水质监测点检分析数据集合

规则或算法说明 本数据集围绕水质点检业务设计整套统计与计算规则。点位异常频次算法，以产地 + 工艺名称 + 岗位作为统计维度，异常频次等于周期内异常记录数除以周期点检总记录数，用于量化评估各点位水质风险等级。点检完成率算法，用实际有效点检记录数除以岗位标准点检次数，衡量点检制度落地情况。点检序列号生成规则，依据产地、工艺、岗位、日期文本分组排序，自动生成 “本日第几次记录”“今日产地工艺岗位第几次点检” 等计数字段。异常分级标记规则，以异常数量字段为核心，数值为 0 标记正常，大于 0 标记异常，结合备注信息区分一般异常与重点异常，支撑分级处置。消毒液关联统计规则，统计不同消毒液品种的使用频次，匹配对应点位的异常发生数量，挖掘消毒方案和水质问题的相关性。按照周度、月度标签完成原始数据聚合，输出周期汇总数据集用于报表生成。整套算法参考 GB/T 390652020《智能制造 制造运行管理 术语》，符合工业现场数据分析通用技术规范。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

水质监测点检分析数据集合由贵州飞龙雨实业集团有限公司申请，属于水的生产和供应业，数据规模9kb，按天更新。该数据集围绕水质点检业务，设计了点位异常频次、点检完成率、序列号生成、异常分级标记及消毒液关联统计等算法规则，并聚合输出周度、月度周期汇总数据，主要应用于厂区水质安全管控、点检作业优化、岗位绩效考核及消毒作业优化等场景，参考GB/T 39065-2020标准。