本文主要是介绍复杂逻辑的开发利器—Mendix快速实现AQL质量抽检，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Mendix低代码开发平台适用于复杂的业务逻辑场景，这句话大家早有耳闻，本期小编就为您打开智慧之光，仅从AQL小侧面，来管窥一二——Mendix如何形成第五代编程语言，来完成数据逻辑与建模、业务算法逻辑与建模的。（编者按：页面建模不在话下，后期再聊不妨。至于审批流如果把复杂的逻辑拖拉拽出来，我们已有了秘密武器，请随时关注Mendix V10进展。此外自由流，亦可以通过平台造平台的方式打造）
现在聊的AQL，业务上体现了什么作用呢？我们回忆一下：
- 当供应商每提供一批的货物，都需要对这批货物进行品质检验
- 如果货物的数量很少，我们当然可以对每批次行全检
- 如果货物的数量很多，虽然每批次全捡很可靠，但是时间和人力成本就显得过于昂贵。于是会考虑对每批次进行抽检。由此引出两个问题：
- 抽捡的数量怎么判定？具体为多少合适？
- 抽检中出现不良品的数量是多少时，会代表该批货物的品质不达标准？
- 此时AQL的引入，便可应对以上问题。接下来的事情，利用AQL来做判定的话，还需确认如下几参数：
- 批量范围（由该批次的供货数量来确定）
- 检查水平：分为两种-- 一般检查水平（常用）, 分为“I”“II”“III”三个等级
- …………
为了更好说明，我们来举个例子，先上大图😄：（请看看多个码字表之间，需要前查后查）
总体思路有了之后，我们拆开看里面一步一步怎样mapping的：（此处感谢知乎提供背景分享：https://zhuanlan.zhihu.com/p/444002416）
1）供应商供货数量为100pcs，确定批量范围为“91~150”。
2）由 一般检查水平“II” ，选到字母“F”,该字母即是“数字代码”（等下会用到）。
3）表格中找到“数字代码”和“合格质量水平0.4”，找到两者相交的位置。可以看到两者相交处为“空”。
4）顺着“合格质量水平0.4”的黑色箭头往下。直至选到数据“0 1”。
再看次数据所在的行为数字代码“G”32，即此次AQL判定的抽检数量是32pcs。
其中，0所在列为Ac（合格判定数），即32pcs中出现≤0pcs的不良品，即为可以接受。
1所在列为Re（不合格判定数），即32pcs中出现≥1pcs的不良品，即为不可接受。
（注，若发现经由AQL判定的抽检数＞供货数时，即为必须全检）。
万事俱备，只欠实操。作为低代码界的头部，Mendix本身承载了业界对数字化转型快速交付的众多期望，我们有信心有实力作为业务和逻辑的搬运工，为各位奋斗在一线的各行各业的同仁们贡献货真价值的干货。
先看数据建模：
如上图所示，三张表足以。因为table的每条行记录，都等价于多个维度条件字段[x1,x2,x3,…]去确立一个结果字段哦。
再看逻辑算法，怎样通过若干输入来定位到最终的：
三两次查询，一两次决策分叉，就可以拿到我们需要的结果😊 （这条微流等价于一个Java method，通过查询几张关联的码字表，把具体的抽检个数算了出来，这样业务人员就知道一批货到底需要测试几个产品啦；同时也根据抽检方案，如果测试三个样品，只要有一个测试fail，整批货就推倒重来😭。没办法，质量如生命重要！）
怎么样，对于理科思路强但同时苦于没时间没工夫一行一行coding的制造执行业务的技术小伙伴来说，Mendix是不是一个很厉害的快速开发的外挂？
所以说，低代码的时代，
是最好的时代，也是最坏的时代（看你是否变革）；
这是智慧的时代，也是愚昧的时代（看你如何选择）；
这是信任的萌芽，也是怀疑的把柄（看你如何取舍）；
这是光明的节点，也是黑暗的阶段（看你学会几何）；
这是希望的阳春，也是失望的腊月（看你场景组合）；
我们面前应有尽有，我们面前一无所有（这是通往富饶的船舶）；
我们都将直上云霄，或将留守井底（因循守旧，还是当变则变、立地成佛😄）。
欢迎大家操练起来，多挑战复杂业务逻辑，下期再会。
关于Mendix公司
在一个数字化先行的世界中，客户希望自己的每一项需求都得到满足，员工希望使用更好的工具来完成工作，而企业意识到自己只有通过全面数字化转型才能生存并取得成功。Mendix，a Siemens business正在迅速成为企业数字化转型的推动者。Mendix公司是权威行业分析师眼中的领导者和远见者，从人工智能和增强现实，到智能自动化和原生移动，Mendix公司已成为数字化先行企业的骨干。Mendix公司企业低代码平台已被全球4000多家领先的公司采用。
这篇关于复杂逻辑的开发利器—Mendix快速实现AQL质量抽检的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
