某发动机工厂的总装下线工位成为一个瓶颈工位，平均操作时间近2分钟。
该工位有一些简单的附件装配作业，并且配置了质量门检查。
由于业务逻辑较复杂，首先从数据库的层面进行检查，发现此工位的一个关键查询SQL查询时间较长，用了近86秒。于是先对硬件进行升级，把SGA从4G升到8G，结果查询时间降低了18秒，略有改进，但还不能达到业务设定的节拍时间。
接下来进一步分析业务逻辑。
最终下线质量门是一个综合检查站，要检查：
1) 发动机的工单状态是否正常。
2) 发动机的质量状态是否正常。
3) 发动机是否被质量扣留。
4) 发动机的检测结果是否正常。
5) 发动机是否有未清除缺陷。
6) 发动机的AUDIT结果是否正常。
7) 发动机是否经过所有的关键工位。
8) 发动机是否存在少装或多装零件。
这其中，逻辑最复杂、最消耗资源的是最后一步少装检查。
少装检查的逻辑是：
少装/多装物料 = 应装物料(BOM) – 已装物料 + 实时替代件转换
技术方面的困难主要是因为：
1) BOM是一个动态的结构，需要根据工单上线时间、结构有效时间、零件有效时间进行动态地计算。
2) 存在分装，并且BOM也有层级结构，这样计算BOM时需要进行递归查询。
为了减少动态计算BOM的时间，从技术上可以采取以下方法：
1) 建立一个视图，字段包含所有总成件、分装件、零件等对应的所有信息，用上线时间作为计算的依据。
2) 建一个物化视图，对应此视图的结构。
3) 定期刷新物化视图，从而提前得到需要的数据。
这个改进有效减少了实时递归查询所消耗的时间。
另一方面，对业务流程进行改进：把该工位拆分为两个工位，第一工位做装配，第二工位做检查，这样就减少了装配作业所占用的时间。
经由上述改进，终于把工位节拍减少到58秒，满足了生产的要求。