rma flow5

本文詳細介紹了NCRMA用良品零組件從LH轉倉到NC零組件良品倉的具體流程,包括轉倉信息的記錄與核對,以及待維修零組件從NC退回LH的過程,涉及轉倉信息的拋轉和實物轉倉等關鍵步驟。

) 更換用備品轉倉作業:

 

   NC RMA用良品零組件由LH轉倉至NC零組件良品倉

  轉倉信息: 客戶料號、版本、製造商料號、HH料號、S/N(ID)DC/LC、數量、Box ID

1.      LH零組件轉出: 將實物及轉倉信息轉出

2.      NC零組件轉入: 將實物及轉倉信息轉入, 作實物與信息確認,若有差異,需與LH確認,並修改, 信息的部分,LH再次發送. NC作確認. NC確認后的信息,列入FIFO管制

 

) 待維修零/組件退回LH

 

  轉倉信息: Box ID所裝零組件的客戶料號、版本、製造商、S/N(ID)數量、不良現象、不良類型、責任歸屬、所屬RMA成品之S/N及對應的RMA#

轉倉作業:

A.     信息拋轉: 將轉倉信息由NC SAP傳回LH SAPSFC

B.     實物轉倉: NC將貨物退回LH, LH倉庫收料入庫,作實物料號及數量確認.確認無誤,收入LH RMA 收料倉.等待處理.

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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