枕包线设备良品率是指某车间线体类型为枕包线的设备在产线上最终通过测试的设备良品量占投入设备产量的比例，生产过程中的错误或缺陷可以导致生产成本上涨和产品质量下降。通过本算法得到的枕包线设备良品率数据，再将数据与FineBi可视化工具相结合。业务部门可以在任何时刻通过车间、设备描述等多维度分析车间生产过程中枕包线设备良品率情况，从而可以在生产过程中制定更优的枕包线设备生产规划措施，以提高枕包线设备的良品率，为企业降低成本增加效益。
枕包线设备良品率数据的算法规则包括以下几个方面：1、数据采集：通过端口进入，从而获取枕包线设备的信息数据，完成信息数据的采集。2、数据校验：通过对导入的回流数量、人工剔废等基础数据数据进行比对和验证。3、数据处理：使用WebService的方式连接数据库，实现数据交互。关于日期、设备描述等字段通过唯一主键进行多表关联，搭建所需字段的SQL模型。为了提高枕包线设备良品率的准确性，故增加设备误剔废、人工剔废等基础数据获得每日枕包线设备良品量情况，通过FineBi计算各日期、设备描述等同一维度分组汇总结果值即使用公式K=1+1.6log(N^2/110)，N为记录数；再使用算法公式：设备良品率P=sum（a）/sum（b）*q*100%，其中设备良品量a=设备产量*w+回流数量*n-人工剔废*m，根据物料代码为中心点即满足最小二乘估计下的线性回归方程，物料代码每增加一个指定单位，基于设备良品量a相应地平均分别增加w、n 、m个对应的代数式单项式中的基础系数；b为设备产量；同理，q为设备良品量与设备产量占比的基础系数。通过该算法能更加清晰的分析到某时间段枕包线下的不同设备描述的设备良品率情况。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
日期 |
-- | -- |
车间 |
-- | -- |
设备描述 |
-- | -- |
设备产量 |
-- | -- |
设备良品量 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 日期 | 20220201 |
| 车间 | 某车间 |
| 设备描述 | 设备B |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/11452