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基于图形化方式编排API

工业数字模型驱动引擎-方案概述:背景信息

背景信息追溯是维护工作的基本能力，维护工作中经常需要通过追溯排查问题、评估风险。例如追溯出现问题的内存，需要先根据内存批次信息手工转换成采购商SN，然后手工分段查询当前状态，不仅效率低，而且查不到故障件的历史装配关系，出现追溯遗漏。一般情况下，在服务器存储硬件维护中，每周都有2~3次追溯需求。如果采用手工排查方式，计算维护人员、存储维护人员及MQE需要在CMES、悍马等多个系统手工导出数据，涉及十亿级数据量，使用Excel分析，简单的追溯每次至少1天时间；如果追溯的条件复杂（如18nm内存发货，批次、型号、工艺等组合查询），有时甚至需要1周，且无法保证质量，追溯的需求非常迫切。

工业数字模型驱动引擎基于图形化方式编排API
工业数字模型驱动引擎-方案概述:示例场景

示例场景假设存在如下场景：维护工程师收到问题单板时，采集其采购商条码和相关器件编码，追溯到涉及器件的DateCode、LotCode，确认问题器件批次等信息。根据问题器件批次追溯到来料供应商，器件坏件影响的单板、模块以及影响客户、合同，制定应对措施并指导实施。同时识别同批次器件来料和在库状态，及时做好质量隔离措施。根据问题单板条码逆向追溯相关硬盘、内存等各种介质对应的供应商SN、批次等，支撑定位出嫌疑介质信息。根据嫌疑介质供应商SN等正向追溯相关硬盘阶段去向（在制在库、理货、发货、逆向退回、报废），及时采取召回、整改等措施将业务影响降到最低。

工业数字模型驱动引擎基于图形化方式编排API
工业数字模型驱动引擎-方案概述:解决方案

解决方案使用数字主线引擎（LinkX Foundation，简称LinkX-F）提供的图谱技术，构建出海量业务数据全关联图谱，可以联接内存的批次、容量、工艺、型号等信息，包括内存所在的父项条码、阶段去向、来料批次号、厂家名称、容量、型号等相关数据。通过多系统超大数据量处理，即可实现快速支撑连续性器件质量追溯一键式分析器件问题影响，有效提升器件质量问题分析处理效率。在数字主线引擎中，聚合服务是数据服务的基本单位，也是实现业务功能的最小单元。利用聚合服务编排，通过拖拉拽图形化的方式，即可快速生成一个API。将数字主线引擎中开发的API集成到对应的数据查询应用，即可提供按厂家SN、21条码、整机SN等组合内存数据查询、数据导出、导入模板查询统计的能力，产品线硬件维护人员也可通过器件追溯应用对内存数据过滤查询、导出导入数据。利用数字主线引擎，轻松实现百亿级数据分钟级追溯，快速获得如下价值和收益。计算&数据存储与机器视觉产品维护人员每周2-3次的追溯内存的效率，由原来的N天甚至1周提升到现在的1-10分钟。支持1000条以内厂家SN、21条码、整机SN的文本输入查询，有效提升易用性。支持10W+厂家SN、21条码数据查询，10分钟以内返回查询结果，快速高效。

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