Визуализация / отображение местоположений продуктов на складе - PullRequest
0 голосов
/ 01 ноября 2019

Я учу Python прямо сейчас на работе. Я работаю в дистрибьюторской компании и только что перешел в положение «ИТ», и они так сильно отстают в технологиях. Мы работаем на очень старой ERP-системе, созданной в Visual Foxpro в конце 90-х годов. Он выполняет достаточно хорошую работу для всей повседневной деятельности, но с тех пор, как я взял на себя эту роль, я изучал Python, чтобы придумать несколько сценариев для автоматизации того, что люди будут делать ежедневно, чтобы ускорить процесс.

ТеперьЯ хотел бы попытаться создать такой продукт, который мы сможем запустить, и он будет сортировать различные продукты по их физическому расположению и потенциально увеличивать продажи для них и окрашивать их, как карту кучи. Я чувствую, что это даст нам возможность увидеть способы повышения эффективности работы склада. Каждый раз, когда я пытаюсь найти в Google что-то о хранилище и Python, я получаю результаты о создании Datawarehouse.

Я понял, как собрать все данные и сжать их до того, что мне нужно, и сгенерировать отчеты и тому подобное. уже из этого я просто не уверен, как / что / куда мне следует идти с физическим картографированием.

Например, у нас есть разные области названий склада: Гастроном, Морепродукты, Говядина, Морозильник 1-5, СухойТовары и т. Д. (PICK_SECT)

Затем в каждой из этих областей стеллажи помечаются слева с коэффициентом 01, 03, с правой стороны - с четностью 02, 04 и т. Д. Затем мы даем этим цифрам букву для обозначения уровнястеллажи хранятся на А1, В1, С1

Таким образом, они обозначаются как 02А1, 06С1 и т. д. (PICK_SLOT)

Тогда в каждом ящике обычно есть два кода PRODUCT_ID (наш внутренний код)VPROD_ID (коды Venders)

Мой Dataframe выглядит примерно так, тысячи и тысячи других продуктов

PRODUCT_ID      DESCRIPT    VEND_ID  VPROD_ID   PICK_SECT   PICK_SLOT   QTYOH  PK_WT    PK_UNIT     SALES_KG
12110     TURK BRST S/ON     LILYDA    7349        DELI         08C1    357.36   1        KG         6572
6019      GINGER BEEF        SLECT     6019        FRZR 3       06A1    118     4.54      CS         3118.98

Может ли Python делать то, что я? жду здесь или есть что-то еще, что было бы лучше для этого? Я бы предположил, что мне нужен план этажа, который кто-то сделал с помощью Excel несколько лет назад. Они просто пошли и сделали ячейки квадратом 1х1, взяли размеры чертежа здания, использовали инструмент рисования линии сетки и отобразили его. называя каждый квадратный квадратный фут. Могу ли я, возможно, использовать это каким-то образом?

Любое направление / идеи здесь будут фантастическими!

Спасибо Пэйтон

...