数字化质量检测执行系统
python编写mes源码
Python编写MES源码什么是MES？MES（Manufacturing Execution System）是制造业执行系统的缩写，是一种用于管理制造过程的软件系统。
它负责将生产计划转化为实际生产过程中的任务，并实时监控和控制生产过程中的各个环节。
MES系统是制造业数字化转型的重要组成部分，可以提高生产效率、降低成本、优化资源利用和质量控制。
MES的功能MES系统具有多种功能，包括但不限于以下几个方面：1.计划调度：MES系统能够根据生产计划，生成任务清单并进行调度，合理安排生产资源和人力，确保按时完成生产任务。
2.生产过程监控：MES系统能够实时监控生产过程中的各个环节，包括设备状态、工人操作、原材料使用等，以便及时发现并解决问题。
3.数据采集与分析：MES系统能够采集并分析生产过程中的各种数据，包括生产数量、质量指标、设备利用率等，以便进行数据驱动的决策和优化。
4.质量管理：MES系统能够对生产过程进行质量控制，包括检测、追溯和报废等，确保产品符合质量标准。
5.物料管理：MES系统能够管理原材料和零部件的库存、采购、领料等过程，确保生产所需物料的及时供应。
6.工序控制：MES系统能够控制生产过程中的工序顺序和执行方式，确保产品按照规定的工艺流程进行生产。
7.追溯能力：MES系统能够追溯产品的生产过程和原材料的流向，以便溯源和问题追查。
Python编写MES源码Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，适合用于编写MES系统。
以下是一个简单的MES源码示例：import timeclass MES:def __init__(self):self.tasks = []def add_task(self, task):self.tasks.append(task)def run(self):while len(self.tasks) > 0:task = self.tasks.pop(0)print(f"Running task: {task}")time.sleep(1)def __str__(self):return "\n".join(self.tasks)mes = MES()mes.add_task("Task 1")mes.add_task("Task 2")mes.add_task("Task 3")print(mes)mes.run()以上是一个简单的MES类，包含了添加任务、运行任务和打印任务列表的功能。
智能制造执行系统—SIMATIC IT
智能制造执行系统—SIMATIC IT智能制造执行系统—SIMATIC IT一、介绍智能制造执行系统（SIMATIC IT）是一种全面的制造执行系统，旨在帮助企业实现数字化生产、提高生产效率并降低成本。
它提供了一套完整的解决方案，包括生产计划、生产执行、生产监控和质量管理等功能。
二、系统架构SIMATIC IT的系统架构主要包括以下几个模块：1、生产计划模块：用于制定生产计划，并与其他系统进行集成，实现生产计划的准确执行。
2、生产执行模块：提供了实时的生产执行功能，包括工单管理、生产作业调度、生产进度监控等。
3、资源管理模块：用于管理生产资源，包括设备、人员和物料的分配和调度。
4、质量管理模块：提供了质量检验、质量控制和质量分析等功能，以确保产品的质量符合标准要求。
三、主要功能1：生产计划管理1.1 生产需求分析：分析市场需求，制定生产计划1.2 生产计划编制：根据需求和资源情况，编制生产计划1.3 生产计划调整：根据实际情况，灵活调整生产计划2：生产执行管理2.1 工单管理：创建、分配和管理生产工单2.2 生产作业调度：根据工单安排生产作业，并自动调度2.3 生产进度监控：实时监控生产进度，及时响应异常情况3：资源管理3.1 设备管理：管理生产设备的状态、维护和维修3.2 人员管理：分配和调度生产人员，管理其工作状态和绩效3.3 物料管理：负责物料的采购、入库和出库，确保物料供应的及时性和准确性4：质量管理4.1 质量检验：对生产过程中的关键节点进行质量检验和抽样检验4.2 质量控制：通过采集质量数据，进行质量控制和异常处理4.3 质量分析：对质量数据进行统计和分析，优化生产过程和产品质量四、附件本文档涉及的附件包括：1、SIMATIC IT系统架构图2、SIMATIC IT用户手册3、SIMATIC IT系统安装指南五、法律名词及注释1、制造执行系统（MES）：制造业中用于指导和管理生产执行的一种信息系统。
第四讲数字化车间的核心——MES制造执行系统
图 ４ ３ 项 目看 板 —
图 ４ ６ 随 件 单 打 印 界 面 —
３ ２ ４ 现 场 信 息 管 理 ．． 在 生 产 现 场 ， 人 通 过 现 场 终 端 登 录 ＭＥ 系 工 Ｓ
统 进 行 任 务 接 收 、 览 、 产 数 据 查 询 以 及 相 关 信 息 浏 生
的反馈 。
图 ４ ４ 图 形 化 的 排 产 界 面 ～
通 过 相 应 授 权 ， 人 可 进 行 工 艺 技 术 文 件 调 阅 工
以 及 物 料 、 具 、 装 、 常 报 警 等 事 项 的 查 询 ， 可 刀 工 异 并
在 完 成 自动 排 产 后 ， 划 员 可 以 通 过 能 力 平 衡 计 功 能 进 行 计 划 的评 估 与 人 工 调 整 ， 图 ４ ５所 示 。 如 —
程 ， 本实 现 了车 间现场无 纸化 生产 。 基
情况 ， 制 出月 生 产 计划 。在 计 划管 理 中 ， 用 “ 编 采 红 绿 灯 系 统 ” 颜 色 ， 用 者 很 容 易 查 看 每 个 订 单 和 工 的 使
序 的状态 ， 包括 是否 投产 、 计划 数量 、 计划 交货 期 、 所
３ ＭＥ Ｓ系统 解 决 方 案
目前 ， 国 内 外 Ｍ Ｅ 市 场 上 ， 品 种 类 较 多 ， 在 Ｓ 产 既 有 流 程 行 业 的 Ｍ Ｅ ， 有 离 散 行 业 的 Ｍ Ｅ ， 便 Ｓ也 Ｓ即
因限于 篇幅 ， Ｓ中 的资 源 管 理 （ 括 工具 、 备 、 ＭＥ 包 设
等 诸 多 工 种 。 针 对 同 一 任 务 ， 何 实 现 相 关 人 员 的 如 协 同配合 ， 分 提 高机床 的利用 率 。 充
数字化车间基本要求
数字化车间基本要求
随着工业互联网应用的普及，数字化车间已成为制造业转型升级的重要方向。
数字化车间通过数据采集、传输、处理和分析，实现生产过程的自动化、智能化、高效化，提高生产效率和产品质量。
数字化车间的基本要求如下：
1.智能化设备：数字化车间需要使用智能化设备，如工业物联网传感器、自动化机器人、智能化机床等，以实现生产过程的自动化和智能化。
2.数据采集与处理：数字化车间需要实现对生产数据的采集、传输、处理和分析，以便及时掌握生产过程中的数据变化、异常情况等。
3.生产执行系统：数字化车间需要实现生产执行系统，包括生产计划制定、生产进度管理、生产过程控制等，以实现生产过程的高效化和智能化。
4.质量管理系统：数字化车间需要实现质量管理系统，包括产品质量检测、质量监控、质量分析等，以保证产品质量的稳定性和可靠性。
5.数据安全保障：数字化车间需要实现数据安全保障措施，如网络安全、数据备份、灾备等，以保证生产数据的安全性和可靠性。
数字化车间的实现需要企业对数据的重视和投入，同时也需要相关机构和政府部门提供支持和保障。
数字化车间的建设是实现工业互联网化生产的重要步骤，将对制造业转型升级和节能减排等方面产生积极的推动作用。
智能制造数字化转型案例分享
智能制造数字化转型案例分享第1章：引言 (3)1.1 案例背景 (3)1.2 案例目标 (4)1.3 案例方法 (4)第2章企业数字化转型战略规划 (4)2.1 企业现状分析 (4)2.1.1 业务流程分析 (4)2.1.2 技术设施评估 (4)2.1.3 人才与组织结构分析 (5)2.1.4 市场竞争分析 (5)2.2 战略目标制定 (5)2.2.1 业务流程优化 (5)2.2.2 技术设施升级 (5)2.2.3 人才培养与引进 (5)2.2.4 市场竞争力提升 (5)2.3 路径选择与实施策略 (5)2.3.1 业务流程重构 (5)2.3.2 技术设施改造 (5)2.3.3 人才培养与组织变革 (5)2.3.4 市场拓展与合作 (6)第3章数字化设计与仿真 (6)3.1 数字化设计工具的应用 (6)3.1.1 参数化设计 (6)3.1.2 基于模型的设计 (6)3.1.3 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）设计 (6)3.2 仿真技术在产品设计中的应用 (6)3.2.1 结构仿真 (6)3.2.2 流体仿真 (6)3.2.3 多物理场仿真 (7)3.3 案例分享：某企业数字化设计与仿真实践 (7)3.3.1 数字化设计 (7)3.3.2 仿真分析 (7)3.3.3 设计与仿真协同 (7)第4章智能制造装备升级 (7)4.1 智能制造装备选型 (7)4.1.1 装备类型及功能分析 (7)4.1.2 技术指标与功能比较 (7)4.1.3 供应商评估与选择 (8)4.1.4 成本效益分析 (8)4.2 设备互联互通 (8)4.2.1 网络架构设计 (8)4.2.3 数据采集与传输 (8)4.2.4 设备远程监控与维护 (8)4.3 案例分享：某企业智能制造装备升级改造 (8)4.3.1 装备选型 (8)4.3.2 设备互联互通 (8)4.3.3 升级改造效果 (8)第5章生产过程智能化 (9)5.1 数据采集与分析 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据分析 (9)5.2 生产执行系统优化 (9)5.2.1 生产过程监控 (9)5.2.2 生产指令下达 (9)5.2.3 生产数据管理 (9)5.3 智能调度与排程 (9)5.3.1 智能调度 (10)5.3.2 智能排程 (10)5.4 案例分享：某企业生产过程智能化实践 (10)第6章工业互联网平台建设 (10)6.1 工业互联网平台架构设计 (10)6.1.1 技术架构 (10)6.1.2 业务架构 (10)6.1.3 应用架构 (11)6.2 设备上云与数据治理 (11)6.2.1 设备上云 (11)6.2.2 数据治理 (11)6.3 平台应用与生态构建 (11)6.3.1 平台应用 (11)6.3.2 生态构建 (11)6.4 案例分享：某企业工业互联网平台建设 (11)6.4.1 平台架构设计 (12)6.4.2 设备上云与数据治理 (12)6.4.3 平台应用与生态构建 (12)第7章：智能物流与供应链管理 (12)7.1 智能仓储与运输 (12)7.2 供应链协同优化 (12)7.3 物流信息化与可视化 (13)7.4 案例分享：某企业智能物流与供应链管理 (13)第8章质量管理与设备维护 (13)8.1 智能质量检测与控制 (13)8.1.1 智能质量检测技术 (14)8.1.2 智能控制系统设计 (14)8.1.3 案例分析：某企业智能质量检测与控制系统应用 (14)8.2.1 设备预防性维护概述 (14)8.2.2 数据驱动的预防性维护策略 (14)8.2.3 案例分析：某企业设备预防性维护实施过程 (14)8.3 质量大数据分析与决策 (14)8.3.1 质量大数据概述 (14)8.3.2 质量大数据处理方法 (14)8.3.3 大数据在质量分析与决策中的应用 (14)8.4 案例分享：某企业质量管理与设备维护实践 (14)8.4.1 企业背景及现状分析 (14)8.4.2 质量管理与设备维护策略制定 (14)8.4.3 智能质量检测与控制系统实施 (14)8.4.4 设备预防性维护实践 (14)8.4.5 质量大数据分析与决策应用 (14)第9章：数字化人才培养与组织变革 (15)9.1 数字化技能培训与提升 (15)9.1.1 数字化技能需求分析 (15)9.1.2 数字化培训体系构建 (15)9.1.3 培训效果评估与持续改进 (15)9.2 组织结构调整与优化 (15)9.2.1 组织结构现状分析 (15)9.2.2 组织结构设计原则 (15)9.2.3 组织结构调整实践 (15)9.3 创新能力建设与激励机制 (15)9.3.1 创新能力培养 (15)9.3.2 激励机制设计 (16)9.3.3 创新文化建设 (16)9.4 案例分享：某企业数字化人才培养与组织变革 (16)9.4.1 案例背景 (16)9.4.2 人才培养与组织变革策略 (16)9.4.3 案例实施效果 (16)第10章总结与展望 (16)10.1 案例成果总结 (16)10.2 案例经验与启示 (17)10.3 未来发展方向与挑战 (17)10.4 案例展望：智能制造数字化转型未来趋势 (17)第1章：引言1.1 案例背景全球经济一体化和市场竞争加剧，制造业企业面临着巨大的压力。
数字化转型中质量标准如何应用
型中，质量标准的应用至关重要，它可以帮助企业提高效率、降低成本、增强竞争力。
以下是数字化转型中质量标准的应用方式和优势。
一、质量标准的数字化存储和管理企业在数字化转型过程中，可以将质量标准进行数字化存储和管理。
通过建立电子文档系统、质量管理软件等工具，将质量标准文档化，并实现标准的在线浏览、查找和更新。
这样可以方便员工随时访问、使用最新的质量标准，避免了传统纸质文档管理的繁琐和不便。
数字化存储和管理质量标准还可以与其他系统进行集成，如企业资源计划（ERP）系统、生产执行系统（MES）、供应链管理系统等，实现数据的自动交换和共享。
这样可以确保在整个供应链中质量标准的一致性和准确性，实现信息的快速流通，提高协同效率。
二、智能化质量检测和控制数字化转型为质量检测和控制提供了更多的智能化手段。
通过引入物联网、传感器技术、大数据分析等，可以实现对生产过程、产品质量的实时监控和分析。
比如，在生产线上安装传感器，对关键参数进行监测，并与质量标准进行比对，及时发现偏离标准的问题并采取措施纠正。
智能化质量检测和控制可以大大提高质量管理的效率和准确性。
通过自动化检测和数据分析，可以避免人为因素对质量判断的影响，提高产品一致性和稳定性。
同时，也可以实现质量异常的早期预警和预防，减少不良品和返工的发生，降低质量成本。
三、质量标准与数据分析的结合数字化转型中的数据分析工具可以帮助企业更好地理解和应用质量标准。
通过收集和分析大量的生产、销售、客户等数据，可以深入挖掘质量问题的根本原因和影响因素。
比如，可以通过数据分析找到最容易出现质量问题的环节或产品类型，进而有针对性地改进和优化质量标准。
同时，数据分析还可以帮助企业进行质量预测和趋势分析。
通过对历史数据的回顾和趋势分析，可以预测未来可能出现的质量问题，及时采取预防措施，避免质量事故的发生，提高产品品质和可靠性。
四、质量标准的协同共享和合作数字化转型为不同企业间的质量标准协同共享和合作提供了便利。
汽车零部件行业中的质量控制要点
汽车零部件行业中的质量控制要点随着汽车行业的飞速发展，对于汽车零部件的质量控制也变得愈发重要。
在保证汽车零部件的质量的同时，确保其安全性和可靠性，不仅关乎行车安全，也关系到汽车制造商和消费者的信誉。
本文将探讨汽车零部件行业中的质量控制要点，旨在提供行业内相关从业人员以及消费者一些有益的参考。
1. 强调供应链管理在汽车零部件行业中，供应链管理起着至关重要的作用。
供应链管理包括了对供应商的选择、审查和管理。
首先，汽车制造商需要选择具备良好声誉和质量保证的供应商。
其次，与供应商建立合作关系后，需要密切关注其生产过程，并确保其使用的原材料符合相关质量标准。
此外，定期进行供应商的质量审核也是不可或缺的。
2. 严格执行质量控制系统在汽车零部件行业中，建立和执行严格的质量控制系统是保证产品质量的关键。
这个系统包括了各个品质环节的控制和监督，确保生产过程中的质量一致性。
制定详细的生产流程和标准操作规程，确保每一个环节都符合质量要求。
另外，建立可靠的质量检测标准和方法，对每一批产品进行全面的检验，只有符合要求的产品才能流入市场。
3. 加强员工培训员工是质量控制的关键因素之一。
为了保证汽车零部件的质量，必须保证员工具备足够的专业知识和技能。
因此，加强员工培训显得尤为重要。
汽车零部件制造企业需要制定全面的培训计划，包括产品知识、生产工艺、质量控制标准等方面的培训。
同时，定期组织技能培训和考核，确保员工的专业能力和素质稳步提升。
4. 确保供应符合法规标准汽车零部件行业需要符合一系列的法规标准，以确保产品的质量和安全。
汽车制造商和供应商必须合规生产，并将法规标准作为生产过程的重要参考。
这包括了产品的设计、选材、生产工艺等各个环节，以及与环境保护和安全相关的规定。
通过合规生产，可以有效地控制产品的质量，并避免因违规操作而导致的潜在风险。
5. 引进先进质量管理技术随着科技的不断进步，质量管理技术也在不断演进。
为了适应汽车零部件行业的发展趋势和提高质量控制的水平，企业应当积极引进和采用先进的质量管理技术。
mes系统操作流程及岗位责任管理制度
mes系统操作流程及岗位责任管理制度一、前言随着信息化技术的不断发展，制造企业面临着越来越复杂的生产流程和管理需求。
制造执行系统（MES）作为信息化管理的重要手段，能够有效提高生产效率和质量，实现生产过程的可视化和数字化管理。
在MES系统的运行过程中，各个岗位的责任明确及操作流程的规范化将确保系统能够顺利运行，并实现预期效果。
二、MES系统操作流程MES系统的操作流程通常包括以下几个环节：计划排程、生产过程控制、质量管理、设备管理、资源管理等。
下面着重介绍MES系统操作的通用流程。
1.用户登录MES系统的使用需要登录账户和身份验证，不同的用户拥有不同的权限。
通常MES系统会提供生产管理、质量管理、工艺工程师、设备维护等不同权限的角色。
用户登录后，根据自己的权限不同，能够查看和操作不同的功能模块。
2.计划排程生产计划是MES系统的核心功能之一，通过MES系统，可以进行生产计划的排程和调整。
生产计划通常由生产计划员负责编制，并通过MES系统发布到作业员的工作台。
在生产计划排程环节，MES系统需要确保各个订单的优先级、物料的供应、设备的可用性等因素的协调和平衡。
3.生产过程控制在生产过程控制环节，作业员通过MES系统查看工单信息，获取生产指导书或工艺文件，开始执行生产操作。
MES系统通常能够提供实时的生产数据监控，报工记录，异常报警等功能，作业员需要严格按照MES系统指导书的要求进行操作，确保生产过程的准确性和可追溯性。
4.质量管理质量管理是MES系统的另一个重要功能，通过MES系统，可以收集和分析产品的各项质量数据，进行质量追溯和分析。
质检员通过MES 系统对产品的质量进行检验，并录入检测数据。
MES系统会根据质检数据进行质量分析和统计，及时发现质量问题，进行异常处理和整改。
5.设备管理设备管理是生产过程中不可或缺的一环，通过MES系统，可以实现设备的在线监测、设备维护的提醒和记录、设备故障的处理等功能。
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检验规程编制界面
03 主要功能说明
数字检测终端
可视化产品检测数据采集终端，是本项目设计的专利设备，它 是一个集多种功能于一身的智能终端设备；其主要功能包括：
检测作业的人机工作界面 具有检测任务管理功能 数模（图形化）引导测量功能 数据采集接口，兼有工位集线器功能 手工数据录入界面 身份识别功能 超差提示功能 工件、单据、量具的扫码功能 在线审理任务处理功能 分为固定式终端、无线移动终端和存储式移动终端
数据分析：通过对检验数据的实时分析，可自动生成 统计型、计量控制型、计数控制型和过程能力分析型四 大类十余种分析图表，并通过现场看板实时监测。
03 主要功能说明
数字模型解析
数字模型解析是指：通过对各类CAD软件输出的三维设计数模或二维CAD图纸文件内部结构的数据解析和数据提 取，自动获取以下所需信息：
在DDES系统中，要素序号的标注可以全自动完成，在 导入数模/图纸的解析的同时，序号标注便已同时完成 ，所导出的要素列表也按序号顺序排列；操作人员可选 择排序方式对序号进行重排，对序号标注位置可以进行 全部或局部位置优化，可以调节大小和颜色、增加删除 ，还可单独改变某个序号的编排顺序。
03 主要功能说明
装配 检验 规程 编制
由于针对于装配检验的规程编制工作，目前尚没有快捷的自动化编制工具，因此 装配的检验规划编制工作基本是在计算机辅助的编辑界面上有人工定义出各个检 验项点和每个项点所包含的检验要素，系统将会给出检验要素的类别选项，并在 定义检验要求时给出沉淀的备选项。
03 主要功能说明
出版检验规程
03 主要功能说明
数字检测终端
03 主要功能说明
数模引导测量
数模(图形化)引导测量，是我们在数字化检测终端上创 新的一种测量作业方法。 在测量过程中，当操作员点击待测表的某个项目时，图 形视窗的对应标注项就会自动移至窗口中间，同时放大 并高亮显示待测标注。以引导检测人员快速找到测量点 ，有效避免错检、漏检问题。
数字化质量检测执行系统
DIGITAL DETECTION EXECUTION SYSTEM
远程数模解析 云端数据管理 质量数据分析 远程质量监控 供应商在线 远程质量诊断
检测 规划
检测 执行
数据 管理
数据 分析
02 过程及功能
DDES系统功能分布在产品制造全过程之中：
检测规划：在检验规划阶段具有检验要素自动提取、公 差自动匹配、尺寸序号自动标注、检验方法匹配和检验表 单快速生成等功能。
尺寸及公差标注的值、类型、建立顺序以及文本标注的位置坐标； 形位公差标注的符号、值以及标注的位置坐标； 粗糙度标注的符号、值以及标注的位置坐标； 技术条件以及其它注释文本信息； 标题栏和明细表信息； 图纸区位和视图信息。
注意：通过数模解析所获取的信息，是从数模文件数据结构中获取
的直接数据，而非通过图像识别之类的间接方法所获得的数据。由于它是 通过对文件数据层的遍历方法，因此做到了无遗漏、无差错的直接数据传 递。实现了从模型数据到作业文本表单结构化数据的快速自动转换。
这一功能的原理是，通过将待检要素列表的各条检测 项目，与模型/图纸上的对应标注位置坐标相关联， 利用CAD软件的API编程接口，驱动图形视窗内的图 形对象进行移动、翻转、防缩和控制对象显示状态， 已达到列表内容与图形标注的关联性互动。
03 主要功能说明
实时数据采集
支持数字化量具、量仪的直接数据采集 支持对带有上位机电脑的自动化测量设备输 出报告的自动解析功能 系统支持台式终端和移动终端的并行工作 支持移动设备在离线状态的存储式数据采集 支持手工输入（适用于非数字化量具量仪） 支持无线移动终端和存储式移动终端
尺寸标注 尺寸公差 形位工差 粗糙度 技术条件
03 主要功能说明
公差自动匹配
在大部分设计模型/图纸中，一般只标注部分关键尺 寸的公差范围，而其它绝大部分的尺寸公差不会全部 标注，称为未注公差。针对未注公差一般会在技术条 件或附注上标明执行标准，如GB/T 1804-2000或 ISO 2768-1:1989；DDES系统可以导入标准库（标 准库可以采用国标或企标）并对精度等级进行设定， 然后可对所有未注公差进行一键匹配，省却了工艺人 员逐个查阅手册的公差标注过程，并且快速、准确、 无遗漏。
数据管理：可实现对试验设备ห้องสมุดไป่ตู้检具、量具等的实时 数据采集，并通过对E-BOM的结构继承，生成Q-BOM ，实现对质量数据的结构化管理和多种在线应用。
检测执行：在检验执行阶段，DDES系统可以覆盖来料检 验、无损检验、机加检验、装配检验、理化、精测和性能 检测等多种类型的过程质量检测，并具有在线审理功能。
与传统手工标注公差的作业方式相比，自动公差匹配 至少提升工作效率20倍以上！
03 主要功能说明
自动序号标注
检测要素序号标注（也称泡泡图标注）是为方便加工和 检验作业，有利于准确沟通，方便标识而对各种标注信 息进行的序号编制和标注。以往的序号标注基本是以人 工的方式逐个标注，费时费力，且容易标错标漏，也是 一个费时费工易错的环节。
出版检验规程
检验 规程 出版
通过要素提取、公差匹配和序号标注，编制检验规程所需的设计信息已快速形 成列表，根据规程编制要求，对每一项检测要素设置检测方法、选择测量设备 等项目进行设置即可生成检验规程，并在线提交。
版本 管理
当由于各种原因发生版本变更时，系统将启动检验工艺规程版本管理功能，对 已出版发布的工艺规程进行版本升级，并与相关系统关联执行版本更新的编、 审、批流程。发生过版本变更的文件，其以往的旧版本依然可以被追溯到。
PHIANS DDES INTRODUCTION
数字化质量检测执行系统
2017-12
01 总体概述
数字化质量检测系统（DDES）是基于CAD
产品数字模型（二维/三维）的结构化质量检测作 业驱动和流程管理系统，满足在MBD环境下的产 品实现过程质量检测和控制。
DDES
质量云服务
INDUSTRIAL DATA SERVICES
03 主要功能说明
要素自动提取
要素自动提取是指：将模型或图纸中所标注的各种要素自动提取到文本或表格中，提取这些信息的目的是快速生 成过程质量控制所需的检测作业指导文件，或称检验工艺规程（检验计划）。 检验要素自动提取比传统人工提取检验数据的效率至少高出10倍以上
所提取的要素包括以下类型要素以及于其相关的属性信息：