普通消费品分销商的计划管理

win2000pega 2008-01-09 03:57:45
公司有一个分销商业务管理软件,已经在使用中了.最近公司决定做一个分销商计划管理软件,但是计划管理部分和实际的业务软件,没有任何连接.计划就是计划,不形成销售订单和采购订单.

我的观点是,既然有了计划,那么就要按照计划进行管理.
例如
1 根据历史数据做市场计划.
2 根据市场计划做销售计划.
3 工作人员根据实际的销售审核销售计划,审核后销售计划生成销售订单.
4 据销售计划制订相关的采购计划.
5 作人员根据实际情况审核采购计划,审核后的采购计划形成采购订单.

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kelph 2008-01-10
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根据历史数据做预测,预算。
如果非订单式,那么可以根据预测生成参考市场计划。
如果订单式,那么根据订单生成计划。

2 根据市场计划做销售计划.
3 工作人员根据实际的销售审核销售计划,审核后销售计划生成销售订单.
--销售订单似乎无用。
4 据销售计划生成采购计划.
--如果主要采购由销售决定,采购计划也可省略,直接生成计划型采购订单。
5 作人员根据实际情况审核采购计划,审核后的采购计划形成采购订单.
采购订单除计划型外,应有手工型,但手工型需审核和注明原因。

另,各个自动生成阶段要有一些参数可灵活设置。
zhongme_007 2008-01-09
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up
wj198555 2008-01-09
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计划没有变化快
wj198555 2008-01-09
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sf
内容概要:本研究聚焦风电功率预测领域,提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGRU-Attention复合模型的预测方法。该方法利用卷积神经网络(CNN)提取风电数据的局部时空特征,通过双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制(Attention)动态调整不同时间步长的特征权重,从而提升预测精度。为进一步优化模型超参数,采用白鲸优化算法(BWO)对模型的学习率、网络层数、神经元数量等关键参数进行全局寻优,解决了传统经验调参效率低、效果差的问题,最终实现了对风电功率的高精度预测。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉机器学习与深度学习算法,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的研发人员和科研工作者。; 使用场景及目标:①针对风电等可再生能源出力的强随机性和波动性,实现高精度的功率预测;②为电力系统调度、储能配置、电网稳定性分析等提供可靠的数据支持;③为研究者提供一个结合先进优化算法与深度学习模型的完整实现范例,用于学术研究或工程应用。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了模型构建与优化的全过程,更强调了算法设计背后的逻辑与工程考量。学习者应在理解各模块(CNN、BiGRU、Attention、BWO)原理的基础上,动手实践并调试代码,重点关注数据预处理、模型超参数优化及结果可视化等环节,以达到最佳学习效果。

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