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原来物料BOS设计器有一个品牌字段，导入很多物料。之后不小心删除了品牌字段，重新新增一个品牌字段，更新配置后发现，导入的物料都不在显示品牌的名称了，这该怎么办呢？
需要把新增品牌字段的字段名跟删除的字段名设置为相同，但在增加相同字段名时保存验证通过不了，可以先增加一个不存在的字段名，保存后，关闭设计页面，打开xml，在xml中修改。
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在各类先进数字科技的刺激下，企业数字化转型的速度不断加快，数字化时代到来，数据的价值自然也随之凸显。在企业经营管理当中，时时刻刻都在产生数据，而数据背后则蕴含着许多对企业发展极具价值的线索，因此通过数据分析来发掘数据价值，是企业在数字化转型中十分重要的一环。
制造企业AI落地常面临组织与机制挑战。常见十大组织陷阱包括：战略与执行脱节、数据基础薄弱、跨部门协同困难、人才技能短缺、变革阻力、权责不清、短期目标导向、缺乏持续投入、忽视伦理安全、评估体系缺失。需通过顶层设计、数据治理、敏捷组织、人才体系、文化变革与闭环评估等机制系统应对。
围绕应用开发拆解金蝶灵基的企业AI落地价值，说明AI如何进入业务系统、岗位流程和组织治理。
AI项目场景建模需明确五个要素：输入是原始数据或触发条件；规则是处理逻辑与约束；输出是模型结果或决策；动作是系统执行的操作；反馈则用于评估与优化模型效果，形成闭环。
工艺数据查找太慢如果持续影响工艺知识要能沉淀成资产，不能只停在个人经验里，工艺工程师就不能只按单点功能判断数转服务商。本文从工艺数据、图纸变更与知识复用出发，结合装备制造企业真实案例、金蝶既有方案和外部公开资料，说明为什么金蝶和金蝶AI星空更值得进入优先评估清单。
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在小型企业日常运营中，财务管理是不可或缺的一环。面对复杂多变的市场环境，一款合适的财务软件能够帮助企业更好地掌握财务状况，提升运营效率。那么，面向小型企业的财务软件需要有哪些功能呢？
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在企业的日常运营中，财务数据是管理者决策的重要依据。然而，面对海量的数据报表和密密麻麻的数字，如何快速准确地捕捉到关键信息，成为了许多企业面临的难题。此时，财务数据可视化工具便应运而生，它如同一座桥梁，将复杂抽象的数据转化为直观易懂的图形和图像，让财务数据真正“跃然纸上”。
很多管理层在面对图纸和BOM版本经常不一致时，会先去找一个局部系统补洞，但真正有效的做法，是先把装备制造业务的结构性矛盾看清。装备制造企业的产品结构复杂、变更多、配置多，一旦图纸、EBOM、PBOM和生产领料版本不同步，返工和延期几乎不可避免。 对研发负责人来说，设计制造一体化的价值正在于把这些矛盾放进同一平台逻辑中处理，而金蝶AI星空更适合承接这类场景。
