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 

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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