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- 来自专栏EDI技术知识
电子数据交换 (EDI) 在准时生产 (JIT) 中的作用
一些作者认为 EDI 是实施 JIT （准时制）方法的必要条件，JIT方法现在被认为是管理通过组织的物料流的首选方法。 当今的工业经济与自动化和快速数据传输密切相关。 该方法可以适用于部分或完全消除人工数据交换方法，从而创建一个完全自动化和互连的数据交换网络。准时制 (JIT) 是一种最大限度地减少库存并提高供应链响应能力的方法。 准时制的基本原则是在正确的时间，生产正确数量的零件或产品，即时生产。核心依赖于采购系统的效率、准确的生产和库存信息系统、可靠的供应商和高效的库存处理系统。 准时制运作的基本理念是需定供，即供给方根据需要方的要求（或称看板），按照需要方的品种、规格、质量、数量、时间、地点等要求，将物资配送到指定的地点。
63420编辑于 2022-12-23 - 来自专栏千里行走
grafana&prometheus生产级容器化监控-1：生产级容器化
本文是grafana/prometheus生产级容器化实践系列文章的第一篇。 目录： (1).grafana/prometheus简单回顾 (2).grafana/prometheus生产级实践 1.容器化多个prometheus实例 2.exporter组件 3.业务服务 4. grafana (3).grafana/prometheus生产级容器化配置 1.注意事项 2.容器化步骤 3.关键配置 (4).相关文章 (1).grafana/prometheus简单回顾 prometheus 相关文章参见： cdn-3：上传文件到oss-bucket生产级别的完整监控 4.grafana 主要说明3部分，grafana-web, provisioning-datasources, provisioning-dashboards (3).grafana/prometheus生产级容器化配置 笔者提供了一个grafana/prometheus生产级的容器化配置，完全按照本文方式实现，位于： https://github.com/hepyu
1.3K20发布于 2019-10-14 - 来自专栏小二十七
准时下班的秘密：集成 GitLab && JIRA 实现自动化 workflow
而且开发人员需要反复的登陆两套不同的系统，进行一些重复的操作才能保证功能流的正常流转，不仅效率低下，浪费时间和人力，而且因为人本身的不可靠属性，所以导致状态的流转并不能非常的及时和准确，这种重复和机械的动作恰恰是自动化所擅长的地方 GitLab 如何自动化 JIRA 的工作流（workflow）？ GitLab 如何批量触发 JIRA 的工作量 ？ GitLab 如何开启 JIRA 的入口？ 注释，可以说使用起来非常的方便，示例的 commit 如下： git commit -am 'TEST-220 resolver a problem' GitLab 如何自动化 JIRA 的工作流（workflow 所有任务都需要逐个搜索出来手动更改状态，不仅效率不高，而且容易遗忘，尽管项目负责人经常反复提醒，依旧无法避免人工操作不及时的问题，最终导致 JIRA 统计 LeadTime 流程被拉长，所以这是急需自动化的痛点 介绍到这里差不多了，我们来看看如何通过自动化的 workflow 简化我们的开发环节：（这里仅仅代表我们团队的工作流，并不适用于大部分的场景） 首先这里可以看到这个 issue 任务已经完成，处于等待上线的状态
3.7K11发布于 2020-08-18 - 来自专栏测试技术圈
grafana&prometheus生产级容器化监控-1：生产级容器化
(2).grafana/prometheus生产级实践 ? k8s-app-config/blob/master/product/standard/grafana-prometheus-pro/images/grafana-prometheus%E7%94%9F%E4% 相关文章参见： cdn-3：上传文件到oss-bucket生产级别的完整监控 4.grafana 主要说明3部分，grafana-web, provisioning-datasources, provisioning-dashboards (3).grafana/prometheus生产级容器化配置 笔者提供了一个grafana/prometheus生产级的容器化配置，完全按照本文方式实现，位于： https://github.com/hepyu 2.容器化步骤 kubectl apply -f grafana-prometheus-image-repo-secret.yaml(生产环境需要改成自己的秘钥，本地部署不要执行) kubectl apply
90140发布于 2019-10-16 - 来自专栏肘子的Swift记事本
Swift Playgrounds 4 娱乐还是生产力
Swift Playgrounds 4 娱乐还是生产力 访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ，获得更好的阅读体验。 Swift Playgrounds 是典型的寓教于乐型产品，最初的设计目标并不涉及专业开发所需的生产力方面需求。 Swift Playgrounds 4 的适用人群或场景 既然 Swift Playgrounds 4 已经提供了如此多针对专业开发需求的功能，是否可以将其作为严肃的生产力工具来对待呢？ 上做大量的工作•App Store 提交内容选项明显不足，当前演示的意味更浓（不排除将来苹果推出某种特别类型（例如针对学生）的开发者账户，更便宜、有限的应用定价机制、有限的发行范围）•不提供资源管理，不提供本地化资源设置等等 Swift Playgrounds 在保留了快乐教育的功能前提下，满足了部分场景下的生产力需求。 希望本文能够对你有所帮助。
1.2K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏SAP最佳业务实践
SAP最佳业务实践:联产品的生产(235)-4联合生产
4. 如果不希望为给定订单执行更多的收货过帐，则在选项页 订单数据 的字段 "交货已完成"标识. 中设置标识 2 设置。 5. 设置 项目确定 标识。 6. 对其他项目重复步骤 4 至 6。 7. 3、MD04检查联产品的剩余库存 在联合生产期间，可同时生产多个物料。通常，物料需求不会完全按比例与所有生产数量匹配。尽管需求会通过生产或采购自动触发补货建议，但不会自动检查剩余库存累计。 4. 选择 选定的库存/需求清单。 ? 副产品没收货之前，MMBE会看到交货计划 10个 ? 副产品收货之后 ? 5. 选择 显示概览树(Shift + F7)。 4、收货过帐后的生产确认按库存生产 - 离散行业 (145) 生产订单确认允许您记录操作的消耗和偏差。此外，订单状态还可控制成本，以便进一步执行订单结算。 完成该业务情景的业务流程文档 中描述的以下操作 按库存生产 - 离散行业(145)： 生产的最终确认 使用生产订单编号访问订单确认，并确认缺省值（也可以更改时间）。
2.9K110发布于 2018-03-27 - 来自专栏运维有术
用 OpenClaw 搭建内容生产团队：4 个 AI 员工，跑通全流程自动化！
图 1：OpenClaw 内容生产团队完整架构 我用 OpenClaw 在本地搭了一个内容生产团队：4 个独立的 AI 员工，直接接管了选题调研、内容撰写、质量审核、分发管理的全部流程。 这篇文章，我就把这个自动化团队的搭建方法全盘托出。 01. 4 个 AI 员工：每个人负责什么？ 原因：没有遵循工具权限最小化原则。 数据传递：基于文件路径，标准化 JSON 交互 3. 权限控制：工具权限最小化，每个 Agent 只获得必需工具 4. 质量控制：六大规范文档 + 事实清单 + 自动审核 这套方案跑起来后，内容生产的效率能提升 10 倍以上。以前一周的活，现在 20 分钟搞定。 如果你也在做内容生产，强烈建议试试这个方案。
56910编辑于 2026-04-01 - 来自专栏SAP最佳业务实践
SAP最佳业务实践:生产订单拆分-按库存生产(248)-4订单拆分
image.png 订单拆分 选项 1：按相同物料拆分 使用此功能可以将一份现有生产订单拆分成多份订单，所有这些订单都用于生产相同的物料（但在开始日期和时间等方面存在差别）。 CO02执行订单拆分 角色车间主任 后勤 ®生产 ®车间现场控制 ®订单 ®更改 1. 在 生产订单更改: 初始屏幕上输入前面记录的生产订单编号，然后选择 回车。 2. 选择按钮 工序概览。 3. 在 生产订单更改: 工序总览 屏幕上选择工序 0020，然后选择(NWBC: 更多…®)功能 ®分解订单。 ? 在 订单分解 屏幕上选择拆分方法“相同物料的分解”。 4. 选择按钮 订单表头返回。在订单表头屏幕的左侧显示含拆分关系的树控制。在该树控制中将显示含临时子订单编号的节点。 5. 拆分订单（父订单）的状态现在应该是 分解。 检查生产订单是否采用计算所得的副产品价格进行贷记。 订单已拆分。
5.2K21发布于 2018-03-27 - 来自专栏johnhuster
knife4j生产环境禁止打开页面
Knife4j是一个集Swagger2 和 OpenAPI3为一体的增强解决方案，官网地址：Knife4j · 集Swagger2及OpenAPI3为一体的增强解决方案. | Knife4j 考虑到安全性问题 ，在实际服务部署到生产环境后就需要禁用到swagger页面的展示，这个时候只需要进行如下配置即可实现该功能： knife4j: production: true 是的，通过设置knife4j.production 为true就意味着在生产环境下，这个时候就无法打开swagger对应页面，当你输入http://localhost:8081/doc.html页面会返回如下错误信息： 下面简单看下knife4j是如何实现该功能的 ，找到Knife4jAutoConfiguration这个类，看如下的Bean创建即可 // knife4j.productio为true时创建ProductionSecurityFilter对象 if (knife4jProperties == null) { if (environment !
2K10编辑于 2024-03-09 - 来自专栏pangguoming
Neo4j 2.0 生产环境集群搭建
（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise-2.0.0-M04-windows\neo4j-enterprise-2.0.0-M04\conf\neo4j.properties 2、ping 10.230.9.91和10.230.9.93，看是否能ping通 3、解压Neo4j 安装文件到某一目录下（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise 3、解压Neo4j 安装文件到某一目录下（例如F:\） 4、修改Neo4j配置文件(F:\neo4j-enterprise-2.0.0-M04-windows\neo4j-enterprise-2.0.0 注：按照neo4j manual的写法，windows和linux生产环境集群，搭建后的验证方法相同。 8、配置相互间ssh无密码登陆： 将neo4j-01上的/home/neo4j/.ssh/authorized_keys的内容追加到neo4j-02和neo4j-03上的此文件中。
2K40发布于 2018-03-07 - 来自专栏FunTester
生产环境中进行自动化测试
这可以帮助您确保在生产中验证产品的跨浏览器兼容性。 决不能忽视生产中的硒测试自动化。让我们看一下测试自动化在生产中的好处。 测试自动化在生产中的优势 到目前为止，我们知道在生产中测试 Web 应用程序变得势在必行。但是我们需要自动化它吗？Selenium测试自动化有什么好处，让我们看一看。 您可以看到所有时间戳以及各种日志，以帮助您快速调试自动化测试脚本遇到的任何问题。 高峰时段测试自动化 生产环境中的测试自动化可以帮助您在应用程序高峰时段安排一轮全面的自动浏览器测试。 利用测试自动化还可以帮助更快地执行Beta程序，因此您可以立即获得新推出的功能和用户体验的反馈。 生产中的测试自动化的障碍 现实情况是，在许多公司中，测试团队往往犹豫不决，或者更忽视生产中的测试。 生产中测试策略 接下来的问题是围绕如何实现！！如何在生产中开始自动化测试？线上环境需要哪种自动化策略？让我们进一步探讨在生产中执行测试的策略或方法。
1.3K10发布于 2020-04-08 - 来自专栏千里行走
aws生产实践-4：EC2挂载磁盘
file -s /dev/nvme1n1 格式化新磁盘的文件系统： mkfs -t xfs /dev/nvme1n1 再次：lsblk -f 可以看到新磁盘就绪。
1.5K20发布于 2021-10-28 - 来自专栏挖坑填坑
airtest生产化,挣点零花钱。
1.gif 利用之前airtest自动化脚本只需两部自动刷视频赚金币，刚开始每日2块多入账。参考：airtest小试牛刀-听雪江湖 ? image.png ? 最后生产化的方法 ksjs.bat 内容如下： @echo off airtest run E:\Code\yiershan\ksjs.air --device Android://127.0.0.1: 发展 增加其他类型软件的自动脚本 简书也可以写个自动发文，自动点赞的脚本 完善功能，更加自动化后，提供云服务，他人注册会员后，云服务代刷。自己手动提现至自己绑定微信或则支付宝。赚取服务费。
95310发布于 2019-11-05 - 来自专栏CU技术社区
4个Shell小技巧，帮你提高学习生产效率
下面就是他分享的4个tips。由于本文中涉及到的shell脚本过多，你可以去文末地址中查看所有脚本的源代码。 当我们输入r awesome_video.mp4时，它会搜索awesome_video.mp4文件所在路径，并连同主机名以字符串rtransfer <host> <path>的形式打印出来。 ? tbplot下载地址：https://github.com/mrahtz/tbplot 自动化崩溃监测 运行代码时，最耗费精力的事情就是是担心遇到了错误并崩溃，因此需要不断检查他们的运行情况。
88210发布于 2019-10-25 - 来自专栏千里行走
grafana&prometheus生产级容器化监控-4：使用kube-prometheus监控k8s集群
目录 (1).关于prometheus-operator (2).部署kube-prometheus 1.下载最新版本 2.容器化部署 (3).kube-prometheus主要组件概述 (4).生产级改造 (4).生产级改造 1.总述 官方/开源版本用于生产还是有些问题需要处理的。 是4持久化prometheus-k8s重启，历史监控数据全部丢失。P0增加PV存储。保存metric, 以及prometheus自身的各种配置；注意生产要使用独立的云存储空间，防止共用互相影响。 具体方式参见文章： kubernetes-4：阿里云上创建容器镜像服务 (5).总结 本文提供一个可用于生产的kube-prometheus的容器化配置(v0.30.0版本)，位于： https://github.com 生产级容器化监控-2：监控rocketmq grafana&prometheus生产级容器化监控-3：监控mysql
3.3K11发布于 2019-12-26 - 来自专栏东风微鸣技术博客
容器化应用系统上生产的最佳实践
容器化应用系统上生产的最佳实践 前言 最近忙的要死, . 上一周来了一次比996更猛的`906. 这周二终于有点遭不住了, 调休一天, 稍微歇息一下. 容器化应用系统上生产的最佳实践 检查镜像、容器是否是用root启动以及配置其他特权. 如无必要, 一律使用普通用户. 检查镜像LANG配置: LANG = en_US.UTF-8. 目的: 避免生产出现 乱码等问题 检查镜像时区配置: TZ=Asia/Shanghai 目的: 避免生产出现时区不一致的问题 配置外部化. 日志采用JSON格式输出 禁止打DEBUG日志 (目的: 避免造成生产EFK的fluentd队列堵塞) 如果必须输出到磁盘做持久化, 那么建议输出格式为: <app_name>-${hostname}. 保证同一组微服务/应用/组件尽可能打散在不同node上. ⚠️ 注意: 部分微服务示例数可能会超过Node数, 这时候这条策略就可能导致多出来的pod无法调度 因为上述原因, 对于副本数超过4个的微服务
86320编辑于 2022-04-21 - 来自专栏精益六西格玛资讯
数字化如何支持精益生产工作？
工厂车间的数字化能够确保获取与生产相关的服务水平和生产周期数据，并执行数据分析以实施精益生产策略。 具体步骤如下： 1、创新驱动 坚持把创新摆在制造业发展全局的核心位置，完善有利于创新的制度环境，推动跨领域跨行业协同创新，突破一批重点领域关键共性技术，促进制造业数字化、网络化、智能化，走创新驱动的发展道路 天行健认为要想企业快速发展，就不得不采用精益生产方法，结合兴新的智能数字科技。 具体地说，在我们完成业务层的战略运作数字化后，就要考虑生产过程的数字化，生产过程中从供应链到生产链，从车间到产线，再到工位，数字化逐步渗入到生产组织的基础层，也就是生产现场。 它也是企业的生产核心所在，是企业的根基。
36540编辑于 2023-03-07 - 来自专栏轩辕镜像
PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
容器化部署PyTorch可有效解决环境一致性问题，简化部署流程，提高开发与生产环境的兼容性。 本文将详细介绍PyTorch的Docker容器化部署方案，按测试环境与生产环境分级说明，涵盖环境准备、镜像拉取、容器部署、功能测试、生产优化及故障排查等内容，兼顾易用性与生产级安全要求。 #GPU场景保留，CPU场景删除此参数--user1000:1000\#非root用户运行（1000:1000为宿主机用户ID:组ID）--memory=16g\#限制内存使用为16GB--cpus=4\ ：结合CI/CD流程实现镜像构建、容器部署、版本更新的自动化，减少人工操作风险；K8s适配（大规模场景）：大规模生产环境推荐使用K8s编排，通过GPUOperator管理GPU资源，实现容器弹性伸缩、滚动更新 二、生产环境架构（安全增强模式）特点：安全可控、稳定可靠，通过访问控制、非root运行、健康检查等机制保障生产环境可用性；支持大规模扩展与自动化运维。
35210编辑于 2026-01-14 - 来自专栏SAP最佳业务实践
SAP S4 HANA新变化-PP生产计划
the report Product Version Migration for BOM (transactioncode CS_BOM_PRODVER_MIGRATION).通过这个tcode生成生产版本 选择BOM只能通过生产版本实现，物料主数据MRP4视图，选择BOM这个字段已经没有了。 库存地的MRP运算设置，必须通过设置MRP实现，原来的MRP4视图的库存地MRP设置相关字段已经没有了。 SAP S/4HANA tries to avoid redundantfunctionality. The S/4 MRP always covers all materialdemand.
3.6K60发布于 2018-03-28 - 来自专栏大数据及人工智能
Flink on K8s 企业生产化实践
Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \ -Dkubernetes.taskmanager.cpu=2 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 4.4 生产化流程 Flink应用编写流程如下图： 这块产品主要是采用flink sql去完成 功能，运行模式比较统一，注册source、sink、 执行sq，因此可以采用同一份代码， Flink 1.12 Documentation: Kubernetes Setup [3] Apache Flink 1.12 Documentation: Native Kubernetes [4]
2.6K70编辑于 2022-03-02
腾讯云开发者
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