利用飞书实现物料管理

1. 问题背景

在电子研发企业中,物料管理是一个关键且复杂的环节。由于研发过程需要频繁地调整设计、测试不同组件和材料,因此物料管理面临诸多挑战:

  1. 物料种类繁多:电子研发需要使用多种多样的元器件和材料。每种物料都有不同的型号、规格和供应商,管理起来十分复杂。
  2. 库存管理复杂:由于需求的不确定性,常常需要保持较大的库存以应对突发需求。这导致库存管理难度增加,容易出现过期、浪费或短缺的情况。
  3. 追踪与溯源困难:研发过程中需要对物料批次进行严格追踪,以便在出现问题时能够迅速溯源。传统的手工记录方法效率低下且容易出错。
  4. 成本控制挑战:物料成本占据研发成本的很大一部分,缺乏有效的管理会导致成本失控,影响企业的竞争力。
  5. 信息不对称:各部门之间的信息共享不及时,容易导致重复采购或遗漏采购,影响项目进度。

针对这些挑战,应用二维码技术进行物料管理具有重要的必要性:

  1. 高效追踪与管理:二维码可以储存丰富的信息,包括物料的名称、规格、批次、供应商等。通过扫描二维码,管理人员可以快速获取物料的详细信息,提升追踪效率。
  2. 自动化库存管理:利用二维码技术,企业可以实现库存的自动化管理。每次物料进出库时,只需扫描二维码即可自动更新库存数据,减少人为错误。
  3. 提升信息透明度:二维码可以与企业的ERP系统集成,实现各部门间的信息共享。这样可以确保采购、研发、生产等环节的信息同步,减少沟通成本。
  4. 提高溯源能力:当产品出现问题时,可以通过二维码快速溯源到具体批次的物料,便于问题的定位和解决。
  5. 降低成本:通过提高管理效率和减少错误,二维码技术可以帮助企业更好地控制物料成本,提升整体研发效率。

2. 利用飞书实现物料管理

飞书作为一款集成了办公协作、知识管理、项目管理等功能的工具,可以帮助企业实现物料管理的全流程数字化。飞书提供了很多api接口,可以方便地实现二维码的生成、扫描等功能。本文抛砖引玉,简单介绍一个利用飞书文档实现物料管理的思路。

飞书文档可以创建格式丰富的文档,包括文字、图片、表格等。我们可以利用飞书文档来记录物料的详细信息,例如物料名称、规格、批次、供应商等。然后将文档链接生成二维码,贴在物料上。这样,只要扫描二维码,就可以查看物料的详细信息。

上代码:

import requests
import json
import time
from progress.bar import Bar
from qrcode import QRCode
from docx import Document
from docx.shared import Cm

urlAccess = "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal/"
payload = {
    "app_id": "your_app_id",
    "app_secret": "your_app_secret",
}

headers = {"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"}
r = requests.post(urlAccess, headers=headers, data=json.dumps(payload))
tenant_access_token = r.json().get("tenant_access_token")

headers = {
    "Authorization": "Bearer {tenant_access_token}".format(
        tenant_access_token=tenant_access_token
    ),
    "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
}

urlAdd = "https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{app_token}/tables/{table_id}/records"
payloadAdd = {"fields": {"Link": {"link": ""}, "objToken": "", "SN": ""}}

urlCreate = "https://open.feishu.cn/open-apis/doc/v2/create"

path_var = {"app_token": "your_bittable_token", "table_id": "your_table_id"}
r = requests.get(urlAdd.format(**path_var), headers=headers)
sn_start = r.json().get("data").get("total")

docx = Document("template.docx")
tbl = docx.tables[0]
sn = sn_start
rows = 22
cols = 17
bar = Bar("Processing", max=rows * cols, suffix="%(index)d/%(max)d - %(eta)ds")
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        payloadCreate = (
            '{"FolderToken":"your_folder_token","Content":"{\\"title\\":{\\"elements\\":[{\\"type\\":\\"textRun\\",\\"textRun\\":{\\"text\\":\\"'
            + "{sn:06d}".format(sn=sn)
            + '\\",\\"style\\":{}}}]}}"}'
        )
        r = requests.post(urlCreate, headers=headers, data=payloadCreate)
        docURL = r.json().get("data").get("url")
        objToken = r.json().get("data").get("objToken")

        payloadAdd["fields"]["Link"]["link"] = docURL
        payloadAdd["fields"]["objToken"] = objToken
        payloadAdd["fields"]["SN"] = "{sn:06d}".format(sn=sn)
        r = requests.post(
            urlAdd.format(**path_var), headers=headers, data=json.dumps(payloadAdd)
        )

        qr = QRCode(border=1)
        qr.add_data(docURL)
        qr.make()
        img = qr.make_image()
        img.save("{sn:06d}-{objToken}.png".format(sn=sn, objToken=objToken))
        run = tbl.cell(i, j).paragraphs[0].add_run()
        run.add_picture(
            "{sn:06d}-{objToken}.png".format(sn=sn, objToken=objToken),
            width=Cm(0.7),
            height=Cm(0.7),
        )
        tbl.cell(i, j).add_paragraph("{sn:06d}".format(sn=sn))
        sn += 1
        bar.next()
        time.sleep(5)

docx.save("QR{start:06d}-{stop:06d}.docx".format(start=sn_start, stop=(sn - 1)))
bar.finish()

1. 初始化和认证

  • 使用飞书开放平台的API进行认证
  • 获取tenant_access_token用于后续API调用
  • 设置API请求所需的headers

2. 基础配置

  • 定义了多个API端点:
    • 认证接口 (urlAccess)
    • 多维表格记录接口 (urlAdd)
    • 文档创建接口 (urlCreate)
  • 设置了多维表格的app_token和table_id
  • 获取当前表格中的记录总数作为起始序号(sn_start)

3. 主要功能循环

在一个22行17列的表格中执行以下操作:

for i in range(rows):    # 22行
    for j in range(cols):    # 17列
        # 1. 创建飞书文档
        # 2. 生成二维码
        # 3. 更新多维表格
        # 4. 将二维码添加到Word文档

具体每次循环的步骤:

  1. 创建飞书文档
  • 使用序号(sn)创建新的飞书文档
  • 获取文档URL和objToken
  1. 更新多维表格
  • 将文档链接、objToken和序号添加到多维表格中
  1. 生成二维码
  • 使用qrcode库生成包含文档URL的二维码
  • 保存二维码图片,文件名包含序号和objToken
  1. 更新Word文档
  • 将二维码图片插入到Word表格的对应单元格
  • 在二维码下方添加序号文本

4. 其他特点

  • 使用progress.bar显示进度
  • 每次循环间隔5秒(time.sleep(5))
  • 最终生成的Word文档名称包含起始和结束序号

5. 输出结果

  • 生成包含二维码的Word文档
  • 生成二维码图片文件
  • 更新飞书多维表格数据

这个脚本主要用于批量生成文档和对应的二维码,并将它们组织在Word文档中,同时在飞书多维表格中保存相关信息。整个过程是自动化的,适合需要批量处理文档和二维码的场景。

之所以在保存在word中,是为了使用普通打印机打印,这样可以批量生成二维码,然后打印在A4贴纸上,贴在物料上,这样就可以实现物料的追踪和管理。

公众号 | FunIO
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个人博客 | blog.boringhex.top

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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