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工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术等技术手段,结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。本试题基于实际工业仿真数据,进行产品和能耗相关分析。 实验环境: 系统:Windows 10 软件:MySQL、Navicat For Sql、Metabase 数据库连接配置如下: 主机名或IP地址:localhost 端口:3306 用户名:cps 密码:123456 注1:数据库连接成功后,用户仅有操作exam数据库的权限! 注2:数据库文件(report004.sql)在D:\exam\工业大数据分析,考生需自行导入到exam数据库中。 数据库表结构如下: 图1为物料基本信息表,如下图所示。其中type字段,0表示产品,1表示原料,2表示半成品,3表示采购件,name表示物料或产品的名称。 |id|主键|<PK>|INT|11| |---|---|---|---|---| |name|物料名称|VARCHAR|100| |material_item_code|物料唯一编码|VARCHAR|100| |type|物料类型(原材料|半成品|成品|采购件)|VARCHAR|100| |tag|物料tag|VARCHAR|255| |picture|物料图片|VARCHAR|500| |describe|物料描述|VARCHAR|255| |product_series_id|所属产品系列|INT|11| |display|下单界面是否显示该产品|TINYINT|4| |create_time|创建时间|DATETIME| |update_time|更新时间|DATETIME| |remark|备注|VARCHAR|255| 图1:物料基本信息表(md_material_item) 图2为工站表,如下如所示。 图2:工站表(md_station) 图3为订单表,其中订单编号的编号规则为年月日和第n个订单的拼接成的流水号,其中status字段,0表示已创建;1表示审核通过;2表示订单未通过;3表示订单完成。 图3 订单表(oms_order) 图4为工单表,如下图所示。count为工单完成的数量,product_id为产品的id,与图一物料基本信息表中的id关联。plan_start为工单计划开始时间,plan_end为工单计划结束时间,real_start为工单实际开始时间,real_end为工单实际结束时间。delivery_date表示交货日期,status表示工单的状态(0:初始状态;3:执行中;4:执行中断;5:执行完成;6:未完成) 图4:工单表(mes_work_order) 图5为能耗表,如下图所示。record_time记录能耗采集时间,station_id与图2工站表中id关联,meter_count记录对应时间设备的电表显示值。 图5 能耗表(mes_energy)【缺少答案,请补充】
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