生产过程优化

SPC 的生产过程统计工具，用起来还挺顺手的。它不是那种一上来就给你堆一堆公式的工具，而是把流程拆得细，比如从原料、人机法环这些关键要素入手，每一步都能追踪数据，异常趋势一目了然。 操作方式也比较直观，数据录入和图表呈现都挺清爽的，不复杂。你只要把关键控制点的测量数据录进去，系统自动就能给你画出趋势图，像X-Bar 图、R 图这些都有。嗯，响应也快，适合现场快速决策。 还支持过程能力，像你要看 Cp、Cpk 这些值，直接点几下就出来了。适合用在你做首件、巡检或者交付前的最终检验上。想追根溯源时，看个控制图就能知道问题是偶发还是系统性的。 如果你对 SPC 还不是熟，可以顺便看看下面这几篇文章：

利用大数据技术开发铝电解生产过程分析工具，以提升生产效率和质量控制。

掌握 SQL Server 优化核心技术，提升数据库性能 本内容聚焦于生产环境中常用的 SQL Server 优化技术，助你提升数据库性能。 深入解析查询优化器，掌握执行计划分析技巧，识别性能瓶颈。 索引优化策略： 合理创建索引，避免索引滥用，提升查询效率。 查询语句优化： 重构复杂查询，优化子查询和 JOIN 操作，减少数据读取量。 数据库配置调优： 合理配置内存、缓存、并行度等参数，最大化资源利用率。 锁和阻塞问题： 分析和解决锁竞争，提高并发处理能力。

在生产物流管理系统中，数据库优化是提升效率和精确度的关键步骤。通过优化数据库结构和查询算法，可以显著提升数据处理速度和准确性，从而有效支持生产流程和物流运输的协调与管理。

领料单的领料用途字段原本从辅助资料中获取，但用户希望能直接从物料中选择产品。避免重复建立辅助资料的工作量，特别是未来新增品种的管理问题。手工录入时可能因为录入错误而造成统计困难。

为避免工作中的潜在Bug，可以通过在线安装git（需使用root权限）并在指定目录克隆Apache Spark源代码，具体操作如下：在root权限下执行yum install git安装git；然后执行mkdir -p /projects/opensource创建目录并cd /projects/opensource，最后git clone https://github.com/apache/spark.git来克隆源代码。详细操作请参考相关文档。

SQL语句在执行过程中，通过优化执行计划，减少必要的I/O和排序操作。查询结果通过ARRAY FETCH机制提取记录，并在需要时进行排序。

（3）生产调度问题在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精确求解。在现实生产中，多采用一些经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。

SQL语句优化索引优化游标优化

改善oracle分页存储过程的方法