[管理]家庭主妇-ERP

本文通过一个生动的家庭请客故事,形象地解释了ERP系统的运作原理及其对企业管理的重要性。

不知各位听过这么一句话没有,“把简单的事情搞复杂了,太累;把复杂的事简单化了,贡献。”在许多企业者看来,ERP(Enterprise Resource Planning)是一个很复杂的庞大的系统,要想当一次吃螃蟹的人还真不容易,这也在一定程度上阻碍了中国企业的信息化进程。在当今国际市场变化周期越来越短的情况下,中国企业信息化改革势在必行,因为企业的市场反应速度决定了企业的生存发展。企业的反应速度不是空穴来风,而是必须有科学依据的,ERP正是为我们提供这样服务的一个信息化管理系统。那么,ERP是什么东西,很复杂吗??我想在我们看完下面这个小故事后,应该就明白什么是ERP,ERP能给我们带来什么了。
家中请客
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 作 油。。。。。。(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。”
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)

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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