POS机厂商服务评价(个人pos机怎么用)

本文目录

建设银行的POS机是哪个POS机厂商生产的有大侠知道吗

建设银行没有自己独立的POS生产线，每个地区的建设银行采购的POS机都是自行选择的，市面上大部分建行使用的都是百富公司的POS，再有就是新国都和联都，杉德等几家POS机具

供应链评价的方法

1、层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一种定性与定量结合的多目标决策分析方法，由saaty于20世纪70年代首先提出，并用于分析复杂系统。其主要思想是：首先分析复杂系统的要素构成及其相互间的关系，据此构造出一个有序的递阶层次结构;然后通过两两比较的方式确定层次中各个要素的相对重要性，在每一个层次上建立判断矩阵，计算该层要素的相对权重;最后计算出各要素相对于总目标的权重。

层次分析法能够同时从定性和定量两个角度来分析问题，特别适合用于解决复杂系统的评价问题，这是因为针对复杂问题建立精确的数学模型往往是很困难的，某些时候必须依靠人的定性判断。与此同时，层次分析法也存在很多的不足之处，如：层次分析法在很大程度上依靠的是人的经验，无法排除个人偏好造成的片面性;比较和判断的过程较为粗糙，只能用于解决精度要求不高的问题;当影响因素数量较多时，比较判断的工作量会迅速增加。

2、模糊综合评价

模糊综合评价(Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE)是在模糊数学理论的基础上发展起来的。模糊数学理论由zadeh于20世纪60年代首先提出，它采用精确的数学方法来描述模糊性现象。模糊综合评价借助模糊数学，将边界不清晰、不易量化的因素定量化，然后计算各个因素与评价对象的隶属度，根据隶属等级状况进行综合评价。

供应链绩效评价的指标之间存在着复杂的因果关系，有些关系是模糊的、不确定的，而且有些指标无法实现精确定量化，应用模糊综合评价就能够很好的解决这些模糊性问题，这也是该方法的最大优势。其劣势在于：(1)计算复杂;(2)指标权重的设定具有较强的人为主观性;(3)当指标数量较多时，容易出现/超模糊现象。

3、人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)简称神经网络，是人工智能领域的重要分支，它是对人脑进行抽象、简化而建立起来的计算模型，目的是为了模拟实现大脑的某些功能。

目前有上百种模型问世，其中比较著名的有BP神经网络、径向基神经网络、竞争学习神经网络、学习向量量化神经网络、Elman神经网络、Hopfield神经网络和Boltzmann神经网络，其中BP神经网络的影响和应用最为广泛。神经网络的主要优点是能够自适应样本数据，当数据中有噪声和非线性时，也能够正常工作，另外，联想推理、高速并行处理也是其优点。经过科学的训练和学习，神经网络能够找出输入和输出之间的非线性映射关系，从而实现智能推理和预测。神经网络的劣势在于学习效率低，容易陷入局部极值，以及当样本数据多时收敛速度慢。叶春明等人研究了BP神经网络在供应链管理绩效指标评价中的应用。

4、数据包络分析

数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)是Charnes等学者于1978年提出的评价相对有效性的方法。DEA使用数学规划模型来比较不同决策单元之间的相对效率，通过综合分析决策单元的输入和输出数据，可以得出每个决策单元的综合效率指标，并且以定量化的形式表示出来。DEA还能判断各决策单元的投入规模是否恰当，如果不恰当，可以向什么方向、以何种程度调整投入规模以此给部门主管提供有用的决策信息。

数据包络分析适合用于多输入、多输出的复杂系统评价，它将输入和输出权重设置为变量，无需人为主观设定。它可以处理不同量纲的数据，将系统的内部过程视为“黑箱”，因此避免了对输入和输出之间的定量关系进行描述。数据包络分析的主要缺点在于该方法对指标数目要求比较严格，当指标数目相对于决策单元的数目太多时，多数决策单元会被判定为有效，从而无法取得有效的信息。

5、支持向量机

支持向量机(Support vector Maehines， SVM)是vapnik于1995年提出的一种机器学习算法。其基本思想是：将在低维空间线性不可分的样本通过核函数的非线性变换，映射到高维特征空间，在高维特征空间构造出最优超平面和决策函数，据此可以推断出任意一个输入x对应的输出y。

支持向量机在解决小样本、非线性和高维度问题时具有很大的优势，然而当样本数量较大时，SVM就无能为力了，必须求助于改进的SVM模型。

拓展：供应链细分的方法

1、进行经常性的需求和成本服务分析

细分的基础是需求动态数据驱动的分析，客户和产品的盈利能力。这一分析提供了量身定制的服务协议和供应链的策略，以提高组合的整体盈利能力，同时提供可靠，适用的服务所需要的信息。

由于需求和盈利能力变化频繁，尤其是在当今瞬息万变的市场环境，这种分析必须制度化，并在标准的节奏下进行。

有多种方式来执行需求和成本服务的分析。这是重要的，但是，为了避免复杂的成本计算的模型，需要有用于设置适当的供应链策略。

领先的公司已经开始与分配运输，库存和订货成本的基础上做好其体积和其他订购产品的简单模型，产生一个可插入的决策框架的数据。

这样做的目的是要了解哪些客户/产品组合是赢家，哪些是输家，然后构建供应链策略。这可能需要改变补货模式和服务级别协议对应特定客户/产品组合。

2、实施的核心功能差异化需求政策

我们知道，需求信号可以制定订单，预测和安全库存，他们可以来自不同渠道(零售，网络，分销商和企业)，并从不同的来源(原始设备制造商[OEM厂商]，售后/备用)。此外，需求信号可以来自不同的客户类型。

为了使供应链符合市场细分战略，在核心的供应链管理的需求信号的功能，如总体规划，交通规划，布局规划和工厂规划，必须优先考虑在与这些战略保持一致。

需求的优先事项必须由服务/盈利能力框架的整体细分策略驱动。供应链管理系统，这些核心功能必须足够的智能纳入，并使用这些优先事项的决策。该系统还必须易于配置，并能够适应不断变化。

3、实施差异化的库存策略

在供应链细分可能会一直采用过去五年最常见的`库存经验,在此期间库存的优化已经发展成为一个流程驱动的规律，确定什么库存可携带，在哪里，以何种形式，在多级网络数量是多少。

再次，这提供了为每一个客户/产品交叉处的价值主张的基本步骤。基于该信息，公司使用分析工具来评估整个网络，并确定每种产品的长袜策略在每个长袜的位置。

这一过程将包括确定有多少成品库存进行下游的区域配送中心(DC)，并在工厂的位置。它还将包括决定在哪里通过确定多少库存携带半成品模式或组件，以帮助抵消更高的需求变化或减少对具有不同服务需求的产品成本策略。

这表明公司正从一个适合所有人的策略，实现到针对不同的客户/产品的多种策略。也说明了通过服务的一些客户/产品细分领域从上游，采取汇集效应的优势，减少下游库存的能力。

4、实现差异化的客户补货计划

不同的.客户将有不同的补充关系，在所要求的服务基础上，客户的体量和盈利能力用于支持该客户的渠道。例如，一家高科技消费电子公司通常涉及多个渠道：零售商，分销商，企业和网络。

每个通道应具有不同的补充项目。通过配置程序和按库存策略的组合方式服务企业客户;通过建立对股票供应与分销资源计划(DRP)的组合服务零售客户;供应商管理库存(VMI);协同规划，预测和补货(CPFR);和新兴点销售终端(POS)，分析驱动的协作。

这些每个通道的进一步细分将基于客户/产品动力学提供差异化服务。一个制造商和一个巨大的补充关系式，仓储式零售连锁店会与规模较小的零售商不同。

在销售点数据从零售商到制造商推动订单的基础上，一个新兴零售补货的趋势是越来越多地使用的分析信息。

这是制造商具有更大的趋势，寻找下游利用独立的需求，推动其上游业务(对于已购买并使用的消费者或客户的实际终端产品的需求)。其意图是减少“牛鞭效应”，使用相关的需求，这是由独立的需求来源。

5、实施差异化的供应商补货计划

类似的客户补货计划，供应商补货程序应根据供应商/组件动态细分。

现在许多公司使用自己的和外包工厂的组合，以及柔性供应，近岸供应和较长交货期，近海供应的组合。这些不同的供应模式，还必须对供应链的前端的订购和客户补充项目同步。

例如

近岸供应，可用于企业用户需要与短的时间内配置到订单的供应，同时，近海供应与更长的交货时间可以用来配置零售渠道。利用离岸供应交货时间响应与空运(交货周期短，成本高)的运输方式-海运(供货周期长，成本低)来驱动。

某公司有高毛利率毛利产品能买得起用空运所提供的灵活性;然而，对于低毛利率，低利润率的商品，从海运转向空运将意味着决策和赔钱的区别。

6、定期有规律的总到岸成本采购分析

一个面临供应链管理者所面临的挑战是，供应链成本结构已变得很有活力。劳动力成本，燃料成本和货币汇率低成本国家的波动比较显著，从而导致盈利的采购策略，把盈利的速度远远超过他们过去。

从历史上看，外包策略，主要是基于单价，这种方式存在多年。2024-03-28 领先的公司已经将在工程，采购和供应链组织的工作流程，将总到岸成本采购分析到工程设计和采购决策具有整合框架。这些决定是基于成本，其中包括：

单价/运输成本，包括燃油附加费/加快成本/手续费/库存成本/存货报废成本/关税和其他税/产品返工和损害成本/客服处罚

此外，采购决策对成本有很大的影响。因此，供应链管理保证采购决策的总体细分策略有利于为客户提供服务。

7、实施差异化的分配和订单承诺

分配和订单承诺是关键的，以执行细分政策和盈利的客户服务战略。对于某些顾客或顾客群体，分配是保留库存或能力的过程，或用于其它实体，如销售组或地理区域。

其目的是基于客观标准为特定客户提供喜好，如体积，利润和服务水平协议的某些客户。订单承诺是提供产品交付日期，具有可靠性级别高的过程。

借助完整的分配和订单承诺，企业可以实现很多的供应链细分的运营目标。事实上，一些公司已经采用完整的配置和订购的技术，提供高度可靠和利益驱动的客户服务。

一些公司正在为每个产品/客户一个做出具体的办法，他们已经整合可配置的搜索机制，可检查整个供应链网络，以确定最佳的完成目标。

作为它的指示，分配可以发生在不同层次的产品和客户的层次结构。有为将接着尊重这些分配，并从供应链内的适当履行承诺点，以便实现服务的给定客户所期望的水平。

这提供了量身定制的配置和有前途的技术在客户/产品层次，综合性与该路口量身定制的履行程序的每个交叉点。

8、月度和每周的权衡纳入S&OP

销售和运营规划(S&OP)是一种战术的为企业从终端到终端的协调，协作和单一结盟的过程。该过程发生每月循环，每周更新和调整。

S&OP对于一个细分策略的成功是至关重要的，因为它是由企业赞同其决定的利润和客户服务计划的进程。这些计划随后部署以支持细分策略在政策范围内执行。

S&OP是临界在以下方面可细分：

它使客户/产品服务和盈利能力的财务和业务对齐。

它提供了一个关于细分战略上工作与否的每月总结。

它包括假设和情景分析，以辨别策略的异常情况。

一些公司现在使用需求塑造策略，并且链接他们每月的S&OP流程，每周协同式供应链库存管理道工序的闭环反馈系统。例如，有些使用的是S&OP同步后端供应到前端的分配和订单承诺。

提供渠道过剩的库存可以转移的通道，通过渠道的价格变化预期进行供应过剩处理。因此，过剩和短缺的立即识别，并需求状态和跨渠道协调策略与供应的需求同步。

9、实施一个业务优化中心继续学习

一些公司已经实施了“业务优化中心”或“卓越供应链中心”，其任务包括建立，实施和监控细分策略，然后因为这些策略随着时间的推移执行不断地完善。这种类型的中心通常包括一个小的团队负责创建后台细分分析，然后共享和获得批准的相关策略的部署。

中心还负责部署这些策略相应功能的业务流程和关联的工作流程。在较高的水平，这意味着维护每个客户/产物交点和与每个交叉点相关联的各种细分策略的客户服务和利润策略。

在大多数情况下，该业务优化中心一般由高级别执行，是首席营运官(COO)和首席执行官(CEO)。

10、自动化策略管理

上述业务优化中心负责策略分析，部署和管理。该中心还负责确保相关有前途的履行，库存，运输，制造和采购的各项策略的协调一致，并且在时间上同步。

一些公司现在都开始细分策略的管理自动化。在这种情况下，业务优化中心获得批准一定的策略为客户/产物交叉和一个部署日期。