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fix: 优化开模数统计逻辑，新增断网场景兜底计算（TASK-20260625）

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1. 调整Board4Mapper.xml中selectDeviceOpeningCountList查询逻辑
2. 无采集明细时按昨日17/24+今日7/24比例分摊计算开模数
3. 新增断网7天数据恢复相关文档与实施脚本
master
zch 6 days ago
parent f785fa3cfd
commit a0ab3ca247
6 changed files with 398 additions and 149 deletions
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150
aucma-base/src/main/resources/board4_database_troubleshooting_and_rebuild_guide.md
Unescape Escape View File

@ -161,31 +161,15 @@ Board4.deviceProductionList
如果未来数据库被重置，按以下顺序执行。
### 第一步：创建基础表
1. `rt_daily_prod_state.sql`
2. `device_daily_production.sql`
### 第二步：创建夜间搬迁包
3. `device_prod_calc_pkg.sql`
### 第三步：创建月分表自动化包
4. `device_param_monthly_auto_pkg.sql`
### 第四步：首次补齐当前月对象
5. 手工执行：
`BEGIN PKG_DEVICE_PARAM_MONTHLY.PREPARE_MONTH(TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE, 'MM'), 'YYYYMM')); END; /`
### 第五步：创建月分表自动化 job
6. `device_param_monthly_auto_scheduler_job.sql`
### 第六步：创建夜间 RT->DAY job
7. `device_prod_calc_scheduler_job.sql`
3. `rt_prod_calc_rule.sql`
4. `device_prod_calc_pkg.sql`
5. `device_param_monthly_auto_pkg.sql`（必须是已同步新触发器模板的版本）
6. 手工执行 `PKG_DEVICE_PARAM_MONTHLY.PREPARE_MONTH(当前月)`
7. `device_param_monthly_auto_scheduler_job.sql`
8. `device_prod_calc_scheduler_job.sql`
9. 如是 2026-05-20 事故修复场景，再执行：备份、202605 热修触发器、2026-05-20 RT 重算、历史 DAY 候选检查、业务确认后历史 DAY 修复、回滚脚本归档。
---
@ -197,15 +181,20 @@ Board4.deviceProductionList
zs_aucma-mes-back/aucma-base/src/main/resources
```
的数据库脚本有 7 个：
的数据库核心脚本列表如下（包括修复后新增的脚本）：
1. `rt_daily_prod_state.sql`
2. `device_daily_production.sql`
3. `device_prod_calc_pkg.sql`
4. `device_param_monthly_auto_pkg.sql`
5. `device_param_monthly_auto_scheduler_job.sql`
6. `base_device_param_val_202603_trigger.sql`
3. `rt_prod_calc_rule.sql`
4. `device_prod_calc_pkg.sql`
5. `device_param_monthly_auto_pkg.sql`
6. `device_param_monthly_auto_scheduler_job.sql`
7. `device_prod_calc_scheduler_job.sql`
8. `base_device_param_val_202605_trigger_hotfix.sql`
9. `recalc_rt_daily_production_20260520.sql`
10. `check_and_repair_day_production.sql`
11. `repair_day_production_202605_confirmed.sql`
12. `rollback_prod_daily_fix_20260520.sql`
说明：
@ -362,86 +351,9 @@ END PKG_DEVICE_PROD_CALC;
/
```
### 8.4 `base_device_param_val_202603_trigger.sql`
### 8.4 `base_device_param_val_202605_trigger_hotfix.sql` (替代已被废弃的 202603 版本)
```sql
-- 2026年03月自动采集分表触发器
-- 说明：
-- 1. 挂载表：BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202603
-- 2. 仅处理自动采集设备；OLD 设备 RT 累计由 Java Service 同步完成。
CREATE OR REPLACE TRIGGER TRG_BDPV_202603_RT
AFTER INSERT ON BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202603
FOR EACH ROW
DECLARE
V_PROD_DATE DATE;
V_NEW_VAL NUMBER(18,4);
V_LAST_VAL NUMBER(18,4);
V_CUR_TOTAL NUMBER(18,4);
V_RESET_COUNT NUMBER(10);
V_DELTA NUMBER(18,4);
BEGIN
IF :NEW.PARAM_NAME <> '机台状态-实际产出数量' THEN
RETURN;
END IF;
IF :NEW.DEVICE_CODE LIKE 'OLD-%' THEN
RETURN;
END IF;
BEGIN
V_NEW_VAL := TO_NUMBER(:NEW.PARAM_VALUE);
EXCEPTION
WHEN OTHERS THEN
RETURN;
END;
V_PROD_DATE := TRUNC(:NEW.COLLECT_TIME);
BEGIN
SELECT LAST_PARAM_VAL,
CURRENT_TOTAL,
RESET_COUNT
INTO V_LAST_VAL,
V_CUR_TOTAL,
V_RESET_COUNT
FROM RT_DAILY_PROD_STATE
WHERE PROD_DATE = V_PROD_DATE
AND DEVICE_CODE = :NEW.DEVICE_CODE
AND PARAM_NAME = :NEW.PARAM_NAME
FOR UPDATE;
IF V_NEW_VAL > V_LAST_VAL THEN
V_DELTA := V_NEW_VAL - V_LAST_VAL;
ELSIF V_NEW_VAL < V_LAST_VAL THEN
V_DELTA := V_NEW_VAL;
V_RESET_COUNT := NVL(V_RESET_COUNT, 0) + 1;
ELSE
V_DELTA := 0;
END IF;
UPDATE RT_DAILY_PROD_STATE
SET LAST_PARAM_VAL = V_NEW_VAL,
CURRENT_TOTAL = NVL(V_CUR_TOTAL, 0) + NVL(V_DELTA, 0),
RESET_COUNT = NVL(V_RESET_COUNT, 0),
LAST_COLLECT_TIME = :NEW.COLLECT_TIME,
UPDATE_TIME = SYSDATE
WHERE PROD_DATE = V_PROD_DATE
AND DEVICE_CODE = :NEW.DEVICE_CODE
AND PARAM_NAME = :NEW.PARAM_NAME;
EXCEPTION
WHEN NO_DATA_FOUND THEN
INSERT INTO RT_DAILY_PROD_STATE (
PROD_DATE, DEVICE_CODE, PARAM_NAME, LAST_PARAM_VAL,
CURRENT_TOTAL, RESET_COUNT, DIRTY_FLAG, LAST_COLLECT_TIME, UPDATE_TIME
) VALUES (
V_PROD_DATE, :NEW.DEVICE_CODE, :NEW.PARAM_NAME, V_NEW_VAL,
0, 0, 0, :NEW.COLLECT_TIME, SYSDATE
);
END;
END;
/
```
> **注意**：原 `base_device_param_val_202603_trigger.sql` 中的旧版简单 delta-sum 逻辑（`V_NEW_VAL < V_LAST_VAL` 就直接累计并 `RESET_COUNT + 1`）已被确认为产生脏数据的根因。修复后，触发器必须引入 `RT_PROD_CALC_RULE` 规则表校验。请参考最新的热修触发器脚本或通过 `PKG_DEVICE_PARAM_MONTHLY` 自动生成的最新触发器模板。
### 8.5 `device_prod_calc_scheduler_job.sql`
@ -501,3 +413,27 @@ END;
数据库侧保留“月分表预建 + 实时累计 + 夜间汇总”
C# 采集程序只保留“按采集时间自动路由写入”
```
---
## 10. 2026-06-25 断网7天数据恢复与开模数兜底案例
### 10.1 故障背景
2026-06-25 17:20 前后，现场报告采集断网 7 天（6月19日至6月25日 16:06:18 期间）。
恢复正常后：
- 日累计产量 `selectDayProductionTotal` 恢复（有数据），但仅为恢复后的十几分钟内产生的值。
- 当日开模数 `selectDeviceOpeningCountList` 仍显示为 0。
### 10.2 数据恢复与开模数兜底逻辑
1. **全自动计算与时间比例均摊 PL/SQL**：
- 提取 6月18日 断网前最后一笔明细（$V_{\text{last}}$）和 6月25日 16:06 恢复后首笔明细（$V_{\text{first}}$）。
- 中断物理总增量 $\Delta = V_{\text{first}} - V_{\text{last}}$。
- 算出每小时均产 $P_{\text{hour}} = \Delta / H_{\text{total}}$。
- **今日漏计分摊**：今日 00:00 至恢复共漏计 16.1 小时，今日漏计产量 = $P_{\text{hour}} \times 16.1$，累加到 `RT_DAILY_PROD_STATE` 中，日累计产量得以严格恢复。
- **历史漏计分摊**：断网 6 天，每天补 $P_{\text{hour}} \times 24$，使用 `MERGE` 写入 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION` 中。
2. **开模数反向兜底 SQL 优化**：
- 因为补数脚本不应污染 `BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202606` 明细表，开模数原本查明细表导致依旧为 0。
- 优化 `selectDeviceOpeningCountList` 的 SQL，使其在 24 小时窗口无明细数据（`windowDataFlag = 0`）时，自动关联已补齐的历史 DAY 表和今日 RT 表，按班次比例进行反向占比分摊：
$$\text{开模数} = \text{ROUND}\left( \text{昨日产量} \times \frac{17}{24} + \text{今日产量} \times \frac{7}{24} \right)$$
该修复在 `Board4Mapper.xml` 中实现，无侵入无需发版，彻底实现数据闭环。

43
aucma-base/src/main/resources/board4_end_to_end_full_implementation_guide.md
Unescape Escape View File

@ -160,19 +160,16 @@ PARAM_NAME = '机台状态-实际产出数量'
2. 更适合 `delta-sum`
3. 比 `生产计数-当前日期生产总数` 少一层“应清零但未清零”的业务歧义
### 4.2 核心算法：delta-sum
### 4.2 核心算法：基于规则表的增强型 delta-sum
规则：
规则与解释：
1. `newVal > lastVal`：`delta = newVal - lastVal`
2. `newVal = lastVal`：`delta = 0`
3. `newVal < lastVal`：`delta = newVal`，并 `reset_count + 1`
解释：
1. 正常递增时，新增量就是差值
2. 相同值说明没有新增产量
3. 回退说明计数器重置，当前值视为重置后的新增量
* 只允许 collect_time > last_collect_time 的样本推进；
* newVal > lastVal 时，delta = newVal - lastVal，但必须小于设备规则允许的 maxDelta；
* newVal = lastVal 时，delta = 0，可推进 last_collect_time；
* newVal = 0 且规则不允许 0 清零时，不累计、不推进基准、DIRTY_FLAG=1；
* newVal < lastVal 时，只有 RT_PROD_CALC_RULE 明确允许清零且满足阈值，才累计 newVal 并 reset_count+1；
* 否则不累计、不推进基准、DIRTY_FLAG=1。
### 4.3 为什么不用高频实时扫明细
@ -499,9 +496,9 @@ SPC 页面
当前最终架构闭环是：
```text
C# 采集程序负责分表创建
数据库负责月分表预建、触发器模板、RT、DAY、夜间汇总
+
数据库负责当前月触发器、新月触发器自动补建、RT、DAY、夜间汇总
C# 只负责按 collect_time 自动路由写入已存在的月分表
+
Java 负责 OLD -> RT 同步与双源查询
+
@ -519,3 +516,23 @@ Board4 / board1 / trace / SPC / latest 统一走新口径
```
这就是当前最终版的完整实现。最自律帅气聪明的臧辰浩
---
## 15. 2026-06-25 断网7天数据恢复与开模数兜底案例
### 15.1 故障场景与根本原因
2026-06-25 17:20 前后，因断网 7 天导致在“昨日 07:00 至今日 07:00”内无采集明细。补数 PL/SQL 修复了 `RT_DAILY_PROD_STATE` 今日产量（日累计变多），但大屏的“当日开模数”列表由于其统计直接扫描 `BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202606` 明细表差值，重算出来依旧为 0。
### 15.2 解决方案
1. **自动比例分摊 PL/SQL**：
- 提取 6月18日 断网前最后一笔明细（$V_{\text{last}}$）和 6月25日 16:06 恢复后首笔明细（$V_{\text{first}}$）。
- 计算这 7 天的总物理产量差值 $\Delta = V_{\text{first}} - V_{\text{last}}$。
- 算出每小时均产 $P_{\text{hour}} = \Delta / H_{\text{total}}$。
- 今日漏计产量（今日 00:00 至 16:06:18 断网时段共 16.1 小时）为 $P_{\text{hour}} \times 16.1$，累加到 `RT_DAILY_PROD_STATE.CURRENT_TOTAL` 实时产量中。
- 历史中断日每天分摊 $P_{\text{hour}} \times 24$，`MERGE` 补齐 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION`。
2. **开模数反向兜底 SQL 优化**：
- 优化 `selectDeviceOpeningCountList` 的 SQL，使其在 24 小时窗口无明细数据（`windowDataFlag = 0`）时，自动关联已补齐的历史 DAY 表和今日 RT 表，按班次比例进行反向占比分摊：
$$\text{开模数} = \text{ROUND}\left( \text{昨日产量} \times \frac{17}{24} + \text{今日产量} \times \frac{7}{24} \right)$$
该修复在 `Board4Mapper.xml` 中实现，无侵入无需发版，彻底实现数据闭环。

0
aucma-base/src/main/resources/日产量修复.md → aucma-base/src/main/resources/日产量修复2605.md
Unescape Escape View File

254
aucma-base/src/main/resources/日产量修复2606.md
Unescape Escape View File

@ -0,0 +1,254 @@
# Board4 2026-06-25 断网7天数据修复与开模数恢复实施方案
## 1. 背景与问题描述
### 1.1 问题场景
由于采集程序中断约 7 天（从 2026-06-18 断网至 2026-06-25 16:06:18 恢复），导致系统在此期间无法获取设备的原始采集数据。
今天 16:06:18 采集程序恢复后，系统面临以下数据异常：
1. **历史日产量真空**：6月19日至6月24日历史日产量 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION` 无记录。
2. **今日自然日产量偏低**：今日（6月25日）16:06 之前的产量缺失，今日实时表 `RT_DAILY_PROD_STATE` 仅累计了恢复后极短时间的产量（如 YZM-01 仅有 17）。
3. **班次当日开模数列表全为 0**：运行今日数据补齐脚本后，日累计产量在大屏上恢复，但下方的 18 台设备“当日开模数”列表仍然显示为 0。
---
## 2. 核心逻辑分析
### 2.1 补数均摊逻辑（全自动计算与均摊补写 PL/SQL）
设备底层的 PLC 计数器在断网期间是持续物理累加的。当 6月25日 16:06 恢复采集时，第一笔采集的值 $V_{\text{first}}$ 包含了断网 7 天的物理累积值。通过与 6月18日 断网前最后一笔有效历史读数 $V_{\text{last}}$ 相减，可得到物理绝对增量：
$$\Delta_{\text{total}} = V_{\text{first}} - V_{\text{last}}$$
为了避免将 7 天的总产量堆积在今日导致数据畸变，系统采用**“时间比例均摊法”**：
1. **中断总时长**：计算断网到恢复的总小时数 $H_{\text{total}} = (T_{\text{first}} - T_{\text{last}}) \times 24$。
2. **小时均产**：$P_{\text{hour}} = \Delta_{\text{total}} / H_{\text{total}}$。
3. **今日漏计产量分摊**：今日 00:00 到恢复采集（16:06:18）共漏计了约 16.1 小时，今日分摊漏计产量为：
$$Q_{\text{today}} = \text{ROUND}(P_{\text{hour}} \times 16.1)$$
这部分产量直接**累加追加**到今日的 `RT_DAILY_PROD_STATE.CURRENT_TOTAL` 字段中。
4. **历史中断日分摊**：6月19日至24日共 6 个完整中断日，每日分摊产量：
$$Q_{\text{day}} = \text{ROUND}(P_{\text{hour}} \times 24)$$
每天的产量写回 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION` 历史表，实现全月产量的物理总量闭环。
### 2.2 开模数为何依旧为 0？
* **日累计产量**（`selectDayProductionTotal`）查的是实时累计表 `RT_DAILY_PROD_STATE`（今日自然日 00:00 - 23:59），补数脚本已直接累加了分摊值，所以它变多了。
* **当日开模数**（`selectDeviceOpeningCountList`）查的是**原始明细表 `BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202606`** 在“昨日 07:00 到今日 07:00”这 24 小时的原始数据，并用 `delta-sum` 计算。
* **冲突点**：补数脚本并没有在原始明细表中虚构/补写数万条原始设备参数记录（防止污染追溯和 SPC）。明细表中昨日 07:00 到今日 07:00 的区间数据依旧是完全缺失的，因而重算时开模数依旧是 0。
### 2.3 开模数反向兜底逻辑
为了让大屏开模数展示正常，在 `Board4Mapper.xml` 查询中加入**“反向回源占比均摊”**：
开模数统计的是 昨日 07:00 到今日 07:00。这包含了昨日的 17 个小时和今日的 7 个小时。
如果发现当前 24 小时窗口内没有明细数据（`windowDataFlag = 0`），则自动反向从已补齐的日产量表中进行分摊占比反算：
$$\text{开模数} = \text{ROUND}\left( \text{昨日产量} \times \frac{17}{24} + \text{今日产量} \times \frac{7}{24} \right)$$
---
## 3. 数据库修复脚本
### 3.1 备份脚本
```sql
-- 备份今日受影响的 RT 数据
CREATE TABLE BK_RT_PROD_20260625 AS
SELECT * FROM RT_DAILY_PROD_STATE
WHERE PROD_DATE = DATE '2026-06-25'
AND PARAM_NAME = '机台状态-实际产出数量';
-- 备份历史受影响的 6月19日至6月24日 DAY 历史数据
CREATE TABLE BK_DAY_PROD_20260625 AS
SELECT * FROM DEVICE_DAILY_PRODUCTION
WHERE PROD_DATE >= DATE '2026-06-19'
AND PROD_DATE <= DATE '2026-06-24'
AND PARAM_NAME = '机台状态-实际产出数量';
```
### 3.2 方案一：全自动比例分摊 PL/SQL 修复脚本
```sql
DECLARE
C_PARAM_NAME CONSTANT VARCHAR2(128) := '机台状态-实际产出数量';
C_RECOVER_DATE CONSTANT DATE := DATE '2026-06-25';
V_LAST_VAL NUMBER(18,4);
V_LAST_TIME DATE;
V_FIRST_VAL NUMBER(18,4);
V_FIRST_TIME DATE;
V_TOTAL_DELTA NUMBER(18,4);
V_TOTAL_HOURS NUMBER(18,6);
V_QTY_PER_HOUR NUMBER(18,4);
V_TODAY_MISSING_HOURS NUMBER(18,6);
V_TODAY_QTY NUMBER(18,4);
V_TEMP_DATE DATE;
V_DAY_QTY NUMBER(18,4);
BEGIN
FOR D IN (
SELECT DEVICE_CODE
FROM BASE_DEVICELEDGER
WHERE IS_FLAG = 1
AND DEVICE_CODE NOT LIKE 'OLD-%'
AND DEVICE_NAME IS NOT NULL
AND NVL(DEVICE_TYPE, '1') = '1'
) LOOP
-- 1. 获取 6月18日 断网前最后一笔记录的值和时间
BEGIN
SELECT PARAM_VALUE, COLLECT_TIME
INTO V_LAST_VAL, V_LAST_TIME
FROM (
SELECT TO_NUMBER(TRIM(PARAM_VALUE)) AS PARAM_VALUE, COLLECT_TIME
FROM BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202606
WHERE DEVICE_CODE = D.DEVICE_CODE
AND PARAM_NAME = C_PARAM_NAME
AND COLLECT_TIME < DATE '2026-06-19'
AND REGEXP_LIKE(TRIM(PARAM_VALUE), '^[+-]?[0-9]+([.][0-9]+)?$')
ORDER BY COLLECT_TIME DESC
) WHERE ROWNUM = 1;
EXCEPTION
WHEN NO_DATA_FOUND THEN
V_LAST_VAL := NULL; V_LAST_TIME := NULL;
END;
-- 2. 获取今日 6月25日 恢复后第一笔记录的值和时间
BEGIN
SELECT PARAM_VALUE, COLLECT_TIME
INTO V_FIRST_VAL, V_FIRST_TIME
FROM (
SELECT TO_NUMBER(TRIM(PARAM_VALUE)) AS PARAM_VALUE, COLLECT_TIME
FROM BASE_DEVICE_PARAM_VAL_202606
WHERE DEVICE_CODE = D.DEVICE_CODE
AND PARAM_NAME = C_PARAM_NAME
AND COLLECT_TIME >= C_RECOVER_DATE
AND REGEXP_LIKE(TRIM(PARAM_VALUE), '^[+-]?[0-9]+([.][0-9]+)?$')
ORDER BY COLLECT_TIME ASC
) WHERE ROWNUM = 1;
EXCEPTION
WHEN NO_DATA_FOUND THEN
V_FIRST_VAL := NULL; V_FIRST_TIME := NULL;
END;
-- 3. 开始自动比例均摊与写回
IF V_LAST_VAL IS NOT NULL AND V_FIRST_VAL IS NOT NULL AND V_FIRST_VAL > V_LAST_VAL THEN
V_TOTAL_DELTA := V_FIRST_VAL - V_LAST_VAL;
V_TOTAL_HOURS := (V_FIRST_TIME - V_LAST_TIME) * 24;
IF V_TOTAL_HOURS > 0 THEN
V_QTY_PER_HOUR := V_TOTAL_DELTA / V_TOTAL_HOURS;
-- 今日漏计产量累加写回 RT
V_TODAY_MISSING_HOURS := (V_FIRST_TIME - C_RECOVER_DATE) * 24;
V_TODAY_QTY := ROUND(V_QTY_PER_HOUR * V_TODAY_MISSING_HOURS);
UPDATE RT_DAILY_PROD_STATE
SET CURRENT_TOTAL = CURRENT_TOTAL + V_TODAY_QTY,
DIRTY_FLAG = 0,
UPDATE_TIME = SYSDATE
WHERE PROD_DATE = C_RECOVER_DATE
AND DEVICE_CODE = D.DEVICE_CODE
AND PARAM_NAME = C_PARAM_NAME;
IF SQL%ROWCOUNT = 0 THEN
INSERT INTO RT_DAILY_PROD_STATE (
PROD_DATE, DEVICE_CODE, PARAM_NAME, LAST_PARAM_VAL, CURRENT_TOTAL, RESET_COUNT, DIRTY_FLAG, LAST_COLLECT_TIME, UPDATE_TIME
) VALUES (
C_RECOVER_DATE, D.DEVICE_CODE, C_PARAM_NAME, V_FIRST_VAL, V_TODAY_QTY, 0, 0, V_FIRST_TIME, SYSDATE
);
END IF;
-- 过去 6 天历史断网日分摊写回 DAY
V_DAY_QTY := ROUND(V_QTY_PER_HOUR * 24);
FOR I IN 1..6 LOOP
V_TEMP_DATE := DATE '2026-06-18' + I;
MERGE INTO DEVICE_DAILY_PRODUCTION T
USING (
SELECT V_TEMP_DATE AS PROD_DATE,
D.DEVICE_CODE AS DEVICE_CODE,
C_PARAM_NAME AS PARAM_NAME
FROM DUAL
) S
ON (T.PROD_DATE = S.PROD_DATE AND T.DEVICE_CODE = S.DEVICE_CODE AND T.PARAM_NAME = S.PARAM_NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET DAILY_PROD = V_DAY_QTY, CALC_TIME = SYSDATE
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (PROD_DATE, DEVICE_CODE, PARAM_NAME, DAILY_PROD, RESET_COUNT, CALC_TIME)
VALUES (S.PROD_DATE, S.DEVICE_CODE, S.PARAM_NAME, V_DAY_QTY, 0, SYSDATE);
END LOOP;
END IF;
END IF;
END LOOP;
COMMIT;
END;
/
```
### 3.3 方案二：手工指定实绩对账 SQL 模板
```sql
-- 1. 手工精确修复 6月25日 RT 产量
MERGE INTO RT_DAILY_PROD_STATE T
USING (
SELECT DATE '2026-06-25' AS PROD_DATE, 'YZM-01' AS DEVICE_CODE, '机台状态-实际产出数量' AS PARAM_NAME, 1200 AS REAL_QTY FROM DUAL UNION ALL
SELECT DATE '2026-06-25' AS PROD_DATE, 'YZM-02' AS DEVICE_CODE, '机台状态-实际产出数量' AS PARAM_NAME, 1150 AS REAL_QTY FROM DUAL
) S
ON (T.PROD_DATE = S.PROD_DATE AND T.DEVICE_CODE = S.DEVICE_CODE AND T.PARAM_NAME = S.PARAM_NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET CURRENT_TOTAL = S.REAL_QTY, DIRTY_FLAG = 0, UPDATE_TIME = SYSDATE;
-- 2. 手工精确补齐 19~24 日历史产量到 DAY
MERGE INTO DEVICE_DAILY_PRODUCTION T
USING (
SELECT DATE '2026-06-19' AS PROD_DATE, 'YZM-01' AS DEVICE_CODE, '机台状态-实际产出数量' AS PARAM_NAME, 1500 AS REAL_QTY FROM DUAL UNION ALL
SELECT DATE '2026-06-20' AS PROD_DATE, 'YZM-01' AS DEVICE_CODE, '机台状态-实际产出数量' AS PARAM_NAME, 1450 AS REAL_QTY FROM DUAL
) S
ON (T.PROD_DATE = S.PROD_DATE AND T.DEVICE_CODE = S.DEVICE_CODE AND T.PARAM_NAME = S.PARAM_NAME)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET DAILY_PROD = S.REAL_QTY, CALC_TIME = SYSDATE
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (PROD_DATE, DEVICE_CODE, PARAM_NAME, DAILY_PROD, RESET_COUNT, CALC_TIME)
VALUES (S.PROD_DATE, S.DEVICE_CODE, S.PARAM_NAME, S.REAL_QTY, 0, SYSDATE);
COMMIT;
```
### 3.4 回滚 SQL
```sql
-- 回滚今天 6月25日 RT 产量
DELETE FROM RT_DAILY_PROD_STATE T
WHERE T.PROD_DATE = DATE '2026-06-25'
AND T.PARAM_NAME = '机台状态-实际产出数量';
INSERT INTO RT_DAILY_PROD_STATE SELECT * FROM BK_RT_PROD_20260625;
-- 回滚历史 19~24 日 DAY 产量
DELETE FROM DEVICE_DAILY_PRODUCTION T
WHERE T.PROD_DATE >= DATE '2026-06-19'
AND T.PROD_DATE <= DATE '2026-06-24'
AND T.PARAM_NAME = '机台状态-实际产出数量';
INSERT INTO DEVICE_DAILY_PRODUCTION SELECT * FROM BK_DAY_PROD_20260625;
COMMIT;
```
---
## 4. 后端 Mapper 代码修复
在 [Board4Mapper.xml](file:///c:/D/WORK/NewP/zs_aucma-mes/zs_aucma-mes-back/aucma-report/src/main/resources/mapper/report/Board4Mapper.xml#L383-L398) 中将原本的查询逻辑优化，集成昨日与今日产量的比例均摊兜底：
```xml
SELECT td.device_code AS deviceCode,
td.device_name AS deviceName,
CASE
WHEN NVL(wd.window_data_count, 0) > 0 THEN NVL(ap.opening_count, 0)
ELSE ROUND(NVL(y.daily_prod, 0) * (17.0 / 24.0) + NVL(r.current_total, 0) * (7.0 / 24.0))
END AS openingCount,
CASE
WHEN wd.window_data_count &gt; 0 THEN 1
ELSE 0
END AS windowDataFlag
FROM target_device td
LEFT JOIN actual_prod ap
ON td.device_code = ap.device_code
LEFT JOIN window_data_device wd
ON td.device_code = wd.device_code
LEFT JOIN DEVICE_DAILY_PRODUCTION y
ON td.device_code = y.device_code
AND y.prod_date = TRUNC(#{beginTime})
AND y.param_name = '机台状态-实际产出数量'
LEFT JOIN RT_DAILY_PROD_STATE r
ON td.device_code = r.device_code
AND r.prod_date = TRUNC(#{endTime})
AND r.param_name = '机台状态-实际产出数量'
```

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aucma-base/src/main/resources/梳理.md
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数据是怎么流向“今日计分板”的呢？新老设备有两套不同的流水线：
#### 路线 A：老设备（人工录入）
老设备的流程很简单。工人用 PDA 录入数据后，后端的 **Java 程序**就像个贴心的记账员，在把数据存进老表的同时，会顺手算出最新产量，直接写在“今日计分板”（RT 表）上。
### 第四阶段：防错黑科技 —— 修复后的 Delta-Sum 算法到底是个啥？
#### 路线 B：新设备（全自动采集）—— 核心性能护城河！
自动设备的数据像洪水一样涌来，这里的架构设计堪称精妙：
1. **C# 程序的“10 分钟拦截”：**
C# 采集程序并没有傻乎乎地收到一条数据就往数据库写一条。它采用了**“节流”**策略，在内存里把数据攒够 **10 分钟**，然后再打包一次性发给数据库。这完美避开了高频写入导致的数据库锁死问题，性能拉满！然后，C# 只需要根据采集时间，将数据精准投递到对应的“当月分表”里即可。
2. **数据库触发器的“安检与计分”：**
当月分表里装了一个叫“触发器”的暗哨（比如 `TRG_BDPV_202603_RT`）。新数据一落库，触发器就开始干活。
* **严查通行证：** 它首先化身“保安”，只对名为 `机台状态-实际产出数量` 的参数放行，温度、压力等无关数据一律无视，避免浪费计算资源。同时，它也会过滤掉以 `OLD-` 开头的老设备数据（因为 Java 已经算过了，防止重复算）。
* **自动算分：** 安检通过后，它会自动用一套叫做 `delta-sum` 的算法，算出这 10 分钟内真实增加了多少产量，并写到“今日计分板”上。
2026-05-20 日产量修复后，触发器不再简单相信“数值变小 = 设备清零”。因为现场已经证明：重复采样、旧时间补写、0 值抖动和异常回退都会把 `RT_DAILY_PROD_STATE.current_total` 放大，夜间再搬到 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION` 后，还会继续污染 Board4 月累计。
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现在的思路是：先看这条采样是不是可信，再决定是否推进“今日计分板”。
### 第四阶段：防错黑科技 —— Delta-Sum 算法到底是个啥？
机器抽风清零了怎么办？这就是触发器里 `delta-sum`（差值求和）算法大显身手的时候了 。
假设机器就像个一直往上涨的**水表**，触发器每次都会拿“新数字”和计分板上的“老数字”做对比：
1. **水表正常涨（比如 100 变成 120）：**
说明一切正常，**真实增量就是差值**（120 - 100 = 20），把这 20 加到总数里。
2. **水表突然变小了（比如 120 突然变成 5）：**
机器清零了！此时触发器极其聪明，它绝不扣减产量，而是**直接把清零后的新数字（5）当作实打实的新增产量**加进去，并且在后台拿小本本记下：这台机器今天又清零重置了 1 次。
1. **时间必须向前：**
同一设备同一参数，只有 `collect_time` 大于 RT 表里的 `last_collect_time`，才允许参与累计。重复入库、C# 重试、历史补写都只标记脏数据，不推进累计基准。
2. **水表正常涨（比如 100 变成 120）：**
先算差值 20，再用 `RT_PROD_CALC_RULE` 的设备节拍上限校验。如果 20 在物理上合理，才加到 `current_total`。
3. **水表没动静（比如还是 120）：**
说明停机没干活，增量记为 0。
产量增量为 0，但时间向前时允许刷新采集时间，避免后续重复时间被误当作新数据。
4. **水表突然变成 0：**
默认视为采集抖动或异常，不当作真实清零。只有规则表明确允许 0 清零时才进入清零分支。
5. **水表突然变小（比如 120 变成 5）：**
只有 `RT_PROD_CALC_RULE` 明确允许该设备计数器清零，并且新值、跌幅都满足阈值，才把 5 作为清零后的新增量；否则只标记 `DIRTY_FLAG=1`，不累计、不推进基准。
**一句话总结算法：涨了就算差值，跌了就把跌完的新值当增量，最后统统累加到总数上！** 这样算，不管机器怎么清零抽风，产量绝对一分不少！
**一句话总结算法：涨了也要过物理上限，跌了也要过清零规则；不可信样本宁可标脏等待重算，也不能继续放大 RT。**
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经历过前面如此严密的流水线加工，现在 Board4 大屏想要展示数据，那简直是探囊取物：
* **看今日实时产量：** 别去明细表里费劲扒拉了，直接看那张“今日计分板”（RT 表），要多快有多快。
* **看本月总产量：** 去“历史档案馆”（DAY 表）把本月之前的汇总拿出来，加上“今日计分板”里今天的临时数据，两者一合并，瞬间出结果。
* **看本月总产量：** 去“历史档案馆”（DAY 表）拿本月历史汇总，但必须明确排除今天；再加上“今日计分板”（RT 表）里今天的实时数据。也就是说：`monthTotal = 本月历史 DAY（prod_date < 今天） + 今日 RT（prod_date = 今天）`。
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### 第七阶段：本次日产量修复后新增的一条原则
这次事故的关键点不只在“今天 RT 被放大”，还在“昨天以前的 DAY 可能已经被污染”。如果脏 RT 在每天 00:10 被 `JOB_FLUSH_RT_TO_DAY` 搬进 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION`，那么即使今天 RT 修好了，Board4 月累计仍会继续把历史脏 DAY 加进去。
因此修复顺序必须分两段：
1. 先执行 `backup_prod_daily_fix_20260520.sql`、`rt_prod_calc_rule.sql`、`base_device_param_val_202605_trigger_hotfix.sql`、`device_param_monthly_auto_pkg.sql` 和 `recalc_rt_daily_production_20260520.sql`，完成触发器止血和今日 RT 重算。
2. 再执行 `check_and_repair_day_production.sql`，生成 2026-05-01 至 2026-05-19 的历史 DAY 候选修复清单。它会同时参考物理日上限、旧值/重算值差异、异常 `reset_count`，避免低于默认上限的脏数据漏报。
3. 业务确认候选清单后，再执行 `repair_day_production_202605_confirmed.sql`，备份候选行并把 `DEVICE_DAILY_PRODUCTION` 回写为原始明细重算值。
如果使用 Navicat、PL/SQL Developer 普通 SQL 窗口执行匿名块，必须选中完整 `DECLARE ... END;` 块执行，不要只点“运行当前语句”；SQL*Plus / SQLcl 才使用块后面的 `/`。
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### 🌟 终极一句话总复习
**数据库月底自动盖好新仓库 ➡️ C# 收集好数据每 10 分钟存一次 ➡️ 触发器负责过滤和防错计算 ➡️ 算出今日产量存入计分板 ➡️ 每天半夜存入历史档案库 ➡️ 大屏直接拿结果展示！**
**数据库月底自动盖好新仓库 ➡️ C# 收集好数据每 10 分钟存一次 ➡️ 触发器按规则过滤可信样本 ➡️ 今日产量进入 RT 计分板 ➡️ 每天半夜把可信 RT 搬入 DAY 档案库 ➡️ Board4 用“历史 DAY + 今日 RT”展示日累计和月累计！**
怎么样，是不是感觉原本杂乱无章的代码瞬间变成了一个井然有序的工厂？如果你对这里面的某个环节感兴趣，你想让我给你展开讲讲**如何应对前端 trace/SPC 历史追溯页面的查询**，还是想看看**如果系统崩溃了，实施人员照着文档重装数据库的 7 个步骤**呢？
**是的，“实时累计层”（`RT_DAILY_PROD_STATE` 表）每天都会被清理，它永远只保留“今天”的数据。**
**设计目标是 RT 主要保留当前日实时状态；每天 00:10 默认把昨日 RT 搬到 DAY 后删除昨日 RT。如果 job 失败或手工补跑，RT 可能临时保留非今日数据，需要按 `prod_date` 过滤。**
在你的数据库里，这个清理动作设计得非常有仪式感。我们来看看每天夜里到底发生了什么：
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### 3. 为什么要每天把它删掉？
这里藏着架构设计上的两个极大智慧：
* **防止“算重复了”：** 前面我们聊过，大屏查“本月总产量”时，是用 **“历史档案馆（DAY表）里的数据 + 今日计分板（RT表）里的数据”** 相加。如果搬运完不把 RT 表里的昨天数据删掉，那昨天的数据就会被加两遍（DAY 表里加了一次，RT 表里又加了一次）！代码里的注释也明确写了：“避免月累计在窗口期之外重复计入”。
* **保证“快如闪电”：** 如果只存不删，RT 表就会越来越大。每天清理，能保证这张负责高频计算和高频查询的表永远保持极其轻量的状态，不管工厂运行多少年，大屏查询今日产量的速度永远是一瞬间！
* **防止“算重复了”：** 前面我们聊过，大屏查“本月总产量”时，是用 **“历史档案馆（DAY表，本月但不含今天） + 今日计分板（RT表，只取今天）”** 相加。如果搬运完不把 RT 表里的昨天数据删掉，那昨天的数据就会被加两遍（DAY 表里加了一次，RT 表里又加了一次）！代码里的注释也明确写了：“避免月累计在窗口期之外重复计入”。
* **保证“快如闪电”：** 如果只存不删，RT 表就会越来越大。每天清理，能保证这张负责高频计算 and 高频查询的表永远保持极其轻量的状态，不管工厂运行多少年，大屏查询今日产量的速度永远是一瞬间！
简而言之，RT 表就像是一块黑板，每天夜里 00:10，系统会把黑板上的最终比分抄到日记本（DAY表）上，然后把黑板擦得干干净净，准备迎接新一天的计分。
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### 第八阶段：2026-06-25 数据断网修复的大白话逻辑
今天工厂里发生了一件大事：**采集程序断网了整整 7 天，刚才恢复正常了。**
随之而来的有两个奇怪的现象，咱们用“工厂大白话”来彻底讲明白：
#### 1. 为什么“日累计产量”变多了，但“当日开模数”还是 0？
* **日累计产量（大屏头部的总数）：**
它查的是“今日计分板”（RT 表）。咱们用补数脚本把这 7 天设备的总漏记量算了出来，然后**直接累加**写进了今天的计分板上，所以今日总产量变多了，数字正常。
* **当日开模数（大屏下方的设备列表）：**
它是一个“老实人”。它不看汇总的计分板，而是直接去翻“自动采集层”的原始明细小账本，看看**昨天 07:00 到今天 07:00** 之间机器到底发了几次消息。
* **真相：** 虽然咱们把今日总产量改大了，但我们并没有在小账本里凭空伪造这 7 天上万条的参数明细（那样会导致数据造假，影响质检追溯）。所以昨天 7 点到今天 7 点，小账本里依旧是干干净净的一片空白。这个“老实人”在现算增量时，自然只能得出 `0`。
#### 2. 全自动计算与均摊补写是怎么实现的？（摊煎饼法）
既然这 7 天明细是空的，但今天 16:06 机器上线的第一瞬间，发回了当前的“绝对水表数”（PLC累计开模数）。
* **算总量**：我们用今天刚上线的读数，减去 6月18号 掉线前最后一笔的读数。差值就是这 7 天设备实打实生产的**物理总产量**。
* **摊煎饼**：我们算出这 7 天总共停了多少个小时，再除以总物理产量，就得到了**平均每小时产量**。
* **补今天**：从今天 00:00 到 16:06，大约断了 16 个小时。我们将 `16 * 平均时产` 算出来的今日漏计产量，**追加累加**到今日实时计分板里。
* **补历史**：把过去 6 个完整断网日，每天按 `24 * 平均时产` 的产量，自动补写到“历史档案馆”（DAY表）中，实现了物理总量闭环。
#### 3. 怎么解决开模数是 0 的尴尬？（反向兜底均摊）
为了让大屏下方的开模数也不为 0 且数据对得起汇总，我们给 SQL 加装了“智能备用电源”：
大屏的当日开模数（昨日07:00到今日07:00），刚好包含**昨日 17 小时**和**今日 7 小时**。
* **SQL 自动判定：**
如果发现今天这 24 小时的小账本里干干净净，没有一条采集记录（数据真空），SQL 就不会固执地显示 0，而是会触发兜底逻辑：直接去读已经修好的昨日历史 DAY 产量（取 17/24 的比例）加上今日 RT 产量（取 7/24 的比例），组合反算出一个完美的开模数呈现给观众。
这样既免去了伪造明细的风险，又保证了大屏各个版块数据的一致性和完美闭环！

13
aucma-report/src/main/resources/mapper/report/Board4Mapper.xml
Unescape Escape View File

@ -382,7 +382,10 @@
)
SELECT td.device_code AS deviceCode,
td.device_name AS deviceName,
NVL(ap.opening_count, 0) AS openingCount,
CASE
WHEN NVL(wd.window_data_count, 0) > 0 THEN NVL(ap.opening_count, 0)
ELSE ROUND(NVL(y.daily_prod, 0) * (17.0 / 24.0) + NVL(r.current_total, 0) * (7.0 / 24.0))
END AS openingCount,
CASE
WHEN wd.window_data_count &gt; 0 THEN 1
ELSE 0
@ -392,6 +395,14 @@
ON td.device_code = ap.device_code
LEFT JOIN window_data_device wd
ON td.device_code = wd.device_code
LEFT JOIN DEVICE_DAILY_PRODUCTION y
ON td.device_code = y.device_code
AND y.prod_date = TRUNC(#{beginTime})
AND y.param_name = '机台状态-实际产出数量'
LEFT JOIN RT_DAILY_PROD_STATE r
ON td.device_code = r.device_code
AND r.prod_date = TRUNC(#{endTime})
AND r.param_name = '机台状态-实际产出数量'
<!-- 为什么这样做：mapper只负责回源表取真实采集和标记是否有数据；OLD设备缺数时的临时估算放在Service独立方法里，
后续关闭模拟数据时只需要注释掉方法调用，不影响真实取数SQL。 -->
ORDER BY NVL(td.device_no, 9999), td.device_code

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