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贵州飞龙雨实业集团有限公司
企业贵州飞龙雨实业集团有限公司成立于2011年，属酒、饮料和精制茶制造业，主营城市配送运输服务（不含危险货物。面向饮用水质量、时间序列分析、水质监测等领域提供数据服务，开放饮用水年度质量趋势分析数据集合（饮用水质量、时间序列分析）、饮用水跨区域质量监测数据集合（水质监测、数据分析）、主流天然泉水质量稳定性评估数据集合（水质评估、稳定性分析），支撑监测研判与运维优化。
饮用水质量时间序列分析水质监测酒、饮料和精科技型中小企业
数据集列表
设备点检标准规范管理数据集
本数据集的数据规则体系包括点检项目分类规则、控制标准制定规则、状态判定规则和异常计数规则。点检项目分类规则按照设备系统类型（机械、电气、液压、气动等）和重要程度进行分类，确保点检项目的系统性和全面性。控制标准制定规则规定了标准描述的格式要求和量化原则，要求每个点检项目都有明确的合格判定标准，尽量采用可测量的量化指标，减少主观判断因素。状态判定规则定义了点检结果的分类标准，分为正常、异常两个状态，明确了正常状态和异常状态的判定边界条件。异常计数规则规定了异常项目的统计方法，每个点检项目发现异常计为1次异常，按设备、按日期、按班次进行异常汇总统计。数据集采用层级化数据结构，以设备类型为顶层分类，向下按岗位类型、点检项目进行分层组织，便于管理和查询。数据更新遵循版本管理机制，每次标准修订都记录版本号和修订内容，确保标准变更可追溯。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新30
设备异常问题记录分析数据集
本数据集的数据规则包括异常判定规则、异常计数规则、异常分类规则和异常关联规则。异常判定规则规定了异常项的判定标准，当点检项目的实际状态不符合控制标准时即判定为异常，每个不符合标准的点检项目计为一个异常项。异常计数规则定义了异常数量的统计方法，异常计数按单条点检记录中的异常项数量统计，异常总数按设备当日所有点检记录的异常项累计统计，今日生产设备第几次异常按当日该设备发生异常的点检次数累计统计。异常分类规则规定了异常的分类体系，按照异常性质分为机械类、电气类、液压类、气动类、性能类等，按照严重程度分为一般异常、重要异常、紧急异常。异常关联规则定义了异常记录与其他业务数据的关联关系，异常记录通过设备编号与设备基础信息关联，通过点检唯一编号与点检执行记录关联，通过维修单号与维修记录关联。数据集采用层级化结构，以设备为顶层维度，向下按时间、按点检记录分层组织。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新50
设备运行状态监测预警数据集
本数据集的数据规则包括状态分类规则、状态判定规则、状态更新规则和状态追溯规则。状态分类规则规定了设备状态的分类体系，主要包括正常运行、班中维修、班后维修、停机待修、计划停机等状态类别，每个类别有明确的定义和判定标准。状态判定规则定义了设备状态的判定逻辑和优先级，当多个状态信号同时存在时，按照优先级规则确定最终状态，例如维修状态优先级高于正常运行状态。状态更新规则规定了状态数据的更新频率和触发条件，每班点检完成后更新一次设备状态，当发生重大异常或维修状态变更时实时更新。状态追溯规则规定了状态历史记录的保存方式，每次状态变更都记录变更时间、变更原因和操作人，支持完整的状态历史追溯。数据集采用时间序列数据模型，以时间轴为基准记录设备状态变化过程。数据质量管控包括状态一致性校验、时间连续性校验、逻辑合理性校验等。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新40
设备分类分级管理数据集
本数据集的数据规则包括设备分类规则、设备分级规则、等级判定规则和数据维护规则。设备分类规则规定了设备的分类维度和分类标准，主要按产品线（桶装水生产线、瓶装水生产线）、设备功能（生产设备、辅助设备、动力设备）、设备系统（机械、电气、液压等）等维度进行分类。设备分级规则规定了设备等级的划分标准和判定方法，一类设备指对生产连续性和产品质量有决定性影响的关键设备，二类设备指对生产有重要影响但可短时替代或修复的设备，辅助设备指对生产影响较小、修复容易的设备。等级判定规则定义了分级评估的指标体系和评分方法，综合考虑设备重要性、故障影响、价值、可靠性等多个维度进行量化评估。数据维护规则规定了分类分级数据的更新频率和评审流程，确保分类分级结果的时效性和合理性。数据集采用多维分类数据模型，支持多维度交叉分析。数据质量管控包括分类一致性校验、等级合理性校验等。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新00
设备班次点检管理数据集
本数据集的数据规则包括班次划分规则、数据归属规则、班次统计规则和班次评估规则。班次划分规则规定了生产班次的划分标准和编号规则，根据各产线的生产排班制度确定班次时间，通常分为早班、中班、晚班等，班次号按日期+班次序号的方式编码。数据归属规则定义了点检记录与班次的归属判定方法，以点检时间为依据，将点检记录归属到对应的班次，跨班次的特殊情况按规则处理。班次统计规则规定了班次维度的统计指标和计算方法，包括班次点检总次数、设备岗点检计数、质检岗点检计数、班次异常总数、班次点检完成率等指标的计算公式。班次评估规则定义了班次点检工作质量的评估标准，综合考虑点检完成率、异常发现率、点检及时性等因素进行综合评价。数据集采用班次-设备二维数据结构，便于按班次和按设备两个维度进行分析。数据质量管控包括班次归属准确性校验、统计指标一致性校验等。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新40
设备日常点检执行记录数据集
本数据集的数据规则包括点检记录生成规则、点检频次统计规则、点检结论判定规则和数据质量管控规则。点检记录生成规则规定了每条点检记录的触发条件和必填字段，每次完成一次完整的点检操作即生成一条点检记录，记录必须包含设备标识、点检人员、点检时间、点检结论等核心信息。点检频次统计规则定义了按日、按设备、按岗位的点检次数统计算法，今日第几次点检按当日该设备所有岗位点检次数累计计算，今日设备岗第几次点检和今日质检岗第几次点检分别按对应岗位单独统计。点检结论判定规则规定了点检结论的分类标准，分为正常运行、班中维修、班后维修三类，根据点检发现的异常情况严重程度和处理方式进行判定。数据质量管控规则设定了数据完整性、一致性、时效性等质量指标，通过自动化校验程序实时监控数据质量，对异常数据进行标记和预警。数据集采用时间序列组织方式，以点检时间为序，便于趋势分析和历史追溯。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新50
设备维修维保记录分析数据集
本数据集的数据规则包括工单管理规则、维修时长计算规则、维修状态判定规则和数据关联规则。工单管理规则规定了维修工单的生成条件、流转流程和关闭标准，确保维修过程的规范化管理。维修时长计算规则定义了维修时长的统计方法，从维修工单开始到维修完成验证合格的时间间隔，以分钟为单位进行精确计量。维修状态判定规则规定了维修状态的分类和转换条件，包括正常运行、已修复/已维保、未修复/未维保等状态，明确各状态之间的转换触发条件。数据关联规则定义了维修记录与其他业务数据的关联关系，通过设备编号关联设备基础信息，通过点检唯一编号关联点检记录和异常记录，通过人员编号关联维修人员信息。数据集采用工单驱动的数据组织方式，以工单为主线，串联维修全过程信息。数据质量管控包括工单完整性校验、时长合理性校验、状态一致性校验等多重校验机制。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新50
设备点检人员绩效考核数据集
本数据集的数据规则包括绩效指标定义规则、指标计算规则、绩效评定规则和数据安全规则。绩效指标定义规则规定了各项绩效指标的定义和含义，包括数量类指标（点检次数、完成率）、质量类指标（异常发现率、漏检率）、效率类指标（平均点检时长、响应时间）等。指标计算规则定义了各项指标的计算公式和统计口径，例如点检完成率=实际点检次数/应点检次数×100%，异常发现率=发现异常的点检次数/总点检次数×100%，确保指标计算的一致性和可比性。绩效评定规则规定了绩效等级的划分标准和评定方法，采用综合评分法，根据各项指标的权重加权计算综合得分，再按得分区间划分绩效等级。数据安全规则规定了人员绩效数据的访问权限和使用规范，遵循最小必要原则，不同层级人员只能查看授权范围内的数据，保护员工隐私。数据集采用人员-时间二维数据结构，便于纵向对比和横向比较。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新50
设备安装地点分布数据集
本数据集的数据规则包括空间编码规则、位置关联规则、数据更新规则和数据质量规则。空间编码规则规定了厂区空间编码的编码方案，采用层级编码结构，依次包含基地代码、车间代码、区域代码、工位代码，编码具有唯一性和可扩展性，便于空间位置的识别和管理。位置关联规则定义了设备与安装地点的关联方式，通过空间编码建立设备与物理位置的对应关系，支持一对多（一个区域多台设备）和多对一（一台设备跨多个区域）的关联关系。数据更新规则规定了位置数据的更新机制，包括定期盘点更新和变更即时更新两种方式，设备搬迁、新增、报废等变更发生时及时更新位置信息。数据质量规则设定了位置数据的质量标准，包括位置编码完整性、位置描述准确性、关联关系一致性等，通过定期盘点和自动化校验确保数据质量。数据集采用空间层级数据结构，支持从宏观到微观的多层次空间查询和分析。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新30
生产产量统计分析数据集
本数据集的数据规则包括产量统计规则、数据校验规则、时间维度规则和数据汇总规则。产量统计规则规定了产量的统计口径和计算方法，总产量为各产品品种产量之和，产量按标准计量单位（桶、件）统计，不同规格产品按折算系数换算为标准单位。数据校验规则设定了多重校验机制，包括完整性校验（必填字段不能为空）、逻辑校验（各分项之和应等于总计）、合理性校验（产量应在历史合理范围内）、一致性校验（与其他系统数据应保持一致）。时间维度规则定义了各时间粒度的划分标准，半年度按上下半年划分，季度按自然季度划分，月度按自然月划分，周度按ISO周标准划分，星期按周一至周日划分。数据汇总规则规定了不同维度的汇总方法，支持按产地、按产品线、按产品类型、按时间等多维度汇总，汇总结果可向上钻取和向下钻取。数据集采用星型数据模型，以产量事实表为中心，关联时间、产地、产品线等多个维度表。
贵州省数据知识产权登记平台2026-08-05 更新40