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在制造企业的日常经营中,最怕的不是出问题,而是出了问题却无法回答“问题从哪来,影响了哪些产品,要怎么补救”。 当客户质疑产品质量时,如果企业给不出清晰的追溯链条,只能靠经验猜测、手工翻查记录甚至逐批返工,不仅浪费成本,更严重影响客户信任。 为什么质量追溯总是“做不好”?问题并不复杂——根源在于生产过程缺乏系统化记录和数据闭环。而这,正是MES系统可以深度介入并有效解决的关键点。
无论您是寻找快速Excel 元数据查看器的普通用户,还是寻求强大的Excel 元数据编辑器的开发人员,本指南都能满足您的需求。
Docker 正式发布 Desktop 4.40 版本,聚焦生成式 AI(GenAI)开发体验的提升。新版本引入 Model Runner、MCP 协议集成的 Docker AI Agent 及 AI 工具目录,进一步拓展本地 AI 模型执行能力和 AI 应用构建灵活性。此外,还增强了合规性报告功能,为企业级管理赋能。
在许多制造型企业中,车间管理往往存在这样一种现象:生产进度不清晰,任务完成情况全靠“喊”;一线人员忙着作业,班组长在产线之间来回穿梭,靠口头确认或临时统计来完成报工;而到了每天结束时,数据迟迟汇总不上,质量异常难以追溯,管理人员只能依赖经验“拍脑袋”做决策。
在工业自动化和数据可视化的世界里,很多企业都在寻找能让复杂数据变得一目了然,操作便捷又高效的工具。GLG Toolkit 就是这样一款超厉害的神器,今天就通过 GLG Process Demo(HTML5 & JavaScript)这个例子,给大家详细讲讲它到底有多牛。
GLG Toolkit 是一个功能强大的图形工具包,专为构建实时数据可视化和人机界面(HMI)/监控与数据采集(SCADA)应用而设计。 它提供了灵活的图形框架,支持多种编程语言和平台,包括 C/C++、Java、C#/.NET、JavaScript、React、Angular、Next.js 等,适用于 Windows、Linux、Unix、嵌入式系统和 Web/Mobile 环境。以下将对
在数字化转型的大趋势下,越来越多制造企业意识到,产线透明化是提高交付能力、优化生产效率、强化质量控制的基础。然而在实际操作中,许多车间仍处于“黑箱运行”的状态:现场作业不可见、数据来源不明确、问题追溯困难、管理全凭经验。
本文将深入探讨QtitanRibbon与Qt之间的紧密关系,分析它们如何相互增强,并通过具体应用案例展示其实际价值。
DevExpress Office File API控件日前正式发布了v24.2,新版本正式官宣不再支持非Windows系统等,欢迎下载最新版组件体验!