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Organization Structure組織結構公司代碼鴻海:
鴻富錦:關務系統
工廠代碼SMT(有組裝綫但不分廠)
採購組織代碼
1.是否統一集中採購
2.是否一個工廠一個採購組織
3.採購組織與工廠的關係
1集中采購。
2.是。
3.一一對應。
採購群組(Purchasing Group)代碼passive,connector,standard IC,KEY IC,CHIPSET,Module,PCB,機構件
倉儲地點(Storage Location)代碼Ref Doc.
儲位(Storage Bin)代碼未作儲位管理
物控(進出貨)流程說明附件
MRP控制員(MRP Controller)代碼By MC
是否線邊倉(WIP)?NO
MRP是否需要按照allocation需求分配不需要
Material Master Data物料主檔物料編碼規則ODMRD OEM :客戶料號
物料類型 (Material Type)原物料,半成品(意義上成品)
物料群組 (Material Group)附件
是否有客戶料號?
同ㄧ料號是否有不同的價格?是,依據供應商,制造商,制造商料號有所不同
是否有版本管理?
SAP將用到3种L/T(採購前置時間)
  1.請購單轉採購單時間
  2.料件計劃交貨時間-- 從採購下單給供應商到物料交貨到廠之間的時間
  3. IQC 檢驗時間.
L/T 有些存在系統的內部設定中,有存在料件主檔,採購基本信息檔及請購和採購資料中.但有一定的先後關係.料件主檔為最基本檔. 
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將會用到哪些計量單位?原物料,半成品,成品單位如何? 請提供?小的物料KPC
貴重物料及成品 PC
采購單位是否與庫存單位一致?可以不一致,人為輸入;SAP最好要求一致
物料的重量單位是什麼?KG
管控ROHS嗎?管控,參考809
是否有做料號調整?ODM與OEM之間存在料號調整,且可能存在價差。該類調整單,需要經管簽核。
新料號申請流程說明RD制定,不需特別申請

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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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