一个动作,直接盘活死仓库!实现效益增长200%!(附完整模板)

文章指出,仓库管理对企业生产销售至关重要,常见问题包括物料管理混乱、无条码化、效率低下等。解决这些问题需依赖科学制度和信息化系统,如采用条码管理实现自动化出入库、采购销售自动化管理和财务报表自动化对账。简道云的实践案例显示,这些方法能显著提高库存准确性和效率,减少错误。

有人说:看一家工厂管理到不到位,看下他的仓库就知道了。

仓库作为企业存储和保管物料的重要场所,其管理的好坏直接影响着企业的生产与销售环节!

我拜访过很多制造型企业,他们的仓库或多或少都存在以下问题——

  • 物料存放、移动等不记录,仅依靠管理员的记忆,找料困难耗时耗力
  • 物料很少有条码化管理,少数几家有的,也仅仅是供应商的条码,无法在仓库中使用。
  • 物料重复清点,耗时长,效率低,浪费人力
  • 手工做账滞后并且效率低,人工核对还会经常出错
  • ......

这些问题解决不了,企业仓库管理的效率至少打折一半,而这一半,就靠着堆人力、财力去补齐!

而想要彻底解决上述问题一是靠科学合理的制度制定与执行

二是建立一个以仓库管理软件为支撑点的信息化系统。

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库存自动化管理

采用条码管理,给仓库的每个货品都设计好对应条码,管理员通过扫码即可完成货品出库、入库、调拨、盘点等工作。

数据实时更新实时查看,省去了人工录入、核对数据的麻烦,而且能够提高数据的准确率!

采购/销售自动化管理

在传统的采购刘成霞,采购缺乏统一管理,信息不透明。

而使用简道云自动化管理的环境下,采购下单后、自动提醒领导审批,采购入库、退货情况清晰记录,所有采购信息自动生成分析报表!

有了采购,自然也要有销售,在线查报价、录入合同、发起发货流程、退货流程,所有合同、发货、退货情况自动生成分析报表,这些都是能够轻松实现的。

财务报表自动化对账

员工在线录入财务申请,财务接到提醒消息,所有财务数据自动汇总生成多维分析报表,数据统计——数据分析——数据展示一站式完成!

最佳实践

浙江泓兴塑胶工业有限公司,是一家行业领先的塑料纱管制造企业。公司拥有自动化注塑机械设备五十多台,模具700余套,生产规模达到15000平方。

在他们传统的仓库管理中,存在一些痛点,比如——

仓库面积大,产品种类多体积小,同时因为库位紧张无法做到定位存放原先ERP没有库位的概念,用纸质或者Excel记录麻烦又无法保证时效性,并且人工录入数量会增加数据错误的可能性,导致库存不准、找货困难,由此产生的发错货又会导致客户投诉。

基于以上问题,他们使用简道云,将产品标签上印上二维码,方便仓库扫码出入库,自动识别标签上的装箱数,录入箱数自动计算出入库数量。同时将仓库重新划分库位,并在每个库位这里也放上二维码,出入库扫码进行定位。

这一举措,直接减少了人工计算的环节,降低了错误率,提高了库存的准确性和有效性通过盘点发现仓库的数据准确性可以达到97.65%。

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
(DDPG)深度学习神经网络算法DDPG优化解决二维栅格地图路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕深度强化学习算法DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)在二维栅格地图路径规划中的应用展开研究,结合Matlab代码实现,详细阐述了如何利用DDPG算法优化路径规划问题。文中介绍了DDPG算法的核心机制,包括Actor-Critic架构、经验回放、目标网络等关键技术,并将其应用于静态和动态障碍物环境下的机器人或智能体路径寻优,实现了从起点到目标点的安全、高效路径探索。同时,文档还提到了与其他算法(如DQN)的对比分析,展示了DDPG在连续动作空间中路径规划的优势。此外,资源完整的Matlab仿真代码,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定机器学习与强化学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事智能控制、机器人导航、路径规划方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握DDPG算法在路径规划中的具体实现方法;② 学习如何构建强化学习环境并设计奖励函数;③ 实现二维栅格地图中智能体的自主导航与避障;④ 对比不同深度强化学习算法在相同任务下的性能差异。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注环境建模、网络结构设计与训练过程调参策略,同时可尝试迁移至三维空间或其他应用场景以加深理解。
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