认后工艺文件自动签名与发布； 变更审核：工艺人员提出变更申请——流程相关人员审核确认——自动将工艺文件取消发布状态——工艺人员出库工艺——工艺人员修改工艺文件并入库——提交审批——流程相关人员审核后自动发布——通知相关人员。 图1 工艺数字化研发验证业务与制造资源模型库 平台根据

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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下游软件中，实现了设计与制造的协同。 同时，工业数据转换引擎云服务支持企业进行设计和工业的协同。企业可通过工业数据转换引擎云服务提供的MCAD轻量化或实体几何文件完成工艺设计或备件图的制作，例如三维装配、机加、焊接工艺、备件图等。 客户价值 实现MCAD与CAM间的协同，在高效、准确的支持CAPP（Computer

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工艺工程师的产品与工艺建模 产品与工艺建模概述 维护Part定义 维护质量追溯标准 维护工序定义 维护工艺流程建模 维护产品制造BOM定义 维护产线能力配置 父主题： MBM Space使用示例

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例如，常见的数控车床加工分为工艺用途、CNC数控车床的运动轨迹、伺服系统的控制方式和数控装置四种分类，此处您可以填写“数控车床加工”。 配置模型键 用于唯一标识配置模型实例。 例如，不同分类的加工方式需要的工艺、零件、规格等不一样，其中，工艺用途下包括一般数控车床加工、CNC数控车床加工和多坐

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衔接；生产制造场景: 生产车间各类设备的联网、数据实时采集，设备加工代码的管理与传输；生产计划的合理制订，生产计划的优化与执行管理，全过程的质量过程管控，生产资源的全套保障，生产过程中的批次管理与追溯，Andon与生产异常管理。 丰富的行业最佳实践：聚焦离散制造业企业，面向高端装

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产品与工艺建模概述 基本概念 产品建模则是指对产品进行建模，包括产品的外观、结构、功能等方面。 工艺建模是指定义制造过程的工艺步骤和工艺流程。 过程步骤规范是指设备或操作员执行工艺步骤。 工艺流程则是指制造产品的工艺顺序，通常以流程图的形式呈现。 操作流程 图1 产品与工艺建模操作流程

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计划产生及偏差分析 计划编制 选择【计划编制】中【MPS计划/MRP计划/基于约束的优先能力计划】，选择勾选项，确认后，单击开始计划编制。 图1 计划编制 图2 开始计划编制 查看订单准交率及计划达成率等相关信息，同时对缺少BOM和工艺、近期瓶颈资源、其他异常信息提醒； 单击进入

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日志消费与加工 DSL加工（邀测） DSL数据加工语法（邀测） 使用定时SQL进行日志加工 使用FunctionGraph服务提供的函数模板进行日志加工 日志生成指标（邀测） 使用消费组管理消费数据（邀测） 使用SDK-API消费日志（邀测）

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工艺路线 单击工艺路线管理的子菜单工艺路线按钮可以进入到工艺路线的主界面中，该界面是工艺路线管理模块的功能展示区。其中包含查询、新增工艺路线、工艺管理、及工艺路线的管理操作（编辑、产品绑定、禁用、启用、查看）。 列表中会展示工艺路线管理对应字段的信息，具体信息以实际使用的列表字段为准。

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工艺路线：用来表示企业产品在企业的一个加工路线（加工顺序）和在各个工序中的标准工时的定额情况。是一种计划管理文件，不是企业的工艺文件，不能单纯的使用工艺部门的工艺卡来代替。 操作人员：系统管理人员/工艺员。 路径：工艺建模→工艺路线 图3 工艺路线 设计变更 路径：工艺建模设计变更记录。 操作人员：系统管理人员。

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跳序即并行生产，如前工序设置不跳序、本工序设置跳序、下道工序不设置跳序则本工序与下道工序并行不分前后生产； 首件校模板需要在质检管理中维护，这里可对模板进行调整但是不可新增模板(制程校模板、完工校模板同理)； 首件检模板与完工检模板的管控，勾选管控后不进行首件检验不可报工，不进行完工检验不可以进行下一步操作；

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工艺管理 创建产品的物料BOM以及工艺BOM，产品生产的依据 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的工艺管理，出现工艺管理、工艺路线、工艺BOM 工序管理 工艺路线 工艺BOM 父主题： 操作步骤-管理端

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出本工序就可开工； 跳序：即并序生产，例：前工序正常生产（不跳序），本工序设置跳序，后工序正常生产（不跳序），则本工序与后工序并行生产不分前后； 父主题： 工艺管理

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工艺模型 工序定义 工艺流程建模 产线能力配置 指导书管理 指导书审核 父主题： 制造数据模型管理

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议规划。 体验中心通过全息投影和智能桌面组合互动展示，对工业生产形成立体式、沉浸式的巡游与数字孪生监控体验效果。实现结合具体工业场景的全新工业数字化新型体验模式，体验场景包括5G+工艺数字化与机器人试制线柔性自适应缠绕场景、5G+远程设备运维场景、5G+双机器人辅层AI视觉引导场

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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数据加工 数据复制服务 支持对同步的对象进行加工，即可以为选择的对象添加规则。各链路支持的加工规则不一样，目前仅部分链路支持数据加工，支持数据加工链路参考表1，具体操作方法可参考对应的内容。 表1 支持数据加工的链路 同步方向 数据流向 数据过滤 附加列 列加工 入云 MySQL->MySQL

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用。同一产品+板面+工序组仅允许存在一条产线能力配置数据，如果需修改已发布的数据，则需将该数据失效后再添加对应数据。 父主题： 工艺工程师的产品与工艺建模

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中试中心设计主要围绕装备制造和电子信息制造两大产业作为重点方向，为设计数字化和生产制造数字化两大业务提供中试服务，装备制造围绕模具加工制造工艺试制、汽车零部件加工制造工艺试制、复合材料成型工艺试制以及电路板产品工艺试制几大细分行业典型场景作为对象，总结和提炼两大产业的对中试中心共性技术要求，以自主可控的工业互联

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