轮胎行业进销存痛点破解!象过河胎号追溯 + 库存管控方案,免费好用

轮胎行业的管理特殊性的显著,花纹、子口尺寸种类繁多,胎号作为唯一标识需全程追溯,再加上批发零售价格差异大、客户欠账对账难、库存摆放混乱等问题,让不少从业者陷入管理困境。而一款适配行业需求的进销存软件,正是破解这些难题的关键。

象过河轮胎专版进销存

一、轮胎行业管理 6 大核心痛点,传统模式束手无策

  1. 规格管理复杂:轮胎花纹、子口尺寸多样,人工统计易混淆,导致配货、入库出错;
  2. 胎号追溯刚需:胎号作为唯一码,进出库需全程跟踪,人工记录效率低、易遗漏;
  3. 价格体系混乱:批发、零售客户价格不同,人工报价易出错,老客户易流失;
  4. 对账难度大:客户欠账、挂账频繁,往来账目记录不清晰,对账耗时耗力;
  5. 库存管控失控:轮胎摆放杂乱,库存数据不准,缺货或积压问题频发;
  6. 以旧换新管理难:回收旧胎、兑换新胎流程无规范记录,核算易出错。

二、象过河轮胎专版进销存,6 大功能直击痛点

针对行业核心需求,象过河轮胎专版进销存量身打造解决方案,全方位解决管理难题:

  • 胎号全程追溯:支持胎号(序列号条码)全程跟踪,进出库数据实时记录,可快速查询轮胎来源、流向,满足合规与售后追溯需求;
  • 库存智能管控:支持库存上下限设置与预警提醒,滞销产品自动提示,避免积压浪费;库存盘点、调拨功能便捷,数据实时更新,告别 “账实不符”;
  • 客户价格记忆:自动记忆不同客户(批发 / 零售)的成交价格,报价精准无误差,维护老客户更高效;
  • 挂账对账清晰:支持客户消费挂账功能,往来欠款明细实时记录,应收应付款自动统计,对账高效便捷;
  • 进销存全流程覆盖:一体化管理商品进货、销售、库存,自动生成进销存报表、利润统计,经营数据一目了然;
  • 以旧换新适配:规范记录旧胎回收、新胎兑换流程,核算精准,避免账务混乱。

三、通用优势加持,免费好用无门槛

除行业专属功能外,象过河轮胎专版进销存还具备全系列软件的核心优势:免安装、云端部署,电脑、手机、PAD 多端通用,外出收货、开单无需受场地限制;数据自动备份 + 正版数据库,保障胎号、库存、账目等核心信息安全不丢失;支持自定义单据样式,快速打印销售单、出库单,提升工作效率。

更值得一提的是,这款适配行业需求的专版进销存支持终身免费使用,无隐藏收费、无功能阉割,还提供免费单据设计、免费培训指导服务,新手也能快速上手。目前已获得正新轮胎、米其林、倍耐力等众多知名品牌合作客户的认可,口碑与实力兼具。

如果你的轮胎店或批发企业正被规格管理、胎号追溯、对账繁琐等问题困扰,不妨搜索象过河软件官网下载体验,永久免费进销存助力企业规范管理流程、提升运营效率,轻松应对行业各类管理挑战!

轮胎行业进销存、象过河软件轮胎版、胎号追溯、库存管理、客户对账

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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