对于不同发展阶段的公司、大中型公司和小微企业，在进行有实物的物理流转管理时，都需要对其仓内的物料或商品进行出入库的动作管理。那么，不同公司的WMS出入库方案都是如何设计的呢？
基于多年的B端产品设计经验，总结出以实事求是为原则，从上到下、从整体到局部的思路，先梳理实际业务场景，然后设计主业务流程、单据设计，最后再设计具体产品功能的方法。
对于不同发展阶段的公司、大中型公司和小微企业，在进行有实物的物理流转管理时，都需要对其仓内的物料或商品进行出入库的动作管理。
实时质检就是在通话过程中，将双方的对话语音转化成文本模式，并同步到系统中进行实时质检。此过程可以及时地发现在通话中的问题，让用户可以在第一时间去处理其中的问题。
在一些制造业工厂产线上，以AI视觉检测缺陷已经开始代替人力，改变了传统只能通过人的眼睛及经验来检测缺陷的方式。
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”
本文主要探讨了人工智能和机器学习如何影响呼叫中心，以及如何利用这些技术来提高客户体验和降低运营成本。作者提到了智能语音服务、智能语音质检、智能机器人呼入和呼出系统等技术，并探讨了如何利用这些技术来提高呼叫中心的工作效率和客户满意度。
第一次工业革命是蒸汽革命，机器工厂就此诞生，蒸汽机器取代了手工劳动；第二次工业革命是电力革命，电器代替蒸汽机器，电力新能源大大的提高了劳动效率；第三次工业革命是信息革命，计算机技术和通信技术不断引领社会生产新变革，打破了距离、空间的限制。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。
随着通讯技术的发展和人们对质量的不断追求，电话质检语音识别技术应运而生。这项技术通过对电话录音的自动分析和识别，能够快速准确地得出通话双方的交流情况、语音质量和服务质量的评估等信息，进一步帮助企业做好客户服务管理和提升客户满意度。
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题
近日，工信部发布《2022年工业互联网APP优秀解决方案名单》，腾讯云智能凭借“工业质检APP解决方案”成功入选。作为腾讯云智能精心打磨而出的软硬一体AI外观质检解决方案，工业质检APP解决方案服务了众多制造企业的外观检测项目，为这些企业的产品质量检测自动化、智能化升级带来了质的飞跃：不仅检测能力全面超越人工水平，能够全天持续稳定工作，而且检测效率相较人工质检提升10倍，每年能为客户节省人力成本数千万元。 据悉，申报解决方案需满足对行业和企业提质增效、转型升级发挥明显支撑引领作用；拥有自主知识产权等要求。
成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别、检测等操作。
在SAP系统中，当库房进行货物或账务移动活动时，为了区分，系统根据业务活动定义了不同的活动代码与描述，基于活动代码控制每一类业务的执行，此活动代码便称为为移动类型。
提到智能管理，可能大家首先想到的就是智能质检，这类应用与客服机器人有着本质的区别。前者是 AI 帮助人做数据挖掘、人机协同，后者是机器完全替代人来完成封闭场景的对话交互。
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力，实现高质量发展。
近日，广域铭岛参编的《AI工业质检应用发展白皮书》（下称《白皮书》）正式发布。《白皮书》详细阐述了AI工业质检的发展阶段、存在问题、应用趋势及实践案例等，为AI技术在工业质检中的应用提供示范和指引。
业务类型 参考单据 移动类型 对SAP影响 对应实际业务 A01 收货 R01 采购订单 103/104 收货到收货冻结库存 供应商送货点收 A01 收货 R01 采购订单 105/106 从收货冻结库存收到非限制 检验合格后正式入库 A01 收货 R01 采购订单 101/Y01(102/Y02) 对采购订单直接收货到非限制 对采购订单直接收货到非限制 A01 收货 R05 外向交货 101/102（系统默认） 收货到非限制库存 公司间和工厂间两步法：接收方收货到库房 A01 收货 R08 订单 101/
某大型集成电路企业是一家集芯片设计、工艺研发、晶圆生产与测试、销售服务于一体的半导体存储器企业，为全球提供先进的存储产品和解决方案，广泛应用于移动通信、计算机、数据中心和消费电子领域。该企业在数据管理系统和研制管理体系的控制下，设计、工艺、制造、试验、售后服务等环节都产生了大量的数据。在管理信息化、工程信息化的建设过程中，为减少信息孤岛，数据集成与共享不可逾越，不同系统间的数据正确性、一致性变得尤为重要。
随着工业4.0时代的到来，如何借助人工智能这把利剑，实现传统生产方式的转型升级，站在新一轮工业革命浪潮的潮头，成为每个工业制造企业不得不思考的问题。
工信部联合国家发展改革委、教育部、科技部等部门发布了十四五智能制造发展规划。规划中提出：到2025年70%规模以上的制造业企业基本要实现数字化网络化，建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂。
如果我们将一个采购订单收货到了启用了WM管理的存储地点里，过账后SAP系统自动产生物料凭证，以及WM层面的TR单据，业务人员需要执行LT06事务代码完成WM层面的上架。这是一个玩过SAP WM模块的同行都了解的常识。
跨公司代码的质检库存STO，是一个项目实践中不怎么常用的流程。毕竟在企业的正常流程和认知里，要把己方商品销售给客户（即使是集团内客户），一定要确保商品无质量问题。把质量部门尚未放行的商品销售发货出去是不负责任的行为，也可能是带来客户投诉甚至法律风险的错误行为。
生产工序控制码有PP01,PP02,PP04,QM01等，在实际生产过程中，企业视实际生产情况，可以把质检工序单独设置为一道独立工序（如，QM01），也可以把质检工作设置为与生产工序一起的工序（如，PP04）。
在数字化快速发展的大背景下，随着消费人群及其消费意识的转变，客户对服务体验的需求持续升级，客户服务从单一的售后服务，前置到品牌营销乃至扩展至客户生命周期的全链路，智能客服的边界也在不断拓宽拓深，在为企业提供客户服务基础上，更多地切入业务场景。同时，在新一代人工智能技术赋能下，创新的智能化应用在客服领域逐步加深。
进入新世纪以来，互联网、大数据、云计算、AI等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程。在这当中，AI已成为了不少企业破局的关键性技术，利用 AI全面加快智能化转型，赋能传统产业转型升级，对于企业打造数字经济新优势，占领未来竞争和发展的制高点至关重要。
据IDC去年8月发布的《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析2021》报告显示，即使受疫情影响，相较2019年，2020全年中国工业质检软件和服务市场，依旧保持了近32%的增长。
WMS仓库管理系统是一款以标准化、智能化过程导向管理的仓库管理软件，它结合了众多知名企业的实际情况和管理经验，按照运作的业务规则和运算法则准确、高效地管理跟踪客户订单、采购订单、以及仓库的综合管理。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。同时，由于数据加工链路较长需要借助数据的血缘关系逐个任务排查，也会导致问题的定位难度增大，严重影响开发人员的工作效率。更有甚者，如果数据问题没有被及时发现，可能导致业务方作出错误的决策。此类问题可统一归属为大数据领域数据质量的问题。本文将向大家介绍伴鱼基础架构数据团队在应对该类问题时推出的平台化产品 - 数据质量中心（Data Quality Center, DQC）的设计与实现。
导语：我今日有幸走进铝、碳素、环保等行业的专业设备制造工厂。我的拜访对象是那些渴望以信息化为基石，推动工厂数字化转型的新生代管理者。今天，我将揭示工厂所面临的一系列挑战，并分享如何借助科技的力量，实现高效、精确的生产方式，为企业带来崭新的发展机遇。
新智元报道 编辑：克雷格 【新智元导读】最近，中国宣布对进口汽车降低关税，这对中国车企来说，带来竞争结果并非全是挑战。下周，北京车展将开幕，这是中国2018年的第一个大展，在中美贸易关系微妙的背景下，国内车企的主打车的高性能、低价格，更像是一次集体秀肌肉。 马斯克最近可以不用睡在工厂了。 不久前，中国宣布将相当幅度降低汽车进口关税，很可能将整车关税从目前的25%降低到15%，以特斯拉为代表的美国车企将直接因此受益。 但对中国车企来说，降税带来竞争结果并非全是挑战，况且，在特斯拉们进门之前，现在
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
客服和组分拆为客服列表、在线技能组设置、工单技能组列表、呼叫技能组列表、电销技能组列表，共计5个功能权限，详见下表：
懂MM的人都知道，移动类型343是用于解冻物料，即将物料的冻结库存转入非限制使用库存。
1999年携程创立的时候就是一个O2O的企业，到现在已经是O2O市场的老兵了；创立伊始连接资源和用户的不是手机app，而是客服电话。
日常工作中，数据开发工程师开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧了，时常会因为上游链路数据异常或者自身处理逻辑的 BUG 导致产出的数据结果不可信。而这个问题的发现可能会经历一个较长的周期（尤其是离线场景），往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后 push 数据方去定位问题（对于一个较冷的报表，这个周期可能会更长）。
在2018年“930变革”之后，腾讯To B业务一直保持着持续进化状态。今年5月，在完成新一轮架构升级后，腾讯云与智慧产业事业群（CSIG）面向B端市场，进一步明确了“扎根行业、深耕区域、提升效率”的三大策略。
供应链是一个包含原料供货商、制造商、运输商、分销商、零售商以及终端消费者等多个主体的系统。整个供应链打通是一个非常庞大的体系，需要多节点合作。
你不会还不知道吧？现在开发系统越来越简单了，（工欲善其事，必先利其器）只要你选对开发工具，哪怕只有普通水平，你也能独立开发一整套ERP系统。
腾讯云化繁为简 基于腾讯云AI技术能力的工业质检仪： 1）增效：仅需几秒就能完成对目标零件360度无死角的采图、分析、分类的工作，而原来人工质检则需要大概一分钟，相对人工质检速度提升10倍。 2）提质：检测能力全面超越人工水平，24小时持续稳定工作，解决人力水平难以标准化，状态不稳定，容易疲劳等问题。 3）降本：在10多台设备持续满载生产的情况下，项目预计每年为客户节省人力成本数千万元。 在2018年“930变革”之后，腾讯To B业务一直保持着持续进化状态。今年5月，在完成新一轮架构升级后，腾讯云与智慧产
如果你问一些 AI 工程师，「做一个 AI 质检仪去检查手机内部摄像头支架的缺陷要拍多少个点位？」放在几年前，他们可能答不上来。但现在，他们会告诉你：要拍七八十个。
有人说，我们是做药材、食品生意的，按说售出去的商品概不退货，但是碰上难缠的客户要退货，没办法，谁让客户是大爷呢，那只能按客户的意思给退货，但是退回来的东西，必须要进行质量检测。 SD 237带质量管理 (QM) 的销售退货 目的： 本业务情景通过质量管理检验批介绍了销售订单退货处理。该流程从参考货物的原始开票凭证，创建退货销售订单开始。打印退回物料授权 (RMA) 凭证并转发给客户，以便将其附加到收到的货物。运回货物，并参考在 RMA 中指定的销售订单创建退货交货。创建检验批，并对物料进行质量评估，从而决定
对于采购订单收货过账，业务人员经常会提到一步法与两步法，在SAP系统中它们如何区分与应用呢？
质量监控问题贯穿从拍摄、采集、编码、封装到传输、解封装、解码、渲染播放的整个音视频生命周期，实多媒体厂商不得不面临的棘手问题之一。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师孙祥学老师为我们分享了腾讯云在音视频方面采取的质检及画质评估策略，让我们一起看看腾讯云在这个方向上都做了哪些努力。
本次企点客服-电话客服3.2版本 共计更新/优化了14个功能点 快来看看新功能在哪里/怎么用！ 一、全自动化质检 | 二、系统坐席 | 三、新增SIP硬电话 | 四、总机号新增归属地信息 | 五、话费余额提醒 | 六、话务报表支持定时邮件发送报告 | 七、API接口能力 八、其他优化：1.事后整理优化 | 2.通话概览优化 | 3.坐席监控优化 | 4.通话接听提示音 | 5.高级话务功能 |6.咨询转接优化 |7.技能组呼损控制 全自动化质检 功能介绍：打造全新语音质检模块，实现全自
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
