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最近才开始用工程变更单来改BOM，发现跑出来的材料缺了，后来一查才知道阶梯用量里没生效。
V7.7（9补丁）测试，问题没有重现哦。
可以在测试环境测试下，如问题仍在，建议向总部提单。
财务分析智能体通过整合多源数据，自动生成董事会汇报材料。它精准提炼核心财务指标与业务洞察，以简洁图表呈现趋势与风险，确保汇报内容重点突出、逻辑清晰，助力管理层高效决策。
在制造业智能化转型中，AI决策的“黑箱”问题成为关键障碍。本次Webinar将探讨“业务可解释AI”如何破解这一难题，让算法决策过程透明、可信，与业务逻辑深度结合，从而帮助制造企业真正驾驭AI，驱动管理优化与效率提升。
OpenAI 的 ChatGPT 发布之后，大模型一炮而红，成为大众特别是普通人广泛关注的重要事件。今年， OpenAI 又发布了 o1 model， o1 model 跟传统的 GPT 模型相比，有一个很大的分水岭。有一种说法叫做 o1是大语言推理模型LRM（大型推理模型）。但是 o1 发布之后，它的口碑一直是呈现两极分化的。在过去两年中，市场上也缺乏真正的杀手级应用。每一轮 AI 崛起都会伴随一次 AI 泡沫论。那不知道几位嘉宾如何看待AI 泡沫论，以及它对行业的影响？
真正的研产供销一体化，是以市场需求为导向，通过PLM、CBB模块化等技术，打通研发、生产、供应链与销售全链路。它实现数据实时共享与业务高效协同，旨在快速响应市场变化，提升产品交付效率与质量，最终增强企业核心竞争力。
AI正重塑制造企业供应链决策。通过智能分析海量数据，它能精准预测需求、优化库存并动态调整生产计划，实现从被动响应到主动预测的转变。这大幅提升了供应链的韧性、效率与成本控制能力，助力企业在复杂市场中构建敏捷、可靠的竞争优势。
会计人最怕什么？无非是“不怕脏、不怕累，就怕企业多缴税”！不止如此，比起“税局月月见”会计人更怕“政策三天两头变”。
在当代经济环境下，企业若要获得持续竞争优势，必须积极发展新质生产力。这一概念包括利用先进的信息技术如人工智能、大数据、云计算等，以及推动组织内部及其与环境间的高效互动。那么，企业如何才能有效发展新质生产力呢？
创见者Webinar近日成功举办，聚焦AI在智能制造领域的应用。专家深入探讨了当前AI技术落地的现实瓶颈，如数据质量、场景适配与投资回报等核心挑战，并指出了通过行业Know-how深度融合、平台化工具赋能以及渐进式场景创新等关键突破口，为制造业智能化转型提供了务实路径。
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