2024年9月14日

灵蕴、内丹与香火(经济学视角下的黑神话悟空)

黑神话悟空的剧情非常繁杂晦涩,本文提供一个经济学的分析视角。

灵蕴是黑神话悟空中的基础货币,制造武器和装备都需要它。

天地间的灵蕴密集起来,就形成了碧藕等药材,是合成人间丹药的材料。如碧藕的介绍:碧藕,药材,原生十洲三岛,乃神仙之物,可用于炼制丹药。

天地间的精怪修行成妖,体内孕育出了内丹,是炼制天上仙丹的材料。如玲珑内丹的介绍:玲珑内丹,稀罕材料,天地间有强能者,以肉身为炉鼎,以精、气、神为药材,于体内聚形凝结而成的珍贵原丹,可用于炼制天上仙丹。

下面我们分别从妖、人、仙的视角来看灵蕴和内丹。

妖由精修行而来,吸收天地精华灵蕴,并凝结成内丹,而在仙的组织天庭眼里它有两大原罪:一是占用了太多灵蕴,二是保有内丹。但凡精能修行成妖,必是在灵蕴极为丰富的所在,而这种宝地是稀缺的,必定让各方势力眼热;而缺少保护的妖,体孕内丹,犹如小儿持金过闹市,正所谓和氏无罪,怀璧其罪。所以在西游记中,大妖的归宿都是被一方势力收留保护,否则难以善终。

人在红尘历练,可经修行得道成仙,人是天庭仙班的人才储备池。

人或妖,一旦成仙,可寿元绵长,但仍需继续修行增寿。仙修行的方式有许多种,一如占据宝地吸收更浓郁的天地灵蕴,二如享用蟠桃、瑶池玉液等宝物,三如进补天上仙丹。

下面我们针对这三种方式逐一分析。

其一,宝地之为宝,在于其珍稀。借鉴一下《三体》中的黑暗森林法则,“文明不断增长和扩张,但宇宙中的物质总量保持不变“,我们修改成”妖人仙佛不断修行提升,但天地间的灵蕴总量保持不变“,因此就带来了冲突,妖占用得多了,意味着仙佛未来能拥有的就少了。

其二,蟠桃、瑶池玉液等宝物也极稀缺,如蟠桃数千年一熟,需要靠天庭赏赐才能得到。因此要想享用此类宝物,就要进入天庭体制,为天庭卖命打工。

其三,天上仙丹需要用大妖内丹进行炼制,而内丹也极为稀缺,因此在黑神话悟空第四章盘丝洞剧情中,就出现了内丹孕育产业链:诱导道人吞食藕雹变身为妖,然后妖吃人孕育内丹,天庭收集内丹炼制成仙丹。也就是说,天上的仙丹,是吃人吃妖的东西。如碧藕小还丹的说明:永久增加少许生命上限的炼制小仙丹,所需灵蕴540,所需玲珑内丹3。每一颗碧藕小还丹的背后,都对应着3个大妖的性命。

再来看西方灵山佛国。佛徒修行,不靠灵蕴,而靠人间的香火念力。人信佛拜佛,则佛功德加身。黄风岭一章是黄风大圣与灵吉菩萨争夺人间香火念力的故事,小西天一章是黄眉与弥勒争夺人间香火念力的故事。天庭和妖界是竞争关系,所以天庭要灭妖;而西方和人间是客户关系,所以西方要人间信佛,而帮助除妖是说服人间信佛的重要手段,所以狮驼岭和灵山那么近,却一直没有被灵山铲平。

现在我们来看孙悟空的3个称谓:齐天大圣、弼马温、斗战胜佛。

齐天大圣是被群妖认可的,以妖的方式修行,靠吸收天地灵气增寿,不损人、妖,但是挑战了天庭和灵山,损害了仙佛的利益。

弼马温是被天庭册封的,以体制内的方式修行,靠赏赐的蟠桃、玉液、仙丹增寿,需要在天庭的指使下灭妖。

斗战胜佛是西方佛国册封的,以佛的方式修行,靠转化香火功德增寿,需要在佛国的指使下诱导人信佛。

而孙悟空这个天生猴妖,生长于花果山这个世外之地,只有在这里他才能真正自在,完全释放他的天性,完全不违背他的本心。他遵循天地之法,不与人间纠缠,却偏偏让仙佛不得安心。他若能自在修行,则万妖欢庆、人间无闻,只是仙佛却要恨得咬牙。


2024年8月9日

Manufacturing as a function

 If we treat manufacturing as a function, which definition is:

Product = Manufacturing(Man, Machine, Material, Method, Environment).

As for which, Product(final product, or semi-final product), is the output of Manufacturing.

Man, is for production line workers.

Machine, is for production line machines.

Material, is for raw component material, or semi-final product build in previous operations.

Method, is for working instruction and quality standard.

Environment, is for working environment and related preparation operations, such as preparation of tools & fixtures & measuring device, and calibration of testing devices.

Below diagram shows the process relationship of manufacturing elements.


Below table shows the layer relationship, response department(marked in parentheses), key management elements of manufacturing process.


制造这个函数

如果将制造看成一个函数,其定义为:

产品 = 制造(人, 机, 料, 法, 环)。

其中,产品(成品或半成品),是制造的输出。

人,是指一线工人。

机,是指机器。

料,是零件或上道工序制造的半成品,是制造的输入。

法,是指产品的工艺规范和质量标准。

环,是指配套的环境和准备工作,如刀具夹具量具的准备、测试设备的校准。

下图是制造过程中,各要素的流程关系。

 





下表是制造过程中,各要素的层级关系、责任部门(括号内标注)、管理要素。

 





2024年8月2日

制造数字化项目如何提升价值

近些年来,制造数字化是一个热门的话题,但是很多时候雷声大雨点小,不少项目做了大量的苦活累活,但是得到的评价却一般,从高层得到的正面反馈很有限。

在本文中,我将根据自己的开发和实施经验,以实例来介绍两种提升数字化项目价值的方法。

方法一:为更多的部门提供价值。

制造数字化项目以生产部门为主,牵涉到工艺、质量、计划、设备等部门,但是不少项目仅仅涉及生产+1个其它部门的合作,因而影响就非常有限。我们在设计和实施的过程中,应该尽可能考虑其它部门的潜在收益,为更多部门提供价值。

方法二:为更高层的管理人员提供价值。

制造数字化项目往往从日常的运营入手,会产生大量的流水明细数据,我们需要将这些数据进一步挖掘分析,生成高层更关注的数据如:OEE、投资回报率、运营成本支出、周转率、一次性通过率等。


下面以两个例子予以说明。

第一个例子,开发机加车间质量检测管理的功能模块。

其主要业务流程为:

1) 工人在加工某些产品的首件时,根据质量规则将产品送检。

2) 质量实验室进行检测,完成后记录检测结果,并通知工人。

3) 工人根据检测结果进行后续作业,如合格则继续生产,如不合格则停止生产。

我们可以看到,作业流程仅限于生产部的机加车间和质量部的机加小组之间,不被其它部门知晓;此外,业务流程记录的数据都是日常流水明细数据,也不会被更高级别的管理人员关注。

那么我们根据上述的两个方法来提升价值。

首先我们将计划部门加入流程。由于生产由工单驱动,而产品在检测时生产被中断,很显然会影响工单的执行,因此我们在设计这一功能时,增加工单的信息(可以人工输入,或者由系统自动抓取),然后在工单实时分析页面提供对应的检测信息,因而计划员得以了解检测作业对工单执行的影响。

此外,我们还可以将检测结果数据加入质量一次性通过率分析的计算,为质量总监和生产总监提供机加车间的一次性通过率分析报表。

此外,我们还可以通过记录的历史检测时间信息(产品开始检测时间、产品结束检测时间),计算得到产品的平均检测时间,并为工人和计划员提供预估的检测结束时间数据,以提升现场的作业效率和作业透明化。


第二个例子,开发机加车间的刀具管理功能模块。

其主要业务流程为:

1) 从刀具库领取刀具零件。

2) 组装刀具。

3) 将刀具组件安装到机床。

4) 将刀具组件从机床卸下。

5) 将刀具拆成零件。

6) 将刀具零件退回刀具库。

7) 外协修刀。

8) 刀具零件报废。

9) 采购新的刀具零件。

其主要作业都是在生产部门下属的机加车间下属的刀具小组内部进行,通常刀具库也由此小组内部管理。

那么我们还是根据上述两个方法来提升项目的价值。

首先让更多部门来看到这个功能。这些流程涉及两个外部部门:计划部和采购部。计划部下发工单来驱动机加车间的生产,而刀具的领取、组装、安装都是生产的前置准备作业,同样由工单驱动,同样会影响工单的执行。

我们在设计相关的功能时,把工单信息加入相关作业流程,由工单开始状态来驱动第1、2、3流程,由工单完成状态来驱动第4、5、6流程。

这样,我们可以在工单实时分析页面提供对应的流程信息,因而计划员得以了解刀具相关作业对工单执行的影响。

此外,通过数据化管理提升刀具的利用率和周转率,我们可以为管理层提供更多维度的报表如:刀具周转率报表、刀具月度采购金额报表,从而理解项目的投资价值。


2024年7月24日

大学志愿填报的分享

儿子刚刚考上了理想的大学和专业,高兴之余,我准备将之前准备的志愿填报相关的信息在网上分享,但愿对有缘之人有所帮助。

1. 什么时候确定专业方向

理想的时间是高中分班前就要明确大学的专业方向。

高中分班后要文理分科,而很多专业只有高考时考了物理、化学才能录取。

此外浙江是自由选科,3门必考加3门选考,一些考生只选考了自己的优势科目,这就造成了大学录取的限制。比如有的考生觉得物理太难,因而放弃选考,这样他就无缘考计算机、电子信息类专业。


2. 选择志愿的要素之地区

地区是选择志愿时的一个要素。

比如浙江只有浙大一所985、211,而之后的学校如浙工大、杭电、宁大就隔了一个比较大的分差,因此有不少分数在这之间的考生会考虑选择外省、特别是偏远地区的985、211。这时就应当考虑取舍了。

就重要的是要先明确将来的就业地区,是回本地,还是在学校所在地就业。

如果到外地上学,然后回本地就业,那么主要借助学校的名头和学到的知识,而同学的资源、导师的资源就借用不上了。

如果到学校所在地就业,那么可借助学校、导师的资源帮助就业,但是刚毕业时生活压力较大,衣食住行等各项开支较多,不能蹭家里的光。

当前的经济形势较为严峻,如果不能借助家庭资源,建议今后就业优先选择长三角、珠三角大中城市,不建议在边远地区就业。


3. 选择志愿的要素之学校

所谓大学文凭是敲门砖,在好的学校里导师就有不少优质资源,校友会也能进行资源共享。

而一般的学校各类信息较多,令人眼花缭乱,很难辨别。

这里我介绍一种更靠谱的方式:打开教育部官网moe.gov.cn,搜索关键字“全国普通高等学校名单”,在搜索结果页选择筛选条件“excel”,然后可以得到各版的全国高等学校名单,如最新的是2024年版本,将EXCEL文件下载到电脑,然后打开进行进一步的分析。

在学校名单里,每个学校包含了下列信息:序号、学校名称、学校标识码、主管部门、所在地、办学层次、备注。这里特别提醒的是“办学层次”、“备注”这两项。

办学层次主要是说明本科还是专科,本科说明此学校具有本科办学条件,但是不排除某些专业是专科设置,如2023年浙江水力水利大学,其软件工程专业是本科,而计算机科学专业是专科。

“备注”一栏,如空白则说明学校是公办,如备注“民办”则说明是民办。有的学校本身是公办,但是不排除下级学院是民办,如2024年浙江工业大学是公办,而浙江工业大学之江学院是民办。

此外,有些学校以优势专业知名,如在浙江,除浙大外,工科综合选浙工大,计算机单科选杭电,学医一般选温州医科大学,师范一般选金华的浙江师范大学,文科选浙工商。


4. 选择志愿的要素之专业

除了名校以外,专业对学生的就业影响最大,因此大家对专业的分析也最为看重。

其实对各学校各专业的教学质量,有一个很客观公正的方法,就是看教育部组织的学科评估。

打开“教育部学位与研究生教育发展中心”网站cdgdc.edu.cn,点击菜单“主要业务”》“学科建设”》“学科评估”,就进入第四轮学科评估结果页面。选择专业大类、小类、学校,就可以看到对应学校、对应专业的评估结果。评估分数等级有:A+、A、A-、B+、B、B-、C+、C、C-,如果名单里没有学校则说明该校未上榜。

此外,这几年因为各种原因,不少学校对专业名称进行美化包装,如“智能制造”就是以前的“机械设计”,“智能建筑”就是以前的“土木工程”,“信息工程”就是以前的“电气与自动化”,课还是那些课,老师还是那些老师,新瓶装的还是旧酒。

另外,专业大类下的专业小类也要小心甄别,如计算机大类通常有以下4个小类专业:计算机科学、软件工程、计算机网络、计算机安全。通常来说,计算机科学和软件工程的学生更加对应于大家对“码农”的认识,这两个专业的大部分课程重合,只不过计算机科学更侧重于开发,而软件工程更侧重于实施。而计算机网络和计算机安全更加侧重于硬件、网络,就业方面比前两个专业要窄得多。此外,与计算机沾边的另两个专业:人工智能、大数据,不建议普通考生选,因为就业面非常非常窄,通常只有名校的博士生才能找得到好工作。

另外一个因素就是学校专业有没有硕士、博士点。这两年因为就业困难,有不少毕业生选择继续深造,而在本科读硕读博要相对容易。这方面的信息通常要在学校官网、专业对应的学院介绍信息里。

如查询浙工大计算机硕博点,方法是浙工大官网》学校概况》组织机构》教学机构》计算机科学与技术学院》学院概况》学院信息》学院简介,里面有相关硕博点的设置说明。


5. 怎么判断自己的录取区间

志愿到录取的过程,其实是考生和学校、考生和考生之间进行动态博弈的过程。

除了分数以后,影响录取的主要因素有哪些呢?

首先看排名,其实排名比分数重要。不仅看今年的排名,而且要看意向学校意向专业前两年的排名,看看有没有变化的趋势。总的来看,这两年大家选择专业时更加保守,志愿进一步向就业热门专业集中,因此要根据变化趋势进行针对性地调整,如某校某专业2022年最低录取名次是24000,2023年是23000,那么很可能2024年在22000名以内。

第二看招生人数,假如某校2023年计算机科学按小类招生,其中计算机科学23000名,软件工程23300名,计算机网络23800名,计算机安全24000名,而今年按大类招生,那么很显然录取名次会低于23000,会接近计算机安全的传统录取线。

第三看选科。有一个数据,2024年浙江39万考生中,只有11万人选考了物理、化学,那么就有28万考生将无缘计算机类、电子信息类等工科专业。而选政治、历史的考生都是约16万。因此大的趋势上理科录取分相对较低,文科录取分相对较高。因此考生及家长在高一就要认真考虑高考志愿的问题,并在高考前留心媒体上透露的选科信息,从而在填志愿上更加主动。


2024年4月23日

汽车漫谈之汽车安全、汽车质量、汽车成本

最近有不少朋友与我谈起汽车相关话题,基于我有多年汽车制造行业相关经验,我想写篇漫谈类的文章,以普及一些基础知识。

主题是汽车安全、汽车质量、汽车成本,供大家购车、用车时参考。

首先谈谈汽车安全。

汽车安全分两大类,主动安全和被动安全。

所谓主动安全是指采取措施、尽量避免事故的发生;被动安全是指在事故发生后,尽量减小对人员的伤害。

被动安全的典型例子是轮式车身、安全气囊、安全带,评价一款车被动安全的客观标准是它的“车内乘员安全分指数”项碰撞成绩,G代表优秀。可以从中保研的网站上查询车辆的碰撞成绩。

从网上的车辆事故报道中,我们也可以了解到车辆的安全情况,车辆安全的特征是: 在碰撞事故后ABC柱无明显变形,驾驶室车门能打开,安全气囊打开。

在零件物料方面,为保障安全,通常需要车辆钢板有足够的厚度,重点部位有加强肋板或加强筋。

在装配工艺方面,有两个重要工艺对安全有重大影响: 车身钣金件焊接合格、致密、均匀,零件拧紧装配时合格、合理。

车辆品牌方面,沃尔沃是最注重安全的品牌。

车辆类型方面,SUV比轿车安全。

同品牌同类型车辆,一般而言车辆越重越安全。

比较而言,新能源车的电池安全是一个令人担心的点,不知道以后会不会有针对电池的碰撞或破坏测试。

主动安全近几年提得比较多,相关的车辆配置也较多,如ABS、ESP等。

评价汽车主动安全的客观标准是车辆的极限刹车距离。

汽车设计方面还有两个经典的主动安全设计例子: 汽车出风口打到挡风玻璃位置时会自动打开空调以提供除雾功能,后视镜往下翻会切换到炫目模式。

此外,司机的防御性驾驶也能够提升主动安全。


再来看汽车质量。

两大关键因素: 零件采购质量、整车制造质量。

通常在国内整车厂,一个零件会有两到三个供应商,既包括国际一流大厂,也包括国内二三流小厂,两者的质量水平、采购价格会有较大的差异。

而新厂、新车的制造水平有一个爬坡的过程。

因此,有一些厂商采用了以下的策略: 在前期产能较低,工艺水平相对低,采用国际一流大厂零件以保障零件质量; 在后期产能提升,工艺稳定,采用国内小厂零件以节约成本。

影响质量的因素包括人机料法环,人即人员(包括工人、工程师、管理人员),机即机器设备,料即零件及工具,法即法规(包括制造工艺流程和质量校收标准),环即环境如温度湿度地面平整度等。

以法为例,假设同一个代工厂为两个品牌制造同类型的产品,采用同一组人员、同样的设备、同样的零件、同样的制造工艺、同样的环境,但是A的验收标准高于B的验收标准,就会造成A的良品率低于B的良品率。


再来看汽车成本。

从厂家方面看来,汽车成本包括设计成本、制造成本、营销成本、售后成本,这些成本最终体现在车辆的销售价格和服务价格上面。

从消费者方面看来,汽车成本主要包括购车成本和用车成本。

近几年由于新能源车的发展,购车成本和用车成本比较以前都有了较大差异。

我的建议是从完整的用车周期考虑汽车成本。

购车成本包括裸车价、各项税费、补贴。比较而言,新能源车裸车价较贵,但是有补贴,而且在部分城市可以省下买车牌的钱。

用车成本包括: 加油或加电、保险、保养、维修、二手车保值率。

比较而言,新能源车加电比加油省钱得多,但是保险费较贵,保养费则较省。

维修方面,采用大压铸技术的车身维修费较高,雷达、摄像头、感应器越多的车辆维修费越高。也可以参考中保研碰撞成绩的“耐撞性与维修经济性分指数”,此项分数越低则维修越费钱,保险费越高。

保值率方面,新能源车比汽油车掉得快。

我们在购车前,建议理性地从用车周期完整地估算用车成本,从购车到弃车(报废或转让)完整地计算各项费用。


2024年4月8日

ARPG游戏三大要素:故事、情感、陪伴

我最喜欢玩的游戏类型是ARPG。

分析了几个我最喜欢的游戏,我发现了它们的共通之处:一个引人入胜的故事,一段动人心魄的情感,一段并不孤独的旅程。

RPG游戏的基础是故事,所谓角色,是为故事设计的,玩一个RPG游戏,就好比跟随主角穿越到一个异世界,体验一个异乎寻常的故事。为了这个故事,游戏会制作出一个与之配套的世界,以及在这个世界生活的NPC。此外,游戏通常会设计一个大故事与一个小故事,大故事是影响游戏世界与NPC的重大事件,而小故事与主角密切相关。如在《巫师3》中,大故事是白霜灭世的危机,而小故事是拯救女儿。大故事让我们沉浸入游戏世界,而小故事让我们与主角建立连接。

出色的游戏同样让我们在情感上建立连接。许多玩家在通关《巫师3》或《荒野大飙客2》时会有一种虚脱的感觉,这是因为他们与游戏的情感纽带连接得太牢固了,一旦脱离会觉得难以接受。让玩家在情感上付出,这是游戏建立沉浸感的另一个重要因素。比较而言,《地平线》同样也讲了一个好故事,但是我无法在情感上建立连接,因为主角与NPC的情感交互太少太浅,无法让在情感上打动我们。

单机游戏的玩家是孤独的,但是好的RPG游戏会安排一些NPC,陪伴我们走过这个旅程,如《生化奇兵3》的伊丽莎白是如此地生动,甚至于一些玩家在二周目打到海滩就停止了,好让她永远绽放在那个美丽的瞬间。那些在游戏史上留名的NPC,不仅在感情上打动我们,而且陪着我们一起做任务,一起度过这些难忘的旅程。为了加强玩家的情感体验,游戏甚至在一些特殊的时期强制玩家与NPC同伴分开,从而在重聚后让人更加珍惜与同伴的感情。

下图是我根据自己最喜欢的几个ARPG游戏做的一个表,体现了这3个要素的重要作用。




2024年3月13日

世界的本质是个草台班子

前一阵子的两件事,让我不禁感慨: 世界的本质是个草台班子。
第一件事是看到新闻说,波音公司因为政治正确赶跑了资深的空气动力学专家。
第二件事是看韩国电影《首尔之春》,没想到军事行动也可以这么草率。

回想我职业生涯的经历,似乎也可以作为这个结论的佐证。

A公司是行业领袖,其MES系统被评为首批工业4.0灯塔工厂。但是在锦绣包装下面,也填充了不少烂稻草。我记得用户汇报过一个问题,其个工单的验证出错,我检查了工单验证的逻辑,发现了一个不可思议的SQL查询: 100多行的SQL,没有任何注释,没有格式,没有规范换行。我把这个SQL拆分成10多个视图,才逐渐理解了其中的逻辑,找到了问题所在。造成这个问题的根源是: A公司把开发外包给印度T公司,T公司非常注意文档的规范,但在代码层面放飞了自我。

B公司是行业的奠基者,需要将北美的生产调度系统引进中国,此系统的重点是PLC控制逻辑,基于AB PLC开发,而在中国工厂采用了西门子PLC,因此需要进行代码迁移。此外,北美PLC只控制一个工作站,而中国PLC需要控制多个工作站。B公司将迁移和本地化开发的工作开包给一家小公司。我建议搭建测试环境,以尽可能及早发现问题,但是项目负责人说不用,说人家是专业的,之前从没有这么做。结果上线部署的时候傻眼了:项目包太大,超出了PLC的容量。结果这件事情层层升级,最终由公司中国区CEO联系西门子中国区CEO,从别的客户手里暂时调用319F PLC,以解决容量的问题。最终项目交期超出了一个多月后才具备初步上线的条件。

C公司的安灯系统在业内非常知名,我接到的任务是借鉴其功能,将其实现并应用到中国工厂。我在考察C公司工厂时发现其用了软件PLC而不是通常的硬件PLC,也就是说其PLC功能是安装在WINDOWS PC上通过专用软件实现的,因此稳定性方面远不如硬件PLC,原因是项目包太大,普通PLC下载不了。得到其项目包后我才知道原因:有太多遗留设备需要兼容,相同功能不同产线采用代码复制的方式实现,所有I/O参数采用硬代码实现。我和同事研究以后,采用了以下的优化方案: 用符号寻址代替编号寻址,功能模块用配置的方式调用,I/O用配置表进行映射,用中间表+FC的方式做到功能模块的抽象实现,不同的产线调用相同的FC。经过以下优化后,项目包可以下载到硬件PLC,而且还有多余的空间存储调度系统的项目,并且能够缓存2小时的工单数据、生产记录。


2024年2月28日

Thingworx连接Access数据库

最近在研究Thingworx中连接Access数据库的方法。

PTC官方建议的方法是搭建Thingworx Edge,然后在Edge中安装ADO Service connectivity,此方法非常地烦琐,也缺少这方面的文档。

于是我另外尝试了几种方法。

方法1:通过SQL Server连接Access数据库。

SQL Server中可以通过Linked Servers连接外部数据库,如SQL Server、Oracle、Access等。

通过使用对应的Provider,可以将外部数据库映射到本地。

对于连接Access数据库,可以使用MS Office 12.0 Access DB Engine OLE DB Provider或Microsoft OLE DB Provider for ODBC Driver这两个Provider。

我测试发现ODBC的方式失败。

而在测试MS Office 12.0 Access DB Engine OLE DB Provider时我发现有2个限制:必须使用SQL Server正式版(Express版本失败),Access数据库不能使用密码。如果数据库没有此Provider则需要安装Microsoft Access Database Engine。

建立Linked Server之后,我们可以将Access的表映射到SQL Server的视图,这样处理之后就可以象本地的对象一样使用了。


方法2:在Access中连接SQL Server。

这个方法最简单,很容易实现,也支持 SQL Server Express。

缺点是只能单向从Access向SQL Server读写数据。

如果我们希望通过SQL Server查询Access中的数据,则需要在Access中编写查询语句,手动将Access数据同步到SQL Server,然后在SQL Server查询本地表。


方法3:通过Kepware ODBC Driver进行数据转换。

Kepware的ODBC插件能够将ODBC数据库中的数据直接转换成OPC Tag,结构为:表Tag Group >> 字段Tag Group >> 记录Tag。

如果我们仅仅是读写特定表、特定字段的特定行,则可以用这种方式从Thingworx中读写数据。

如果涉及到大数据量、较复杂的查询,则这种方式不合适。