确实是需要很多的数据。考虑的太多可能会被庞大的数据量打消积极性。
但是，有以下诀窍。
1.数据的精度
有影响和不影响的大局的数据。要把精力集中在影响大局的数据上，其他的差不多就行了。
例如，“每个工序的所需时间”的精度（可能会感到意外）首先事“差不多”就可以的。
这么说是因为，数据和实际上的时间差不了太多。也就是一倍或者一半的程度吧。
而且，就算有差距，也有对每个资源设置效率一齐补正这样的方法。可以缩小在工序的滞留时间与现实的差距，结果每个订单的前置时间的精度也没有想象的那么坏。
比这个重要的是“每个工序所利用的资源”。
常有的情况是，核心系统只有每个工序的有代表性的资源，实际上其他的资源也可以工作。
如果其它可以使用的资源有5个的话，就有6倍的差异。
这个，打个比方说就是“高速公路的最高速度和车线数”的关系。车的速度就算有差异也不会相差2倍。但是1车线还是6车线对于行驶时间有着很大的影响。
还有，发行工作指示时，不能通过利用了不可使用的资源这样的计划。所以说，“每个各工序所利用的资源”很重要。
2.首先从可以简单入手的数据开始
但是，不熟悉的阶段也不知道有多么大的影响吧。刚开始，比起精度、优先能简单入手的数据比较好。
如果有已经使用的数据的话，就挪用这些数据。
没有数据时，不要一下子准备高精度的数据，先在不费什么力就能准备的数据的范围内准备。
建议您在调查排程结果时抽出差异较大的部分，想办法将这部分的精度提高。如此循环反复，渐渐的提高精度。
3.不依赖软件包
建议您在准备数据时，准备基本的数据格式。尽量使所其不依赖排程软件，而要依赖工厂。
这么说是因为、生产排程软件毕竟只是一种手段，将来也有可能变更。排程软件自身、也许将来版本升级后只要用很简单的方法就能做到现在比较难的事儿。
再者说，整理/准备前的数据大多都分散在各个角落。收集时，需要关系到很多人。在整理数据时，向这些人正确的说明软件包的数据格式是比较困难的。
所以说，作出能表现工厂的数据的本质的形式。对于软件包，准备变换数据的转换器的做法比较好。
但是，规模比较小的工厂，或者不熟悉数据设计，核心系统中没有数据等的情况，配合排程软件的数据形式构建数据也未尝不是一个办法。
4.不要利用余暇时间、要作为正式项目
数据的准备、整理、维护需要很大的劳力，而且运转后也要半永久的持续下去。
所以，不能说让负责人利用余暇时间来做。整个组织应该认识到这是非常重要的工作，一定要注意不要干扰准备工作的进行。
