SAP EWM：实现运营卓越的仓储解决方案概述

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"New_EWM_Level_2_presentation_2012_final" 是一份关于 SAP Extended Warehouse Management (EWM) 的高级介绍和深度讨论的演示文稿，于2012年制作完成。该文档聚焦于在运营卓越性方面如何通过 SAP EWM 解决企业仓储管理问题，特别是在产品管理、供应链优化、效率提升和可持续性等方面。 首先，标题中的 "SAP Extended Warehouse Management" 指的是 SAP 的扩展仓库管理系统，它是一种集成的解决方案，旨在帮助企业实现仓库操作的高效性和灵活性。这个系统不仅关注库存管理，还包括了运输与物流、客户服务、过程自动化以及合规性和可持续性的发展目标。 "Operational Excellence in Warehousing" 部分强调了EWM 在提高仓库运营效率、生产力和决策支持方面的价值。通过实施EWM，企业能够减少库存成本、劳动成本，并通过流程自动化和规模适应性来应对快速变化的市场需求。 "Product Management" 节点涉及如何运用EWM 来优化产品生命周期管理，确保从设计到销售的各个环节都能无缝衔接。同时，它也强调了 SAP 对业务流程的管理，如订单处理、库存控制和供应链协调。 "Solution Overview and Highlights" 可能涵盖了EWM 解决方案的关键特性，如实时数据跟踪、智能库存管理、多渠道销售支持和端到端的物流解决方案。此外，它可能还介绍了 SAP 的发展战略，如投资于应用生命周期管理、零售平台、以及跨行业的解决方案，如零售银行、消费者离散行业、公用事业和公共服务等领域。 "SAPEWM Implementation" 部分深入探讨了如何实际部署和执行EWM，包括规划、迁移和持续优化的步骤，以及可能遇到的最佳实践和挑战。 最后，"Summary & Wrap-Up" 结束部分对整个演示进行了总结，可能回顾了EWM 的核心优势、成功案例以及对未来的展望，突出了 SAP 对满足客户需求和推动业务增长的承诺。 这份PPT 是为了帮助 SAP 客户理解如何利用EWM 解决复杂且日益增长的仓储挑战，提升企业的竞争力，实现业务目标并适应不断变化的市场环境。

shengcheng_ewm.jar

2020-12-01 上传
使用方法：将本jar包下载到本地，在cmd中先cd到jar包所在目录，java -jar shengcheng_ewm.jar 后回车，会提示请输入要生成的二维码的文字或链接，然后输入你要生成的文字或链接（小于一百三十字，排除生僻字之外的）...

vb_QRCode_EWM.rar

2020-04-24 上传
【标题】"vb_QRCode_EWM.rar" 提供的是一个使用Visual Basic（VB）编写的二维码生成器项目。这个项目允许用户通过VB代码来创建二维码，特别适用于电子优惠券（EWM，Electronic Voucher或Electronic Coupon）的生成。...

WDOG_EWM_IRQHandler()

2023-06-02 上传
这是一个IT类问题，WDOG_EWM_IRQHandler()是一个处理器中断处理程序，用于处理WDOG（Watchdog Timer）和EWM（External Watchdog Monitor）的中断请求。当WDOG或EWM计时器到达预设时间时，会产生中断请求，WDOG_EWM_...

sql 查询即将到期,到期字段为SXSJ,即将到期是指SXSJ 的前一天 select SXSJ from FX_HMPT_EWM

2023-07-08 上传
FROM FX_HMPT_EWM WHERE SXSJ = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY); ``` 在上述代码中，使用`CURDATE()`函数获取当前日期，然后使用`DATE_SUB()`函数将当前日期减去1天，从而得到即将到期的日期。然后使用`...

sql sever2008R2 查询即将到期,到期字段为SXSJ,即将到期是指SXSJ 的前一天 select SXSJ from FX_HMPT_EWM

2023-07-08 上传
FROM FX_HMPT_EWM WHERE SXSJ = DATEADD(DAY, -1, CAST(GETDATE() AS DATE)); ``` 在上述代码中，使用 `GETDATE()` 函数获取当前日期和时间，然后使用 `CAST` 函数将其转换为日期类型。接下来，使用 `DATEADD` ...

就我的例子，请修改增大的方法： last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_10_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True)

2023-06-10 上传
last_30_ewma = forestdata.iloc[-30:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(last_30_ewma.iloc[-1,:],ignore_index = True) ``` 这样可以利用更多的历史数据来进行预测，提高模型的预测精度...

def myself_kdj(df,N=9,M1=3,M2=3): low_list = df['low'].rolling(N).min() low_list.fillna(value=df['low'].expanding().min(), inplace=True) high_list = df['high'].rolling(N).max() high_list.fillna(value = df['high'].expanding().max(), inplace=True) rsv = (df['close'] - low_list) / (high_list - low_list) * 100 df['k'] = pd.DataFrame(rsv).ewm(M1-1).mean() df['d'] = df['k'].ewm(M2-1).mean() df['j'] = 3 * df['k'] - 2 * df['d'] return df

2023-07-08 上传
这是一个自定义的KDJ指标计算函数`myself_kdj`，它使用了rolling、expanding和ewm函数来计算KDJ指标。函数接受一个包含股票数据的DataFrame作为输入，并返回包含KDJ指标的DataFrame。 函数的参数说明如下： - `df`...

df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对 ？

2023-06-11 上传
这段代码的问题在于，`df` 是根据 `y...last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:], ignore_index=True) ``` 这样就可以避免列名不匹配的问题了。

请帮忙查找并纠正以下代码的错误： # 计算BBI df['ma3'] = df['收盘价_复权'].rolling(3).mean() extra_agg_dict['ma3'] = 'last' df['ma5'] = df['收盘价_复权'].rolling(5).mean() extra_agg_dict['ma5'] = 'last' df['ma6'] = df['收盘价_复权'].rolling(6).mean() extra_agg_dict['ma6'] = 'last' df['ma12'] = df['收盘价_复权'].rolling(12).mean() extra_agg_dict['ma12'] = 'last' df['ma24'] = df['收盘价_复权'].rolling(24).mean() extra_agg_dict['ma24'] = 'last' df['ma60'] = df['收盘价_复权'].rolling(60).mean() extra_agg_dict['ma60'] = 'last' BBI = df(df['ma3']+ df['ma6'] + df['ma12'] + df['ma24']) / 4 #计算VAR1 VAR1= df(df(df['收盘价_复权'] +df['最高价_复权']+df['最低价_复权'])*2)/4 df['ema_10'] = df['收盘价'].ewm(span=10, adjust=False).mean() df['ema_10_10'] = df['ema_10'].ewm(span=10, adjust=False).mean() df['主趋势线'] = df['ema_10_10'] df['主趋势线多头'] = df['主趋势线']>df['主趋势线'].shift(1) #当天的主趋势线>昨日的主趋势线 #定义多头趋势 df['多头趋势'] = None con1 = df['主趋势线']>df['主趋势线'].shift(1) con1 &= df['VAR1'] >df['BBI'] con1 &= df['ma5'] >df['ma60'] con1 &= df['收盘价_复权'] >df['ma5'] con1 &= df['bias17'] > 0 df.loc[con1, '多头趋势'] = 1 df['多头趋势'].fillna(value=0, inplace=True)

2023-05-31 上传
VAR1 = ((df['收盘价_复权'] + df['最高价_复权'] + df['最低价_复权']) * 2) / 4 # 修改此处 df['ema_10'] = df['收盘价_复权'].ewm(span=10, adjust=False).mean() # 修改此处 df['ema_10_10'] = df['ema_10']....

基于S&P 500股票数据集的投资策略，具体步骤如下： 数据清洗：首先对数据进行清洗，删除缺失数据和异常值，并对数据进行归一化处理。 特征工程：根据股票市场的特点和经验知识，选择合适的特征进行构建，例如技术指标、基本面指标、市场情绪等。 机器学习模型：使用机器学习算法来预测股票价格变化，例如线性回归、决策树、随机森林等。可以采用交叉验证的方法来评估模型的性能，并选择最优的模型进行后续操作。 投资组合：根据机器学习模型的预测结果，选择合适的股票进行投资组合。根据不同的风险偏好和收益要求，选择合适的投资组合，例如低风险低收益、高风险高收益等。 动态调整：根据市场情况和机器学习模型的预测结果，动态调整投资组合，以适应市场变化和最大化投资收益。 总之，以上投资策略需要综合运用数据分析、机器学习、投资组合理论等多个方面的知识和技能。此外，需要注意的是，股票市场具有高风险和高不确定性，投资者需要在投资过程中保持谨慎和理性，避免盲目跟风和冲动交易。给出模型例子附有代码

2023-05-28 上传
new_price = model.predict(new_data_scaled[new_data_scaled[:, 0]==t][:, 1:]) new_portfolios[t] = new_price.tolist() # 更新投资组合 portfolios = new_portfolios ``` 需要注意的是，以上代码仅是一个...
墨泉
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