三大认证拿到Five Below的合作入场券

拿到Five Below的合作入场券,必须先闯过三大认证关卡—— 人权看 BSCI,质量靠 SQP,反恐过 SCAN。目前Five Below 在中国重点采购玩具、小家电、派对用品三大类产品,符合条件的供应商可登录其官网“Supplier Portal” 提交申请,附上 BSCI/SQP/SCAN 认证编号可优先审核。
第一关:人权合规(BSCI 认证)—— 合作的底线红线
Five Below 明确将 BSCI(商业社会标准倡议)作为人权验厂的核心依据,覆盖劳工权益、工作环境等领域,审核结果直接影响合作资格。
通过标准:
Five Below要求,BSCI认证至少要做到 C 等级以上(一年有效期)。
必达要求(敲黑板):
童工零容忍:严禁雇佣16 岁以下员工,16-18 岁未成年工需持合法许可,不得安排夜班或危险岗位(如冲压、化学品处理)。
工时与工资透明:每周工时≤60 小时(含加班),加班费按 “1.5 倍工作日 / 2 倍休息日 / 3 倍法定假” 标准发放,工资单需保留至少 12 个月,且与考勤记录完全匹配。
安全设施硬指标:每150㎡配备至少2 组灭火器(压力达标),紧急出口宽度≥1.2 米,每月消防演练需有视频记录;危险化学品仓库需安装防爆灯、防泄漏托盘,双人双锁管理。
员工访谈关键:审核时会随机抽20% 员工匿名访谈(重点问 “是否被迫加班”“工资是否按时发”),回答需与文件一致。

第二关:质量管控(SQP 认证)—— 产品的生死线
作为北美青少年市场的主力供应商,Five Below 对质量的要求暗藏 “细节杀”,SQP(Supplier Quality Process)认证是硬门槛。
通过标准:
Five Below要求,SQP至少要做到绿灯等级(85分以上)。
核心审核点:
全流程质控体系:从原材料入库(需提供第三方检测报告,如玩具的CPSIA 铅含量检测)到成品出库,每环节需有质检记录,不合格品需单独标识并记录处理方案。
生产过程管控:电子类产品需有ESD(防静电)工作台,玩具组装线需每 2 小时做拉力测试(防止小零件脱落导致窒息风险);食品接触类产品车间需配备金属探测器。
实验室资质:自有实验室需通过ISO 17025 认证,无法自检的项目(如邻苯二甲酸盐)需委托 SGS、Intertek 等机构检测,报告有效期不得超过 3 个月。
追溯体系:每批产品需有唯一批次码,可追溯至原材料供应商、生产班组及质检人员,系统需支持“1 小时内调出任意批次记录”。

第三关:反恐安全(SCAN 认证)—— 供应链的防护网
针对北美市场的安全要求,Five Below 采用 SCAN(Security Assessment for New Suppliers)标准,聚焦供应链反恐漏洞排查。
通过标准:
Five Below要求,SCAN至少要做到一年有效期(76分以上);有条件的话,可以做到2年有效期(88分以上)。
关键防护措施:
厂区安防:围墙高度≥2.4 米(顶部加装刀片刺网),出入口及仓库需安装 24 小时监控(保存 30 天录像),外来车辆进入需登记司机身份证 + 车牌 + 携带物品清单。
人员管理:员工工牌需包含照片+ 部门 + 有效期,离职员工需 4 小时内注销门禁权限;访客需由专人全程陪同,禁止进入生产区核心区域。
货运安全:集装箱装货前需检查封条编号(与提单一致),司机需持无犯罪记录证明,运输路线需避开高风险区域(如战乱、走私频发地)。
应急机制:需制定反恐应急预案(含可疑包裹处理、人质劫持应对流程),每季度组织一次演练并记录改进项。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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