“小肥羊”:每一盘羊肉背后的信息化

小肥羊通过信息化建设实现了标准化管理和全流程控制,确保产品质量。借助定制化的餐饮连锁管理系统及ERP系统,实现了从原料到成品的成本控制和全流程监控。

  小肥羊的发展历程,离不开信息化在背后的支持。标准化管理,全流程控制确保了企业产品的标准化,在每一盘羊肉、每一个锅底的背后,都离不开基于IBM SOA架构和RIF解决方案的信息系统的支持。

  当记者一行来到坐落于包头市乌兰道9号的小肥羊大厦时,占据了小肥羊大厦一至三层的小肥羊火锅总店门口正在安装排队叫号机和显示大屏幕,以方便在这里等位食客的排队问题。一位食客说,在这家店里吃晚餐,一般需要提前订位置。

  “小肥羊”的第一家店面于1999年8月亮相包头,在传统涮羊肉的基础上进行了大胆革新,开创“不蘸小料涮羊肉”的全新风格。此后,“小肥羊” 凭借其独创的特色火锅和连锁化经营战略,在短短的几年时间中迅速成长为全国大型餐饮连锁企业。目前,“小肥羊”公司在全国拥有330多家火锅连锁店,并在 美国、日本、加拿大和印尼等地拥有16家国际连锁火锅店,年销售收入在50亿元以上。

  在2008年3月国家信息化评测中心对外发布“中国企业信息化500强”名单中“小肥羊”再次入围,并成为连续3年入围的唯一中餐企业。做餐饮 信息化难,做中餐信息化更是难上加难,特别“小肥羊”这样的高速成长的连锁企业,信息化如何保障企业发展?在“小肥羊”为广大消费者提供的“一盘肉、一锅 汤”的特色产品背后,IT系统扮演着怎样的角色?带着这些疑问,我们采访了内蒙古小肥羊餐饮连锁有限公司信息中心总监李颖风,请他为我们介绍“小肥羊”的 信息化之路。

  标准化管理 全流程管控

  2004年可以说是“小肥羊”的信息化元年,也是在这一年,李颖风“加盟”了小肥羊,开始了公司整体的信息化规划。开始的阶段是没有经验可循 的,中餐的信息化本来就是一片IT的处女地,虽然有KFC这样的西式快餐连锁企业的成功经验,但是西式系统的复杂程度远远无法达到中餐的复杂程度。

  要实现建立一个全国连锁的联网的餐饮信息系统的目标,李颖风发现其实当时的市场上没有可以直接拿来采用的餐饮连锁企业系统。最终“小肥羊”选择 了北京普照天星科技有限公司(以下简称“天子星”)进行了合作,不过,天子星餐饮连锁企业管理系统也需要针对“小肥羊”的具体需求进行二次开发。双方的技 术人员组成项目组,针对“小肥羊”的业务流程进行了长达8个月的整体开发,在此后的两年半的时间中,“小肥羊”在全国的店面将这套系统全面推广开来。

  截止到目前,“小肥羊”大约有300家的门店已经全部纳入到天子星餐饮连锁企业管理系统中来。这样管理部门从原料到成品、从库房到餐厅,都能够对成本实行严格控制,而且从开单、上菜、收银到财务,可以做到全流程监控。

  在对针对连锁店店面管理的天子星系统上线的同时,2005年中,小肥羊开始采用了金蝶的ERP系统。小肥羊的物流信息系统进入统一的升级阶段, 到目前基本上实现了信息化操作。通过一套连锁店供应链管理系统将整个公司的信息流、资金流、物流统一起来,已实现物流总部与各分拨中心实时进销存管理。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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