erp小文

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
)。
    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


  现在还有人不理解ERP吗?记住,每一个合格的家庭主妇都是生产厂长的有力竞争
者!!!!!
 
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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