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动态:生产计划的关键!

上面所列出的数据需要完备性,缺少任意一种均不能进行有限资源能力的,同时所有数据也需要准确性,基础数据的准确性决定着计划的可执行性。 02 如何做一个可执行的 生产计划?...这时,生产计划人员总是靠经验找出负荷最重的瓶颈设备,再结合优先级按照工艺流程的逻辑顺序将瓶颈设备上的工序先进行,再安排其它上设备上的工序,这样制定出的生产计划代表生产计划人员的经验,但是这并不是一个理论可行的计划...03 如何做一个优化的计划? 首先,生产计划本身具有多样性。...另外,动态试算,许多人将这两者混为一谈,甚至许多APS软件也用试算等于动态的思想进行宣传,其实这两者有着本质的区别。...试算是反复进行重新试计算,是在各种不同条件下的预,是提前进行的试计算,是为了在实际生产之前确定一套最好的方案;而动态是指一次方案的局部调整,具体是计划在执行过程中因为生产实际情况发生改变而进行的适应改变的调整计算

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Linux例行性工作 (crontab)

使用者的配置 使用者想要创建循环型工作时,使用的是 crontab 这个命令啦~不过,为了安全性的问题,我们可以限制使用 crontab 的使用者帐号喔!...[root@www ~]# crontab [-u username] [-l|-e|-r] 选项与参数: -u :只有 root 才能进行这个任务,亦即帮其他使用者创建/移除 crontab 工作...是否还是需要以 crontab -e 来管理你的例行性工作呢?当然不需要,你只要编辑 /etc/crontab 这个文件就可以啦!有一点需要特别注意喔!...现在你知道系统是如何进行他默认的一堆例行性工作了吗?...这个意思是说,你不可以这样编写一个工作: 30 12 11 9 5 root echo "just test" <==这是错误的写法 本来你以为九月十一号且为星期五才会进行这项工作,无奈的是,

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    【排序算法】-快算法

    前言 笔者也是近期猜对算法感兴趣的,可能对刚入门的同学来说,算法接触不到,但是对于有一些经验的程序员来说,算法的技能是必备的,尤其是面试的时候,动不动就让你手写算法,其实考验的就是你的基础知识。...第一篇我就来讲解快算法,开发中用到的并不多,大家先理解快思路,然后在背代码的时候就很容易了,核心代码不到十行,所以也是一个很简单的算法。...正文 快利用了一个重要的概念就是“分治法”,所谓“分治”就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并...分治法不仅在快中体现,还在归并排序,傅立叶变换(快速傅立叶变换)等等都有所体现。...下面我就给定一个数组,然后分析快是如何进行排序的, int[] arr = {2, 6, 9, 1}; ?

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    推荐算法召回-粗-精

    Recall 2.1 召回目的&工程pipeline大概设计 召回最重要的一点是 全面,覆盖所有的用户可能会消费的item ,它决定着整个推荐算法的天花板。...这就有点像 集成学习 的思想: 弱弱为强,各取所长,平衡误差 多通道召回 2.2 常用的召回队列/方式 2.2.1 cf召回 I2i, tag2i, u2u2i这些其实本质就是熟悉的协同过滤算法,在离线生成一个矩阵存储...从召回到精,每一层漏斗其实都是有损失的,而这个损失是因为现有算法工程限制。在召回的评价指标更着重于hitrate,粗考虑auc/gauc/ndcg,精考虑auc/gauc。...有些团队直接放弃粗,只用召回和精 ,这样效果也会更直接的体现,但也可能会出现我刚刚说的问题。 这一年来最大感触是: 推荐算法其实是需要工程和业务共同努力,不是仅仅靠怼特征,魔改模型就能够出效果 。...没有好的工程系统,算法业务的发展会严重受限(如良好的推理框架,训练集群,离线平台,内存数据库等)。由于效果的提升需要涉及各个层面,因此阿里推出了,全链路一致性建模优化COLD[1]。

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    工厂那些事-高级自动系统的入门介绍

    应该算是平行于工厂自动化的系列-APS产系统系列。 首先我先简单介绍一下自己 14年毕业于机械设计专业,由于在学校做竞赛和企业项目过程中,经常需要用到电气设计,PLC和嵌入式开发。索性就慢慢捡起来。...这个系统我们可以分成计划(Plan)和系统的升级系统。走过的大多数企业目前都还有计划部门和调度部门,而APS系统主要是帮助这两个部门来减少工作量,同时也减少人为疏忽与误差导致的一系列后果。...如漏排、少、错、重复、延误等等,使生产有序,客户满意度提升。...实时计划主要用于处理物料供给延误、生产设备故障、紧急插单等计划的头疼事件;同步计划是根据目前企业资源的情况下,正常生产管控;最佳优化是在目前企业有效资源情况下,最优化的产方案,比如成本最低、人工最少、...开发人员 所需基础能力: 在普通编码能力上,需有运筹学、数学、统计学、了解的机器学习算法、数据建模、TOC理论等功底。

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    【C++算法】分治(快 & 归并)

    引言 1.1 分治算法思想 ☘️☘️☘️规模为n的原问题的解无法直接求出,进行问题规模缩减,划分子问题(这里子问题相互独立而且和原问题解的性质是相同的,只是问题规模缩小了)。...1.2 分治算法适用条件 分治算法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 原问题的规模缩小到一定的程度就可以很容易地解决 原问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即原问题具有最优子结构性质 利用原问题分解出的子问题的解可以合并为原问题的解...快 2.1 颜色分类 题目描述:给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ,原地 对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。...我们将序列从中间分开,将逆序对分成三类: 两个元素都在左边; 两个元素都在右边; 两个元素一个在左一个在右; 因此这就是我们算法的大致框架: 计算逆序对的数量(序列): 1.

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    图文解读:推荐算法架构——精

    导语 | 精是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,主要涉及样本、特征、模型三部分。本文将对其进行详细阐述,希望为更多的开发者提供经验和帮助。...一、整体架构 精是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,涉及样本、特征、模型三部分。...五、精优化 精优化的方法和论文很多,一定要有一个全局架构认知,从而知晓每篇论文主要针对精什么地方做的改进,类似的改进方案有哪些,各有什么优缺点。...作者简介 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。  推荐阅读 揭秘一致性Hash算法应用!...手把手教你从0开始实现C++协! 保姆级教程!Golang微服务简洁架构实战 阅见深我,读享生活,TVP读书分享会带你解锁新知!

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    多工序、多机台(产线)环境下的要点

    关于生产计划的种类及其特性 释义:文中提到的资源,是指需要完成一个生产作业(或称任务,生产任务)所需的生产条件,例如机台、原料等,称为广义资源。...单一工序,单一资源种类   对于单一工序,单一种类资源的情况,是最简单的一种场景。即一个产品的生产过程只需使用同一种资源,进行一次加工即完成了产品的整个生产过程。...多工序、多机台里的限制   下面我们来针对实用性最强,制造业面对最多的场景 :多工序、多台机台场景展开讨论。处理这类生产计划,有以下两个因素处理起来最为麻烦。 1....我们称这种情况为“连锁反应”,解决好这种连锁反应,是解决的关键。   因为上述描述的连锁反应的情况出现,有可能令出现环状影响的情况。...本人也是初初研究APS引擎,都还是在不断探索中,有不正确的地方,还请多多提点。为谢。

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    APS智能产+运筹优化算法=?

    图 基于析取图论的分析算法 目前实现了禁忌搜索、遗传算法、以及TS+GA混合算法,混合算法在求解质量和求解效率上都比单一算法有明显改善,算法流程如下图所示: ?...图 基于GA+TS的混合智能算法 APS智能产系统既可以支持标准算例模型,也可以支持企业级模型与约束。考虑算法研究与企业应用需要同时兼顾,系统界面如下图所示。 ?...图 基于Pert关键路径分析算法 APS智能产系统支持网络计划模型,可以用于项目型计划产与滚动产,例如飞机,轮船,大型机械等生产制造,替代Project等项目计划软件,系统对网络计划的执行进行监督...图 APS需求预测与差异对比功能界面 (六)二维样优化算法 二维样问题普遍存在于工程领域中,如钣金下料、玻璃切割、造船、车辆、家具生产、报刊排版、服装和皮革裁剪等.最优的样方案可以最大限度地节约材料...图 二维算法展示 (七)三维装箱优化算法 箱柜装载问题(three-dimensional bin packing problem,简称3D-BPP):给定一些不同类型的方型箱子和一些规格统一的方型容器

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    推荐算法架构——粗

    推荐算法架构——召回》中我们结合算法架构召回进行解读分析,本篇将深入重排这个模块进行阐述。 一、总体架构 粗是介于召回和精之间的一个模块。...相比精,显然粗的SSB问题更严重。...精蒸馏 精模型作为teacher,对粗模型进行蒸馏学习,从而提升粗效果,这已经成为了目前粗训练基本范式 特征交叉 特征交叉可以在特征层面,也可以在模型层面实现。...作者简介 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。  推荐阅读 详细解读!...推荐算法架构——召回 超强指南!推荐算法架构——重排 图文解读:推荐算法架构——精! 第四届 Techo TVP 开发者峰会回来了!这次我们线上见 来了!Go的2个黑魔法技巧

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