PP233使用看板的生产制造 目的 业务情景使用看板的生产制造集中介绍在生产制造环境内采用的精益生产控制方法：对简单补货使用看板处理。 通常在生产流程符合下列标准时使用重复制造：在较长期间生产相同或类似的产品。所生产的产品不在单独定义的批中制造。而是在特定时段根据零件期间按特定比率生产总计数量的产品。在生产中，所生产的产品始终遵循相同的机器加工顺序和工作中心处理顺序。工艺路线倾向于简单且变化不多。 控制生产和物料流的看板方法基于生产中的实际库存数量。在生产中不间断地提供少量定期需要的物料。只有当更高的生产级
image.png 若要对通过完整仓库管理处理过的组件进行转储，可使用此功能。当看板设置为 空 时，此功能将自动触发创建运输请求和运输单。 1、PK13N将可用看板设置为 "空" 在此活动中，将可用看板设置为 "空" 可从仓库管理存储地点触发物料 R233-3的库存转储。将自动生成运输请求和运输单。 已创建物料 R233-3的看板控制周期，且对于物料R233-3，在存储位置 1070 有足够的可用库存。 角色生产计划员 后勤-生产-看板-控制-看板牌-需求源视图 1. 看板板：需求资源概览，初始屏幕上，进行
image.png 您可执行自动看板计算。系统随后将在现有需求和指定计算参数基础上进行计算；计算将在控制周期中循环的看板容器（卡）数量，或是计算每个看板容器将采购的物料数量。 得到看板容器的数量和每个容器的物料数量后，即可确定物料循环和控制周期中的物料库存。若要确保最低允许的物料库存并且又能保证可靠的物料供应，需对这两个值的设置进行优化。在许多行业中，需求状况都会经常出现极大波动，因此有必要定期使用自动看板计算来检查和调整这些值。 在此业务情景中，您可以预先计算在特定期间（月）内物料 R233-4 所需
从智能货架到智能咖啡机，物联网（IoT）已成为每个行业的游戏规则改变者。实际上，根据Statista的数据，到2020年，全球连接设备的数量将达到307.3亿。并且有88％的采用者表示，物联网对他们公司的成功至关重要，物联网设备预计到2025年将突破750亿。
警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。警报动作可能涉及发送电子邮件或Slack消息，将数据写入Elasticsearch的索引，调用并传递数据给外部网络服务，等等。
SAP Forecasting & Replenishment（SAP F&R）是一个关键的解决方案，可促进零售商的门店和DC高效的管理其库存。SAP F&R允许在全球范围内规划和执行库存战略。凭借其先进的多级补货功能，它可以在供应链角度精简库存，降低总体库存水平和成本，同时优化履行率。
通过将物联网(IoT)设备集成到当前的IT基础设施中，企业能有良好的收益。而一旦通过设备捕获数据，并且分析和处理数据，才会发现物联网(IoT)的真正价值和影响。
全渠道零售业的兴起，提升了买家对他们何时以及如何收到货物的期望。这种转变使那些无法了解其库存管理情况的供应链难以满足当下的需求。为了提供有竞争力的采购体验，供应链合作伙伴需要以新的方式进行合作。这意味着要为接下来的工作提供更多的联系、更多的支持和更多的准备——使用供应商管理库存（VMI）和协同补货。
这就是物联网在未来的工作方式。尽管这只是个玩笑，但未来大多数设备将会相互连接，一个超级决策框架会定义下一步的行动。
高效的供应链依赖于对原材料、产品、货物和车队的快速、准确、有效的跟踪。物联网（IoT）变革正在改变供应链的每个部分，值得我们探索其中可用于监测物品移动、存储和其他方面的不同实时跟踪技术。
我们相信大多数Elasticsearch开发人员都会按照惯例进行思考，我们为数据建模并将其存储在索引中。然后，他们通过搜索API定义查询以检索这些文档。
汽车4S店做为重要的消费场所，需要给用户提供一个安全舒适的购车环境，另外，很多展车在展厅展示时，容易发生意外，而加大安保人员数量的做法，会提高成本投入，而使用智能视频监控即可解决此类问题，减少成本的同时，还能提高效率，最大程度做到降本增效。
今天继续跟大家分享关于水晶易表动态页面切换的案例。 该案例的仪表盘在技巧上没有新的东西，仍然是利用传统的单选按钮进行页面切换，同时对三个类型的图表数据对三个单值指标数据进行 多样化的展示。 以下是原
导读：很多企业仍然在进行概念验证看看物联网（Internet of Things，IoT）可以在哪些方面给他们的运营和战略带来价值，但是已经有很多物联网应用在跨多个行业领域扎下了根，并且正在给业务带来
从降低成本到改善维护，再到提高安全性，物联网为制造业提供了很多服务。本文探讨了一些最佳的制造用物联网用例。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度财务报表 我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。2. 即席查询回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询
BRIXX软件还具有内置的SKU管理系统，带有选择器指南，允许用户管理库存。它还具有MES-ERP集成工具和可选的统一名称空间MQTT开放接口，以支持包装和贴标单位的库存管理。
几十年来，EDI（电子数据交换）帮助供应链、制造和分销行业保持产品的流动，这些产品被塔吉特Target、亚马逊Amazon、沃尔玛Walmart和劳氏Lowes等零售商分销到大众市场。
通过使我们能够减少资源消耗、预测维护需求和提高整体效率，物联网可以对工业部门产生重大影响。
该用CMMS系统还是EAM系统？这个争论辩论已经进行了多年。从18世纪末的第一台机械织机到20世纪的生产线，制造随着时间的推移而发展。在过去的几十年中，制造过程(从原材料转化到成品）已得到软件系统的支持。
EDI（电子数据交换）允许企业及其供应商、服务提供商和客户通过电子方式以标准化格式收发业务文档。EDI在多个行业中具有广泛的适应性，可以说是完全没有任何行业限制的，只要企业希望自己的供应链管理水平，就可以引入EDI。
RFID系统和仓储系统(WMS)进行无缝对接，通过RFID技术在仓库里的实时操作达到数据的快速反应、数据安全得到保障。
物联网(IoT)海啸正在创造一个巨大的机会，不仅可以简化流程，还能够将浪费从成本高昂且效率低下的售后供应链中排除。然而，当涉及到使用物联网数据来解决这些挑战时，大多数机构仍然感到困惑。
无线传感器技术实现了更高水平的自动化，对许多行业都具有重大意义。零售业已从这种下一代技术中受益匪浅。在这里，我们重点介绍了零售中无线传感器的主要应用，并展示了该技术的多功能性。
上周在拜访一家生产钢丝增强液压胶管的工厂时，我们遇到了该工厂财务部门的大姐。她分享了工厂管理的一些问题，主要集中在原材料和成品的出入库管理上。这些问题在市场竞争激烈、材料价格波动较大的环境下，尤其凸显出来。她担心工厂的稳定盈利受到了挑战，因为生产环节似乎没有随市场行情的变化而做出相应的调整。
数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可
1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，
1数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并
1数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且
1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义
每次将垃圾扔进垃圾箱时，垃圾都会流到某个地方，必须进行某种处理，以免对环境造成危害。许多城市的废物处理过程已转变为高度智能的运营管理活动。物联网，基于ML的废物管理平台增加了灵活的实时映射和跟踪功能，可以改善废物管理结果。
数据分析能主动做出预警，是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的，经常是指标已经下跌了，业务部门忙得团团转了，数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。
虽然重要业务能够继续运营已经足够幸运，但冠状病毒大流行给本已举步维艰的零售业带来了额外的压力。
作为一个EDI运维工程师，深知系统故障对于我们来说永远都是心中的痛，但避免故障的原因却总是相同的，总结起来就是这几个字：防患于未然。
随着向远程工作的转变继续，网络监控变得越来越复杂，云迁移也越来越普遍。当今的网络从核心扩展到边缘再到云，这使得网络可见性对于确保性能和快速解决问题至关重要。但根据EMA的最新研究，只有27%的企业认为他们的网络运营团队是成功的（自2016年以来，这一数字一直在下降，在16年时这一数字为49%）。从人员配备问题到无效的云战略，我们团队正在寻找如何简化流程、整合工具和改进网络监控。
原文地址：https://dzone.com/articles/7-cool-iot-apps-and-how-to-develop-one
边缘计算(Edge Computing)正逐步走向成熟，在一个行业中吸取的经验教训和开发的解决方案可以用于不同行业的另一种应用。
Solarwinds的数据库性能分析器是一种用于监控，分析和调整数据库和SQL查询性能的高级工具。其突出的特点包括：
如今，很多企业致力于提高云计算安全指标的可见性，这是由于云计算的安全性与本地部署的安全性根本不同，并且随着企业将应用程序、服务和数据移动到新环境，需要不同的实践。
任何人都知道，物联网并不是一个玩笑，而且它确实是云的一个组成部分。对于物联网来说有一个关键的问题，就是如何从大量的设备中获取数据。思科系统预测，到2020年，云流量可能会增加近四倍，从2015年开始平
TeamViewer是一家领先的跨国科技公司,能为用户提供一个远程访问、控制、管理、监控和维修任何类型设备的平台。在大多数远程办公者的眼中，这只是一个辅助办公、传输文件的好用工具，但是它可以发挥出的作用却远远不止于此。而优秀的领导者，在结合TeamViewer的监控和管理作用后，往往可以给集体的工作带来更高的效益。
我们常说数据分析师是企业的医生。如果你真的去多几趟医院，就会发现还真TM像。因为数据分析师和医生是一样的苦逼：内行面对外行的苦逼。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
这篇文章涉及的问题主要与加油管理设备公司Veeder Root相关的油品液位仪TLS-300/350 UST和TLS-350R相关，原因在于可以通过其错误配置的telnet端口获取到该类仪器的油品监测
云安全是公有云厂商最着力宣传的卖点之一，但是对于企业用户而言，过于信任和盲从云服务的默认配置是一件非常危险的事情，企业的安全架构师及云安全审核人员需要对云计算初始环境的安全漏洞和配置错误进行全面评估和调优。以下，我们列举微软Azure云计算环境的TOP20常见账户和配置漏洞（初始默认配置），对企业选择其他类似公有云服务也有一定借鉴意义。微软 Azure TO
EDI是成功进行供应链管理的一个关键要素。它使企业能够以标准化的电子格式处理与任何交易伙伴的业务数据交换，极大简化了许多曾经繁琐的程序。然而，如果企业正在扩张或处于高速增长阶段，如何充分利用EDI仍然是非常有挑战性的。
高价值资产往往会被放错地方或被盗。我们回顾了Leverege如何使用GCP创建一个使用物联网设备的资产跟踪解决方案。
医疗保健行业正处于极度绝望的状态。医疗保健服务比以往任何时候都要昂贵，全球人口正在老龄化，慢性病的数量也在增加。
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