COLETOR DE DADOS
Ola pessoal BLZ
Gente vouprecisar colocar Coletores de dados em um APP
alguem ja trabalhou com isso
nunca nem peguei um coletor na mão kkkkk
Preciso de ajuda na escolha do equipamento(qual coletor usar)
e na integração do coletor com o Banco de dados Firebird
Gente vouprecisar colocar Coletores de dados em um APP
alguem ja trabalhou com isso
nunca nem peguei um coletor na mão kkkkk
Preciso de ajuda na escolha do equipamento(qual coletor usar)
e na integração do coletor com o Banco de dados Firebird
Bem, um simples leitor de código de barras já é um coletor de dados. Acho que pra te ajudar vai ter que ser um pouco mais específico.
Já fiz sistemas PCP que monitoravam a produção de calçados. Funcionava assim:
O pedido era dividido em "talões", que nada mais é que uma pequena parte. Tipo, o pedido era de 100 pares de calçado número 33, 120 de número 34, 150 de número 35. Daí se faziam talões dividindo isso, assim:
Cada talão, era vinculado no banco de dados ao número do pedido. Então eram impressos "bilhetes" de talão que eram colocados na caixa com os materiais para cada um deles.
Então esses talões iam para para a produção e cada etapa da produção tinha um leitor código de barras. Quando a caixa chega em qualquer setor, era efetuada a leitura.
Cada leitor, era ligado num desses "mini pc", que tinha um linux básico para operar e fazer funcionar o leitor(que nada mais é que um emulador de teclado, lendo o código de barras e "digitando" o número lido).
Na configuração programa leitor de cada uma dessas estações, tinha um código identificando a estação. Quando a leitura era feita, esses dados eram enviados à uma API no servidor.
Assim, chegava na API, um JSON, contendo o número do talão, o horário e a estação de produção.
Com isso, era possível fazer estimativas de tempo de produção por talão e consequentemente, estimativa de término do pedido.
Além desses dados irem também para o site, onde os compradores viam em tempo real a produção e a estimativa de término.
Esses dados eram super importantes para identificação de gargalos na produção, identificando etapas mais lentas no processo. Também cada setor que tivesse algum problema(máquina quebrada, falta de insumos...), fazia uma nota disso no momento que ocorresse e isso também era enviado ao servidor e também eram dados importante para identificar setores que são mais sensíveis à problemas e portanto receberem alguma atenção especial.
O resultado disso tudo é que o sistema de produção ficou super bem organizado e até mesmo melhorou vendas, pois era possível estimar a capacidade e se poderia ou não expandir a produção.
Já fiz sistemas PCP que monitoravam a produção de calçados. Funcionava assim:
O pedido era dividido em "talões", que nada mais é que uma pequena parte. Tipo, o pedido era de 100 pares de calçado número 33, 120 de número 34, 150 de número 35. Daí se faziam talões dividindo isso, assim:
| Num. talão | 33 | 34 | 35 |
| 1 | 10 | 12 | 15 |
| 2 | 10 | 12 | 15 |
| ... |
Cada talão, era vinculado no banco de dados ao número do pedido. Então eram impressos "bilhetes" de talão que eram colocados na caixa com os materiais para cada um deles.
Então esses talões iam para para a produção e cada etapa da produção tinha um leitor código de barras. Quando a caixa chega em qualquer setor, era efetuada a leitura.
Cada leitor, era ligado num desses "mini pc", que tinha um linux básico para operar e fazer funcionar o leitor(que nada mais é que um emulador de teclado, lendo o código de barras e "digitando" o número lido).
Na configuração programa leitor de cada uma dessas estações, tinha um código identificando a estação. Quando a leitura era feita, esses dados eram enviados à uma API no servidor.
Assim, chegava na API, um JSON, contendo o número do talão, o horário e a estação de produção.
Com isso, era possível fazer estimativas de tempo de produção por talão e consequentemente, estimativa de término do pedido.
Além desses dados irem também para o site, onde os compradores viam em tempo real a produção e a estimativa de término.
Esses dados eram super importantes para identificação de gargalos na produção, identificando etapas mais lentas no processo. Também cada setor que tivesse algum problema(máquina quebrada, falta de insumos...), fazia uma nota disso no momento que ocorresse e isso também era enviado ao servidor e também eram dados importante para identificar setores que são mais sensíveis à problemas e portanto receberem alguma atenção especial.
O resultado disso tudo é que o sistema de produção ficou super bem organizado e até mesmo melhorou vendas, pois era possível estimar a capacidade e se poderia ou não expandir a produção.
Esse projeto que falei, foi implementado em várias empresas, a maioria do setor calçadista, mas teve também outras, como produção de talheres, caixas corrugadas...
Soube que uns anos atrás(2018 acho) eles substituiram os "mini pc" por Raspberry PI.
Soube que uns anos atrás(2018 acho) eles substituiram os "mini pc" por Raspberry PI.
obrigado
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