APS高级排产系统---frepple源码阅读分享

本文介绍了APS高级排产系统frepple的安装过程,包括Ubuntu14.04下的环境配置,如Python、Postgres、Django的安装,以及frepple源码的编译和配置。接着详细阐述了frepple的算法原理,涉及组织树构建、多线程执行、需求排序与计划排程策略,解析了工序、库存、子工序、负载和资源等相关概念。

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一.  安装

以ubuntu14.04系统为例,系统的安装步骤为:

1. 安装python2.7

2. 安装postgres

3. 安装python模块:openpyxl

4. 安装django 1.6.8 的版本。

   将目录software_adds中的Django-1.6.8.tar.gz解压后,进入目录,执行:python setup.py install

5. 开始安装frepple-2.4,首先进入目录后,运行 ./configure(失败的话,缺失的库xerces-c在software_adds目录下),

   然后执行make,最后执行 sudo make install。

   安装成功后, 在命令行中输入 sudo frepple --help 会打印出帮助信息。

6. 修改

### 关于工时工序管理系统的实现方案 #### 工时工序管理系统概述 工时工序管理系统是一种用于跟踪和管理生产过程中各个工序所需时间的软件系统。它通常与制造执行系统(MES)紧密集成,帮助企业优化资源分配、提高生产效率并降低运营成本[^2]。 #### 功能需求分析 一个完整的工时工序管理系统应具备以下功能模块: 1. **工序定义**:支持对不同产品的生产工艺流程进行配置,包括工序名称、顺序及标准工时。 2. **工时记录**:实时采集员工在各工序上的实际操作时间,并将其存储到数据库中以便后续统计分析。 3. **绩效评估**:基于收集的数据计算每位工人或者每台机器的工作效率指标(KPI),比如OEE(Overall Equipment Effectiveness)综合设备效能等参数。 4. **异常处理机制**:当发现某个环节存在延迟或者其他问题时能够及时报警提示相关人员采取纠正措施;同时也要允许手动输入特殊情况下产生的额外耗时信息。 5. **报表生成功能**:自动生成各种类型的报告文件来展示一段时间内的总体表现情况以及具体细节方面的变化趋势图表等等形式的内容给管理层审阅决策之用。 #### 技术架构建议 对于此类应用的技术选型可以从以下几个方面考虑: ##### 前端开发框架 采用现代化前端技术栈构建用户界面部分,推荐Vue.js或React这样的流行JavaScript库/框架因为它们拥有活跃社区支持而且易于维护扩展性强等特点非常适合用来搭建复杂的交互式Web应用程序界面。 ##### 后端服务端逻辑实现 Python Django / Flask , Node.js Express 都是非常不错的选择可以根据团队熟悉程度和个人偏好决定最终使用哪种语言环境来进行服务器侧业务规则编码工作另外还需要考虑到安全性因素所以记得启用HTTPS协议保护敏感通信链路安全防止数据泄露风险发生. ##### 数据持久化层设计思路 MySQL, PostgreSQL 这些关系型数据库管理系统由于其成熟稳定性和强大的查询性能特别适合储存结构化的事务性资料像这里提到过的那些有关人员考勤打卡签退之类的固定字段组合而成的信息单元体;而对于非结构性较高的日志类大容量文本则可能更适合存放到MongoDB这类NoSQL文档型数据库当中去从而达到最佳读写速度效果平衡点位置处. #### 开源项目推荐 如果倾向于寻找现有的开源解决方案而不是完全从零开始的话,则可以考察如下几个选项: - **OpenERP (now Odoo)**: 提供了一个全面的企业资源规划套件其中包括了针对制造业场景下的诸多特性覆盖范围广泛几乎涵盖了所有日常运营管理所需要的功能点并且它是免费开放源码性质的产品意味着你可以自由下载安装部署修改甚至分发出去而无需支付任何授权费用.[^3] - **FrePPLe**: Free Planning and Production Library 是另一个值得关注的对象专门致力于解决高级计划排程APS领域里的难题通过数学建模的方式求解复杂约束条件下面的最佳资源配置策略进而指导现场操作员按照既定目标顺利完成各项任务活动进程安排表编制等工作内容. 请注意,在选用第三方提供的成品之前一定要仔细阅读官方文档了解清楚它的适用范围局限性还有潜在依赖项等问题以免后期遇到不必要的麻烦困扰影响正常上线运行节奏步伐. ```python # 示例代码片段 - 使用Django创建简单的API接口返回JSON格式数据 from django.http import JsonResponse def get_workshop_data(request): data = { 'status': 'success', 'message': 'This is an example API endpoint.', 'data': [ {'id': 1, 'name': 'Assembly Line A', 'hours_spent': 8}, {'id': 2, 'name': 'Painting Station B', 'hours_spent': 6} ] } return JsonResponse(data) ```
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