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
转载
2024-07-24 12:08:36
54阅读
Engineering 工程 / Process 工序 (制程) ...
Engineering 工程 / Process 工序 (制程) &n
转载
2023-10-12 11:30:39
78阅读
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
转载
2023-10-16 08:52:05
281阅读
【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
转载
2023-08-09 19:47:46
127阅读
: 该批处理的初衷是为了让公司非程序员可以不通过VC工程,直接运行批处理文件而编译运行程序。 一,其实很简单,首先需要安装VC,没有正式版,安装免费的Express版本也行。 然后写个批处理,内容如下。 REM VC目录中2008是9.0,2005是8,其他的自己到C:\Program Files去找下VC安装路径 CALL "C:\Progra
本文为您解答APS自动排程系统导入中客户常见的问题,帮助您评估企业是否适合导入APS,并了解需要的人力和资金的投入。Q1:哪些企业需要导入APS?A1:编制生产计划有困难的企业都可以开始考虑导入APS系统。一般来说,多品种、小批量、设备多、工序多、计划编制有困难。或物料不稳、订单经常变更、需要经常修改计划的企业,都可以考虑导入APS改善生产排程。 Q2:APS是否只适合订单稳定的企业?A
4D产品生产流程 随着测绘技术和计算机技术的结合与不断发展,地图不再局限于以往的模式,现代数字地图主要由DOM(数字正射影像图)、DEM(数字高程模型)、DRG(数字栅格地图)、DLG(数字线划地图)以及复合模式组成,即所谓的4D 产品。 DOM 是利用航空相片、遥感影像,经象元纠正,按图幅范围裁切生成的影像数据。对于航空像片,可利用全数字摄影系统,恢复航摄时的摄影姿态,建立立体模型,在系统中对D
# Python 工序排产优化
在现代制造业中,工序排产优化是提升生产效率和降低成本的重要环节。通过合理的调度和排产,企业不仅可以提高产量,而且还能减少资源浪费。本文将介绍工序排产优化的基本概念,并通过 Python 代码示例来实现一个简单的排产优化模型。
## 什么是工序排产优化?
工序排产优化是指根据资源、需求和时间等因素,合理安排生产序列,以达到最小化总生产时间、最大化产能利用率或者实
原创
2024-10-14 06:23:44
132阅读
# 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
原创
2023-11-19 09:51:32
51阅读
一,粘包问题详情1,只有TCP有粘包现象,UDP永远不会粘包 你的程序实际上无权直接操作网卡的,你操作网卡都是通过操作系统给用户程序暴露出来的接口,那每次你的程序要给远程发数据时,其实是先把数据从用户态copy到内核态,这样的操作是耗资源和时间的,频繁的在内核态和用户态之前交换数据势必会导致发送效率降低, 因此socket 为提高传输效率,发送方往往要收集到足够多的数据后才发送一次数
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
转载
2023-09-06 20:39:15
507阅读
# 理解变异系数及其在Python中的应用
在统计学中,变异系数(Coefficient of Variation, CV)是用来衡量数据离散程度的一个重要指标。它被定义为标准差与均值的比值,通常用百分比表示。变异系数对于比较不同数据集的离散程度非常有用,尤其当这些数据集的均值相差较大时。在本文中,我们将深入探讨变异系数的定义、计算方法以及如何在Python中实现这一计算。
## 什么是变异系
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.
转载
2024-04-18 13:42:20
116阅读
# 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
原创
2024-01-16 07:12:46
230阅读
UiPath变量介绍和使用 1 变量变量主要用于存储数据,它在RPA中扮演重要的数据传递角色,是RPA编程不可或缺的一部分。它包括变量名称和变量的值,变量的值支持多种数据类型,包括从通用值,文本,数字,数据表,时间和日期,UiElement到任何.Net变量类型2变量类型字符串类型:用于存储任意类型的信息。 注意:UiPath中的所有字符串都必须放在引号之间。布尔型类型:用于存储true或者fal
转载
2024-10-23 06:25:16
38阅读
# 如何实现“半变异图”使用 Python 的指南
在软件开发中,生成和可视化数据结构是很常见的需求。特别是在涉及图(Graph)形结构时,我们常常需要生成特定的图形来表示数据之间的关系。实现一个“半变异图”是一项有趣的挑战,但对于刚入行的小白来说,可能会显得有些复杂。本文将详细介绍实现“半变异图”的流程,所需的步骤以及每一步所用的代码,帮助你一步步掌握这个过程。
## 流程概述
为了解决这
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
转载
2023-09-29 20:44:43
216阅读
# 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 |
|------|---------
原创
2024-09-18 03:51:15
41阅读
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
转载
2023-12-31 16:13:39
191阅读
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
转载
2023-09-11 19:23:04
293阅读