▲ 点击寓目78m威九国际智造访谈第四期接待来到“数字劲动力 ，智造塑未来”78m威九国际智造访谈第四期。今天我们邀请到的嘉宾是来自78m威九国际智能制造事业部数字制造交付中心经理台启飞。本期我们将与各人一起聊聊关于装备制造治理中遇到的一些难点及解决计划。装备制造业是为国民经济生长提供技术装备的基础性工业 ，是我国经济生长的重要支柱工业 ，得益于国家产颐魅政策帮助和全球工业花样转变 ，我国装备制造业已经取得举世瞩目的生长成绩 ，形成了门类齐全、具有相当规模的工业体系。 在目今阶段 ，装备制造业面临诸多新的生长挑战 ，面对行业增速放缓、内外部情况变革 ，叠加国家政策的勉励与引导 ，数字化转型已经成为装备制造企业的迫切需求 ，以数字驱动企业壮大新的增长点。01如何拉通多部分任务主持人：装备制造行业的产品以定制化为主 ，边设计边生产边采购 ，产品装配结构关系庞大 ，通常是以项目为单位进行生产组织。企业那究竟应该如何治理以项目为单位 ，同时拉通研发/设计/采购/生产/物流等差别部分呢？台启飞：确实关于装备制造行业是一个比较大的难题 ，我们一般是通过里程碑、计划节点体系来做这样一件事情。我们会将项目维度凭据里程碑计划去剖析出来各个里程碑的任务节点 ，同时将各个里程碑任务节点发放至各职能部分 ，这样不但能横向拉通各职能部分 ，好比说我们的研发设计采购等等 ；纵向各职能部分也能有效地看到他的里程碑任务节点。主持人：这样的话其实我理解在这个历程中涉及到很是多部分 ，他们也都会有各自的SRM、PLM和WMS等业务系统 ，好比研发部分 ，他们同时操作多套系统来做任务交互会不会不太便当？台启飞：这样其实也不会 ，我们的H-ZERO平台里会有接口API ，那各职能部分 ，好比采购部分或者设计部分 ，在相应的业务系统里面完成相应的操作之后 ，接口API会自动将里程碑节点的状态回传至里程碑计划体系。那这样他不需要去操作多方系统 ，只要操作一方系统 ，会包管数据的有效回传 ，一方面他的操作比较便捷 ，另一方面会包管数据的真实性和有效性。02四步配置里程碑任务节点主持人：刚刚也提到历程中涉及到采购、设计、生产和物流等多个部分 ，那他们的时间里程碑节点的先后是怎么去排序的？台启飞：关于差别的企业照旧有所区别的 ，好比古板来看一般是先设计 ，设计完成凭据BOM去生成、跑MRP去生成采购计划 ，然后进行采购、到货、生产、完工、发运、装配 ，那关于某一些装备制造行业 ，它可能采购周期比较长 ，要等设计完成初版本的图纸或BOM ，再去做采购 ，时间上就来缺乏了。那它可能节点就会先去做预采购 ，那预采购完成之后才是设计完成 ，然后进行入库、生产、完工 ，节点变革其实蛮多的。主持人：节点的数量跟节点间的盘算公式是可以配置的吗？或者说他们之间要如何去配置？台启飞：我们一般会接纳四步法 ，或者说四个框架式的配置逻辑去解决。首先第一个数量节点是可以配置的 ，好比某些装备制造企业可能关注5个节点 ，那有些装备制造企业的管控比较严或要求比较高 ，可能有10到15个节点 ，这个数量是可以配置的。第二个比较要害的配置项 ，是节点之间的逻辑关系 ，好比说我是刚刚讲的先设计然后再采购 ，照旧先预采购后设计的逻辑关系 ，是可以配置的。同样我们节点之间的时间关系也可以配置 ，好比先条约下发完成 ，三天之后设计完成 ，或者从生产开工前一天采购到货 ，这个先后关系的逻辑关系是可以配置的。那第三个是人员关系 ，好比人员和里程碑节点的关系 ，好比研发部分要看到设计节点 ，仓储部分或者采购部分要看到货节点 ，生产部分要看开工、完工节点 ，物流运输部分要看到物流运输或者装置的节点。最后一个要害就是排产逻辑或顺排关系 ，系统是可以支持从顺排到倒排的配置关系 ，来完成节点之间的一些时间变革。主持人：节点的配置模型 ，是凭据时间加一天或者说是减两天的模式来的。那我是不是可以理解这是一个无限产能的模型？这种计划跟实际生产之间会不会保存很大的偏差？台启飞：这也是许多客户向我提到的问题 ，其实很要害一点就是架构和配置关系 ，要去搞定这件事情。有的节点好比采购节点 ，可能不太关注产能 ，可能要求供应商凭据哪一天的时间、所在来到货就完成了 ，或者可以默认为这个节点是无限产能的。但有的节点好比开工时间跟完工时间 ，它涉及到产线的产能、节拍、事情日历等等有效的约束因素 ，我们会凭据这个排产来做一些约束。所以这里的节点的约束条件是可以配置的 ，一方面我可以配置某些节点是不考虑产能的 ，那有些节点是可以考虑产能的。同样在考虑产能的节点 ，我们也可以加一些企业的个性化的增强 ，差别的客户也有所区别。03如何应对节点变换主持人：里程碑的节点时间如果爆发变换 ，或客户的交期爆发变换 ，要怎么去应对呢？台启飞：客户的交期变换 ，关于我们装备制造业来说是很是频繁的 ，尤其是刚刚讲的交货、装置时间变革 ，或者客户要求的到货时间变革 ，这些是很频繁的。针对这些变革的场景 ，我们的系统可以支持计划顺排或模拟倒排的模式。我们可以刷新某一个确定的时间点 ，好比更改时间之后 ，凭据两种刷新的排产模式 ，自动更新其他相关联的里程碑节点 ，不但单是自己的另有其他相邻项目的 ，就不必担心改了其中一个时间 ，其他全部要人工调一遍 ，这个是不需要的。主持人：众所周知 ，装配制造行业的变换爆发得很是频繁 ，除了刚刚提到客户交期的变换 ，还会有很是多差别的变换场景 ，那这种变换要如何去应对呢？台启飞：其实变换关于我们装备制造行业是一个比较大的话题 ，很难通过简短的一两分钟把这个话题说清楚 ，并且变换也是装备制造里面讨论比较多的一个点 ，那我们一般会从三个角度去考虑这件事情。第一个角度是场景的梳理 ，我们会将变换的场景 ，无论是工程变换、ECN变换、交期变换或设计变换 ，将变换场景梳理清楚 ，并且爆发每次变换之后 ，处理计划也要讨论清楚。好比设计变换 ，可能是产品已经开工、工程已经开始做 ，照旧说是产品还没有下达 ，他的变换计划、处理计划都不太一样。第二个更多的是系统架构的支持 ，以应对刚刚讲的几个变换的场景 ，我们的系统架构可以支持 ，好比生产版本的变革、治理、设计、从BOM、工艺多版本的支持 ，消息行列的通知 ，包括消息的推送 ，这些是我们系统需要具备的能力来支持差别场景。最后一个是多系统的买通 ，可能有ECN变换、设计变换 ，爆发这些变换的时候 ，我们要有效地将一些消息 ，或结构化的变换信息 ，从上游系统通报过来解决这件事情。04实验报告全面电子化主持人：除了变换 ，装备制造行业另有一个典范的特点 ，是实验报告很是多 ，因为产品的定制化比较高 ，所以客户的要求也会比较高。无论是对客户照旧企业的自己 ，关于产品的出厂报告、产品档案报告 ，以及实验报告的要求很高 ，我们会把这块进行系统的归档吗？台启飞：这是一定可以的 ，并且我们认为出厂实验报告 ，或产品档案电子化是我们做得相比照较完善的 ，或者说是经验比较富厚的。主持人：都说报告的全面电子化是很是大的难点 ，这块的庞漂后都具体体现在哪些方面呢？台启飞：在我做的项目来看 ，我觉得照旧相比照较庞大的 ，从四个角度来说：第一个角度报告的实验工具比较庞大 ，或者说产品的结构比较庞大 ，有整机、�？椤⒌ノ坏氖笛楸ǜ� ，工具层级是比较多的。第二个是从检验报告的类型来看 ，那它的检验报告类型可能多达10几种或者20多种。第三个是从检验结构的层级 ，庞漂后比较高 ，像古板的好比IQC ，检验层级是物料加供应商维度 ，好比说PQC是物料加工艺的维度 ，好比发运检是从物料的维度 ，它的维度可能是有7到8种 ，检验结构化的维度比较高。最后一个从数量级来看 ，一份出厂实验报告或产品档案 ，少则200多页多则上千页 ，它的庞漂后自然而然就提高了不少。主持人：出厂实验报告或产品档案 ，少则200多页多则上千页 ，那其中它的检验种类多、分类奇特、检验的模板的个性化比较强 ，那如此庞大的一个工程 ，我们如何能快速落地到我们的系统当中呢？台启飞：我们会分三个方面来做这件事情 ，第一个是我们要确定清楚检验工具 ，好比检验工具有整机的、组件的、�？榈� ，并且是将他们的逻辑关系要梳理清楚 ，包括他们的一些报告的逻辑关系。第二个是将检验报告进行实验的划分 ，好比检验报告分了多种 ，我们的焦点实质是它里面的泛起方法 ，里面有牢固模板的 ，有逻辑取数的 ，同时另有个性化增强的 ，进行相应的排列组合 ，就会实现差别类型的检验报告的泛起。第三个相比照较庞大的就是检验结构化的层级庞漂后比较高 ，那它的实质焦点是要搞清楚 ，或者说系统界说清楚 ，各个报告的检验结构化层级。同时将差别层级的逻辑关系 ，用一套我们的系统语言 ，去实现排列组合。主持人：好 ，刚刚你讲了三个维度 ，第一个是系统界说清楚检验工具 ；第二个是检验报告的多样化 ，这两个都比较容易理解。第三个检验结构化层级庞漂后高 ，这个听起来稍微有点笼统 ，你能举个例子吗？台启飞：好比说有气密性实验、绝缘实验 ，有耐压实验等差别的实验类型 ，那它对应的结构化的层级是纷歧样的 ；好比说有的是从物料加工艺的维度 ，有的是物料加产品品级的维度 ，那有可能是物料加机构类型、加工程等差别的维度 ，它生成报告的层级是纷歧样的。这个可以使我们便当地舆解检验数据结构化的层级差别 ，每一个报告对应的层级也差别 ，是这样的一个处理方法。那我们是更多地将差别层级去进行一些排列组合 ，这样实现一套逻辑差别的检验报告都能找到相应的结构化的层级 ，以及通过结构化的数据来生成相应的模板。同时我们也可以实现差别检验报告的排列组合 ，这里比较重要的一点就是 ，一种类型的实验报告一般是用一套检验结构化的层级 ，不可去实现多套。05如何解决产品档案难点主持人：刚刚我们讲的是检验结构的庞漂后 ，另有一个我比较感兴趣的是产品档案 ，刚刚说了可能会上千页很是多 ，针对产品档案生成历程中的数据量大、数据可能会丧失 ，生成的时间会比较长 ，系统可能会泛起卡顿 ，诸如此类这样的问题 ，我们要如何去解决呢？台启飞：这也确实是我们在实验报告里面遇到更头疼的一个问题 ，举个场景有的实验报告点击生成之后 ，可能要等半个小时或者一个小时才华告诉我它是不是完成了。更痛苦的一点在于 ，点完半个小时或一个小时之后 ，它报错说哪一步卡住了。所以这里一般会接纳三个要领来解决这件事情。第一个是我们的报告会通过异步生成来处理 ，以免在出厂实验报告点击之后 ，要期待半个小时或者一个小时才华显示乐成。那在异步生成的时候 ，又会遇到一个问题 ，可能生成到一半 ，过失了或者报错了 ，系统报告也生成不了。他需要去重复所在、重复地去确认 ，针对这个异常我们会有以下两种方法：第一种是将数据做完整性验证 ，好比整机的、�？榈摹⒆榧氖笛楸ǜ媸欠褚丫暾厣闪� ，是否已经凭据系统逻辑有相应的一些关系线了 ，那在生成整个出厂实验报告和产品档案的时候会做数据的校验。第二个是逻辑性简直认 ，好比产品已经完成了 ，你不可说产品没有完成绩点击 ，或者说产品相关实验报告已经凭据我们约定的逻辑去生成了 ，那逻辑性的校验系统也会做处理。以上三个点就会包管 ，一方面它的操作比较便捷 ，不需要期待那么长时间 ；第二个可以包管实验报告或出厂产品档案 ，乐成率比较高。06满足多模板多语言要求主持人：除了刚刚讲的这两种情况 ，另有一种是关于差别的客户 ，他们要求的模板是差别的。如果有客户新增的模板 ，我们该怎么去应对呢？台启飞：检验实验模板 ，关于制造业自己其实比较痛苦 ，尤其是在于我们项目做完了 ，我们客户有新的客户、有新的客户要求、客户模板要求 ，他怎么能有效应对这件事。我们一般会接纳我们的BI publisher工具 ，它可以实现将中国式庞大表格 ，通过导入系统自动生成庞大式的表格结构 ，便当现场员工操作。主持人：另有一些报告我听说会有多语言要求 ，我们怎样便捷地资助客户进行生成呢？台启飞：我比较喜欢说数字 ，这也是有两个计划。第一个计划是通过导入的形式 ，在这个模板我们提前翻译成英文 ，那这样输入到系统里面自然而然也是英文的。第二种方法好比有一些英文需求 ，我们的H-ZERO平台的架构支持多语言版本 ，可以实现自动翻译 ，但关于好比法语、德语 ，可以借用AI翻译插件来实现自动翻译 ，实现模板自动转译。接待扫描下方二维码直接与访谈嘉宾对话探讨装备制造治理更多想法与计划咨询
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接待来到“数字劲动力 ，智造塑未来”78m威九国际智造访谈第四期。今天我们邀请到的嘉宾是来自78m威九国际智能制造事业部数字制造交付中心经理台启飞。本期我们将与各人一起聊聊关于装备制造治理中遇到的一些难点及解决计划。
装备制造业是为国民经济生长提供技术装备的基础性工业 ，是我国经济生长的重要支柱工业 ，得益于国家产颐魅政策帮助和全球工业花样转变 ，我国装备制造业已经取得举世瞩目的生长成绩 ，形成了门类齐全、具有相当规模的工业体系。
在目今阶段 ，装备制造业面临诸多新的生长挑战 ，面对行业增速放缓、内外部情况变革 ，叠加国家政策的勉励与引导 ，数字化转型已经成为装备制造企业的迫切需求 ，以数字驱动企业壮大新的增长点。
01
如何拉通多部分任务
主持人：装备制造行业的产品以定制化为主 ，边设计边生产边采购 ，产品装配结构关系庞大 ，通常是以项目为单位进行生产组织。企业那究竟应该如何治理以项目为单位 ，同时拉通研发/设计/采购/生产/物流等差别部分呢？
台启飞：确实关于装备制造行业是一个比较大的难题 ，我们一般是通过里程碑、计划节点体系来做这样一件事情。我们会将项目维度凭据里程碑计划去剖析出来各个里程碑的任务节点 ，同时将各个里程碑任务节点发放至各职能部分 ，这样不但能横向拉通各职能部分 ，好比说我们的研发设计采购等等 ；纵向各职能部分也能有效地看到他的里程碑任务节点。
主持人：这样的话其实我理解在这个历程中涉及到很是多部分 ，他们也都会有各自的SRM、PLM和WMS等业务系统 ，好比研发部分 ，他们同时操作多套系统来做任务交互会不会不太便当？
台启飞：这样其实也不会 ，我们的H-ZERO平台里会有接口API ，那各职能部分 ，好比采购部分或者设计部分 ，在相应的业务系统里面完成相应的操作之后 ，接口API会自动将里程碑节点的状态回传至里程碑计划体系。
那这样他不需要去操作多方系统 ，只要操作一方系统 ，会包管数据的有效回传 ，一方面他的操作比较便捷 ，另一方面会包管数据的真实性和有效性。
02
四步配置里程碑任务节点
主持人：刚刚也提到历程中涉及到采购、设计、生产和物流等多个部分 ，那他们的时间里程碑节点的先后是怎么去排序的？
台启飞：关于差别的企业照旧有所区别的 ，好比古板来看一般是先设计 ，设计完成凭据BOM去生成、跑MRP去生成采购计划 ，然后进行采购、到货、生产、完工、发运、装配 ，那关于某一些装备制造行业 ，它可能采购周期比较长 ，要等设计完成初版本的图纸或BOM ，再去做采购 ，时间上就来缺乏了。
那它可能节点就会先去做预采购 ，那预采购完成之后才是设计完成 ，然后进行入库、生产、完工 ，节点变革其实蛮多的。
主持人：节点的数量跟节点间的盘算公式是可以配置的吗？或者说他们之间要如何去配置？
台启飞：我们一般会接纳四步法 ，或者说四个框架式的配置逻辑去解决。
首先第一个数量节点是可以配置的 ，好比某些装备制造企业可能关注5个节点 ，那有些装备制造企业的管控比较严或要求比较高 ，可能有10到15个节点 ，这个数量是可以配置的。
第二个比较要害的配置项 ，是节点之间的逻辑关系 ，好比说我是刚刚讲的先设计然后再采购 ，照旧先预采购后设计的逻辑关系 ，是可以配置的。同样我们节点之间的时间关系也可以配置 ，好比先条约下发完成 ，三天之后设计完成 ，或者从生产开工前一天采购到货 ，这个先后关系的逻辑关系是可以配置的。
那第三个是人员关系 ，好比人员和里程碑节点的关系 ，好比研发部分要看到设计节点 ，仓储部分或者采购部分要看到货节点 ，生产部分要看开工、完工节点 ，物流运输部分要看到物流运输或者装置的节点。
最后一个要害就是排产逻辑或顺排关系 ，系统是可以支持从顺排到倒排的配置关系 ，来完成节点之间的一些时间变革。
主持人：节点的配置模型 ，是凭据时间加一天或者说是减两天的模式来的。那我是不是可以理解这是一个无限产能的模型？这种计划跟实际生产之间会不会保存很大的偏差？
台启飞：这也是许多客户向我提到的问题 ，其实很要害一点就是架构和配置关系 ，要去搞定这件事情。有的节点好比采购节点 ，可能不太关注产能 ，可能要求供应商凭据哪一天的时间、所在来到货就完成了 ，或者可以默认为这个节点是无限产能的。
但有的节点好比开工时间跟完工时间 ，它涉及到产线的产能、节拍、事情日历等等有效的约束因素 ，我们会凭据这个排产来做一些约束。
所以这里的节点的约束条件是可以配置的 ，一方面我可以配置某些节点是不考虑产能的 ，那有些节点是可以考虑产能的。同样在考虑产能的节点 ，我们也可以加一些企业的个性化的增强 ，差别的客户也有所区别。
03
如何应对节点变换
主持人：里程碑的节点时间如果爆发变换 ，或客户的交期爆发变换 ，要怎么去应对呢？
台启飞：客户的交期变换 ，关于我们装备制造业来说是很是频繁的 ，尤其是刚刚讲的交货、装置时间变革 ，或者客户要求的到货时间变革 ，这些是很频繁的。
针对这些变革的场景 ，我们的系统可以支持计划顺排或模拟倒排的模式。我们可以刷新某一个确定的时间点 ，好比更改时间之后 ，凭据两种刷新的排产模式 ，自动更新其他相关联的里程碑节点 ，不但单是自己的另有其他相邻项目的 ，就不必担心改了其中一个时间 ，其他全部要人工调一遍 ，这个是不需要的。
主持人：众所周知 ，装配制造行业的变换爆发得很是频繁 ，除了刚刚提到客户交期的变换 ，还会有很是多差别的变换场景 ，那这种变换要如何去应对呢？
台启飞：其实变换关于我们装备制造行业是一个比较大的话题 ，很难通过简短的一两分钟把这个话题说清楚 ，并且变换也是装备制造里面讨论比较多的一个点 ，那我们一般会从三个角度去考虑这件事情。
第一个角度是场景的梳理 ，我们会将变换的场景 ，无论是工程变换、ECN变换、交期变换或设计变换 ，将变换场景梳理清楚 ，并且爆发每次变换之后 ，处理计划也要讨论清楚。好比设计变换 ，可能是产品已经开工、工程已经开始做 ，照旧说是产品还没有下达 ，他的变换计划、处理计划都不太一样。
第二个更多的是系统架构的支持 ，以应对刚刚讲的几个变换的场景 ，我们的系统架构可以支持 ，好比生产版本的变革、治理、设计、从BOM、工艺多版本的支持 ，消息行列的通知 ，包括消息的推送 ，这些是我们系统需要具备的能力来支持差别场景。
最后一个是多系统的买通 ，可能有ECN变换、设计变换 ，爆发这些变换的时候 ，我们要有效地将一些消息 ，或结构化的变换信息 ，从上游系统通报过来解决这件事情。
04
实验报告全面电子化
主持人：除了变换 ，装备制造行业另有一个典范的特点 ，是实验报告很是多 ，因为产品的定制化比较高 ，所以客户的要求也会比较高。无论是对客户照旧企业的自己 ，关于产品的出厂报告、产品档案报告 ，以及实验报告的要求很高 ，我们会把这块进行系统的归档吗？
台启飞：这是一定可以的 ，并且我们认为出厂实验报告 ，或产品档案电子化是我们做得相比照较完善的 ，或者说是经验比较富厚的。
主持人：都说报告的全面电子化是很是大的难点 ，这块的庞漂后都具体体现在哪些方面呢？
台启飞：在我做的项目来看 ，我觉得照旧相比照较庞大的 ，从四个角度来说：第一个角度报告的实验工具比较庞大 ，或者说产品的结构比较庞大 ，有整机、�？椤⒌ノ坏氖笛楸ǜ� ，工具层级是比较多的。
第二个是从检验报告的类型来看 ，那它的检验报告类型可能多达10几种或者20多种。
第三个是从检验结构的层级 ，庞漂后比较高 ，像古板的好比IQC ，检验层级是物料加供应商维度 ，好比说PQC是物料加工艺的维度 ，好比发运检是从物料的维度 ，它的维度可能是有7到8种 ，检验结构化的维度比较高。
最后一个从数量级来看 ，一份出厂实验报告或产品档案 ，少则200多页多则上千页 ，它的庞漂后自然而然就提高了不少。
主持人：出厂实验报告或产品档案 ，少则200多页多则上千页 ，那其中它的检验种类多、分类奇特、检验的模板的个性化比较强 ，那如此庞大的一个工程 ，我们如何能快速落地到我们的系统当中呢？
台启飞：我们会分三个方面来做这件事情 ，第一个是我们要确定清楚检验工具 ，好比检验工具有整机的、组件的、�？榈� ，并且是将他们的逻辑关系要梳理清楚 ，包括他们的一些报告的逻辑关系。
第二个是将检验报告进行实验的划分 ，好比检验报告分了多种 ，我们的焦点实质是它里面的泛起方法 ，里面有牢固模板的 ，有逻辑取数的 ，同时另有个性化增强的 ，进行相应的排列组合 ，就会实现差别类型的检验报告的泛起。
第三个相比照较庞大的就是检验结构化的层级庞漂后比较高 ，那它的实质焦点是要搞清楚 ，或者说系统界说清楚 ，各个报告的检验结构化层级。同时将差别层级的逻辑关系 ，用一套我们的系统语言 ，去实现排列组合。
主持人：好 ，刚刚你讲了三个维度 ，第一个是系统界说清楚检验工具 ；第二个是检验报告的多样化 ，这两个都比较容易理解。第三个检验结构化层级庞漂后高 ，这个听起来稍微有点笼统 ，你能举个例子吗？
台启飞：好比说有气密性实验、绝缘实验 ，有耐压实验等差别的实验类型 ，那它对应的结构化的层级是纷歧样的 ；好比说有的是从物料加工艺的维度 ，有的是物料加产品品级的维度 ，那有可能是物料加机构类型、加工程等差别的维度 ，它生成报告的层级是纷歧样的。
这个可以使我们便当地舆解检验数据结构化的层级差别 ，每一个报告对应的层级也差别 ，是这样的一个处理方法。
那我们是更多地将差别层级去进行一些排列组合 ，这样实现一套逻辑差别的检验报告都能找到相应的结构化的层级 ，以及通过结构化的数据来生成相应的模板。
同时我们也可以实现差别检验报告的排列组合 ，这里比较重要的一点就是 ，一种类型的实验报告一般是用一套检验结构化的层级 ，不可去实现多套。
05
如何解决产品档案难点
主持人：刚刚我们讲的是检验结构的庞漂后 ，另有一个我比较感兴趣的是产品档案 ，刚刚说了可能会上千页很是多 ，针对产品档案生成历程中的数据量大、数据可能会丧失 ，生成的时间会比较长 ，系统可能会泛起卡顿 ，诸如此类这样的问题 ，我们要如何去解决呢？
台启飞：这也确实是我们在实验报告里面遇到更头疼的一个问题 ，举个场景有的实验报告点击生成之后 ，可能要等半个小时或者一个小时才华告诉我它是不是完成了。更痛苦的一点在于 ，点完半个小时或一个小时之后 ，它报错说哪一步卡住了。所以这里一般会接纳三个要领来解决这件事情。
第一个是我们的报告会通过异步生成来处理 ，以免在出厂实验报告点击之后 ，要期待半个小时或者一个小时才华显示乐成。那在异步生成的时候 ，又会遇到一个问题 ，可能生成到一半 ，过失了或者报错了 ，系统报告也生成不了。他需要去重复所在、重复地去确认 ，针对这个异常我们会有以下两种方法：
第一种是将数据做完整性验证 ，好比整机的、�？榈摹⒆榧氖笛楸ǜ媸欠褚丫暾厣闪� ，是否已经凭据系统逻辑有相应的一些关系线了 ，那在生成整个出厂实验报告和产品档案的时候会做数据的校验。
第二个是逻辑性简直认 ，好比产品已经完成了 ，你不可说产品没有完成绩点击 ，或者说产品相关实验报告已经凭据我们约定的逻辑去生成了 ，那逻辑性的校验系统也会做处理。
以上三个点就会包管 ，一方面它的操作比较便捷 ，不需要期待那么长时间 ；第二个可以包管实验报告或出厂产品档案 ，乐成率比较高。
06
满足多模板多语言要求
主持人：除了刚刚讲的这两种情况 ，另有一种是关于差别的客户 ，他们要求的模板是差别的。如果有客户新增的模板 ，我们该怎么去应对呢？
台启飞：检验实验模板 ，关于制造业自己其实比较痛苦 ，尤其是在于我们项目做完了 ，我们客户有新的客户、有新的客户要求、客户模板要求 ，他怎么能有效应对这件事。
我们一般会接纳我们的BI publisher工具 ，它可以实现将中国式庞大表格 ，通过导入系统自动生成庞大式的表格结构 ，便当现场员工操作。
主持人：另有一些报告我听说会有多语言要求 ，我们怎样便捷地资助客户进行生成呢？
台启飞：我比较喜欢说数字 ，这也是有两个计划。第一个计划是通过导入的形式 ，在这个模板我们提前翻译成英文 ，那这样输入到系统里面自然而然也是英文的。
第二种方法好比有一些英文需求 ，我们的H-ZERO平台的架构支持多语言版本 ，可以实现自动翻译 ，但关于好比法语、德语 ，可以借用AI翻译插件来实现自动翻译 ，实现模板自动转译。
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