工业互联网实时数据统计面临的并发安全挑战与Redis Lua解决方案 摘要：本文针对工业互联网平台中设备产量统计的数据不一致问题展开分析。在多线程并发场景下，传统的"读取-计算-写入"分步操作会导致产量增量被重复计算，造成统计误差。文章提出基于Redis Lua脚本的原子化解决方案，将关键操作合并为不可分割的原子操作，有效解决了竞态条件问题。方案详细介绍了Lua脚本实现、Java封装方法以及序列化

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本文介绍了制造执行系统(MES)和高级计划与排程系统(APS)的功能特点及相互关系。MES负责车间执行层的生产管理，APS则专注于宏观计划与排程优化。二者形成层级互补：APS制定计划作为MES输入，MES反馈实时数据优化APS模型。但在实际应用中存在智能化排产与人工经验之间的矛盾，以及计划理想化与生产现实性的差异。文章还展示了APS-MES-ERP的系统架构关系图，并介绍了作者所在团队提供的工业互

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