.................................186 四、 外场飞行时的注意事项 ................................. 188 五 、遥控设备的维护与修理 .................................. 190 第二节 无人机安装步骤 ......................................... ................................. 205 二、设备的选购、安装与调试 .............................. 206 三、设备的合理使用和维护保养 ...........................207 第四节 无人机操作员培训 .......................................... 212 一、总则 ...231 第四节 无人机日常维护 .............................................. 231 一、无人机飞行前预防性维修和检查 ...................231 二、无人机飞行后检查和保养 ...............................232 第五节 无人机定期维护....................

工具重复：工具按烟囱式建设，能力分散  能力割裂：运维工具能力割裂不成体系  数据孤岛：应用、数据库、中间件、云平台、 基础设施各管自身  维护对象：系统节点、微服务数量几何级数增加  调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任  数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 随着云原生技术的不断成熟，企业数字化转型也在不断加速，企业IT架构进入云原生时代，多云多集群部署已 经成为常态和趋势， 中间件 数据库 主机 网络 Promethues exporter 前端触点 浏览器 JS埋点 APP SDK 云平台 snmp协议+ Promethues exporter 云平台维护方自定义 Promethues exporter 网络拓扑同步上报  卡顿、崩溃、错误等  调用量、响应时间、异常量等  应用调用trace  方法调用明细  云平台健康度、集群节点、pod容  网络层防火墙、交换机、路由等网络  设备的变更数据 kafk a 数据卸载 Webhook 监听事件总线 k8s-apiserver k8s-kube- eventer 维护方API 组件变更操作 采集器 （自研、官方）  镜像仓库镜像变更数据  流水线变更数据  kong、lb等路由转发平台变更数据  生产运营流程线上化统一管理，实现统一线上化流程制定、申请、审批入口。

故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产 n 故障处于被动防御，救火，运维大数据未被合理价值挖掘 分布式架构挑战 n 维护对象： 系统节点、微服务数量几何级数增加 n 调用关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任 n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继 运维生态挑战 n 工具重复： 工具按烟囱式建设，能力分散 n 能力割裂：运维工具能力割裂不成体系 n 数据孤岛： 调用链接口业务打标 告警配 置 核心场景、核心业务链路 人工梳理上报 浏览器 JS 埋点 AP P S DK 调用链 agent 采集 应用指标、 trace 云平台维护方自定义 Promethues exporter Promethues exporter snmp 协 议 + Promethues exporter 网络拓扑同步上报 GO PS 采集器 （自研、官方） 业 务 系 统 API 在线 流程 绘制 统一 流程 申请 入口 数字 化监 控平 台工 作台 任务 调度 平台 应用层 资源层 数据卸载 监听事件总线 维护方 API Webhook O A 业务层 接入层 组件层 制品层 钉钉 自 动 化 运 维 自动化 处理 多平台 审 批 主动发现 省分上报 舆情 客服投诉 影响

代码组 不合格 批次不能使用 返工 销毁 100% 检验 返回到供应商 批次可以使用 批次限制使用 挑选使用 批次可以使用 批次不能使用 返工 返回给供应商 目录类型 3 ：使用决策 维护选择集以及选择代码 - 举例 1. 2. 案例 - 买 1000 个苹果的检验 检验分类 & 项目 : 顏 色 : 紅 , 橙 , 黃 , 綠 , 藍 , 紫 ... 外 观 modification rule ） 根据整体质量水平，系统会自动调整检验严格度，抽样表中的，同时还能查看目前处在什么检验水平， 是否跳过 ( 不建议 ) ，是加严的还是放松的检验 动态修改规则 - 动态修改 维护检验数量 评估模式  - 特性属性  - 变式  - 手工 质量级别随着质量情况 的变化而变化 取样过程 检验阶段 动态修改 QM 主数据 - 检验计划 物料 Material 目 录 QM 模块简介 2 1 组织架构 3 录入检验结果 主数据 7 使用决策 6 记录缺陷 5 4 检验批 8 检验活动 QM 主要检验业务 检验批 质量检验 维护订单 货物移动 生产订单 客户订单 交 货 到期监控 手工创建 Q M 检 验 流 程 业务 - 事件 检验批 确定样品 样品计算 动态修改质量级别 …….. 结果记录

发模式，适配和管理工作 量将非常巨大。当前移动应用开发中遇到的主要挑战包括：  针对不同设备上的不同操作系统，重复开发，维护多套版本。  多种语言栈，对人员技能要求高。  多种开发框架，不同的编程范式。  命令式编程，需关注细节，变更频繁，维护成本高。 与此同时，AI 时代全面来临，在 PC 互联网到移动互联网到智能化终端演进过程中，AI 计算主要在云端数据中心进行 发成本较高。因此，多端 开发能力的核心目标是降低多设备应用的开发成本。为了实现该目标，鸿蒙系统提供了以下 几个核心能力，支持多端 UI 适配，交互事件归一，设备能力抽象，帮助开发者降低开发与 维护成本，提高代码复用度。 17 1. 多端 UI 适配 不同设备屏幕尺寸、分辨率等存在差异，鸿蒙系统将对屏幕进行逻辑抽象，包括尺寸和 物理像素，并提供丰富的自适应/响应式的布 3-7：API、SystemCapability、部件和设备的关系 20 多端分发机制 如果需要开发多设备上运行的应用，一般会针对不同类型的设备多次开发并独立上架。 开发和维护的成本大，为了解决这个问题，鸿蒙系统提供了“一次开发，多端部署”的能力， 开发者开发多设备应用，只需要一套工程，一次打包出多个 HAP，快速上架，即可根据设 备类型按需进行分发。 除了可以开

谁：客户 做什么：选择原厂维保 1、可否通过提升维保质量，增加设备的原厂维 保率？ 2、现在有多少比例的客户过了维保期会选择第 三方维保单位？ 3、现在对于过了维保期的维保服务，平均每次 收取多少的维护费用？ D:是否需要提高售后工单的处理效率，让售后流 程化、规范化？ D.何时：在设备维修时 谁：维修工程师 做什么：通过手机app填写工单，所有维修工 单归档，形成维修专家库 1、维修人员是否还通过填写纸质工单的方式进 谁：客户 做什么：选择原厂维保 1、可否通过提升维保质量，增加设备的原厂维保率 ？ 2、现在有多少比例的客户过了维保期会选择第三方 维保单位？ 3、现在对于过了维保期的维保服务，平均每次收取 多少的维护费用？ D:是否需要提高售后工单的处理效率，让售后流程 化、规范化？ D.何时：在设备维修时 谁：维修工程师 做什么：通过手机app填写工单，所有维修工单归 档，形成维修专家库 1、维修人员是否还通过填写纸质工单的方式进行作

启动性能优化——动态加载与懒加载 为了解决大型、复杂应用开发过程中，部分代码编译时被多次拷贝导致包 体积增大、文件依赖、代码与资源共享困难以及单例和全局变量污染等问题， 同时为了方便开发者代码编写与功能维护，ArkTS 支持应用模块化编译打包运 行。 模块加载方式 默认情况下，模块的加载是静态加载，即在应用启动时，所有模块都会被 加载。这种方式在大型应用中会导致启动时间变长，影响用户体验。 平台应用开发的相 关工程能力，具体的路线图和版本发布计划请参见 3.3.2.4 章节。使用仓颉语言 开发的应用，未来可借助仓颉跨平台能力和工程方法轻松运行于多个OS平台， 从而减轻多个平台代码开发和维护的工作量。 技术资产保护 ArkTS 技术资产保护能力概述 ArkTS 为开发者提供了源码混淆工具 ArkGuard，其主要针对 ArkTS、TS 和 JS 语言提供基础混淆功能，将 力、网络状态与用户偏好，实现“一次编写，处处智能”。 未来，新开发 AI 应用场景下，在仓颉的智能化和跨平台能力支撑下，不仅 能轻松实现全场景智能化应用，还能实现一码多端，大幅减少代码开发和维护 的工作量。 未来一年语言演进策略 ArkTS 语言 ArkTS 作为鸿蒙应用开发的官方语言，会持续保持演进迭代。进一步丰富 并发编程、完善类型系统、现代化语法等新特性，使开发者能够更快速地构建

工厂关注的主要管理指标有哪些 93 94 95 是否有信息化建设的计划 96 其它需求 97 98 99 100 是否有设备保养计划？保养得频率是多少 ？ 是否有统计生产数量或生产时间，做预测 性维护管理？ 是否有统计OEE？或者设备稼动率？ 有哪些主要的设备故障？设备故障率有多 少？ 100台以下 □ 100-500台□ 500-1000台□ 1000台以上 □ 生产运营

流程地图定 义 管理体系评 价 管理体系业 务需求分析 流程详细设 计 端到端流程 设计 架构设计 需求分析 详细设计 评价改进 运行维护 部署实施 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 高变革程度 低变革程度 中变革程度 ↓ 操作 文件 ...... 薪酬管理 干部管理 ......

图框架，实现了系统级的跨应用跨服务的数据和能力共享。业界也推出 MCP（Model Context Protocol）协议 [7]，为大模型提供了标准化的数据源和工具接入方式，大 大降低了工具集成和升级维护成本，促进了智能体工具生态的繁荣。 ◎ 通过多智能体协同让智能体“像团队一样稳健执行复杂任务”：通过结构化分工， 让每个智能体执行擅长任务，多智能体间互补协作，可以更好的发挥群体智能，更