让原本简单的采集系统变成了企业级的数据分析师。

下一个风口也许真的会在数据采集，让我们拭目以待。

自动数据挂单系统，支持在盘面自定义时间点，快速挂单，快速设置盈损，快速撤单的便捷操作，并且支持批量操作，这将为客户快速把握非农，EIA以及利率决议等重大数据行情带来的潜在获利，并且支持单腿获利，其余腿撤单的自动化操作，从此杜绝上下扫单带来的损失。

1、自动数据挂单系统

自动数据挂单系统，支持在盘面自定义时间点，快速挂单，快速设置盈损，快速撤单的便捷操作，并且支持批量操作，这将为客户快速把握非农，EIA以及利率决议等重大数据行情带来的潜在获利，并且支持单腿获利，其余腿撤单的自动化操作，从此杜绝上下扫单带来的损失。

2、功能概述

1. 带有智能动态报表功能，方便对账户的信息一目了然。

2. 支持“秒”级时间点设置，自动挂单操作，提前布局行情。

3.支持带止盈止损（点数）挂单进场。

4. 多空双向挂单进场后，一单成交，另一单自动取消，轻松应对单边大波动行情。

版本号1.0

发布日期：2016年12月12日

功能介绍：

1. 带有智能动态报表功能，方便对账户的信息一目了然。

2. 可设置任意时间开始挂单，针对于大数据行情和数据行情。

3. 所有参数均可以自行合理设置。

4. 该款EA是多单空单在现价上同时挂单，无论哪个方向的单子进场之后另一单立即失效，有效防止两单一起进场所带来的损失及风险。

工业生产现场数据采集原则有两点：一是目的性，二是经济性；

目的性是指在做设备的数据采集之前，先要明确所要采集的数据是否具有可观的价值。工业现场其实已经有很多的数据采集系统了，SCADA、HMI什么的也都是应用很广泛了，但是，其中又有多少数据被充分的分析，挖掘其潜在的价值的呢？

大部分情况是，采集了数据后并不知道怎么去利用。国内大部分的工业现场还处在解决生产过程可见性的阶段，能够先把数据采集上来是当务之急，至少能够实时地了解到现场都发生了什么。在智能制造背景下，要将目光放长远，在做数据采集之前，尽可能地多去思考一下什么样的数据对我们的业务改进帮助最大，这样也许会让我们在数据采集方面的投资回报率更好看一些。

经济性是指投资的回报效益。对于工业现场的数据采集，很多人第一个想法就是装传感器。不管什么样的项目，我们首先需要考虑的是投资回报率的问题，装传感器的方式可能是投资最大的一种。因此，做设备层的数据采集，一定要结合我们的数采目标，充分利用设备的现有条件(比如，设备已经具备的上位机系统、已经具备的通讯协议等)用最经济高效的方式来做数采技术路线的设计。

工业数据采集设备分类：有上位机系统的设备(设备自带的监控系统)、基于非TCP/IP通讯协议的设备、基于TCP/IP通讯协议的设备、不具备通讯接口的设备。

自动化系统设备数据采集系统采集方法主要是通过Web系统、生产线工作站系统、OPC服务器等配置对生产线上的各个设备的生产数据进行监控。同时将有效数据采集仓储在数据库中。这对整个生产系统进行生产线、工序参数、工作流程、设备参数、设备类型、OPC服务、通讯协议的全方位设置、管理。

如需增加设备，只要在中心管理系统增加相应的设备类型，配置好相关的采集参数即可，可有效节约成本；生产过程中通过缓存交互数据，不直接和数据库交互，极大的提高了数据采集的性能；通过心跳检测程序，实时反馈生产设备的异常，保证生产数据完整性。

一种自动化生产线设备数据采集方法，可以是如下步骤：

1.根据自动化生产线上各种设备的不同协议类型，将支持OPC相关协议的设备与OPC连接；将支持TCP开放协议的设备与生产线工作站系统中的网口交换机连接；将支持COM开放协议的设备与生产线工作站系统中的串口交换机连接；

2.通过Web系统配置生产线的全局属性；

3.生产线工作站系统启动时从Web系统中同步本生产线所有相关配置，并存入缓存；

4.生产线工作站初始化时，根据设备在Web系统的协议类型，连接每个设备，并启用OPC监听、TCP监听或COM监听。对于“基于TCP/IP通讯协议”，比较常用的有OPC Classic、Siemens S7、Modbus-TCP等通用协议，也有设备厂商自行定义的私有协议。这些协议的特点是都是基于TCP/IP协议簇，只是应用层协议不同。采用这些协议的设备一般都会有RJ45的接口，也就是以太网口，都可以直接通过以太网接入到车间网络中。对这些设备的数据采集，我们需要做的就是对上述协议的解析。对于OPC等通用协议，已经有很多成熟的SCADA产品可以利用，近些年，也有很多开源框架、商业化的组件可以应用，比如Eclipse neoSCADA，Kepware等等，都能够在完成上述协议的解析的同时，将其转换为一些IT领域常用的接口(RESTful API)，方便其他信息系统的对接。

5、将监听到的每个设备数据写入工作站数据库。

设备数据分析，可以通过多种查询工具可以快速查询生产实时数据、相关历史数据。给管理人员重要决策提供有效数据基础。可以对数据进行横向比较，可以对历史数据进行分析。通过系统统计分析没太机器的运转率，故障时间累计以及车间设备总体利用率。系统可以提供柱状图、饼图、报表等分析工具，展现现场设备运转统计分析数据。自动统计每天限的产量数据，可以按照不同的班组、时间段等多种条件进行综合查询。

同时对于设备的故障管理也可以进行相关数据记录，比如不同的设备及其台号，故障类型、时间段等多种条件进行历史查询赛选。这样可以进行历史数据查询，更好的帮助技术人员进行设备故障原因分分析，提高问题解决效率。

现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。

大数据开启了一个大规模生产、分享和应用数据的时代，它给技术和商业带来了巨大的变化。大数据在核心领域的渗透速度有目共睹，然而调查显示，未被使用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。

因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一，数据采集才是大数据产业的基石。那么什么是大数据采集技术呢？

什么是数据采集？

数据采集(DAQ)， 又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。

线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。

内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。

大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据

传统数据采集的不足

传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。

大数据采集新的方法

以博为软件101异构数据采集技术为例：通过获取软件系统的底层数据交换、软件客户端和数据库之间的网络流量包，基于底层IO请求与网络分析等技术，采集目标软件产生的所有数据，将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

技术特点如下：

1. 无需原软件厂商配合；

2. 实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级；

3. 兼容性强，可采集汇聚Windows平台各种软件系统数据；

4. 输出结构化数据，作为数据挖掘、大数据分析应用的基础；

5. 自动建立数据间关联，实施周期短、简单高效；

6. 支持自动导入历史数据，通过I/O人工智能自动将数据写入目标软件；

7. 配置简单、实施周期短。

优点：其优势在于不需要“接口”配合，这就摆脱了对软件厂商的依赖。特别是在在需要集成多个系统数据时，不仅能节省大量时间、人力与资金，实现“一站式”完成；还避免了因个别系统开发团队解体、源代码丢失等原因导致系统数据集成出现烂尾的情况。

缺点：只采集Windows平台的各软件系统数据

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题图来源：视觉中国

今年初，华为总裁任正非在人工智能应用GTS（全球技术服务）研讨会上明确了GTS人工智能对华为的重要意义。

当时他提出，要实现高质量数据输出，在网规网优等关键场景要敢于投资，以及率先在简工勘和自动化设计方面打歼灭战。

8月29日，华为专门召开了GTS人工智能实践进展的汇报会。任正非提醒，虽然GTS机器学习有了很大的进步，但仍然需要重视数据的录入和采集，这是人工智能和自动化的源头。

会议上，任正非对于华为内部人工智能发展提出了三点要求：

一、聚焦内部效率提升，利用人工智能改变作业模式、简化管理，结合业务场景解决一线实际问题。

二、围绕业务，持续加大GTS数据系统、AI算法和AI 使能平台的投资。

三、人工智能未来对内要横向扩张，与周边部门协同产生倍增效益；客户界面升级服务内容，在设备和网络的生命周期内，创造更大的价值。

会议还透露，华为在全球有460万站点，每年会在100万站点上作业。任正非希望在5G时代，能先把华为的基站连起来。

任正非提出了加快开发公司统一的人工智能平台要求，部署统一的人工智能训练环境，并期待在2018年首先在GTS实践和应用。（钛媒体记者李程程整理报道）

附：任正非在GTS人工智能实践进展汇报会上的讲话

一、聚焦内部效率提升，利用人工智能改变作业模式、简化管理，结合业务场景解决一线实际问题。

人工智能的核心在于应用，GTS把人工智能作为一个工具，研究海量重复性活动的智能化自动化，提升人的效率和辅助人的工作。从你们的探索来看，实践经验非常重要。

在人工智能和自动化推动过程中，要关注交付服务流程以及人员思想、行为模式的改变，如果他们还是老一套思路，不重视数据的录入和采集，我们人工智能和自动化就会失去源头，同时要看到人工智能是一个持续演进和迭代的过程，大家在推进过程中要不急不躁，持续改进，关键要抓好数据治理和平台构架设计，保证我们大方向正确，在正确的方向上加快迭代，小步快跑。

第一，利用人工智能简化站点作业活动，把设计、报告自动化，同时要联合产品线，构建免安装、免调测网络。

我们在全球有460万站点，每年会在100万站点上作业，任何一次的站点作业都是成本。要通过构建站点信息库，开发站点3D扫描能力，把站点勘测简单化，上站录入表格的时间也就大大节省了。以后的数据录入还可以进一步简化，捆绑一个好的语音系统，现场作业完成了，自己说一遍，表格就自动生成，然后回家把这个表格稍微修改，就能完成交付作业。

基站设计方案模型很多，现在通过机器学习，实现基站连线图和配置参数的自动化生成，降低对现场工程师的要求。面向未来，要在设备模型归一、免安装、免调测上做研究。5G时代万物互联，能不能先把我们的基站连起来？荒山野岭，咱们有多少站点？应该是数百万个。可以请位快递哥骑个摩托车上山，把基站挂上，通电一开，无线连接所有设备都自动连上了，这样减少了错误，也节省了人工。

质量检查只要拍个照，通过与标准图样对比，分包商在站点安装的时候就可以检测安装质量的好坏，一次把事情做对，避免了多次上站，节省了工时，提升了效率。不要小看1~2个小时的节省，这是一个点，若是有几十万个站可推广，乘以系数，就有几十万的规模效益。

第二，网规网优要敢于应用地理、测绘、数学等先进技术和新的业务模式，只要能提升效果，都为我所用。

网规网优基于数据、算法、成本的影响，选择人工智能突破口，通过“分析机器人”提升人员效率，在无线干扰分析、天馈系统方向角优化调整等方面加强人工智能技术的引入，提升无线网络优化规划效率，同时基于产品数据的虚拟路测是一个方向，不需要路测就可以清楚网络的信号状况，一个城市节省3000公里路测，十几个城市就相当于绕地球一圈。

人工智能理论是所有人类瑰宝，都可以为我所用，而不只是我们的理论。网规网优是一个基于数据的业务，人工智能也容易发挥效益，所以我们要敢于招一些统计学、系统工程学、哲学、遥感、遥测……等专业的优秀博士、硕士，就像当年我要求招一些地理测绘专业的人员一样，只要实践两年，自然就明白了。

第三，万亿存量是我们的优势，不断积累小样本，维护模式要从被动问题处理到主动预测预防，并进一步反馈到制造、产品设计，形成闭环改进。

面对海量的、确定性的重复工作，逐步将复杂的成千上万的场景收敛，通过表格、建模等方法不断的总结提炼经验。就像我年轻的时候，一个庞大的数字设备，出了问题就一次一次的闪灯，从闪灯中慢慢看集中在哪个区，再看电路，一判断，是电阻坏了，然后打开，修好了，这就是小样本！这些小样本提供给你们，你们再归纳、总结，上升到理论高度，就是故障模型。

维护的最终模式要从被动问题处理走向预测预防为主。问题处理方面，我们至少可以把问题经验库丰富起来，谁暴露的问题最多、解决的最好，也可以搞小奖励。在预测预防方面，通过障碍发现的芯片及批次等相关问题要进一步反馈到公司的制造部门、产品设计环节，从源头上提升设备的稳健性。

二、围绕业务，持续加大GTS数据系统、AI算法和AI 使能平台的投资。

第一，行为即记录，记录即数据，构建并持续完善GTS数据系统。

数据是一门科学，是人工智能的基础，要把业界做得好的方法借鉴过来。GTS沿着作业活动，把作业过程、对象、规则和经验数字化，持续完善GTS的数据系统。各产品线也要把自己的产品数字化，这是服务数字化的基础。要强化云平台基础设施建设，丰富单兵数据采集工具，给每个员工配个数据采集器，员工在现场作业完后，回到驻地处理一下，一按键就发出去了。

数据要以用促建，利用表格、建模等方法输出作业数据，将高质量的作业数据输出作为作业完成的衡量标准，要形成对工程师高质量作业数据输出的牵引，形成指导和模板。

第二，算法要服务于业务，算法科学家与熟悉服务场景的工程师紧密配合，在服务客户的战场上提升能力

人工智能应用是实践科学，在实践和应用当中迭代式前进，效果不是一蹴而就的。实践初期，算法达不到高级工程师的水平也要坚持使用，以人为主，机器为辅，对算法进行持续的训练和提升。

人工智能开发，算法专家、产品线专家要与GTS业务专家组成混合编队，共同识别实际场景中的AI应用机会、理解业务场景、设计算法模型、优化算法效果。

第三，加快开发公司统一的人工智能平台，并于2018年首先在GTS实践和应用。

开发公司统一的人工智能平台，部署统一的人工智能训练环境，首先在GTS实践和应用，把GTS积累的站点作业、网络维护、网规网优领域的算法、知识、方法、经验都固化到这个平台上。

人工智能平台在GTS的应用要急用先行、小步快跑，聚焦服务场景一个个解决，选择与场景匹配的、相对成熟的算法，快速构筑数据处理、模型训练等工程能力，边战斗边优化，并于2018年将平台部署在GTS系统上。

三、人工智能未来对内要横向扩张，与周边部门协同产生倍增效益；客户界面升级服务内容，在设备和网络的生命周期内，创造更大的价值。

第一，自动化也是人工智能，改善一个点，可能有几十万个着力点可推广，就有几十万的倍增效益。

跨领域也应有着力点进行推广，通过数据互联互通、业务交叉融合，公司很多部门就可以精简了。比如财务在人工智能上也梳理了100多个点，其中有些点和GTS有交互，如项目核算要开票，GTS可以这个点为起点，横向发展到财务那里去。

我们要矢志不渝地前进，让一些确定性工作自动化、智能化，减少重复劳动。不能总是强调人工智能对模糊问题的判断和处理，为什么对确定性问题就不行呢？自动化也是人工智能。改善一个点，乘以系数，就可能有几十万的倍增效益。GTS人员都应实验性地“洗一次澡”，有些人在循环中变得更厉害，产生新的工作方法，大幅提高工作效率。

第二，在自身实践成功的基础上，利用数据和智能技术，升级服务内容、构建在线服务模式，解决客户挑战。

基于万亿存量数据的优势，通过改善自身管理的循环实践，构建全球智能网络大平台，平台的能力再以服务方式向客户开放，并将服务内容扩展到设备和网络的全生命周期，解决客户挑战的同时华为也获得收益。

站点的选择，能否根据流量预测和动态变化，进行精准的网络规划？几百万台设备，也不能一天二十四小时高速开着，如果能根据流量动态设定产品能耗，是不是就可能极大地提升网络和能源效率？更远的未来，能否将预防预测能力延伸到整个网络，有预见地应对自然灾害、重大事件等带来的挑战。

我们抓住这些机会，升级服务内容，就可以利用在线服务等手段，在网络全生命周期持续为客户创造价值。

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现在更多的人们去尝试使用与购买了无人机，这也代表着无人机的发展越来越先进，愈发的走进人们的生活当中。但现在市场中的无人机公司部队仍旧没有过多的扩张，于是就有更多的人们想要进入到无人机的市场中。胡心怡便是其中一个。但无人机，并没有想象中那么好做。

胡心怡曾是上海交通大学机械自动化专业的学生，身为浙江人，他总觉得体内流淌着浙商的血液，计划着在年满30岁时创业圆梦。他决定从旧公司离职，做一家为B端客户制造工业级无人机并提供完整解决方案的公司——伯镭智能科技。

2015年7月，胡心怡找好了办公场地，同团队研发第一款工业无人机。

就在同月，一家位于上海的央企航天机电联系到了胡心怡，决定来他的办公室看一看。航空机电的需求，是做一套可以搭载热成像镜头的无人四旋翼飞行器，用来完成光伏板巡检等工作。而航空机电最后选择了伯镭科技，并给了他们30余万元的合同。

在创业初期，资源匮乏的情况下，每一步都需要走得小心谨慎。在2016年3月，伯镭科技成为了大疆授权的行业应用系统方案提供商，在大疆飞行平台上进行二次开发。

以屋顶光伏电站前期勘测为例，传统人工探测需要至少2天时间，由工人爬上屋顶后测量具体数值。测量后，人员会将数据带回公司，用CAD做出简图后，再完成光伏电站设计。而使用伯镭科技开发的屋顶勘测套装只需要20分钟就可以完成上述全部工作。

据胡心怡介绍，目前在浙江省已有超过10家B端客户在使用伯镭科技的产品及服务，客单价在数万元不等，而客户使用伯镭的工具勘测一个屋顶的成本价格在100余元/次。

下一步，胡心怡计划将伯镭科技发展为智能化的大数据企业。他希望通过利用机器学习等技术，在云平台上教会计算机如何识别工程后期巡检过程出现的问题。例如可用无人机完成桥梁巡检，并将桥体出现的裂缝、坑槽、锈蚀等问题通过提取特征后使用机器学习算法将其归类，并自动生成报告送交客户。

现阶段，伯镭科技在全国范围内已拥有近50家客户。其主要获取客户的手段为通过行业渠道进行推广。2016年，公司共完成400余万元销售额，总计服务客户超50家，仅在浙江省就有超过10家采购单位。

据了解，该公司已在2016年6月完成天使轮融资，现正开启Pre-A轮融资，计划融资金额为500万元，拟出让10%股份。

未来，胡心怡计划进行新一轮融资，资金将用于团队建设、产品研发、市场推广等方面。

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大数据技术用了多年时间进行演化，才从一种看起来很炫酷的新技术变成了企业在生产经营中实际部署的服务。其中，数据采集产品迎来了广阔的市场前景，无论国内外，市面上都出现了许多技术不一、良莠不齐的采集软件。

今天，我们将对比国内五大主流采集软件优缺点，帮助你选择最适合的爬虫，体验数据hunting带来的快感。

国内篇

1.火车头

作为采集界的老前辈，我们火车头是一款互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。它的用户定位主要是拥有一定代码基础的人群，适合编程老手。

采集功能完善，不限网页与内容，任意文件格式都可下载具有智能多识别系统以及可选的验证方式保护安全支持PHP和C#插件扩展，方便修改处理数据具有同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能Conclusion:火车头适用于编程能手，规则编写容易，软件的定位比较专业而且精准化。

2.八爪鱼

一款可视化免编程的网页采集软件，可以从不同网站中快速提取规范化数据，帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。

自定义采集过程中，八爪鱼采集器系统自写的Xpath、自动生成的流程，可能无法满足数据采集需求。对数据质量要求高，则需自写Xpath，调成流程图等，以优化规则。

使用自定义采集的同学，虽然八爪鱼操作简单，比较容易上手。但是，仍需对八爪鱼采集原理有所了解，看完相关教程，循序渐进，成长周期较长。

可视化操作，无需编写代码，制作规则采集，适用于零编程基础的用户云采集是其主要功能，支持关机采集，并实现自动定时采集

Conclusion:八爪鱼是一款适合小白用户尝试的采集软件，云功能强大，当然爬虫老手也能开拓它的高级功能。

3.集搜客

一款简单易用的网页信息抓取软件,能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素。同样可通过简单可视化流程进行采集，服务于任何对数据有采集需求的人群。

可视化流程操作，与八爪鱼不同，集搜客的流程重在定义所抓取的数据和爬虫路线，八爪鱼的规则流程十分明确，由用户决定软件的每一步操作

支持抓取在指数图表上悬浮显示的数据，还可以抓取手机网站上的数据

会员可以互助抓取，提升采集效率，同时还有模板资源可以套用

Conclusion:集搜客操作较简单，适用于初级用户，功能方面没有太大的特色，后续付费要求比较多。

4.神箭手云爬虫

一款新颖的云端在线智能爬虫/采集器，基于神箭手分布式云爬虫框架，帮助用户快速获取大量规范化的网页数据。

直接接入代理IP，避免IP封锁

自动登录验证码识别，网站自动完成验证码输入

可在线生成图标，采集结果以丰富表格化形式展现本地化隐私保护，云端采集，可隐藏用户IP

Conclusion: 神箭手类似一个爬虫系统框架，具体采集还需用户自写爬虫，需要代码基础。

5.狂人采集器

一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类。

支持对文章内容中的文字、链接批量替换和过滤可以同时向网站或论坛的多个版块一起批量发文具备采集或发帖任务完成后自动关机功能

Conclusion: 专注论坛、博客文本内容的抓取，对于全网数据的采集通用性不高。

注：给火车采集器的新手们一点学习建议

火车采集器是一个非常专业的数据抓取和数据处理软件,对软件使用者有较高的技术要求， 使用者要有基本的HTML基础,能看得懂网页源码,网页结构。

同时如果用到web发布或数据库发布,则对自己文章系统及数据存储结构要非常了解。

虫情信息自动采集传输设备是新一代的虫情测报工具，该灯采用不锈钢材料，利用现代光、电、数控技术，实现虫体远红外自动处理、接虫袋自动转换、整灯自动运行等功能，在无人监管的情况下，能自动完成诱虫、杀虫、收集、分装、排水等系统作业。虫情信息自动采集传输设备可对昆虫的发生、发展进行实时自动拍照、实现图像采集和监测分析，自动上传到远端的云飞物联网监控服务平台，为农业现代化提供服务，满足虫情预测预报、采集标本的需要。

在农业生产中，传统农作物病虫害监测设备随着信息技术的应用面临新变革，虫情信息自动采集传输设备兼容性强，无流量、通过无线传输将全天候实时采集信息数据发送到中心站广泛收集农业生产地的实时空气、土壤、病虫害等数据；将物联网数据接入农业大数据平台，进行归纳整理与系统分析；物联网数据结合专家诊断，海量数据将合并最终生成为当时当地特定农作物生长模型，通过大数据平台基地产品信息和市场信息的海量数据分析将总结出生产和销售规律；基于大数据形成的作物生产模型，将反过来指导物联网生产，最终实现精准化和自动化的农业大数据生产。

虫情信息自动采集传输设备实现农业有害生物测报的数字化、智能化、可视化、规范化、智能化，林业部门可以应用，测报人员远程就可以了解森林虫情动态，为虫情防控工作的开展提供了不少方便。

你想降低企业生产成本吗？

你想提高企业市场竞争力吗？

你是否找到合适的方法与途径？

或许

加强实时设备效率管理

提高企业装备素质和设备利用率

是一条很好的途径

其中

计算OEE和稼动率是一种好的专业的方法

传统的OEE解决方案

传统的OEE解决方案，主要有以下两种方式：

1.人工统计、人工计算。

通过人工对设备停机和报警数据进行抄表和采集。但是这种方式容易造成数据不准确，不及时，最后还需要人工计算OEE，人工生成统计报表，工作量巨大。

2.投资昂贵、复杂的MES系统

这种方式花费的成本高昂，耗费时间长，需要数月的时间去准备、导入系统，可能还存在系统导入失败的风险。

传统的OEE解决方案让很多企业望而却步，如果选择方式一，巨大的工作量需要你投入更多的用人成本，最后的结果还并不一定准确有参考价值；选择方式二，高昂的投入，让没有多余预算与时间的你，只能选择放弃；即使最终投资上了一套MES系统，实施过程漫长，还要承担上线失败的风险。

测个OEE，怎么就这么难？

难道就没有一个投入成本低、能快速部署、快速上线的解决方案，帮助我们的企业加强设备效率管理，提高企业竞争力？

选择Kinco OEE和稼动率数据自动采集系统，几万元就可能完成一个车间级OEE和稼动率数据采集系统，一周左右即可上线使用。测量OEE，加强设备效率管理，就是如此经济、简单。

Kinco OEE和稼动率数据自动采集系统

Kinco推出OEE和稼动率数据自动采集系统，具有自动化数据采集模块——KW无线数据采集模块，通过LoRa技术传输数据，无需部署传统的以太网，就可以轻松地获取有关设备的生产信息，为OEE提供最有价值的数据。

Kinco推出的OEE和稼动率数据自动采集系统，具有自动计算和存储功能。通过步科的X10现场智能终端（或智能电子看板），可以生成实时的生产信息报告，包括故障停工，在制品信息和OEE等，并以图表的方式进行呈现。通过这些有价值的数据，企业管理者能做到在事前进行预防，事中进行控制，并能进行数据追溯管理，为充分利用设备，提高设备价值创造效率打下基础，让企业的管理工作变得轻松而简单。

本系统可以做到：

实时传输设备产量、质量数据，设备效率实时统计；通过智能电子看板，可实时掌握车间设备的异常状态，为生产现场提供及时的支持；通过显示终端上传Excel文件，通过Excel报表，管理层可以随时了解导致效率损失的主要因素，从而进行相应的改善。除了Excel报表，数据也可通过第三方数据接口软件上传到ERP或MES。

应用案例

OEE作为衡量生产、设备效率的重要指标，已经被越来越多的企业所应用。杭州某实业有限公司，主营相机零部件研发生产，拥有大量冲床与注塑机设备，生产设备众多，生产频率极高，如何通过设备的运转状态，准确掌握生产能力、生产效率？通过采集OEE数据，根据数据，针对性的提高OEE，无疑是一种有效的途径。

该公司引进步科OEE和稼动率数据自动采集系统，对每一台设备安装KW无线数据采集模块，无线采集设备状态和产能信息。

显示端采用步科智能电子看板，接收KW采集的数据，通过组态软件编程，轻松制定多层显示画面，进行数据分析展示，界面精美，开发简单。同时，采集的数据会同步保存至智能电子看板内置数据库中，定时导出成Excel文件发送到服务器，进行历史数据存储。

LoRa无线数据采集模块，抗干扰能力强，节省布线成本；智能电子看板内置数据库，存储历史数据，定时导出Excel文件，将生产计划、生产产能、稼动率、品质状况等信息进行汇总；智能电子看板的大尺寸数据呈现，让管理者对设备的稼动一览无余，真实呈现设备纯稼动状况。

实时监控设备工作状态、待机状态、故障状态、未安排计划；实时统计产量信息并和工单信息对比

任一时间段内稼动率分析

通过曲线、图表等形式，将计划产量和时间，产量进行对比分析，产能利用情况清晰可见

案例价值

通过步科的OEE和稼动率数据自动采集系统，有效采集OEE和稼动率数据。准确的掌握了设备的生产能力，生产效率以及生产良品的能力，根据数据持续改善，提高OEE，从而提升企业生产能力，提高企业生产效率，提高企业竞争力。

有了步科的OEE和稼动率数据自动采集系统，企业制定一些奖励措施，有了实时的数据呈现和数据支撑，每位员工的表现得到公开、公平、公正的呈现，员工的积极性也被充分调动起来了，设备的使用效率也就提高了，企业的管理工作更简单了，企业生产效率提高了。

OEE与稼动率知识小科普

OEE(全局设备效率)和稼动率

稼动率是指设备在所能提供的时间内为了创造价值而占用的时间所占的比重。OEE是代表和设备理想状态相比，现时设备的状态。从下图我们可以看出OEE的测量。

测量OEE是设备运行持续改善的起点，没有测量就没有改善，世界级企业的成功运营依赖于对设备和生产流程、绩效的一贯地，准确的测量。世界级企业的全局设备效率OEE为85%或更好,制造业平均水平是60%。但大多数企业发现他们的设备OEE运行在13%-40%之间。

OEE与稼动率的关系

由OEE的计算公式可知，OEE的一个最重要的目的就是要减少六大损失：停机损失、换装调试损失、暂停机损失、减速损失、启动过程次品损失和生产正常运行时产生的次品损失。

有OEE的计算公式还可知道，OEE的确定是由时间稼动率（可用率）、性能稼动率（表现性）以及质量三个关键要素确定。如果你的时间稼动率（可用率）在某一个时间段很低，说明在六大损失中和OEE时间稼动率（可用率）损失有关的故障太多，那么显而易见，你应该把过程控制和改善重点放在这些问题影响方面了！同样，如果质量指数或者表现性导致你的OEE水平降低，那么你就应该把目光放在和质量有关的问题点上。

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