通过自动化和条形码优化供应链

最新推荐文章于 2025-05-10 20:39:37 发布
最新推荐文章于 2025-05-10 20:39:37 发布
阅读量481 收藏
点赞数
文章标签： ios javascript sap
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/kevin_qinkl/article/details/130100728
版权
WelchAllyn采用LiquidUI的解决方案，通过简化SAP界面，减少手动输入，利用条形码扫描自动化库存管理，显著提高了运营效率，减少了错误，每年节省了120万美元。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Welch Allyn是全球领先的医疗诊断设备制造商，开发了数百种突破性产品和技术，使一线从业者能够提供卓越的患者护理。它在26个不同的国家拥有近2，500名员工。

一、面临的挑战
  • 提高运营效率
    • 原因：用户需要长途跋涉并浏览多个数据条目以进行简单的过程，例如将空箱子移动到库房，因为数据被困在仅有线的开箱即用 SAP 系统中。
    • 影响：员工绩效和生产力有所下降。
  • 确保更轻松、更灵活的库存管理
    • 原因：需要记住数据输入步骤/操作的人员，如 F3、F5、F8、输入、保存等。和反冲洗过程的字段值。
    • 影响：对于任何错误的点击或数据输入错误，该过程都必须重做，这成为一笔不小的费用。
  • 最大限度地减少 SAP 中的手动键入数据
    • 原因：制造车间的用户不精通计算机，由于缺乏自动化，需要手动输入所有数据。
    • 影响：地板人员挣扎，这使得制造过程变慢。
二、Liquid UI 解决方案

  • “制造车间的用户不是SAP IT专业人员，他们希望在iPod等有趣的设备上有一个简单的界面，”- Andy Rindfleisch，制造系统经理，
    Welch Allyn

    • 适用于iOS的Liquid UI通过将多个屏幕减少到一个屏幕，删除未使用的字段并在iPod上启用它来改进其SAP。
    • Liquid UI 通过条形码扫描实现了 SAP 数据输入流程的自动化，不仅提高了流程效率，还消除了手动输入值引起的错误。

  • “液体UI屏幕可以做惊人的事情。将我们每年进行 350，000 次的交易从 2 个屏幕减少到 1 个屏幕，从 20 个字段减少到 8 个，从而产生了巨大的价值。  “随着我们成为优化制造供应链的领导者，节省的资金将回到业务中。Welch Allyn制造系统经理Andy Rindfleisch说。

    • Welch Allyn观察到，用户只使用了大约5%的标准SAP屏幕和字段。
    • 使用Liquid UI，Welch Allyn创建了简单的库存交易，例如单屏幕MF1B交易和单个MIGO屏幕。

三、结果
  • 条形码不仅可以提高交易速度，还可以减少错误。
  • 只需少量投资，将 Liquid UI 与 ActiveX 结合使用以生成条形码即可帮助生产用户扫描项目和打印看板票证。
  • 现在，iPod touch也用于运输区域，这样用户就不会被束缚在PC上。

每年节省 120 万美元。

Liquid UI
关注
【大模型架构解析】万字长文带你了解大模型中的NLP基础知识
AI安全这点事的博客
03-30 800
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门结合了计算机科学、人工智能和语言学的学科，旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP 的核心目标是使机器具备与人类交流的能力，无论是书面语言还是口头语言。近年来，随着深度学习和大数据的发展，NLP 技术取得了显著的突破，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、情感分析、自动问答、语音识别等多个领域。NLP 主要涉及多个关键任务，如分词、词性标注、句法分析、命名实体识别和语义理解等。
【工具篇】【为什么你的手机需要AI开发神器？万字长文拆解TensorFlow Lite开发全攻略】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-01 253
大家好，今天咱们要聊的这个话题，绝对能让你的手机秒变AI神器——没错，就是那个让无数开发者又爱又恨的TensorFlow Lite（以下简称TFLite）！这货可是谷歌亲儿子，专门解决「如何在手机里塞进一个AI大脑」这个世纪难题。咱们先看看它官网的自我介绍：「轻量级框架，支持移动端部署，适合开发AI手机应用」。这话说得轻巧，背后可藏着无数黑科技，今天我就带大家扒一扒它的底裤！
收藏！一篇看懂BERT模型
Z4400840的博客
02-24 4151
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）自 2018 年由谷歌提出以来，便在自然语言处理（NLP）领域掀起了一场革命。它凭借独特的架构与训练方式，成为了众多 NLP 任务的首选模型，深刻改变了我们理解和应用语言的方式。unsetunset一、BERT 重要意义
BERT 详解
yitang的博客
11-25 7080
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。BERT 在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破，因为它能够有效地捕捉文本的上下文信息，从而在各种 NLP 任务中表现出色。以下是 BERT 模型的详细讲解，包括其架构、训练方法、应用场景和使用方法。
什么是Bert？BERT模型终极指南：是时候彻底掌握它了！（建议收藏）
2401_84494441的博客
04-14 1186
金三银四春招季，又有两位训练营同学斩获大模型offer！一个是40k某军实验室offer，另一个是第四范式～恭喜两位同学成功上岸！随着DeepSeek爆火，面试中也越来越高频出现，因此训练营也更新了DeepSeek系列技术的深入拆解。包括MLA、MTP、专家负载均衡、FP8混合精度训练，Dual-Pipe等关键技术，力求做到全网最硬核的解析~本文对 BERT 模型的理论进行了一个非常详尽的解释，相信看完本篇文章后，你对 BERT 模型的理解会上升一个层次。01。
最屌NLP——-BERT之安装篇
枫叶的落寞的博客
01-31 1万+
记录一下，后续补充完善
1.6万字全面掌握 BERT：自然语言处理（NLP）从初学到高级的全面指南
2201_75499313的博客
01-21 2775
在不断发展的自然语言处理（NLP）领域中，一项被称为 BERT 的突破性创新已经崭露头角，成为一场变革的推手。BERT代表双向编码器来自 Transformer 的表示，它不仅仅是机器学习术语浩瀚海洋中的又一个缩写。它代表了机器理解语言方式的转变，使它们能够理解使人类沟通丰富而有意义的复杂细微差异和上下文依赖关系。
一文读懂BERT模型
yihong23的博客
05-07 1万+
语言表示模型 BERT 详解 摘要：在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是近几年出现的、影响深远的创新模型之一。自 2018 年由谷歌团队发布以来，BERT 为众多 NLP 任务设定了新的基准。BERT旨在通过在所有层中对左右上下文进行联合条件反射，从未标记的文本中预训练深度双向表示。因此，预训练的BERT模型可以通过一个额外的输出层进行微调，从而为广泛的任务(如问答和语言推理)创建最先进的
BERT模型的详细介绍
热门推荐
IT之一小佬的博客
04-01 12万+
BERT模型的详细介绍 1.BERT 的基本原理是什么？ BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。 第一个任务是采用 Ma
图解BERT模型
qq_38343151的博客
02-04 9516
1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语...
详细介绍BERT模型
zag666的博客
11-16 1万+
BERT通过在所有层中联合调节左右语境，从未标记的文本中预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT模型可以通过一个额外的输出层进行微调，以创建最先进的模型，用于更广泛的任务，而无需对特定任务的架构进行大量修改。
BERT模型原理
McGrady0311的博客
01-06 504
1.BERT的基本原理是什么？ BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。 第一个任务是采用 MaskLM 的方式来训练语言模型.
BERT原理详解
06-18
本课程详细介绍了BERT网络中的Attention机制、transformer网络结构、训练任务以及相关的算法原理。
分享丨万字长文总结多模态大模型最新进展（Modality Bridging篇）
2401_85377976的博客
08-06 1239
因为该层专注于整合 [CLS] 特征以用于对比学习。MLP adapter：a two-layer SwiGLU MLP，用于将ViT的输出映射到与文本特征相同的空间。所有的图像特征在语言模型中共享相同的「位置编码 id」。Visual expert module：在 LLM 的每一层中引入可训练的 visual expert，其包含专门处理 image feature 的「QKV 矩阵」和「MLP 层」，以实现深度的视觉-语言特征对齐。
【实操篇 RAG 】万字长文 | LlamaIndex：大语言模型私有化部署【实操指南】
大F子的智能小课
02-21 1019
在不修改LLM本体的前提下，实现外部数据与LLM的无缝交互。传统RAG方案常因索引选择不当导致效果下降。LlamaIndex通过。2023年，大语言模型（LLM）在通用领域展现了惊人能力，但在。
万字长文-深度学习模型压缩和加速-量化、剪枝、蒸馏等
谢杨易的博客
04-30 1万+
1 背景 近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有： 减轻服务端计算压力，并利用云端一体化实现负载均衡。特别是在双11等大促场景，服务端需要部署很多高性能机器，才能应对用户流量洪峰。平时用户访问又没那么集中，存在巨大的流量不均衡问题...
BERT底层原理解析及基于pytorch的代码实现
最新发布
lrj41781196的博客
05-10 1225
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是自然语言处理领域的里程碑模型，通过大规模无监督预训练获取深度双向语言表示。其核心架构基于Transformer编码器，采用多头自注意力和前馈网络，并通过残差连接和层归一化增强模型性能。BERT通过掩码机制实现双向上下文建模，突破传统语言模型的单向限制。预训练任务包括掩码语言建模（MLM）和下一句预测（NSP），前者通过掩盖部分输入并最大化条件概率，后者通过二分类判断句对连贯性。BERT
BERT模型深度剖析：史上最详尽教程，不会还有人不懂吧？
2401_85375186的博客
09-12 2892
本文配套 BERT 源码 debug 详细讲解。前两章是 BERT 模型的讲解，后两章是源码讲解，非常适合硬核同学研究。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的自然语言处理（NLP）模型，由 Google 于2018年提出论文*《
starRC lef def
01-04
### starRC、LEF 和 DEF 文件的 EDA 工具使用教程 #### 关于 starRC 的使用说明 starRC 是由 Synopsys 开发的一款用于寄生参数提取 (PEX) 的工具，在 detail routing 完成之后被调用，以提供精确的电阻电容延迟分析数据[^2]。该工具能够处理复杂的多层互连结构并支持多种工艺节点。 对于 starRC 的具体操作指南，通常可以从官方文档获取最权威的信息。访问 Synopsys 官方网站的技术资源页面，可以找到最新的产品手册以及应用笔记等资料。此外，还可以通过在线帮助系统获得交互式的指导和支持服务。 #### LEF 和 DEF 文件格式解析及其在 Cadence 中的应用 LEF（Library Exchange Format）和 DEF（Design Exchange Format）是两种广泛应用于集成电路布局布线阶段的标准文件格式之一[^3]。前者主要用于描述标准单元库中的元件几何形状；后者则记录了整个芯片版图的设计信息，包括但不限于各个模块的位置关系、网络连接情况等重要细节。 当涉及到这些文件类型的编辑或读取时，Cadence 提供了一系列强大的平台级解决方案，比如 Virtuoso Layout Editor 就可以直接打开并修改 LEF/DEF 格式的项目工程。为了更好地理解和运用这两种文件格式，建议参阅 Cadence 发布的相关培训材料或是参加其举办的专项课程学习活动。 ```bash # 示例命令：查看 LEF 或 DEF 文件内容 cat my_design.lef cat my_design.def ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值