最新倉(cāng)庫(kù)條碼系統(tǒng)教學(xué)講義ppt.ppt

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1、倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)信息部門(mén)信息查詢倉(cāng)庫(kù)物料管理采購(gòu)入庫(kù)生產(chǎn)入庫(kù)其他入庫(kù)生產(chǎn)領(lǐng)料銷(xiāo)售出庫(kù)其他出庫(kù)條碼拆分條碼重打物料盤(pán)點(diǎn)報(bào)表查詢所有入庫(kù)查詢所有出庫(kù)查詢即時(shí)庫(kù)存查詢物料出入庫(kù)統(tǒng)計(jì)所有條碼查詢系統(tǒng)管理權(quán)限配置針對(duì)當(dāng)前用戶進(jìn)行權(quán)限配置。系統(tǒng)日志針對(duì)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(shí)修改自己的密碼。軟件界面風(fēng)格：采購(gòu)入庫(kù)A采購(gòu)單申請(qǐng)。(供應(yīng)商資料，部門(mén)資料，員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B采購(gòu)單審核。

2、C條碼生成。D條碼掃描入庫(kù)。系統(tǒng)入庫(kù)單申請(qǐng)條碼生成入庫(kù)確認(rèn)掃描入庫(kù)確認(rèn)其它入庫(kù)模塊生產(chǎn)入庫(kù)A生產(chǎn)入庫(kù)單申請(qǐng)。(生產(chǎn)部門(mén)，員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B生產(chǎn)入庫(kù)單審核。C條碼生成。D條碼掃描入庫(kù)。其他入庫(kù)A其他入庫(kù)單申請(qǐng)。(生產(chǎn)部門(mén)，員工資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B入庫(kù)單審核。C條碼生成。D條碼掃描入庫(kù)。生產(chǎn)領(lǐng)料出庫(kù)A生產(chǎn)領(lǐng)料單申請(qǐng)。(生產(chǎn)部門(mén)，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(kù)。（同步寫(xiě)入金碟數(shù)據(jù)庫(kù)）出庫(kù)單申請(qǐng)出庫(kù)確認(rèn)出庫(kù)掃描確認(rèn)其它出庫(kù)銷(xiāo)售出庫(kù)A銷(xiāo)售單申請(qǐng)。(客戶資料，員工資料，部門(mén)資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B銷(xiāo)售單審核。C掃描條碼出庫(kù)。（同步寫(xiě)

3、入金碟數(shù)據(jù)庫(kù)）A其他出庫(kù)單申請(qǐng)。(部門(mén)資料等基礎(chǔ)資料從金碟讀取)B出庫(kù)審核。C掃描條碼出庫(kù)。（同步寫(xiě)入金碟數(shù)據(jù)庫(kù)）a拆箱操作（在拆箱條碼手動(dòng)輸入被拆條碼或通過(guò)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(shí)會(huì)涉及到條碼重打）物料盤(pán)點(diǎn)A物料盤(pán)點(diǎn)。（通過(guò)采集器數(shù)據(jù)與當(dāng)前庫(kù)存比較得出盤(pán)點(diǎn)報(bào)表）報(bào)表與查詢?nèi)霂?kù)查詢對(duì)入庫(kù)記錄的查詢，可以查看每一筆入庫(kù)明細(xì)，以便進(jìn)行核對(duì)。出庫(kù)查詢對(duì)出庫(kù)記錄的查詢，可以查看每一筆出庫(kù)明細(xì)，以便進(jìn)行核對(duì)。庫(kù)存查詢

4、查詢當(dāng)前庫(kù)存的狀態(tài)，并出具報(bào)表。出入庫(kù)統(tǒng)計(jì)查詢根據(jù)不同時(shí)間段對(duì)所有物料進(jìn)行出入庫(kù)統(tǒng)計(jì)。所有條碼查詢對(duì)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(shù)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用1KnowledgeSEEKER簡(jiǎn)介2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3定義研究對(duì)象4建立模型5理解模型6預(yù)測(cè)1KnowledgeSEEKER簡(jiǎn)介KnowledgeSEEKER是一個(gè)由Angoss公司開(kāi)發(fā)的基于決策樹(shù)的數(shù)據(jù)分析程序。該程序具有相當(dāng)完整的分類(lèi)樹(shù)分析功能。KnowledgeSEEKER采用了兩種著名的決策樹(shù)分析算法：CHAID和CART算法。CHAID算法可以用來(lái)對(duì)于分類(lèi)性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。CART算法則可以對(duì)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(diǎn)：響應(yīng)快，模型，文檔易于理解，決策樹(shù)分析直觀，性能良好缺點(diǎn)：決策樹(shù)不能編輯打印，缺乏數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的函數(shù)，沒(méi)有示例代碼1KnowledgeSEEKER簡(jiǎn)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(kāi)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(xiāo)售模型、市場(chǎng)站的準(zhǔn)備、抵押支付的預(yù)測(cè)、信用風(fēng)險(xiǎn)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(gè)團(tuán)體健康檢查中有關(guān)高血壓的研究項(xiàng)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(gè)數(shù)據(jù)列的取值范圍及其含義說(shuō)明）2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)預(yù)處理：1）對(duì)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(gè)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(gè)人的實(shí)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(kāi)始之前就已經(jīng)導(dǎo)出了，即按照實(shí)際年齡的范圍32

7、~50歲、51~62歲及63~73歲對(duì)該字段選擇適當(dāng)?shù)闹怠?定義研究對(duì)象1、定義挖掘目標(biāo)在開(kāi)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(huì)對(duì)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(duì)血壓偏低、正常及偏高所產(chǎn)生的影響。3定義研究對(duì)象2、啟動(dòng)3定義研究對(duì)象3、設(shè)置因變量一開(kāi)始，字段Hypertension就已經(jīng)被自動(dòng)設(shè)置為因變量。稍后，還將改變因變量的設(shè)置。打開(kāi)bpress數(shù)據(jù)集之后將出現(xiàn)如圖所示的屏幕