取料机

取料机的实际应用，挺能设备在码头、仓储这些场景里到底好不好用。神华天津那边的案例挺有代表性，用的数据也实在，常见问题、预控办法都摆在那儿了。你要是搞自动化设备的，尤其是大宗物料的，这篇文章还蛮值得一看。文里也提到几个技术瓶颈，像定位精度和远程控制延迟这些，基本就是行业难点了。想做点改进或者搞技术选型的，可以从这篇里找到不少参考。

MES按“料、法、机”思路安排功能： 料：- 生产日程安排- 生产计划制定- 生产批次跟踪- 关键工序管理- 原辅料管理- 生产统计分析 法：- 质量检验数据采集- 过程分析- SPC 机：- 设备状态监控- 设备基本信息管理- 设备故障分析- 设备任务管理- 设备统计分析- SPC

按“料、法、机”拆分 MES 功能的方式，蛮有思路的。你要是搞生产线系统，这套划分挺实用的，思路清晰，功能一目了然。“料”部分的安排，基本覆盖了从生产日程到原辅料管理这一整套流程。像关键工序和生产批次这两个点，在批量追溯上重要，建议你重点关注。 “法”板块主要是质量这一块，像SPC和过程都比较常见。如果你平时有在用 SPC 图表，这部分内容可以直接套用，数据采集那块也讲得挺实在的。 “机”的内容嘛，主要围绕设备打转，像状态监控、任务管理、故障这些功能配合得还不错。如果你们的设备比较杂，这部分就能起到整合管理的作用。 相关拓展资料也不少，像SPC 过程、JobDISPO 系统都能结合着看。嗯，总

通过 Python 源代码，实现轻松抓取网站数据，满足您的竞品分析、行业情报收集等数据获取需求，成为网络数据掌控者。

服装厂的老朋友们，排料排得好，成本就能省一大截。服装万能排料就是帮你干这个活的利器，尤其是那个“瑞丽超级自动排料系统”，真的是用了就离不开。系统支持自动排版，不用一个个手动拖图，对称、方向这些细节它都能自动，效率直接拉满。你只管把面料尺寸和款式丢进去，它就能算出最优布局，裁剪精度也稳。图形编辑功能也挺实用，想加点定制元素，或者微调图案位置，都能搞定。客户需求多样化？没关系，系统跟得上。最让我满意的是效率，每次排料完都能给出一份详细的利用率报告，剩多少料、用了多少，都一清二楚。想降成本的你，一看就知道该怎么调整。有时候订单一多，排料真能排疯。好在它支持批量，一键导入多个款式，统一排料，真省事。生

Scrapy 的 Spider 用起来还挺灵活的，适合抓一些结构清晰的网站。文档里讲得也不算复杂，新手照着做基本都能跑起来。抓数据、分页、保存内容，几个核心点讲得比较清楚。抓腾讯招聘的例子还挺实用的，页面信息也比较规范，用parse函数配合yield去解析每条数据，顺手。想练手的可以看看豆瓣电影的案例，逻辑清晰，数据也有一定复杂度，比如分页、详情页抓取。用callback跳转解析，挺锻炼基本功。还有一篇关于Python Scrapy生成 Markdown 文件的文章，对数据清洗和内容格式化有要求的话蛮值得参考。别忘了环境配置也要搞清楚，是Python3.x下的安装，有时候包版本不兼容也挺烦，推

想用selenium爬取拉钩网的招聘数据？挺！你只需要按步骤操作，就能顺利爬取到你需要的职位信息。，登录拉钩网后，选择城市并输入关键词，这一步容易，用find_element_by_xpath模拟点击即可。，抓取数据时，find_element_by_xpath也能帮你抓取岗位标题、内容等信息。记得好异常情况，比如岗位信息为空时使用try-except来避免程序崩溃。，数据保存到本地文件可以使用csv.writer，保存成CSV格式，方便后期。哦对了，爬取数据的过程中别忘了翻页哦！你可以用find_element_by_xpath来模拟翻页，抓取更多信息。，selenium在爬取数据时有用，但

通过链家网数据爬虫技术，可快速获取最新的房产信息，确保数据真实有效。这一操作简单易行，适合学习和实践。

正交试验揭示，级配曲线细段位置显著影响空隙率、矿料间隙率、饱和度和马歇尔稳定度，而粗段位置则影响较小，表明细段位置控制应更为严格。

快手评论的爬取其实没你想得那么麻烦。用Selenium配合Python，你就能轻松模拟浏览器操作，自动拉取评论、保存数据。嗯，挺适合需要大量评论的同学，比如搞舆情、用户调研、甚至训练情感模型。评论区往往是异步加载的，用WebDriver配合显式等待，可以保证你不会抓到一半空数据。抓取的时候，用CSS 选择器来定位作者、时间和内容这些字段，响应也快，代码也简单。评论提取好后，直接写入本地文件就行。要是你后面还想做点文本，结构化存储就重要，建议你用.csv或.json格式。哦对了，数据多的时候记得加个滚动加载逻辑，别漏了后面的评论。你还可以加点逻辑做情感或者关键词提取，效果还挺不错的。如果你对抓取