为什么要用SRM系统替代ERP系统来管理供应商?

ERP系统虽包含采购管理,但无法实现与供应商的在线高效协同。SRM系统则提供更深度和广度的供应商管理,如在线询报价、订单协同、资质管理等,从而提升采购效率,降低管理成本,确保采购过程的透明度和合规性。

        企业资源管理ERP系统是企业的核心管理系统,功能主要包括供应链管理、生产管理、财务管理等,使用部门涵盖企业工程、销售、计划、采购、仓储、品质、生产、财务等各个部门。

        ERP采购管理只是ERP系统中的1个模块,主要功能包括采购报价、采购需求/采购计划分配供应商、采购订单、采购订单变更、采购收货、采购退货、采购订单跟踪、采购管理相关查询统计报表等功能。主要使用人员为企业内部供应链采购部门ERP用户。

        既然ERP有采购管理功能,为什么很多企业还要另外导入SRM系统管理供应商呢?主要原因有2点,1是ERP系统不能实现采购方同供应商之间在线高效互动协同;2是SRM系统管理供应商的深度和广度要远远超过ERP系统的采购管理模块。对于这2个原因接下来我们将作具体说明。

        我们举2个例子来说明ERP系统同SRM系统的区别,第1个例子是采购报价,ERP的流程是采购员进行线下询价,打电话或发微信通知几个供应商发送纸质盖章报价来进行人工比较,再报送给领导核准,采购员再将经领导核准的供应商报价录入系统;SRM系统的流程则是采购员在线发布询价单,SRM系统平台自动发邮件/发微信公众号信息通知供应商,供应商打开SRM微信小程序在手机上报价,SRM系统平台对各供应商报价进行自动比价按单价从低到高自动排名,采购员参考比价结果选择最优质的供应商并报领导在线批准即完成询报价流程。第2个例子是订单协同,我们通过流程图对比看ERP流程同SRM流程有何不同。

        通过流程图对比我们可以清晰看到SRM订单协同流程比ERP订单协同流程要少3步,我们假设3步处理时间为3分钟,那么每处理1张订单SRM系统要比ERP系统节省3分钟,如果1个采购员1天处理50张订单,则可节约150分钟!

        SRM采购系统平台专注于采购数字化,SRM系统管理供应商的深度和广度要远远超过ERP系统的采购管理模块。SRM系统借助同供应商在线高效互动协同,可以实现供应商自主注册、资质文件管理、物料准入管理、供应商在线调查、供应商通知、在线询报价/招投标/竞价、在线协议签订、高效订单协同、送货协同、品质协同、账务协同等在ERP系统中难以实现的操作。从而大大提升采购效率和降低管理成本;同时可以实现整个采购过程透明可追溯以及合规和规避采购风险。

来源:罗浮云计算ROFOUSRM.NET 

【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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