形象化描述ERP

什么是ERP?简单形象的描述如下: 适合ERP入门做定性了解

【自我感觉非常生动生活化容易理解】

 

一天中午,丈夫在外给家里打电话:“亲爱的老婆,晚上我想带几个同事回家吃饭可以吗?”(订货意向)
妻子:“当然可以,来几个人,几点来,想吃什么菜?”
丈夫:“6个人,我们7点左右回来,准备些酒 烤鸭 番茄炒蛋 凉菜 蛋花汤。。。。。。,你看可以吗?”(商务沟通)
妻子:“没问题,我会准备好的,”(订单确认)

妻子记录下需要做的菜单(MPS计划),具体要准备的菜:鸭 酒 番茄 鸡蛋 调料。。。。。。(BOM物料清单),发现需要:1只鸭,5瓶酒,4个番茄,。。。。。。(BOM展开),炒蛋需要6个鸡蛋,蛋花汤需要4个鸡蛋(共用物料)。打开冰箱一看(库房),只剩下2个鸡蛋(缺料)。来到自由市场,妻子:“请问鸡蛋怎么卖?”(采购询价)

小贩:“1个1元,半打5元,1打9.5元。”(支付条件)
妻子:“我只需要8个,但这次买1打。”(经济批量采购)
妻子:“这有一个坏的,换一个。”(验收,退料,换料)

回到家中,准备洗菜 切菜 炒菜。。。。。。(工艺路线),厨房中有燃气灶 微波炉 电饭堡。。。。。。(工作中心)。妻子发现拔鸭毛最费时间(瓶颈工序,关键工艺路线),用微波炉自己做烤鸭可能就来不及(产能不足),于是决定在楼下的餐厅里买现成的(产品委外)。

下午4点,电话铃又响:“妈妈,晚上几个同学想来家里吃饭,你帮准备一下。”(紧急订单)
“好的,儿子,你们想吃什么,爸爸晚上也有客人,你愿意和他们一起吃吗?”
“菜你看着办吧,但一定要有番茄炒鸡蛋。我们不和大人一起吃,6:30左右回来。”(呵呵,不能并单处理)
“好的,肯定让你们满意。”(订单确认)

鸡蛋又不够了,打电话叫小贩送来。(紧急采购)

6:30,一切准备就绪,可烤鸭还没送来,急忙打电话询问:“我是李太,怎么订的烤鸭还没送来。”(采购 委外单跟催)
“不好意思,送货的人已经走了,可能是堵车吧,马上就会到的。” 门铃响了,“李太,这是您要的烤鸭。请在单上签一个字。”(验收 入库 转应付帐款)

6:45,女儿的电话:“妈妈,我想现在带几个朋友回家吃饭可以吗?”(呵呵,又是紧急订购意向,要求现货)

“不行呀,女儿,今天妈妈已经需要准备两桌饭了,时间实在是来不及,真的非常抱歉,下次早点说,一定给你们准备好。”(哈哈,这就是ERP的使用局限,要有稳定的外部环境,要有一个起码的提前期)

送走了所有客人,疲惫的妻子坐在沙发上对丈夫说:“亲爱的,现在咱们家请客的频率非常高,应该要买些厨房用品了(设备采购),最好能再雇个小保姆(连人力资源系统也有接口了)。”

丈夫:“家里你做主,需要什么你就去办吧。”(通过审核)
妻子:“还有,最近家里花销太大,用你的私房钱来补贴一下,好吗?”(哈哈哈哈,最后就是应收货款的催要)

还可再加上成本核算,总帐,决策分析等等。

例如:
……送走了所有客人,妻子拿着计算器,准确地算出了今天的各项成本(成本核算)和节余原材料(车间退料),并计入了日记帐(总帐),把结果念给丈夫听(给领导报表),丈夫说道“值得,花了145.49元,请了好几个朋友,感情储蓄帐户增加了若干”(经济效益分析)。

还可再写下去,种种原因妻子和丈夫打架,造成整个ERP系统岌岌可危,请来了几大著名的ERP咨询公司,妻子和某咨询顾问好上了(key user跳槽到了咨询公司)……………….

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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