作业时间

通过近年来黄骅港生产作业流程历史数据，利用统计学方法，对黄骅港单列卸车流程作业时间进行统计分析。分析了不同车型、煤种和流向等因素对单列卸车作业时间的影响，并介绍了作业时间标准值测算方法，为制定港口作业标准提供参考。黄骅港作为重要的煤炭装卸港口，优化卸车流程作业时间是提升生产效率的关键因素。单列卸车效率直接影响整体作业效率。本研究通过分析黄骅港历史数据，深入探讨了卸车作业时间的影响因素，包括设备状态、火车车型、煤种特性和作业流程的优化策略，并提出测定作业时间标准值的科学方法。 影响卸车时间的关键因素 设备性能和调度策略：黄骅港共有13台翻车机，每台设备的性能、作业效率及作业要求不同，例如限车型、限高等因素均会影响卸车作业时间。优化设备调度、合理选择翻车机和减少堆料机移动距离，是提高卸车效率的关键。 火车车型：不同车型如C64、C70、C80B、KM98等，因其载重吨数不同，直接影响了卸车速度。合理分配车型和翻车机的匹配度，能有效提升作业效率。 煤种特性：煤种的灰分、流量控制以及湿粘冻煤等特性，对卸车操作复杂程度有显著影响，导致作业时间的差异。此外，煤种在堆场的分布与存量也影响了卸车流程选择。 卸车流程多样性：黄骅港拥有多条流向，不同的库场、输送线路和设备组合，影响单列卸车作业的时间。假设同一翻车机、车型和煤种下，不同流向对作业时间影响不显著，简化了测算过程。 作业时间标准值测算方法 通过统计学方法建立模型，估算翻车机、车型、煤种及流程的作业时间标准值。此方法提供了科学依据，为进一步提升黄骅港卸车效率和运营效益制定精准的作业标准。 实例分析：4#翻车机（CD4） 文章以4#翻车机（CD4）为例，展示如何处理不同车型、煤种和流程的情况，提供了实际操作步骤，说明作业时间标准值的测算流程。 结论 黄骅港单列卸车流程作业时间的优化，需综合考虑设备、车型、煤种和流程多种因素。通过统计分析和模型构建，实现作业时间标准值的精准测定，为港口的高效运行提供有力支持。

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这是乔治亚州立大学计算机科学系张彦庆博士数据挖掘课程的作业仓库。

记录 MySQL 作业以供查阅。

在某些场合，用户需要数据库周期性地执行应用程序。在Oracle 8中，这种功能依赖于SNP后台进程来实现。SNP后台进程的功能是周期性地唤醒作业队列中的作业并执行这些作业。作业队列可以管理和调度数据库中的任务，确保按时执行指定的操作。

包含第一章和第二章答案。

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