Synaplan
开源 AI 软件平台,面向企业:自托管 AI 代理,符合 GDPR 的聊天机器人小部件,RAG 知识库,WhatsApp 与 Outlook AI,MCP,多模型路由。支持 Docker、Kubernetes 或在 Germ 托管。
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个人 GitHub 账号下公开仓库的所有者可以登录并验证所有权,自行管理介绍,无需管理员批准。
登录并生成验证文件,在 30 分钟内将其提交到此仓库的默认分支。其他分支或分叉仓库中的文件无效。然后在下方检查文件,即可无需管理员批准直接管理项目。请保留文件以维持管理权限。
如需登录,将前往登录页面。登录后请回到此处,再次点击所选的验证按钮。
在项目文件夹中运行 /nomorevibe verify,即可验证所有权并自行管理介绍。
一分钟完成验证制作者的介绍仅有上面的一句话。 更多详情请阅读仓库 README。 仓库 README ↗
正在加载完整 README。
查看完整 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.