本文目錄,1、,ERROR,2、,求幾個管理信息系統B繪圖題的答案1.請根據以下描述畫出系統的數據流圖.用戶將訂貨單交某企業的業務經理,檢驗后,對不合格的訂單要用戶重填,合格的訂單交倉庫保管員作出庫處理,即,查閱,3、,dqtv是什么,4、,為什么說企業特別是工廠，“不上ERP等死，上了ERP找死”,5、,大數據主要學習什么內容,6、,#解碼新零售#新零售到底是什么呢,The following error was encountered while trying to retrieve the URL:,系統的數據流圖,1.將各層分別放在不

• 1、ERROR
• 2、求幾個管理信息系統B繪圖題的答案1.請根據以下描述畫出系統的數據流圖.用戶將訂貨單交某企業的業務經理,檢驗后,對不合格的訂單要用戶重填,合格的訂單交倉庫保管員作出庫處理,即,查閱
• 3、dqtv是什么
• 4、為什么說企業特別是工廠，“不上ERP等死，上了ERP找死”
• 5、大數據主要學習什么內容
• 6、#解碼新零售#新零售到底是什么呢

1、ERROR

The following error was encountered while trying to retrieve the URL:

2、求幾個管理信息系統B繪圖題的答案1.請根據以下描述畫出系統的數據流圖.用戶將訂貨單交某企業的業務經理,檢驗后,對不合格的訂單要用戶重填,合格的訂單交倉庫保管員作出庫處理,即,查閱

系統的數據流圖
1.將各層分別放在不同的繪圖頁上.如:"環境層"畫在"頁-1"上(當然應將"頁-1"改名);"第1層"畫在"頁-2"上;依此類推.
2.若某一層的圖形是對上一層處理過程(或泡泡)的細化,則在二者之間建立"超鏈接".這樣,從上一層可跳轉到細化的下一層,也可從下一層轉到上一層.

3、dqtv是什么

1. DQTV是數據質量電視的縮寫。
2. DQTV是一種用于監控和管理數據質量的工具，它通過將數據質量指標以可視化的展示在電視屏幕上，幫助用戶實時了解數據質量狀況。
它可以通過監控數據源、數據流、數據倉庫等環節，檢測數據異常、數據質量問題，并提供預警和報告功能，幫助用戶及時發現和解決數據質量問題。
3. DQTV的使用可以提高數據質量管理的效率和準確性，幫助企業及時發現和解決數據質量問題，提升數據分析和決策的可靠性。
同時，DQTV還可以促進數據質量意識的培養，推動數據質量管理的持續改進。

4、為什么說企業特別是工廠，“不上ERP等死，上了ERP找死”

這是經驗總結，有道理。

2007年，我主持過跨國企業在東莞大型制造工廠（燈飾照明產品）的ERP推行，前后用了6個月才運行順暢，參見

后來自己創業，和朋友一起開外貿工，也用了是ERP

有的答案說"不上ERP等死"是饑渴營銷，是為不妥。當然，這并不是說所有的企業都不分類型都要用ERP

企業推行ERP，一定要分清楚產品形態，那些根據客戶定向訂單提供配件的企業，并不需要ERP

例如：客戶下單（某一配件）→工廠→買原材料→沖壓→打孔→攻牙→電鍍→客戶，這樣的工廠心如果上ERP就是自己找死。其工廠的訂單管理由業務分客戶全程跟進即可

成品生產與配件生產不同，它要復雜得多。產成品往往由十幾種或幾十種配件組合而成，并且不同的產成品之間的配件可以交叉使用，例如：A成品與B成品的配件有很多共用等等

即使這樣的成品生產，當配件種類只有百十種時（成品品種不多），如果人為控制得比較順手，也不要搞ERP，否則也是找死

當出現以下情形時，不上ERP就是等死了：物料、配件品種上千種∽上萬種+產成品之間大量配件共用。這樣的制造業，不上ERP那就是等死了。

我見過很多這樣的企業，不上ERP，老板搞得憔頭爛額：倉庫材料、配件堆滿了，訂單卻無法齊料，該來的沒來，不該來的來了一大堆

特別是采購訂單的數量：理論上可以根據訂單成品的用量，人工可以計算需求數，但當發生共用、不良品退貨、補換料、損耗時，整個數據就亂了套

我幫助過好幾家這樣的廠（朋友）搞了ERP，解決了他們的困境

說"上了ERP找死"，這有兩層意思：第一，是前面講的不需要ERP卻去上ERP，二是應該上ERP的企業，沒有搞好ERP，這根本不是ERP不行，就象中國足球隊太差不是足球不行一樣，而是工廠管理沒跟上ERP的要求

如何做到上了ERP不找死呢？

第一，如果不要ERP不行了，那就要下定決心推進，原則是："理解要執行，不理解也要執行"一一因為ERP的要求是死的，無靈活性可講，各部門必須按要求進行

第二，要界定ERP控制范圍，建議下面的項目不要列入ERP運算范圍：

A：隨成品訂單號而變更的標簽類、紙箱（有P#號），由人工根據成品訂單采購，按單一次發完，不留庫存

B：通用型的量大的低值易耗品：螺絲、螺母、介指、扎線帶等，按保持最底庫存量人工采購

A+B這兩類物料雖然不由ERP生成采購單，但一樣要在BOM表中列明編號名稱、用量等，以便倉庫發料

有的工廠，把AB兩項用ERP全程管控，特別是A類因P#變更頻繁更改ERP資料，搞得反而手忙腳亂一一沒有搞清ERP去管應該管的，以為ERP可以一鍋端，很多工廠推行ERP這樣開頭就是撞墻死

第三，要制定一個可行的有時間的推行方案，主要內容：

A：物料、配件名稱、編碼規則。必須做到同樣一種物料的名稱、編碼是唯一的

嚴禁同種配件多個編碼，或不同種配件同一編碼

編碼規則，一般是類別字母開頭，例如五金件以M開頭+尺寸數據，如果不夠十二位就按規則加數字或字母等。

編碼一定要有詳細的規則，我們的有210條，工程師對條編碼

名稱也要規范，有國標的按國標叫法，例如螺絲→前綴{PM、PT、KM、KT、TT）+規格，例如：PM4×8螺絲。沒有國標的按行業通行叫法，例如：螺帽（一頭封住）、螺母（通孔）等等。一旦確定名稱規格就不能亂改

我在外企時，因為有5000多人，1萬5千個編碼的物料，故設有專門的ERP資料輸入小組

工程師編碼/起名，要交ERP小組核查：這個配件是不是新的？這個編碼有沒有與以前的編碼重復？包括名字正不正確？

工程師把B0M表資料建好后→ERP小組再與產品逐一核對，再用外掛軟件導入ERP系統。

中小工廠開始搞ERP時，也可參照這樣進行，順了以后再精減。

B0M資料是ERP的核心要素，要力求100%的準確，很多企業的ERP就是死在這里

B0M資料導入既要準又要快，最好選在長假期內完成，它不搞完，ERP動不了

第四：庫存配件和物料

這也非常關鍵，要把庫存配件、物料→定位、點數、建物料卡←與工程設計部核對統一名稱、編碼→建立正確的表格→打印出→輸入ERP

這是繁瑣而必須仔細的事項，非不認真干不好，很多工廠的ERP就死在這里

在外企那一年的春節，我請了二十幾個東莞理工學院的學生臨臨時工整整輸了一周

第五，選擇春節后開工實施，這樣以前的訂單應該比較少了。實施前：

上面第一、二、三、四項工作必須全部按質按量完成，當然還包括沒有完成的成品訂單導入ERP

還有以下三點：

A：所有發給供應商的采購訂單全部取消，待ERP啟用后，重發采購單

B：所有的委外在供應商那里的配件，數據要作入本公司倉庫處理（實物不用拖回

C：確保入ERP的物料數基本是良品，不良品不要入

一一這樣，新年開年就可以啟用ERP了

第六，運行過程中的維護

A：這里有個問題就是授權問題

例如：ERP系統設置采購員不能更改訂單即可，不必要設置經理對訂單進行審核，有的工廠設置采購訂單經理系統審核、BOM資料經理審批，完全沒有必要，因為系統生成而不必要開啟ERP的審核按鈕！否則就是自找麻煩

還有B0M資料，如果是工程師輸入，那么更改權要與他分離，防止他自己弄錯了又偷偷更改了（很多工廠ERP死在這里）

我們的工程師是這樣分工的：

A：設計工程師負責設計、打樣、輸出樣品，樣品完成后他按照樣品在excel上做好B0M資料

B：當這個樣品被客戶看中，他會下單給業務部，經評審確認交期后，業務部把訂單資料輸入ERP

然后由專門的"大貨工程師"員負責從原來的設計工程師那里要來B0M資料，由大貨工程師把BOM資料輸入ERP系統（他只能輸不能改）

同時由專門的"包裝工程師"負責完成包裝資料，并把這部分資料輸入ERP（他只能輸入不能改）

第六：及時處理異常

ERP實行后會有不少異常，正確地及時地處理這些異常成為ERP可持續的關鍵

例如：倉庫入倉的，發現配件A與配B編碼重復，經查A編碼在先，是正確的，B后編搞錯了，處理方法為：

1）對B重新編碼→ERP

2）把B按的A編碼出倉減數

3）再把B按新編碼入倉

還有采購部的關單、補單也是經常要處理的！

結論：一個工廠的ERP成敗，不是賣ERP的公司，ERP都大同小異，關鍵是主持推行的人要懂ERP系統原理，更要懂工廠管理，最好要實行ISO9001

5、大數據主要學習什么內容

學習大數據需要掌握以下內容：

1. 數據處理和管理：了解數據的獲取、存儲、清洗、轉換和管理方法，包括數據倉庫、數據湖和數據管道等。
2. 大數據技術和工具：熟悉大數據處理和分析的技術和工具，如Hadoop生態系統（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL數據庫（MongoDB、Cassandra）等。
3. 數據分析和挖掘：學習數據分析和挖掘的基本概念、技術和方法，包括數據可視化、統計分析、機器學習和深度學習等。
4. 分布式計算和并行處理：了解分布式計算的原理和并行處理的技術，能夠進行大規模數據的并行計算和分布式存儲。
5. 編程和數據編程語言：熟悉至少一種編程語言，如Python、Java或Scala，能夠使用編程語言進行數據處理和分析的開發和實現。
6. 數據安全和隱私保護：了解數據安全和隱私保護的基本原則和方法，掌握數據脫敏、加密和權限控制等技術。

要求和條件可能會因個人學習目標和就業需求而有所不同，但以下是一些常見的要求和條件：

1. 基礎知識：具備計算機科學、數據科學或相關領域的基礎知識，包括數據結構、算法、數據庫、統計學等。
2. 編程能力：具備良好的編程能力，能夠熟練使用至少一種編程語言進行數據處理和分析的開發。
3. 數學和統計學知識：具備一定的數學和統計學知識，能夠理解和應用統計分析和機器學習算法。
4. 學習能力和自主學習能力：大數據領域發展迅速，要求具備良好的學習能力和自主學習能力，能夠不斷跟進最新的技術和方法。
5. 團隊合作和溝通能力：大數據項目通常需要與團隊合作，因此具備良好的團隊合作和溝通能力是必要的。
6. 實踐經驗：具備一定的實踐經驗，通過參與項目或實際應用來提升自己在大數據領域的能力。

需要注意的是，大數據是一個廣泛的領域，具體的要求和條件會根據不同的職位和工作角色而有所差異。因此，根據自身的興趣和職業目標，可以進一步了解和學習相關的專業知識和技能。

6、#解碼新零售#新零售到底是什么呢

作為一個互聯網愛好者，運營人，愛分享，愛交流，歡迎關注。我也來談談我對新零售的看法，如有雷同純屬巧合。對于新零售我的理解可以用一句話來描述：就是一種突破了時間、空間限制的零售模式。

我們都知道新零售是阿里巴巴馬云一直在各個場合強調的未來零售模式，也是阿里淘寶天貓在2018年的重點戰略方向。零售當中的三個重要元素就是人、貨、場，新零售的目標就是從時間空間上打破人貨場的限制，從人來說，結合人工智能大數據，新零售可以精準地滿足用戶的需求點，同時也能將貨品精準匹配到有需求的用戶；

貨，我的理解就是一切和產品有關的實際環節，包含物流配送等等，目前一些電商品牌采用粉絲定制、預售發貨的也是在解決貨當中庫存的問題，大的品牌商家按區域來建立發貨倉，解決的是物流發貨的用戶體驗問題；

場，我的理解就是場景，就是用戶的消費場景，電子商務解決了人們不一定需要去到店里就能夠買到想要的東西，未來的無人超市直接連付款的步驟都為我們節省了。

所以我說新零售其實已經不再區分線上和線下，就目前阿里和騰訊都是在不停的入股和投資線下商超，這就是新零售的布局，打破空間的限制，無論是在線上還是線下都是一樣的購物體驗；越來越強大的物流和倉儲網絡，不斷縮短貨品到用戶手中的時間，時間的限制將不斷被打破。

未來的成熟的新零售是一件很好玩的事情，在達到同樣購物體驗的情況下，所需要的時間越來越短，然后，我們擠出來的時間是哪里去了呢？

倉庫管理系統數據流圖ERROR（求幾個管理信息系統B繪圖題的答案1.請根據以下描述畫出系統的數據流圖.用戶將訂貨單交某企業的業務經理,檢驗后,對不合格的訂單要用戶重填,合格的訂單交倉庫保管員作出庫處理,即,查閱）