、趋势、详情等信息。其中，数据质量规则列表清晰展示了各规则所检测的表字段、比对详情、校验结果等信息。 图16 质量监控报告2 图17 质量监控报告3 对相应的数据质量问题以工单形式进行流转和处理。 图18 质量监控报告4 数据质量概览大屏 数据质量概览大屏支持及时获悉不同统计周期

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数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理

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质量管理 委外质检 委外到货后会将到货信息推送至系统中的通知消息中自动生成委外质检任务，质检员单击信息通知跳转到委外质检任务页面中。（或者可以单击需要扫描打印出来的包装二维码（批次信息），进行委外质检） 基本信息 单击消息通知的委外入库检的消息，进入到委外质检页面（或者单击工作台的委外入库检功能，进入委外质检页面）；

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质量管理 质量计划 质量检验 父主题： MBM Space界面使用指导

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质量管理 来料检验 功能概述：来料检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。 路径：质量管理→来料检验。 图1 来料检验 发货检验 功能概述：发货检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。

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质量管理 应用场景说明 业务流图 配置采集模板 配置审批流及匹配规则 创建质检任务 执行采集 评审质量检查单 创建质量检查问题 生成质检报告

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质量管理功能 检测模板 检测模板用于配置各个质量管理环节的质量检测模式。主要包含以下三方面内容： 场景：当前模板在来料检验、过程检验（细分为首检、末检、巡检、成品检验四种类型）、发货检验的哪些阶段使用。 产品/物料：当前模板针对是哪些物料或产品的检验。 项目内容：分别都需要检测哪

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命周期供应链互联，真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能，形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐： 服务于制造业，主要目标行业为智能汽车与新能源、高端装备、电子3C、半导体等行业。针对解决制造

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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MES系统的品质模块是对原材料的检验、生产过程控制、成品质量检验等多方面维度的全面质量管理，本MES系统的品质模块主要分为基础数据、工程数据、IQC检验、FQC检验、OQC检验、IPQC检验、首末检验、维修管理和锁定九大子模块，品质模块概览图如下图所示。 图1 品质模块概览图 IQC检验相关业务

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。其中验证环境API需在验证环境发布后才支持调用。 通过调用API，您可享受快速实现生产质量管理场景下跨系统异构数据中异常数据的排查和风险评估，并将结果集成到上层应用中使用，如BI系统、数据大屏应用。 图1 器件追溯应用示例1 图2 器件追溯应用示例2 图3 器件追溯应用示例3 父主题：

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动化、信息化、数据化的数字化基座来承载自身业务创新和发展。《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》中明确指出，到2025年规模以上企业软件业务收入突破14万亿，年均增长12%以上，而五大任务之一即提升产业基础保障水平，囊括了提升软件工程化能力、提升软件产品和数据能力、提升软件质

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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