在生产过程中，部分产品由于存在多台机器或者多套模具或者部分工艺同时存在机器和人工两种作业方式，SAP内如果只有一套工艺路线已经无法满足业务的需求。为了系统数据的准确记录和减少财务核算差异 。需要配合业务实现多套Routing同时使用，灵活切换的功能。 功能需求说明：创建生产订单时自动选择主要工艺路线。生产过程中可切换工艺路线。SAP技术实现方案：后台配置：定义工序的自动选择SPRO=&g
Engineering 工程 / Process 工序 （制程） ...
Engineering 工程 / Process 工序 （制程） &n
文章的目的我们经常需要对一些企业、部门、甚至某个城市进行评价，但是用一个指标不可能全面反映这些复杂单元，所以我们经常会用很多指标进行评价，这些指标单位不统一，大小数量级有时候相差很多，把这些复杂的指标最后综合起来成为一个指数，这就是综合评分的本质。综合评价的方法有很多，主要有三类：主观综合评价、客观综合评价、主客观混合评价。本文主要是讲述客观综合平台里的变异系数法。本文有两个目标：各个指标权重的确
【建模算法】变异系数法（Python实现）变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，因此是一种客观赋权的方法。 变异系数法根据各评价指标当前值与目标值的变异程度来对各指标进行赋权，若某项指标的数值差异较大，能明确区分开各被评价对象，说明该指标的分辨信息丰富，因而应给该指标以较大的权重；反之，若各个被评价对象在某项指标上的数值
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2023-08-09 19:47:46
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变量有多“可变”变量之所以叫做”变量“，是有原因的，你可以改变赋给他们的值。在python中，这就要创建一个与原先不同的新东西，并把就标签贴在这个新东西上面。上弹中，我们就采用这种方式改变了”我的老师“，我们把标签我的老师从李老师身上取下来，把他贴在一个新的东西上，王老师上面，这样就为我的老师赋了新的值。 我们看看新的例子：>>> a = 1
>>>a = 2
一、概念1.1相关概念变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是直接利用各项指标所包含的信息，通过计算得到指标的权重，因此是一种客观赋权的方法。 变异系数法根据各评价指标当前值与目标值的变异程度来对各指标进行赋权，若某项指标的数值差异较大，能明确区分开各被评价对象，说明该指标的分辨信息丰富，因而应给该指标以较大的权重；反之，若各个被评价对象在某项指标上的数值差异较小，那么这项指
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2023-09-06 20:39:15
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# Python开发工序管理系统
## 1. 简介
随着互联网的发展，越来越多的企业采用了敏捷开发方法，对项目进行分阶段管理，以提高效率和质量。而在敏捷开发过程中，工序管理是至关重要的一环。
本文将介绍如何使用Python开发一个简单的工序管理系统。该系统可以帮助团队成员追踪任务进度，提醒工期，以及生成报表
目录统计量及抽样分布1. 常用的统计量2. 抽样分布2.1 z-分布2.2 t-分布2.3 卡方分布2.4 F分布3. 中心极限定理 统计量及抽样分布总体就是我们想要研究的整个群体；参数就是描述总体的数值摘要；样本是总体的子集；统计量是描述样本的数值摘要 抽样分布是样本的分布，也可以理解为一个统计量的分布（任何统计量）。所有参数从属于一个总体，所有统计量从属于一个样本 下面是统计中的符号：1.
一、统计量样本均值：即在总体中的样本数据的均值，反映样本数据的集中趋势。样本方差：每个样本值与全体样本值平均数之差的平方值的平均数；方差是用来衡量随机变量和其数学期望（均值）之间的偏离程度。样本变异系数：变异系数又称为离散系数，定义为标准差与平均值之比，样本变异系数即样本数据的标准差与其均值之比。样本k阶中心矩：在概率论中，矩是用来描述随机变量的某些特征的数字，即求平均值；随机变量X的K阶中心矩定
# 车间调度中的工序准备：Python 实现指南
在生产调度中，工序准备是确保生产顺畅进行的重要环节。本文将指导你如何使用 Python 实现车间调度考虑工序准备的功能。以下是我们将要讨论的步骤：
## 整体流程
下面的表格将展示我们实现这一功能的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
目录第一步 导入第三方库和案例数据第二步 标准化数据（min-max标准化）第三步 计算评价指标的变异系数第四步 计算评价指标的权重第五步 计算综合得分第六步 导出综合评价结果 变异系数法是根据评价指标的变异程度来分配权重，评价指标的变异程度越大，所赋权重就越大，并以此对评价对象进行综合评价的方法 第一步 导入第三方库和案例数据import numpy as np
import pandas a
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2023-09-11 19:23:04
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# Python半变异函数的实现
## 介绍
在Python中，函数是一等公民，可以像其他数据类型一样进行操作。其中一种有趣的用法是实现半变异函数。半变异函数是指在调用函数时，只提供部分参数，而不是所有参数，然后返回一个新的函数，该函数接收剩余的参数并返回结果。本文将教会你如何实现Python的半变异函数。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[定义原始函数
需要执行至开工 需要有车间调度汇报权限 ...
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2021-08-11 11:36:00
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2评论
1.首先使用altium designer 打开PCB文件，因为车间生产他们只需要看元器件丝印及焊盘即可，且一般为PCB正面一张工序图，PCB背面一张工序图，而我举的例子由于把元器件集中在一面了，所以只做一面就可以了，按L打开视图配置，然后将对应的布线层隐藏，如图： 出来的结果如下图： 接下来另存文件，保存类型为DWG\DXF,如图：2.接下来我们使用AUTO CAD打开刚刚保存的类型文件，如下图
半变异函数半变异函数通常会应用在克里金插值中，用于检验所采集的样本数据中是否存在空间自相关。若空间自相关弱或没有空间自相关则不能用克里金进行插值。那用什么呀？我现在还没学到?意义：对空间自相关这一概念进行了量化分析，研究其邻近范围到底相似多少。半变异函数的定义：半变异函数和普通的函数一样，拥有自变量和因变量，其中自变量是步长h，因变量是半变异函数值\(\gamma(h)\)，其函数式为：\(\ga
# Python进行变异系数
## 引言
在统计学中，变异系数（Coefficient of Variation）是一种用于描述数据的离散程度的度量。它是标准差与平均值的比值，通常以百分比的形式表示。通过计算变异系数，我们可以比较不同数据集之间的离散程度，从而得出更具体的结论。在本文中，我们将介绍如何使用Python计算和使用变异系数。
## 变异系数的计算
变异系数的计算非常简单。首先，
## Python 计算变异系数
### 什么是变异系数？
变异系数（Coefficient of Variation，简称CV）是一种用于衡量数据集合的离散程度的统计量。它通过比较标准差与均值的大小，来描述数据集合的相对变异程度。变异系数是一种相对指标，因此可以用于比较不同数据集的离散程度，尤其在数据集的均值差异较大时，使用变异系数进行比较更为合适。
变异系数的计算公式如下：
![CV]
原创
2023-08-02 13:19:24
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结果及解释第一部分 统计方法描述本次实验数据使用SPSS23.0（IBM, Armonk, New York, USA）进行数据分析，使用Medcalc进行ROC曲线的绘制。对于计量资料，服从正态分布或者近似服从正态分布的数据使用平均数、标准差的形式进行描述，使用独立样本t检验法、单因素方差分析法进行差异性分析；对于不服从正态分布的资料，使用中位数（上四分位数，下四分位数）进行描述，使
# 多工序车间调度问题的实现指南
多工序车间调度问题是操作研究中的经典问题，通常用于优化生产调度过程。涉及多个工序和机器的任务调度，目的是最小化完成时间、延迟或提高资源利用率。本篇文章将引导你通过 Python 编码解决这个问题。我们将逐步进行，确保你能够理解每一步的实现。
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## 流程图
我们首先展示解决这个问题的整个流程图：
```mermaid
flowchart TD
目录1.简介2.算法原理2.1 指标正向化2.2 数据标准化2.3 计算变异系数2.4 计算权重以及得分3.实例分析3.1 读取数据3.2 指标正向化3.3 数据标准化3.4 计算变异系数3.5 计算权重3.6 计算得分 完整代码 1.简介 变异系数法(C
