[学习笔记]批次需求计划系统-简介一

最新推荐文章于 2024-09-14 16:39:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/david_520042/article/details/37496899
本文介绍了批次需求计划系统的基本概念，强调了系统的主要目的和特色，如根据需求来源生成最大补充量以避免浪费，支持工单和采购计划发放，并详细记录计划来源以便查询。此外，还探讨了LRP与MRP的区别和应用场景，以及LRP与其他系统间的关联。

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一、系统目的



二、系统特色

       

     (1)来源依据 如上图

     (2)只补充需求来源的最大值，避免料件多买而造成浪费

     (3)可透过[发放

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[学习笔记]批次需求计划系统-简要
weixin_33922672的博客
09-10 396
一、该系统的目的二、系统特色            (1)来源根据 如上图     (2)仅仅补充需求来源的最大值，避免料件多买而造成浪费     (3)可透过[发放LRP工单]将生产计划发放成正式工单     (4)可透过[发放LRP採购单]将採购计划发放成正式的请购单或者採购单     (5)系统会记录计划的来源单据，方便查询     (6)可记录[计划批号]及计划来源单号，作为兴许跟催进...
ERP实验报告订单批次需求计划
12-07
实验目的 （1）了解ERP系统中订单与批次需求计划之间的业务流和信息流。 （2）理解批次需求计划的主要作用与目的。 （3）初步了解主要的基础数据含义及其设置方法。 （4）掌握订单录入、批次需求计划生成的基本方法。 实验要求
鼎捷易飞ERP 批次需求计划(LRP)
02-09
鼎捷易飞ERP 批次需求计划(LRP)功能文档，希望能够协助相关朋友学习使用
PyTorch深度学习快速入门教程--学习笔记
qq_53732840的博客
08-18 1105
① torchvision中有很多数据集，当我们写代码时指定相应的数据集指定一些参数，它就可以自行下载。② CIFAR-10数据集包含60000张32×32的彩色图片，一共10个类别，其中50000张训练图片，10000张测试图片。
高架学习笔记之信息系统分类概览_管理信息系统开环结构(1)
2301_79098963的博客
05-01 207
ERP是由物料需求计划（Material Requirement Planning，MRP）到制造资源计划（Manufacturing Resource Planning Ⅱ，MRPⅡ）最后到ERP逐步发展而来的，MRP主要作为物料单系统来管理企业的物料需求，MRPⅡ在MRP基础上补充了库存，分销等信息，其核心是物流，主线是计划，而ERP在MRPⅡ的基础上又打通了供应链，并将财务，人力资源，销售管理等纳入管理范围内，至此，ERP的管理范围涉及企业的所有供需过程，是对供应链的全面管理。
UE5-虚幻引擎学习笔记
qq_54441756的博客
07-06 1322
对于Fortnite短片，Epic决定使用比游戏更高精度的模型，更高精度的模型增加动画。因为对于角色头部新的绑定和动画方式的需要，头部模型网。不同，但网格拓扑结构是类似的。扑结构方式缩短了绑定和动画的时间，因为类似绑定可以被。工具可以自动加面，但新增加的多边形必须手动调整使。增加精度的同时会增加回放动画时内存的开销。角色绑定需要同时调整甚至重做来匹配更高精度的模型。高精度角色在短片中实时的变形动画和游戏里的非常不。同，这意味着低模上的绑定和关键帧也需要被调整。表现，在加面的同时也带来一些其他的考量。
论文阅读笔记Towards a Machine Learning-Assisted Kernel with LAKE
qq_56921239的博客
09-14 1385
我们猜想，ML 可以更好地管理内存管理、进程和 I/O 调度等子系统的权衡空间，而这些子系统目前依赖手工调整的启发式方法来提供合理的平均性能。我们探讨了在五个内核子系统中用 ML 驱动的决策取代启发式方法的问题，并考虑了对内核设计、共享操作系统级组件和访问硬件加速的影响。我们找出了障碍，解决了挑战，并描述了 ML 在内核空间所能提供的优势的权衡。
国家开放大学《ERP原理与应用》形考实训1：订单录入与批次需求计划.docx
06-07
其它几个实训点击“资源”下载。最新的word版实训模板，一步步跟着课件截图并整理。由于国开学习网给定的课件是老课件，所以都是老课件的截图，已咨询国开老师证实该系列课件可用于完成实训1-5。
ERP原理与应用1-5实验报告
06-20
实验1 订单与批次需求计划（LRP）实验 通过此实验，目的在于： 了解ERP系统中订单与批次需求计划之间的业务流和信息流。 理解批次需求计划的主要作用与目的。 初步了解主要的基础数据含义及其设置方法。 掌握订单录入、批次需求计划生成的基本方法。 实验2　采购与应付管理 本次实验中采购人员根据发放的LRP采购单通过审核采购单进行采购，货到后验收入库，根据验收单财务人员进行应付账款的处理。本实验有效的体现了采购与应付管理之间的信息共享和关联，信息关联通过引用“前置单据”体现。 通过此实验，目的在于： 了解企业采购与应付的基本流程。 理解ERP系统中采购管理与应付管理之间的信息流程与单据特征。 初步了解主要的基础数据含义及其设置方法。 掌握采购单录入、进货单录入、应付凭单录入的基本方法。 实验3　生产管理 本次实验根据LRP工单的要求安排生产，经由工艺管理子系统，适时监控和调整原材料投入生产、在制 品转移、成品入库等各项作业信息，保证生产顺利进行，并在此过程中提高生产效率。 实验4　销售与应收管理 实验5　月底结账
最新国开电大《ERP原理与应用》形考任务实验1至5作业及答案
06-27
实验1 订单与批次需求计划（LRP）实验 实验2　采购与应付管理 实验3　生产管理 实验4　销售与应收管理 实验5　月底结账
国开ERP原理与应用1-5实验全答案
05-23
国开ERP原理与应用1-5实验全答案满分过五个文件五个实验直接修改姓名学号即可 实验1 订单与批次需求计划（LRP）实验 实验2　采购与应付管理 实验3　生产管理 实验4　销售与应收管理 实验5　月底结账
易飞erp批次需求计划LRP演示PPT
03-26
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MRP（物料需求计划）
fcxiao的专栏
09-29 5608
MRP为Material Requirement Planning的缩写，是一种企业管理软件，实现对企业的库存和生产的有效管理。中文译为“物料需求计划”。MRP是在定货点法（order point system）计划基础上发展形成的一种新的库存计划与控制方法，是建立在计算机基础上的生产计划与库存控制系统。其主要内容包括客户需求管理、产品生产计划、原材料计划以及库存纪录。其中客户需求管理包括
LRP与MRP的差异
weixin_34150503的博客
08-02 1475
LRP与MRP的差异 LRP与MRP的最大差异点在于： １．LRP是以单据(如：订单、工单工单)或一个计划为需求来源；MRP则是以「品号」为需求来源。 ２．LRP可追溯计划来源。 ３．LRP可自行选择要产生「毛需求」或「净需求」；而MRP则仅能产生「净需求」。 ４．LRP供/需的时间点可自行选择；MRP则是以「整体需求」为主。 ５．LRP之...
物流资源计划（LRP）的原理及其应用
zhujjcn的专栏
04-02 6979
与批次需求计划（也是LRP）不同，这里阐述的是另外一种概念。 http://knowledge.cnexp.net/yingxiao-qudao/13_45_09_318.htm 提出一种适合于生产流通型企业的物流资源计划，即ＬＲＰ．其实质是把ＭＲＰ和ＤＲＰ结合起来应用，在生产厂系统内部实行ＭＲＰ，在生产厂外部实行ＤＲＰ，它最显著的特点是在计划时考虑了物流的因素，把物流作为联系二者
深度学习笔记本电脑推荐
最新发布
05-26
### 最佳深度学习笔记本电脑配置 对于深度学习任务，一台高性能的笔记本电脑至关重要。以下是针对深度学习优化的笔记本电脑配置建议： #### 处理器 (CPU) 处理器的选择直接影响到模型训练的速度和效率。Intel i7 或更高版本通常是首选，尤其是较新的第十代或第十二代 Intel Core i7/i9 系列处理器[^1]。这些处理器不仅提供了更高的核心数和线程数，还能显著加速矩阵运算和其他复杂计算。 如果预算允许，也可以考虑 AMD Ryzen 9 系列 CPU，其多核性能非常出色，在许多深度学习框架中有良好的表现[^2]。 #### 显卡 (GPU) 显卡是深度学习的核心组件之一，因为它负责执行大量的并行计算操作。NVIDIA 的 GeForce RTX 30 系列显卡（如 RTX 3080 和 RTX 3090）因其出色的 CUDA 支持成为热门选择[^2]。RTX 3090 提供高达 24GB 的显存容量，非常适合处理大规模数据集和复杂的神经网络架构。 此外，还可以通过云端服务获取更强大的 GPU 资源，例如 NVIDIA A100 或 Tesla V100，这在本地硬件资源有限的情况下是一种经济高效的方式[^4]。 #### 存储设备 存储设备的读写速度会极大地影响数据加载过程中的延迟时间。因此，推荐使用 NVMe 协议的固态硬盘 (SSD)，而不是传统的机械硬盘 (HDD)[^1]。NVMe SSD 不仅速度快，而且功耗更低，能够有效减少文件 I/O 时间。 最低需求为 512GB SSD，但如果计划长期保存大量实验结果或其他重要资料，则建议升级至 1TB 或更大容量[^1]。 #### 内存 (RAM) 足够的 RAM 对于同时运行多个程序以及缓存大尺寸的数据批次非常重要。一般而言，至少需要配备 16GB DDR4 类型的内存；而对于更为复杂的项目或者涉及超参数调优的工作流来说，32GB 则更加合适[^1]。 #### 特殊用途选项 - 嵌入式解决方案 除了传统意义上的高性能台式机/笔记本之外，还有专门面向边缘端部署的小型化产品可供选择，比如 NVIDIA Jetson Nano。这类设备虽然整体规格较低，但在特定场景下依然表现出色，并且成本低廉[^3]。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否有可用CUDA设备 ``` 以上代码可用于验证所选系统的PyTorch框架是否能成功识别安装好的图形适配器及其驱动程序状态。 ---
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