V_PAAH

alter VIEW V_PAAH as 
SELECT     对象ID, 版本ID, 编号, 版本+'/'+cast(版本序号 as varchar(8)) 版本, SUBSTRING(品名, 1, 5) 工序编号, SUBSTRING(品名, 7, LEN(品名) - 6) 工序品名, 品名序号, 资源类型, 状态ID, 发版时间, 
                      b.py6_zhichengbiaohao 制程编号, substring(b.py6_MEOPRCustom14,1,4) 工作站编号,substring(b.py6_MEOPRCustom14,6,LEN(b.py6_MEOPRCustom14)-5) 工作站名称, substring(b.py6_MEOPRCustom15,1,5) 资源群组编号,substring(b.py6_MEOPRCustom15,7,len(b.py6_MEOPRCustom15)-6) 资源群组名称, b.py6_WorkStation 报工站否, 
                      b.py6_StdMachineTime 标准机时, b.py6_gudingjishi 固定机时, b.py6_gudinggongshi 固定工时, b.py6_guanchegongshi 观测工时, b.py6_xiuzhengxishu 修正系数, 
                      b.py6_PQC PQC否, b.py6_Outsource 委外否, b.py6_movein movein, b.py6_moveout moveout, b.py6_checkin checkin, b.py6_checkout checkout, 
                      b.py6_houzhishijian 后置时间, b.py6_MEOPRCustom2 群组性质, b.py6_MEOPRCustom5 工艺单重, b.py6_MEOPRCustom6 EXCEL工艺编号, 
                      b.py6_MEOPRCustom7 是否成型工艺, b.py6_MEOPRCustom22 排刀上模否, b.py6_MEOPRCustom21 报废转换单位否, b.py6_MEOPRCustom12 转入单位转换分子, 
                      b.py6_MEOPRCustom13 转入单位转换分母, b.py6_MEOPRCustom8 转出单位转换率分子, b.py6_MEOPRCustom9 转出单位转换率分母, 
                      b.py6_MEOPRCustom11 单位, b.py6_MEOPRCustom10 完成度, b.py6_MEOPRCustom1 作业序, b.py6_MEOPRCustom35 重量单价, 所属公司, a.企业编号
FROM         (SELECT     *
                       FROM          (SELECT     对象ID, 版本ID, 编号, 版本, 版本序号, 品名, 品名序号, 状态ID, 发版时间, 资源类型, 所属公司, 企业编号, row_number() OVER (PARTITION BY 
                                                                      对象ID, 编号, 品名, 品名序号
                                               ORDER BY 发版时间 DESC, 版本 DESC, 版本序号 DESC) xh
                       FROM          V_PAAC) zxxh
WHERE     zxxh.xh = 1) a LEFT JOIN
PMEOPREVISION b ON b.puid = a.版本ID
WHERE     资源类型 = 'MEOP'

内容概要:本文详细阐述了DeepSeek大模型在服装行业的应用方案,旨在通过人工智能技术提升服装企业的运营效率和市场竞争力。文章首先介绍了服装行业的现状与挑战,指出传统模式难以应对复杂的市场变化。DeepSeek大模型凭借其强大的数据分析和模式识别能力,能够精准预测市场趋势、优化供应链管理、提升产品设计效率,并实现个性化推荐。具体应用场景包括设计灵感生成、自动化设计、虚拟试衣、需求预测、生产流程优化、精准营销、智能客服、用户体验提升等。此外,文章还探讨了数据安全与隐私保护的重要性,以及技术实施与集成的具体步骤。最后,文章展望了未来市场扩展和技术升级的方向,强调了持续优化和合作的重要性。 适用人群:服装行业的企业管理层、技术负责人、市场和销售团队、供应链管理人员。 使用场景及目标:①通过市场趋势预测和用户偏好分析,提升设计效率和产品创新;②优化供应链管理,减少库存积压和生产浪费;③实现精准营销,提高客户满意度和转化率;④通过智能客服和虚拟试衣技术,提升用户体验;⑤确保数据安全和隐私保护,建立用户信任。 阅读建议:此资源不仅涵盖技术实现的细节,还涉及业务流程的优化和管理策略的调整,建议读者结合实际业务需求,重点关注与自身工作相关的部分,并逐步推进技术的应用和创新。
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