27、灵活人机协作:用相关流程细节丰富流程模型

灵活人机协作:用相关流程细节丰富流程模型

1. 引言

人口结构变化以及小批量、高差异产品生产的趋势,给未来制造系统带来了新挑战。在使用特定领域的流程模型描述制造工作流时,高度变化的流程需要包含许多特定的替代方案,这可能导致流程模型庞大且难以追踪,创建起来也十分费力。

由于人机协作被视为中小企业部分自动化的关键推动因素,这个问题涉及到用于指导机器人和人类的流程模型。通常通过抽象来解决这个问题:
- 机器人编程 :提出了一种基于优先级图和通用技能模板的图形化机器人编程方法。与传统机器人编程不同,这种基于优先级图的方法能够快速指定任务,并在线适应机器人工作空间中的具体情况,而无需在每次任务变体更改后手动重新编程。
- 人类劳动任务 :单个流程步骤的多个执行变体通常被聚合为业务流程模型中的一个抽象子任务。这种抽象通过部分丢弃流程细节信息来保持业务流程模型的可读性。

然而,如果模型设计过于粗略,即相关流程细节(RPDs)被遗漏或建模者无法获取(例如熟练工人的经验和最佳实践),流程的成功(例如产品质量方面)可能会受到影响。RPDs 包含隐藏信息,对流程的整体成功有重大影响。因此,需要揭示这些流程知识并将其纳入模型,以确保任务的准确执行。

2. 背景和相关工作

流程模型为流程执行期间要完成的工作步骤提供了概述,是人类和机器人执行流程的基础,也是生产环境中知识转移的重要基础,有多种成熟的技术。

2.1 业务流程管理(BPM)

在 BPM 中,流程模型主要是为人类工人设计的,重点是清晰易懂地呈现流程描述。为此,提出了

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用与性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能与安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度与用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化与架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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