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 吊牌條碼自動化系統
  • 客户服务部及计价部收到客户的订单时开始计算排版时会碰到的困难:
  • 通常客户的订单都是会出现一些不同的(条码资料、尺寸资料、款式资料、颜色资料、或会出现的怪附号)。
    例子:条码吊牌100款,数量为50000只吊牌如果人工或系统所需要用的时间作比较。
    ~~如果用人工处理去计算由(排版用纸数量、排版用版数量)。需要用一至两天才能报价给客户。
    ~~如果采用吊牌条码自动化系统只需一至两分钟运算,就可以计算出(排版用纸数量、排版用版数量),可以快速地计算给客户。

  • 当印前部开始资料与画稿合并时会碰到困难:
  • 通常条码吊牌上排版会出现一些不同的(条码资料、尺寸资料、款式资料、颜色资料、或会出现的怪附号)。
    例子:条码吊牌共10版(Plate),每版40只(ups),100款条码吊牌如果人工或系统所需要用的时间作比较。
    ~~ 如果用人工处理把资料与画稿合并时会容易地把资料或条码图像放错位置及需要用较长的时间才能完成画 稿及核对资料有否错误。
    ~~如果采用吊牌条码自动化系统出来的资料档与画稿合并只需要一至两分钟,及减省做条码图像。

  • 当包装部开始把条码吊牌包装时会碰到困难:
  • 通常条码吊牌上包装时需要配合客户的要求来包装,(例子:需要分开尺码资料入胶袋,分开PO订购单入纸箱)。
    ~~如果用人工处理去放开PO订购单把吊牌入胶袋及纸箱会容易地出错及需要较长的时间才能完成。
    ~~如果采用吊牌条码自动化系统出来的资料报告及档档再利用条码枪把吊牌条码放入纸箱里,可能减低出错。

      概要 | 硬件及软件需求 | 产品图片展示 | 产品影片展示 | 条码计算器
     資料合併排版系統
  • 可变数据解决办法:

  • 数据合并系统现时是最强及灵活高可以把大量不同的数据或图像与画稿快速地合并的系统,只需要数分钟就能把千个不同的数据自动排列多版画稿。
    数据合并系统是与Adobe illustrator合用,可以把画稿内的资料数据自动载入,通常运用于吊卡、卡片、标签等等……适合大小印刷厂商印前运用出版。

      概要 | 硬体及软件需求 | 产品图片展示 | 产品影片展示
     網絡(ERP)系統
    物料配套,动态库存占用最小化
  • 计划部门以及采购人员接到客户订单后,因为不知道当前的库存构成状况,更不明确未来一段时间的库存变化状况,只能通过推后交付日期、多下单、多采购来应付订单交付。
  • ERP将库存信息精确化、透明化,综合全部订单,统一计划采购在途、受订、在制、材料未发、可用、安全库存、质检合格率、车间在制品等所有相关的动态信息,分析何时需 要采购、采购多少?何时需要生产、何时交付等。做到始终按照订单分析保持库存的动态最小化,提高订单交付的可靠性。

    分仓存量可以提供库存各种状态数量的动态信息,并可追溯查询构成原因(业务单据):

  • BOM定义可以提供生产物料管理计算的核心依据 产品部件构成数量配比关系、时间前置及次序依存关系:
  • MRP自动计算所有业务订单后生成的缺料表,反映了当前的物料不足情况,还可追溯查询构成原因(业务单据):
  • MRP自动产生的采购建议和加工建议,给采购决策和生产决策提供参考依据。

    精细排产,加工生产合理化

  • 企业经常会遇到客户订单不能及时交付的情况,生产部门的排产安排常被批评和抱怨。
  • ERP对于这些排产的不确定性,采用了多层次的产能管理系统。通过主生产计划(MPS)确保物料的按时供应和生产的正常进行。
  • 工序定义可以有效管理生产细节。工程变更功能可以快速地实现产品结构和工艺的调整,以及按订单生产,来满足客户多样性、个性化的需求:
  • 精细的车间管理体系(工序生产日报、工序间的转移、工序中间入库等),控制每张订单、加工单各个工序的生产进度以及领退料和缴库情况:
  • 通过可视化排产,图形化透明地反应生产情况、机台的负荷情况,通过甘特图直观地模拟订单,随心所欲地调整生产进度,调节机台能力,使产能达到最优化,提供订单及时交付的保障。

    接单承诺,订单跟踪实时化

  • 销售人员在接单时,通常会遇到有两类难题:1)接单承诺,2)订单进度。
  • ERP通过整合一体的采购、销售、生产、财务管理,提供透明的库存信息、排产信息、成本信息,帮助销售部门做出正确的承诺和订单执行状态确认,提高客户服务水平。
  • 通过分仓存量查询可以实时了解各种库存状态数量的动态信息;
  • 报价单中的预测功能,可以帮助销售部门了解最新产品成本,为定价作参考;
  • 订单交付日的MRP前推分析,可以初步告诉销售部门正常负荷下的可行交付时间;
  • 生产动态表可以跟踪订单执行的几个关键环节状态,比如采购下达及到货情况、生产加工及领料情况、生产完工及成品缴库情况,还可图标化体现各道工序的执行状态。

    品质控制、质检效益最大化

  • 在企业中,我们经常听到生产主管和财务部门抱怨生产过程中的废品太多,导致制造费用的居高不下,主要原因是品质检验问题严重。
  • ERP提供了从材料采购入库一直到成品销售出货的全程的透明的质量信息跟踪管理。
  • 通过进货送检、出货送检、销售退回送检、存货送检来严格用料控制,降低损耗;
  • 通过工序送检、半成品送检、委外托工送检等完善的生产质量管理体系,有效降低加工环节的质量损耗,大幅压缩制造费用,确保产品的质量;
  • 提供了多种灵活的检验方式及丰富的统计报表。

    业务控制,物流财务同步化

  • 物流业务情况不能及时地反应到财务部门,是企业管理的一大顽症。
  • ERP提供了全程单据关联管理能力,如果对任何业务单据的内容有疑问,都可以通过鼠标双击,轻易追溯前面所有业务环节的明细信息,获得具体答案。
  • ERP通过发票立账和业务单据关联往来款的两种监控方式,帮助企业建立财务对供销物流业务细节的严谨管理,实现物料带动资金流的先进管理思想,彻底改变传统的财务不能及时反映准确业 务情况的尴尬历史。
  • 提供了多种方式的发票立账自动生成总账凭证功能,容许客户实时记账,及时反映物流状态;还可通过单据的单张立账功能选项,随时在往来账款管理中同步业务状态;
  • 通过关联业务单据的往来账款管理,可以提供具有实际意义的按照发货时间统计的帐龄分析:
  • 任何单据都可以通过双击来源单号追溯查询前面业务环节的情况:
  • 通过多种信用管控方法,可以有效降低信用风险。

    成本精确计算,管理弹性化

  • 企业在测算成本时总说不清成本的准确构成,更不能准确分析产品成本过高原因。
  • ERP按照先进管理思想,提供了科学的卷积式成本核算方法。自动化的数据归集和计算,可以及时准确地提供成本信息。
  • 系统提供了月加权平均等多种核算方式,可以分层核算出材料、半成品、成品的成本;
  • 为适应部分企业需要,系统支持在消耗物料精确核算下人工及制费分摊的准细化核算方式,并为分摊工作提供了多种灵活的选项;
  • 可以根据影响成本构成的一些参数的调整(比如价格波动),对成本可能的变化进行弹性模拟,方便管理者的预测性决策;
  • 可以针对不同对像(诸如:部门、成品、批次等)进行精细化的成本核算和分析,为管理的细化提供素材。
  • 掌握动态,资金运用清晰化
  • 很多企业不了解当前及未来一段时间内的资金状况,形成资金积压或者资金断链,影响企业的信誉和发展。
  • ERP提供了业务对资金变化的动态关联管理,无论是财务动作,还是购销业务动作,对资金动态的影响全部被有效集成在一起,为管理者的业务决策提供有效依据。
  • 系统可以管理当前的资金余额,以及未来时间的应收未兑、应付未兑、应收未收、应付未付等财务情况对未来资金情况的影响,提供未来时间的准确的可用资金预估;
  • 系统提供了历史资金使用情况的分析。

  •  网络落单系统
  • 目标客户
    本系统适合具有生产能力和销售渠道的工业企业。
    这些企业具有以下特点:
      1、有自己的产品开发力量,可以独立研发或承接开发任务:
      2、产品种类繁多:
      3、产品能够量产或可以外包订单:
      4、客户跨地域甚至分布世界各地。

  • 主要解决问题
      1、销售订单管理系统对客户的销售订单集中保管,集中管理,防止资料遗失,并保证所有部门的资料版本是一致的。
      2、.提供版本跟踪,记录订单的变动历史,并对比显示相邻版本之间的差异。
      3、管理系统基于客户分类,不同客户可以设置自己的订单号规则,查找同样方便快速。
      4、支持样品管理系统直接生成销售订单。因此企业或客户可以即时下单。
      5、配合样品管理系统,更新设计后自动修正订单明细,相关部门可以及时得到通知。
      6、提供审核机制,减少人为错误的发生。
      7、实现订单状态的自动改变以及对延期或即将延期的订单报警
       a)对正常出货的订单修改为完成状态
       b)对已经即将进入出货期的订单作一般报警
       c)对已经延期的订单升级为严重报警
       d)报警条件允许自行调整
      8、手工发出的通知自动更新订单备注。
      9、可以查看订单的进度:样品订单和正货订单的计划出货期,生产状态和其他的项目。
      10、提供联机订单系统,客户可以远程下订单,并可以查看订单的处理情况。
      11、发货后自动发邮件通知客户。
      12、不同角色人员具有不同的操作权限。数据层的过滤可以限制相关人员仅能查看已授权的客户数据。

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