Synaplan
Open-source AI platform for companies: self-hosted AI agents, GDPR-compliant chatbot widget, RAG knowledge base, WhatsApp and Outlook AI, MCP, multi-model routing. Docker, Kubernetes or hosted in Germ
View and manage warehouse orders, stocks and logistics in a prototype dashboard
Translation pending
AI summary · website content
BusinessHTMLGitHub @Julian-OjedaOnlineOwner unconfirmed
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The maker's introduction consists of the line above. Read the repository README for more details. Repository README ↗
Loading the full README.
Read the full README ↗Tablero diario para la reunión de las 9:00 del almacén: movimiento del día, estado de los pasillos, carga de trabajo de despacho y seguimiento mensual de la precisión de stock.
Publicación: listo para Vercel (sitio estático, sin build). Pasos en instrucciones.md.
Un solo archivo (index.html), sin servidor, sin dependencias y sin nada que
instalar. Funciona en la PC y se puede agregar a la pantalla de inicio del celular
como app.
| Página | Para qué |
|---|---|
| Hoy | Pedidos armados, embalados y despachados del día (de JD), lo que hay que atender, cajas y relleno usados, y el estado de los pasillos. |
| Órdenes | Las SJ de JD Edwards de 535 a 580: despiece, sugerencia de picking, picking, embalado y envío. |
| Flujo | La del líder de despacho: dónde está cada pallet, cuánta gente hace falta y qué compromisos vienen atrasados. |
| Insumos | Cajas, pallets, relleno y film contra lo que piden las SJ abiertas, con sugerencia de pedido a cada proveedor. |
| Costos | El mes en plata, el tablero de relleno (cuánto se recicla, kilos por caja, ahorro) y las variables e indicadores. |
| Mensual | Precisión de stock, operación y atrasos. |
| Cargar | Todo lo que se carga a mano en un solo lugar: archivo de JD, cierre del día, medir relleno, packing (pendiente) y copia de seguridad. |
Casi todo sale solo del archivo de JD, que se puede soltar en cualquier página.
La vista Flujo sigue el recorrido real, el mismo que se registra en JD Edwards:
armado → [R] → guardado → [pasillo] → picking → [expo] → packing → [salida] → camión
Entre corchetes van las colas: dónde está parado el pallet y qué está esperando. El packing se reparte en dos puestos, local y exportación.
De ahí salen las dos cosas que el líder necesita:
Ver instrucciones.md.
Prototipo. Los números que trae son de ejemplo: realistas pero inventados. Sirven para discutir qué se mide y cómo se presenta, no para tomar decisiones.
El estándar de 1,12 h por pallet está repartido entre los cuatro puestos con una estimación que hay que confirmar — ver las decisiones pendientes al final de instrucciones.md.
Los datos que se cargan quedan en el navegador del dispositivo (localStorage), no se envían a ningún servidor. La única excepción de "sin dependencias": para leer archivos Excel de JD se baja el lector SheetJS la primera vez que hace falta (necesita internet). El CSV se lee sin nada.
En ejemplos/ hay dos listados de JD de prueba, uno después del otro, para ver cómo avanzan las órdenes entre una carga y la siguiente.