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《最新倉庫條碼系統(tǒng)教學(xué)講義ppt.ppt》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、倉庫條碼管理系統(tǒng)軟件功能模塊模塊介紹系統(tǒng)管理權(quán)限設(shè)置系統(tǒng)日志密碼維護(hù)倉庫條碼管理功能介紹基礎(chǔ)資料管理用戶資料查詢客戶資料查詢供應(yīng)商資料查詢產(chǎn)品信息倉庫信息部門信息查詢倉庫物料管理采購入庫生產(chǎn)入庫其他入庫生產(chǎn)領(lǐng)料銷售出庫其他出庫條碼拆分條碼重打物料盤點報表查詢所有入庫查詢所有出庫查詢即時庫存查詢物料出入庫統(tǒng)計所有條碼查詢系統(tǒng)管理權(quán)限配置針對當(dāng)前用戶進(jìn)行權(quán)限配置。系統(tǒng)日志針對登陸信息,及特殊操作進(jìn)行日志記錄。密碼維護(hù)在設(shè)置好用戶之后,分配初始密碼。用戶自己可以隨時修改自己的密碼。軟件界面風(fēng)格:采購入庫A采購單申請。(供應(yīng)商資料,部門資料,員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B采購單審核。
2、C條碼生成。D條碼掃描入庫。系統(tǒng)入庫單申請條碼生成入庫確認(rèn)掃描入庫確認(rèn)其它入庫模塊生產(chǎn)入庫A生產(chǎn)入庫單申請。(生產(chǎn)部門,員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B生產(chǎn)入庫單審核。C條碼生成。D條碼掃描入庫。其他入庫A其他入庫單申請。(生產(chǎn)部門,員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B入庫單審核。C條碼生成。D條碼掃描入庫。生產(chǎn)領(lǐng)料出庫A生產(chǎn)領(lǐng)料單申請。(生產(chǎn)部門,員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B生產(chǎn)領(lǐng)料單審核。C掃描條碼出庫。(同步寫入金碟數(shù)據(jù)庫)出庫單申請出庫確認(rèn)出庫掃描確認(rèn)其它出庫銷售出庫A銷售單申請。(客戶資料,員工資料,部門資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B銷售單審核。C掃描條碼出庫。(同步寫
3、入金碟數(shù)據(jù)庫)A其他出庫單申請。(部門資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B出庫審核。C掃描條碼出庫。(同步寫入金碟數(shù)據(jù)庫)a拆箱操作(在拆箱條碼手動輸入被拆條碼或通過掃描槍掃描)拆箱后條碼變化(可以看出備注里面988806230007等是由988806230003拆分,988806230003的狀態(tài)欄變?yōu)楸徊鸱?條碼重打A條碼重打(當(dāng)條碼遺失,不清晰或打印故障時會涉及到條碼重打)物料盤點A物料盤點。(通過采集器數(shù)據(jù)與當(dāng)前庫存比較得出盤點報表)報表與查詢?nèi)霂觳樵儗θ霂煊涗浀牟樵?,可以查看每一筆入庫明細(xì),以便進(jìn)行核對。出庫查詢對出庫記錄的查詢,可以查看每一筆出庫明細(xì),以便進(jìn)行核對。庫存查詢
4、查詢當(dāng)前庫存的狀態(tài),并出具報表。出入庫統(tǒng)計查詢根據(jù)不同時間段對所有物料進(jìn)行出入庫統(tǒng)計。所有條碼查詢對打印所有條碼進(jìn)行查詢包括作廢,拆分,重打等情況謝觀謝賞決策樹方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用1KnowledgeSEEKER簡介2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3定義研究對象4建立模型5理解模型6預(yù)測1KnowledgeSEEKER簡介KnowledgeSEEKER是一個由Angoss公司開發(fā)的基于決策樹的數(shù)據(jù)分析程序。該程序具有相當(dāng)完整的分類樹分析功能。KnowledgeSEEKER采用了兩種著名的決策樹分析算法:CHAID和CART算法。CHAID算法可以用來對于分類性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。CART算法則可以對連
5、續(xù)型因變量進(jìn)行處理。Angoss公司在增強(qiáng)這些算法的用戶友好性方面作了大量的工作。優(yōu)點:響應(yīng)快,模型,文檔易于理解,決策樹分析直觀,性能良好缺點:決策樹不能編輯打印,缺乏數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的函數(shù),沒有示例代碼1KnowledgeSEEKER簡介應(yīng)用行業(yè)案例:FrostNational銀行CRM收益率、客戶滿意度、產(chǎn)品功效SASI公司利用其開發(fā)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用軟件(零售行業(yè))Montreal銀行客戶分片、越區(qū)銷售模型、市場站的準(zhǔn)備、抵押支付的預(yù)測、信用風(fēng)險的分析2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備使用的樣例數(shù)據(jù)集是從一個團(tuán)體健康檢查中有關(guān)高血壓的研究項目中得到的。Angoss公司已將這一數(shù)據(jù)集包括在產(chǎn)品演示中
6、。有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù)(表中給出數(shù)據(jù)集中各個數(shù)據(jù)列的取值范圍及其含義說明)2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)預(yù)處理:1)對數(shù)據(jù)域中所含的整數(shù)值進(jìn)行標(biāo)注:Hypertension(高血壓)域中可以出現(xiàn)整數(shù)值1,2,3,這幾個值將分別被標(biāo)注為低,正常,高。TypeOfMilk域中包含整數(shù)值1~5,將分別標(biāo)注為純牛奶、2%,脫脂牛奶,奶粉及根本不喝牛奶2)處理導(dǎo)出型的數(shù)據(jù)域字段Age中包含的值1,2,3分別表示32~50歲、51~62歲及63~73歲。然而,字段Age中通常包含的都是某個人的實際年齡而非整數(shù)值1,2,3,因此,字段Age中的值是在數(shù)據(jù)挖掘開始之前就已經(jīng)導(dǎo)出了,即按照實際年齡的范圍32
7、~50歲、51~62歲及63~73歲對該字段選擇適當(dāng)?shù)闹怠?定義研究對象1、定義挖掘目標(biāo)在開始使用KnowledgeSEEKER之前,有必要定義出挖掘的目標(biāo)。在給定的數(shù)據(jù)集的例子中展示了哪些飲食因素會對人的血壓高低有關(guān)鍵性的影響。其挖掘的目標(biāo)可以明確地描述為:分析出飲食因素對血壓偏低、正常及偏高所產(chǎn)生的影響。3定義研究對象2、啟動3定義研究對象3、設(shè)置因變量一開始,字段Hypertension就已經(jīng)被自動設(shè)置為因變量。稍后,還將改變因變量的設(shè)置。打開bpress數(shù)據(jù)集之后將出現(xiàn)如圖所示的屏幕