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实时作业操作 启动实时作业 停止实时作业 父主题: API列表
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realTimeJob updateJob 删除作业 realTimeJob deleteJob 启动作业 realTimeJob startJob 停止作业 realTimeJob stopJob 启动测试 realTimeJob startDebug 停止测试 realTimeJob stopDebug
IoT数据分析服务提供了RESTful(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 父主题: 使用前必读
作业状态不允许当前操作 IoTA.03011016 RTU个数不正确 IoTA.03011018 作业未运行 IoTA.03011019 作业启动失败 IoTA.03011020 作业停止失败 IoTA.03011022 作业无可用保存点 IoTA.03011023 不允许触发savepoint
作业状态不允许当前操作 IoTA.03011016 RTU个数不正确 IoTA.03011018 作业未运行 IoTA.03011019 作业启动失败 IoTA.03011020 作业停止失败 IoTA.03011021 作业监控失败 IoTA.03011022 作业无可用保存点 IoTA
源属性:PlanningWorkStatus 重复步骤10~步骤14为其它5种SMT设备分别增加设备计划工作状态属性数据,最终完成后如下图效果: 单击右上角保存,并启动作业。 启动成功后,约1分钟左右,作业状态为“运行中”表示作业正常运行。
Map<String,Object> 作业校验错误详情,若为空,则说明实时作业校验成功,否则,需要修改实时作业配置,校验成功(即该字段内容为空)后,才可启动。 状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度:1 最大长度:100
Map<String,Object> 作业校验错误详情,若为空,则说明实时作业校验成功,否则,需要修改实时作业配置,校验成功(即该字段内容为空)后,才可启动。 状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度:1 最大长度:100
参数是用于定义计算公式中的形式参数,它的实际参数是对应于某个属性、或某些属性的值(即可能是单值或数组),通过3种属性引用类型来约定输入参数如何引用属性的值,详细解释如下: 引用本资产属性 利用资产模型对资产进行实例化时,该参数实际上是引用该资产实例自身的属性,此时入参对应的属性是单值,如下图示例。
模型时,必须先定义好资产模型、然后再创建资产,即要先定义好SMT产线和设备的资产模型,再基于设备模型实例化创建设备资产。 当前章节主要介绍如何创建SMT产线和设备模型,需要创建的模型包括镭雕机,印刷机,SPI,贴片机,回流炉,AOI,SMT产线,数字工厂等,用于描述现实中电子工厂的数字模型。
“ProductLine01_LaserMarking01” 显示名称:“产线01_镭雕机01” 选择模型:“laser_marking” 输入设备ID:XXXX (参见如何从IoTDA上获取设备ID) 1. 产线下的所有产品和设备需要在IoTDA上要预先创建完成,每条产线已预创建了7个设备,直接根据下表中的资产名称在IoTDA上查询设备ID即可。
时序分析常见问题 如何查看设备最新上报的原始数据 设备时序探索中找不到设备 设备时序探索中没有标签 看不到设备上报的数据 如何创建和修改存储 父主题: 数据分析常见问题
审计 支持云审计的关键操作 如何查看审计日志
Map<String,Object> 管道校验错误详情,若为空,则说明管道校验成功,否则,需要修改管道配置,校验成功(即该字段内容为空)后,才可启动。 状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度:1 最大长度:100
IoTA.02010207 属性的类型应为 string、double、integer、object 其中之一 错误码描述 属性的类型应为 string、double、integer、object 其中之一。 可能原因 属性的类型填写错误。 处理建议 请根据实际业务需要,将属性的
Map<String,Object> 管道校验错误详情,若为空,则说明管道校验成功,否则,需要修改管道配置,校验成功(即该字段内容为空)后,才可启动。 状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 最小长度:1 最大长度:100
继而可自动与货单进行校对,实时告知仓库管理人员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网,并且高频持续产生数据到云端,如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务,可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 I