UPPH怎么算uph和upph的区别

Posted 2023-05-18

参考技术A       UPH的计算公式
uph的达成率怎么算法
产线产能如何计算，有什么公式?
"UPH"是什么意思????
FPY，RTY的计算

      UPH的计算公式
      产能如何计算
      一种叫UPH(units per hour)，指每小时的产量UPH=年生产量/12月/每个月的工作日/8(每天8小时工作制)
      一种叫UPPH(units per people per hour)，指每小时每个人的产量UPPH=年生产量/12月/每个月的工作日/8/工人人数(每天8小时工作制，工人人数指某个工位的)
      UPH和UPPH算出来的都是某个工位的产出。
      uph的达成率怎么算法
      UPPH或UPH首先制定!再去统计实际产出!用实际产出除以UPPH或UPH乘以100%就好了!
      产线产能如何计算，有什么公式?
      年生产量/12月/每个月的工作日(约等于22天)/日产量(每人每8小时的产量)，这个公式不对。
      产线产能公式:
      产能=单位工作时间/节拍时间。
      其中:节拍时间是指该拉产出单位产品的时间间隔，它等于该拉的瓶颈时间。
      单位工作时间是指出勤时间减去相关活动产生的等待时间。
      工作时间:员工的实际的作业时间，由出勤时间减去相关活动产生的等待时间。
      良品产出数:生产现场的产出必须一定要是良品才能作为产能计算的依据。
      扩展资料
      产能计划包括两大部分。首先是企业已有的生产能力，是近期内的查定能力;其次是企业在本年度内新形成的能力。后者可以是以前的基建或技改项目在本年度形成的能力，也可以是企业通过管理手段而增加的能力。
      计划能力的大小基本上决定了企业的当期生产规模，生产计划量应该与计划能力相匹配。企业在编制计划时要考虑市场需求量，能力与需求不大可能完全一致，利用生产能力的不确定性，在一定范围内可以对生产能力作短期调整，以满足市场需求。
      对于老企业可能由于产品方向有所改变，或者是产品结构重新设计，也可能因为工艺方法有所改进等种种原因，当初的设计能力已完全不能反映实际情况，这时需要对企业的产能作重新核准，称此结果为查定能力。
      查定能力是企业的实际能力，对于企业各类计划有指导作用，是企业计划工作的基本参数.
      计算工作通常从底层开始，自下而上进行，先计算单台设备的能力，然后逐步计算班组(生产线)、车间、工厂的生产能力。生产能力的计算主要有以下三种类型:流水线生产类型企业的生产能力计算，成批加工生产类型企业的生产能力计算和服务行业的生产能力计算。
      参考资料来源:搜狗百科-产能
      "UPH"是什么意思????
      UPH就是一个小时生产的数量，在规定时间里能够完成多少，就是UPH
      FPY，RTY的计算
      计算公式为:(交验总数-不合格数)/交验总数 ×100%
      生产线投入200pcs材料，在测试环节中第一次就通过所有测试的产品的良品率就是直通率FPY，而经过生产线测试岗位的重测(2pcs)或修复后测试(1pass+4fail)才通过测试的产品不列入FPY的计算。
      FPY=(200-7)/200*100% =96.50%。
      RTY=(3/7)*100% = 42.86%。
      一次检查合格率(first time yield FTY，或称一次交验合格率)顾名思义是在生产线上进行全部或特定的某个项目的检查时，按检查作业要求正常操作时，第一遍检查结果就能合格，即未经处理或修理即能一次检查合格的，这样的就叫一次检查合格，一次检查合格总数占检查总数的比率，就是一次检查合格率。
      扩展资料
      点击率
      CTR指在搜索引擎中输入关键词后进行搜索，然后按竞价等因素把相关的网页按顺序进行排列出来，然后用户会选择自己感兴趣的网站点击进去;把一个网站所有搜索出来的次数作为总次数，把用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率。
      点击量
      较低的点击量意味着，不管您的网站排名如何靠前，用户都不会点击它。这可能说明，他们不认为您的网站会满足他们的需求，或其他网站看起来更好些。
      计算公式
      计算公式为CTR=实际点击次数/展示量，即 Click / Show content。
      CTR:点击通过率，Click-Through-Rate (点击通过比率)
      参考资料来源:百度百科-FPY
      参考资料来源:百度百科-CTR

神经网络框架和 RL 算法库有啥区别？

【中文标题】神经网络框架和 RL 算法库有啥区别？

【英文标题】：What is the difference between Neural Network Frameworks and RL Algorithm Libraries?神经网络框架和 RL 算法库有什么区别？

【发布时间】：2021-03-25 05:23:59

【问题描述】：

我知道这是一个愚蠢的问题，但我找不到一个好的方法。

我曾使用过 TensorFlow 和 TFAgents，现在正在转向 Ray RLlib。查看所有 RL 框架/库，我对以下两者之间的区别感到困惑：

Keras、TensorFlow、PyTorch 等框架 RL 实现库，例如 TFAgents、RLlib、OpenAi Baseline、Tensorforce、KerasRL 等

例如，TensorFlow 中有 Keras 代码，Ray RLlib 同时支持 TensorFlow 和 PyTorch。它们之间有什么关系？

到目前为止，我的理解是 Keras 允许制作神经网络，而 TensorFlow 更像是一个用于 RL 的数学库（我对 PyTorch 的理解不够）。而 TFAgents 和 RLlib 等库使用 Keras 和 TensorFlow 等框架来实现现有的 RL 算法，以便程序员轻松利用它们。

有人能解释一下它们是如何相互联系/不同的吗？非常感谢。

【参考方案1】：

是的，你是对的。 Keras、TF（也使用 keras btw）和 Pytorch 等框架是通用的深度学习框架。对于大多数人工神经网络用例，这些框架工作得很好，您的典型管道将如下所示：

预处理您的数据集 为此问题设置选择合适的模型 model.fit(数据集) 分析结果

尽管强化学习与大多数其他数据科学机器学习应用程序有很大不同。首先，在 RL 中，您实际上是通过让您的模型（代理）与环境交互来生成自己的数据集；从计算的角度来看，这使情况大大复杂化。这是因为在传统的 ML 场景中，大部分繁重的计算都是由 model.fit() 调用完成的。上述框架的好处是，从该调用中，您的代码实际上会输入非常高效的 C/C++ 代码（通常还实现 CUDA 库以使用 GPU）。

在 RL 中，最大的问题是代理与之交互的环境。我把这个问题分成两部分：

a) 环境无法在这些框架中实现，因为它总是会根据您所做的事情而改变。因此，您必须编写环境代码，而且 - 很有可能 - 这不会非常有效。

b) 环境是代码中的关键组件，它不断与您的代理进行多次交互，并且可以通过多种方式来调节交互。

这两个因素导致标准化环境及其与代理之间的交互的必要性。这种标准化允许高度可重用的代码以及其他人更容易解释其操作方式的代码。此外，即使您的环境对象并没有真正编写来管理它，也可以通过这种方式轻松运行并行环境（例如，TF-agents 允许这样做）。

RL 框架因此提供了这种标准化和随之而来的特性。它们与深度学习框架的关系是 RL 库通常带有许多预先实现且灵活的代理架构，这些架构在文献中是最相关的。这些代理通常只不过是一些花哨的 ANN 架构，封装在某个类中，在给定的 RL 框架内标准化它们的操作。因此，作为这些 ANN 模型的后端，RL 框架使用 DL 框架来高效地运行计算。

【讨论】：

非常感谢您的详细解答！所以总结一下我的理解：TensorFlow、Keras 和 PyTorch 只是通用的 ML 框架，RLlib 和 TF-Agents 等 RL 库为 RL 环境及其与代理之间的交互提供了必要的标准化。因此，RL 库构建在这些 ML 框架之上，因为它更复杂。

一模一样