20230514-中航证券-周报_经济动能边际放缓_9页_2mb

总结

这段对话记录了用户在查询工具中的一系列操作，主要涉及以下内容：

1. 查询请求：

   • 用户查询了CME洲田齿轮的总工时数据。
   • 用户检查了CME厂房5#库区仓库管理(W仓)的库存情况，查看库存是否需要补货或移动。
   • 用户查询了H28生产线最近两个月主轴运行数据用于性能分析。

2. 查询过程：

   • 用户通过筛选操作，选择了特定时间段（如2022-12-01至2023-06-30）进行查询。
   • 执行了查询操作，并得到了相应的数据结果。
   • 查询操作涉及多个表，如OT_hours、axis_data、sensor_data等。

3. 数据库设计：

   • 提出了基于wind模式的数据库设计，包括以下表结构：
     • inventory（库存管理）
     • ot_hours（工时记录）
     • axis_data（主轴数据）
     • sensor_data（传感器数据）
   • 同时创建了若干视图（如axis_report、inventory_report）以便于报表和数据分析。

4. 用户操作：

   • 用户对inventory表进行了数据更新（如修改ET100的库存数量）。
   • 用户尝试将数据插入到wind_bosch.inventory表中，成功完成插入操作。

5. 工具与环境：

   • 所有查询和操作均通过BigQuery平台执行，涉及pmadmin和root两个用户。

核心目标：构建一个围绕工厂生产数据管理的动态仪表盘系统，涵盖工时、库存、设备运行及传感器数据的收集与分析。