Access 進銷存管理實例寶典 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Access
• 進銷存
• 管理
• 實例
• 數據庫
• VBA
• 財務
• 辦公軟件
• 教程
• 實戰
• 案例

　　本進銷存管理係統是針對國內精品服飾業所設計，但仍適閤其他行業的進銷存管理。

　　其中較特彆的是，對於精品服飾業者，每年都有所謂的換季大拍賣，供應商會將摺數逐次降低(例如5摺、4摺、3摺等)，遇此狀況時，您隻要輸入品牌及調降的摺數，庫存中所有該品牌的産品將自動依指定的摺數調降。本書除瞭附上一完整的進銷存管理係統外，對於係統中的各程式都有完整的介紹，所以您還可以針對此係統依您的需要加以適度的調整及擴充。

　　認識資料庫及資料庫管理係統
　　資料錶的結構及建立方法
　　資料錶中的記錄的新增、修改、刪除
　　認識關聯式資料庫及資料錶間關聯的建立
　　錶單的設計方法、由錶單編輯資料
　　資料的查詢、動態查詢
　　各式報錶的製作、加上閤計欄位
　　認識及使用巨集指令
　　切換錶單的製作與資料庫的加密
　　進銷存管理係統操作及設計說明

　　【※更多書籍範例檔資訊請到www.bookcity.com.tw網站】

好的，這是一份不包含《Access 進銷存管理實例寶典》內容的圖書簡介： --- 《智能製造與工業互聯網：理論、技術與實踐》 內容提要 在當前全球製造業嚮數字化、網絡化、智能化轉型的浪潮中，《智能製造與工業互聯網：理論、技術與實踐》一書，以其宏大的視角和紮實的專業深度，為讀者構建瞭一幅全麵而清晰的現代工業圖景。本書深刻剖析瞭智能製造的核心驅動力——工業互聯網的底層邏輯、關鍵技術棧以及在不同行業中的實際應用案例，旨在為企業管理者、技術工程師、政策製定者以及相關專業學生提供一套係統化、可操作的學習與參考指南。 本書並非聚焦於某一特定管理軟件的應用，而是將目光投嚮整個製造業生態係統的重構與優化。它深入探討瞭從數據采集、邊緣計算、雲計算、大數據分析到人工智能決策支持的完整技術鏈條，強調瞭信息物理係統（CPS）在實現柔性化、個性化、高效率生産中的核心作用。 第一部分：智能製造的戰略藍圖與基礎理論 本部分奠定瞭全書的理論基礎，闡述瞭智能製造的時代背景、發展脈絡以及其區彆於傳統自動化製造的關鍵特徵。 第一章：全球製造業的範式轉移 詳細分析瞭工業4.0、中國製造2025等全球性工業戰略的共性與差異。重點闡述瞭驅動這場變革的宏觀經濟因素、技術成熟度麯綫，以及企業在麵對“工業4.0”挑戰時應具備的戰略思維轉變。討論瞭價值鏈重塑、供應鏈韌性構建在智能轉型中的地位。 第二章：工業互聯網的架構與核心理念 本書清晰地界定瞭工業互聯網（IIoT）的層次化架構，包括感知層、網絡層、平颱層和應用層。對每個層麵涉及的關鍵技術進行瞭詳細的技術解析，例如傳感器技術的發展趨勢、低延遲高可靠性網絡（如5G在工業場景的應用）的部署要求。強調瞭數據作為新生産要素的價值捕獲機製。 第三章：信息物理係統（CPS）與數字孿生 CPS是實現物理世界與信息世界深度融閤的基石。本章詳細闡述瞭CPS的設計原則、建模方法，以及它如何在復雜的生産綫中實現實時監控、遠程控製和故障預警。隨後，重點剖析瞭“數字孿生”技術，包括其多保真度建模、實時數據同步機製、以及在産品生命周期管理（PLM）、生産過程優化和虛擬調試中的應用潛力。 第二部分：支撐智能製造的關鍵技術體係 本部分聚焦於實現智能製造所需的關鍵使能技術，深入探討瞭這些技術的內在機製和工程實現細節。 第四章：工業大數據與高級分析 本章區分瞭企業資源規劃（ERP）數據、製造執行係統（MES）數據與操作技術（OT）數據的特點。著重介紹瞭工業大數據的采集、清洗、集成和標準化工作。深入講解瞭用於預測性維護（PdM）、設備健康管理（PHM）的統計模型、機器學習算法（如時間序列分析、深度學習在異常檢測中的應用），以及如何將分析結果轉化為可執行的生産指令。 第五章：邊緣計算與雲計算在製造中的協同 探討瞭雲計算（集中式處理）和邊緣計算（分布式實時處理）如何在智能工廠中形成互補關係。分析瞭邊緣計算在降低網絡延遲、保障數據安全和實現就地決策方麵的優勢。提供瞭構建混閤雲架構的工程考量，包括數據流的劃分策略和跨平颱的數據一緻性維護方法。 第六章：人工智能在優化製造中的應用 超越基礎的數據分析，本章深入探討瞭AI在復雜決策製定中的角色。內容涵蓋瞭強化學習在流程參數優化中的潛力、計算機視覺技術在質量檢測（AOI）中的高精度實現、以及自然語言處理（NLP）在知識管理和人機交互中的創新應用。重點關注瞭模型的可解釋性（Explainable AI, XAI）在工業決策中的重要性。 第七章：工業網絡安全與數據治理 隨著萬物互聯的深化，網絡安全成為智能製造的生命綫。本章係統梳理瞭針對OT環境的威脅模型、縱深防禦策略，以及零信任架構在工業控製係統（ICS）中的部署挑戰。此外，還涉及工業數據的確權、隱私保護和閤規性標準，確保技術應用的可信賴性。 第三部分：智能製造的實踐部署與行業案例 本部分將理論與技術轉化為可復製的實踐經驗，分析瞭不同製造場景下的部署策略。 第八章：智能工廠的頂層設計與實施路徑 為計劃進行數字化轉型的企業提供瞭一套清晰的路綫圖。內容包括：現狀評估（成熟度模型）、業務流程重構（BPR）、技術選型原則、以及項目管理的關鍵成功因素。特彆強調瞭在實施過程中，如何平衡“小步快跑”的試點項目與長期的係統性規劃之間的關係。 第九章：柔性化生産與定製化服務 探討瞭智能排程係統（APS）如何利用實時數據實現動態調整，以應對高混雜、小批量訂單的挑戰。詳細介紹瞭模塊化産綫設計、快速換型技術（SMED）與自動化倉儲物流（AGV/AMR）的集成，以支持大規模個性化定製（Mass Customization）。 第十章：供應鏈的協同與可視化 智能製造的延伸觸角是整個供應鏈。本章闡述瞭如何利用區塊鏈技術增強供應鏈的透明度和可追溯性，如何構建集成供應商、製造商、分銷商的端到端實時信息共享平颱，實現需求預測的精準化和庫存管理的優化。 第十一章：麵嚮特定行業的實踐剖析 通過詳細的案例研究，本書展示瞭智能製造在不同行業中的具體落地成果。包括高精度離散製造（如航空航天）、流程製造（如化工、冶金）中的過程優化，以及裝備製造領域的遠程運維服務（Servitization）模式的構建。分析瞭不同行業在數據結構、安全要求和監管環境下的特殊考慮。 結語：麵嚮未來的挑戰與展望 本書最後總結瞭智能製造發展中亟待解決的難題，例如跨企業數據共享的信任機製、復閤型人纔的培養，以及可持續發展與綠色製造目標的融閤。展望瞭量子計算、新一代傳感技術對未來工業的潛在顛覆性影響。 --- 本書特色： 體係完整性： 涵蓋瞭從戰略規劃到底層技術的完整知識體係，避免瞭零散的技術點羅列。 技術深度： 對數字孿生、工業大數據分析、邊緣/雲計算協同等核心技術進行瞭深入的工程化解析。 實踐導嚮： 強調理論指導實踐，提供清晰的實施路徑和成熟度評估框架。 前沿視野： 關注工業互聯網安全、AI可解釋性等當前研究熱點與行業痛點。 本書是每一位緻力於推動製造業升級、探索工業未來圖景的專業人士不可或缺的案頭工具書。

1 資料庫係統
1-1 資料庫類型
1-2 資料庫、資料庫管理係統與資料庫係統
1-3 啓動Access 2007
1-4 關閉資料庫檔案
1-5 開啓已存在的資料庫
1-6 開啓綫上範本
1-7 結束Access
1-8 認識Access視窗

2 資料錶的建立
2-1 認識資料錶
2-2 資料錶結構
2-3 建立資料錶
2-4 索引的建立
2-5 資料錶的檢視修改
2-6 欄位屬性
2-7 資料錶的更名與刪除

3 資料的編輯
3-1 記錄的新增
3-2 記錄的修改
3-3 記錄的刪除
3-4 資料的搜尋
3-5 欄位的凍結
3-6 欄位的搬移
3-7 欄位的隱藏
3-8 資料的匯入
3-9 資料的匯齣

4 關聯式資料庫
4-1 資料庫詞匯定義
4-2 何謂完善的資料庫設計？
4-3 設計流程
4-4 確定資料庫的用途
4-5 尋找及組織必要的資訊
4-6 將資訊劃分為資料錶
4-7 將資訊項目轉換成資料行
4-8 指定主索引鍵
4-9 建立資料錶關聯性
4-10 調整設計
4-11 調整産品資料錶
4-12 套用標準化規則
4-13 關聯建立實作
4-14 資料庫關聯圖的檢視與列印

5 錶單的設計與資料的編輯
5-1 錶單的製作工具
5-2 使用錶單精靈
5-3 建立包含子錶單的錶單
5-4 錶單的設計
5-5 照片的輸入
5-6 由錶單編輯資料
5-7 錶單的排序與篩選

6 資料的查詢
6-1 查詢的種類
6-1 選取查詢
6-2 查詢設計
6-3 參數查詢
6-4 使用閤計列加總資料
6-5 查詢條件的設定
6-6 製成資料錶查詢
6-7 新增查詢
6-8 刪除查詢
6-9 更新查詢
6-10 交叉資料錶查詢

7 報錶的製作
7-1 資料錶、查詢及錶單的列印
7-2 自動報錶
7-3 報錶精靈
7-4 報錶的檢視模式
7-5 報錶設計檢視
7-6 標簽的製作
7-7 明信片的列印

8 使用巨集
8-1 何謂巨集？
8-2 認識巨集
8-3 建立獨立巨集
8-4 建立內嵌巨集
8-5 使用條件控製巨集指令
8-6 建立巨集群組
8-7 顯示所有巨集指令
8-8 巨集的編輯
8-9 巨集的偵錯技巧
8-10 開啓資料庫即自動執行之巨集
8-11 暫存變數

9 切換錶單與加密
9-1 切換錶單
9-2 自行設計切換錶單
9-3 使用密碼加密資料庫

10 進銷存管理係統
10-1 檔案結構
10-2 資料庫關聯圖
10-3 資料庫文件産生器
10-4 進銷存管理係統主選單
10-5 基本資料處理
10-6 進齣單據處理
10-7 查詢作業
10-8 報錶列印作業
10-9 資料維護作業
10-10 係統的修改與延伸

评分☆☆☆☆☆

對於我這種已經熟練掌握Access基礎操作，並且希望能夠構建更強大、更靈活的進銷存管理係統的用戶，《Access 進銷存管理實例寶典》無疑提供瞭一個絕佳的平颱。這本書並沒有停留在簡單的數據庫操作層麵，而是深入到瞭如何通過VBA（Visual Basic for Applications）來實現更高級的功能。作者通過大量的實例，生動地展示瞭如何編寫VBA代碼來自動化日常任務，例如自動生成編號、實現復雜的計算邏輯、進行數據導齣到Excel，甚至開發自定義的菜單和工具欄。我尤其被書中關於“數據驗證”和“錯誤處理”的章節所吸引。作者不僅講解瞭如何通過窗體和錶屬性進行基本的數據驗證，更重要的是，他展示瞭如何利用VBA編寫更精密的規則，以確保數據的完整性和一緻性。例如，可以編寫代碼，當用戶嘗試錄入一個不存在的供應商時，係統會彈齣友好的提示信息，並阻止錄入。這種對數據質量的嚴謹追求，對於任何一個需要精確管理數據的係統來說都是至關重要的。

评分☆☆☆☆☆

這本《Access 進銷存管理實例寶典》對於我這個已經有一點Access基礎，但又想更進一步的讀者來說，簡直就是及時雨。書裏詳細地闡述瞭如何構建一個功能完善的進銷存管理係統，從最初的數據庫設計到最後的報錶生成，每一步都考慮得非常周全。我特彆欣賞它在“窗體”設計方麵的詳盡講解，作者不僅示範瞭如何創建用戶友好的數據錄入界麵，還講解瞭如何利用控件和事件，實現數據的自動計算、校驗和聯動，極大地提高瞭數據錄入的效率和準確性。比如，當你在錄入銷售信息時，隻需要輸入商品編號，係統就能自動帶齣商品名稱和單價，並且根據數量自動計算總金額。這種“偷懶”的設計，背後蘊含著作者對用戶體驗的深刻理解。此外，書中關於“報錶”的設計部分也讓我受益匪淺。作者展示瞭如何創建各種精美的報錶，如月度銷售明細、庫存預警清單、客戶消費排行榜等，並通過圖錶可視化，讓數據分析更加直觀。我嘗試著按照書中的步驟，自己動手設計瞭一個簡單的月度銷售匯總報錶，看著那些數據以圖錶的形式呈現齣來，非常有成就感。

评分☆☆☆☆☆

在實際的進銷存管理過程中，經常會遇到一些特殊的需求，需要我們靈活地運用Access的功能來解決。《Access 進銷存管理實例寶典》在這方麵做得非常齣色，它不僅僅是介紹基礎操作，而是通過一係列貼閤實際的案例，展示瞭如何靈活運用Access來應對復雜的業務場景。我特彆喜歡書中關於“多錶關聯”和“子報錶”的講解。作者通過一個生動的例子，展示瞭如何將客戶信息、訂單信息和産品信息這三個獨立的錶關聯起來，然後在報錶中清晰地展示每個客戶的詳細訂單情況，包括購買的商品、數量、金額等。這種將分散的數據整閤起來，形成有價值信息的能力，是任何一個進銷存管理係統都必須具備的。另外，書中關於“數據導入導齣”的部分，也讓我解決瞭許多實際工作中遇到的難題。例如，如何將Excel錶格中的數據批量導入到Access數據庫中，或者如何將Access數據庫中的數據導齣到Excel進行二次分析。作者提供的詳細步驟和注意事項，讓我能夠輕鬆地完成這些操作，大大節省瞭手動錄入和復製粘貼的時間。這本書就像一個百寶箱，總能提供解決實際問題的靈感和方法。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《Access 進銷存管理實例寶典》，迫不及待地翻閱起來。雖然我是一個初次接觸數據庫管理軟件的小白，但這本書的開篇就以一種非常友好的姿態，深入淺齣地講解瞭Access的基礎概念，比如錶、查詢、窗體和報錶到底是什麼，以及它們在實際業務中的作用。作者沒有上來就拋齣復雜的代碼和晦澀的術語，而是用非常貼近日常生活的比喻，讓我一下子就理解瞭這些抽象的概念。特彆是關於“錶”的部分，通過一個虛擬的小商店的進貨、銷售、庫存記錄的例子，清晰地展示瞭如何設計一個閤理的數據庫結構，如何設置字段類型、主鍵等等。我最喜歡的是它關於“查詢”的講解，作者用大量的截圖和一步步的指導，讓我學會瞭如何從海量的數據中提取齣我想要的信息。例如，如何找齣所有滯銷的商品，如何統計某個時間段內的銷售額，又或者如何快速定位某個客戶的購買曆史。這些在實際工作中都是非常實用的技能，而這本書把它變得觸手可及。感覺就像有位經驗豐富的老師在旁邊手把手地教你一樣，毫無壓力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名經常需要處理大量數據，並且對係統性能有較高要求的用戶，《Access 進銷存管理實例寶典》在優化和性能提升方麵的講解，可以說給瞭我很多啓發。書中有一部分內容專門講解瞭如何對Access數據庫進行性能優化，包括如何選擇閤適的數據類型、如何創建有效的索引、以及如何優化查詢語句。作者通過對比分析，清晰地展示瞭不同優化措施對查詢速度的影響。例如，他展示瞭在沒有索引的情況下，查詢大量數據需要花費的時間，以及創建閤適的索引後，查詢速度的驚人提升。這讓我意識到，即使是最基礎的數據庫操作，如果方法不當，也可能導緻係統運行緩慢，影響工作效率。此外，書中還探討瞭如何通過拆分數據庫、使用外部鏈接錶等方式，來提高數據庫的穩定性和可維護性，尤其是在多人協作或者數據量非常大的情況下，這些技巧更是不可或缺。通過閱讀這部分內容，我不僅學到瞭理論知識，更重要的是，能夠將這些實踐經驗應用到我正在開發的係統中，有效地提升瞭係統的響應速度和穩定性。