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贯穿案例：120件支架的输入、核对与调整

English · 学习指南

下载完整练习包（SQL、字段清单、Python脚本、数据库及CSV）

本案例用冲压、装配两道工序，把时间、需求、路线、资源、物料和库存联系起来。完成后可以得到一个可加载的教学数据库、表格文件和数量核算报告。全程不需要修改自己的业务数据库。

1. 业务条件

项目	条件
制品	P-1蓝色支架
订单	第1期80件、第2期40件
时间	两个8小时正常生产期，每期28800秒
冲压	设备11，每次4件，每次600秒，批量20件
装配	设备12，每次1件，每次120秒，批量20件
维护	第1期冲压设备不可用2小时，used=0.25
BOM	每件冲压消耗坯料1件，每件装配消耗紧固件2件
供给	第1期坯料80、紧固件160；第2期新增40、80
成品库存	期初20，期末要求20至100，出库80、40
简化条件	无报废、无切换损失，OEE为100，无备选资源

两个时期在本例中对应两个生产窗口。接入真实日期时，应另外保留计划起点、班次时间和非工作时段的映射。

2. 准备文件

在配套的examples目录中使用Python 3.10或以上版本执行以下命令；基础脚本只使用标准库。Windows可使用环境中的python，Linux可按环境改为python3。

python build_example.py --output-dir ./my-first-example
python check_example.py ./my-first-example/data.db
python calculate_candidate.py ./my-first-example
python test_examples.py

创建程序会生成：

文件	用途
data.db	18张标准表的教学数据库
各表同名CSV	查看、比较输入表；结果表初始只有表头
manual_candidate.csv	四条人工候选工序产出，供手算练习
scenario.json	单位、供给口径、期初库存、独立的各期出库计划period_issues及简化条件

程序遇到已有data.db会停止，请另选目录。也可以先查看随附的完整示例下载，再从SQL重建。两份数据的业务内容相同。

3. 检查输入

check_example.py应返回ok: true、18张表、105个字段；其中订单明细2行、工序2行、适配2行、产能4行、BOM2行、齐套4行、库存限制2行。

planning_result为0行。人工候选计划独立保存，不会被当作真实求解结果写回输入库。

可以在SQLite查看器中运行以下查询，核对需求通过何种路线进入工序：

SELECT oi.id AS order_line, p.code AS product_code,
       oi.delivery_time, oi.number AS demand_quantity,
       r.code AS route_code, op.code AS operation_code, op.seqno
FROM order_item oi
JOIN product p ON p.id = oi.product
JOIN process_route r ON r.product = p.id
JOIN process op ON op.route = r.id
ORDER BY oi.id, r.id, op.seqno;

查询会返回4行，因为2条需求分别关联2道工序。连接后不要把重复显示的需求数相加当成新需求。

4. 读取到DecisioWorks

已有安装及依赖的环境可以从任意目录执行：

python /path/to/examples/load_with_decisioworks.py /path/to/my-first-example/data.db --project-root /path/to/DecisioWorks

把三个路径替换为实际位置。该脚本设置项目导入路径，调用真实的load_business_data，随后执行validate_batch_productivity_multiple预处理。

本例实际加载结果为：demand=2、process=2、capacity=4、bom=2、kitting=4、inventory_limit=2，预处理状态ok。这验证了示例可进入数据层；此步骤没有执行求解。

5. 复核人工候选计划

资源	时期	工序	产出件数	加工次数	纯加工分钟
11	1	冲压	80	20	200
12	1	装配	80	80	160
11	2	冲压	40	10	100
12	2	装配	40	40	80

冲压第1期可用360分钟，其他资源期均可用480分钟。两期累计消耗坯料120件、紧固件240件，与累计供给一致；各期成品库存都为20件，累计生产分别80、120件。

计算器应返回aggregate_checks_passed: true。结果还保留solver_executed: false与full_scheduling_feasibility_proven: false，因为核算验证的是上述候选的汇总数量关系，未覆盖全部时刻、搬运、切换和任务重叠条件。

ok表示输入满足此手算程序的要求；aggregate_checks_passed表示候选的资源、物料及库存汇总检查通过。demand_issue_comparison逐期列出订单量、假定出库量与差额；issues_match_due_quantities只比较这两组数量，不能证明订单分配或准时交付，故demand_coverage_checked仍为false。缺少配套记录或输入不受支持时，程序返回ok: false、定位信息errors及非零退出码。

6. 维护调整后，为什么要重新检查

另建练习副本：

python build_example.py --output-dir ./three-hour-maintenance

在副本数据库中执行：

UPDATE capacity SET used=0.375
WHERE workcenter=11 AND time_unit=1;

再运行检查与核算。冲压可用时间降为300分钟，200分钟加工仍在汇总能力内。

增加“维护在班初、全部冲压完成后才开始装配、两道工序不重叠”的假设：原条件需要120+200+160=480分钟；维护延长后需要180+200+160=540分钟。由此可见，单设备总量通过，并不等于整个工艺链可在8小时内完成。

下一步应选择具体业务动作，例如允许经确认的转运批次重叠、调整到料与开工时点、调整交付安排，或启用可选时间。将所选条件交给相应排程能力重新运行，再用实际结果复核。

7. 把练习迁移到自己的数据

从保留本例对象关系的小改动开始。改变交期或计划期数时，按第02课同步出库计划、库存界限、资源日历、供给和人工候选产出；导出的表CSV用于查看，计算以data.db为准。每次记录来源、单位、预期变化和检查结果。

此手算脚本适用于单制品id=1、一条路线、两道顺序工序、每道工序一个独立资源、OEE100、无准备损失的离散件数练习。每期两道工序产出相等，不带期初在制品；时间单元均为正常生产期。允许按完整步骤增加时期，不自动处理替代路线、共享资源、替代料、共同加工、可选时间或高级批次规则。批次派工、在制品容量、订单分配和详细时间可行性应通过对应模型另行检查。

改变需求不会自动修改scenario.json的出库假设或manual_candidate.csv的候选产出。先解释差额，再决定改订单、出库安排还是候选方案。迁移到超出上述范围的业务时，继续使用字段和关系检查，并切换到相应DecisioWorks模型与运行配置；不要沿用此手算报告作为完整验收结论。

建议提交给同事共同检查的材料包括：输入表、来源映射、规则配置、运行记录、结果表、前后变化说明。字段查询回到字段参考，业务关系疑问回到语义详解。