采购订单的产品部分入库,该产品的业务关闭状态是业务关闭,应该是完全入库的时候才是业务关闭的。需要怎么设置?
业务场景:客户希望我们和OA等系统共用一套密码,目前密码是AD域设置的,OA系统负责密码维护。web端我们通过OA单点登录可以跳过我们的密码,但是客户端不行,目前有两种方案:OA系统修改密码时,调用我们ERP用户密码修改接口,但是我们WebApi没有修改用户密码的接口,自定义接口不知道密码机制;客户端能通过配置,使用AD域密码登录,不使用我们的密码。
如果我想在其他出库单出产品的数量,但是不能核算成本,该如何设置?
业务流程:生产订单→工序计划→工序汇报→生产入库,在生产入库单上面自定义了一个字段“入库长度”(字段类型是:小数),在生产订单上面同样自定义了一个字段“已入库总长度”(字段类型:小数),配置反写规则:生产入库单保存时,将生产入库单上面的入库长度字段值,反写到生产订单的已入库总长度字段值,【物料用的基本单位是平方米,也没有启用辅助单位。】配置完后,测试没有效果,不知道是问题出现在哪里?
5001科目,下挂部门+费用项目。引入方案里引入总账凭证,本期 总账凭证借:5001 生产部+工资
1000,贷方应付职工薪酬。 引入后进行产品成本计算,完成后,按照系统模板,生产费用分配结果生成凭证 借:5001 生产部+工资 1000,贷制造费用?这个不对吧,感觉这部分数据不应该在生成凭证了,该怎么设置?
应收单的成本字段如何显示在明细页签?目前选了明细页签,看不到成本,选了成本明细,看不到单据明细页签。
采购入库单想根据单据表头的收料组织携带出仓管员,这种可以实现吗?怎么实现呢?
物料属性虚拟件的应用场景是什么?将半成品设置为虚拟件是否可以不用出入库?
在供应商协同中新增的单据,如何让供应商打开时,分供应商显示
采购订单中有预付款,采购订单依次下推付款申请单、下推付款单后,再由采购订单推采购入库单(自动生成应付单,应付单审核后,预付款被退回,由预付款的付款单无法下推付款退款单,这个流程该如何走
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如果我想在其他出库单出产品的数量,但是不能核算成本,该如何设置?
业务流程:生产订单→工序计划→工序汇报→生产入库,在生产入库单上面自定义了一个字段“入库长度”(字段类型是:小数),在生产订单上面同样自定义了一个字段“已入库总长度”(字段类型:小数),配置反写规则:生产入库单保存时,将生产入库单上面的入库长度字段值,反写到生产订单的已入库总长度字段值,【物料用的基本单位是平方米,也没有启用辅助单位。】配置完后,测试没有效果,不知道是问题出现在哪里?
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1000,贷方应付职工薪酬。 引入后进行产品成本计算,完成后,按照系统模板,生产费用分配结果生成凭证 借:5001 生产部+工资 1000,贷制造费用?这个不对吧,感觉这部分数据不应该在生成凭证了,该怎么设置?
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11月29日,由金蝶软件(中国)有限公司举办的“数字化转型工作坊(第十五期)暨技术领袖研讨会”在唐山成功举办,来自各个领域70余位企业CIO齐聚一堂,共同探讨数字经济时代的发展趋势和挑战,分享数字化转型的成功案例和经验,引领企业在数字时代的浪潮中勇往直前。
在现代制造业的发展进程中,车间管理系统软件成为了企业提升内部运作整体效能的关键工具。车间管理系统软件是一种运用信息技术,对车间生产过程中的计划排程、生产调度、物料管理、质量控制、设备维护等环节进行集成化管理的软件系统。它打破了传统车间管理中信息孤岛的限制,实现了生产数据的实时共享与协同处理。
销售团队借助金蝶AI星空,实现报价流程自动化与数据实时同步,显著缩短响应时间,提升客户满意度与市场竞争力。
无论何种行业,快速的市场响应能力是企业成功的基础。为了提高供应链响应能力,展示品牌形象,企业需要以终端管控为核心。通过系统对终端业务的控制和管理,实现与终端的业务协同、信息共享,从而有效降低企业成本,提高企业关键业务的运营效率。
数字化制造技术,作为一种全新的制造方式,以信息和知识的数字化为基础,以现代信息网络为主要载体。它运用数字化、智能化、网络化技术,旨在提升产品设计、制造和营销的效率。数字化制造技术涵盖了多个方面,包括数字化设计、数字化工艺、数字化加工、数字化装配以及数字化管理等。
制造业ERP通过统一平台整合多工厂资源,实现生产计划、物料与财务的协同管理。它能集中处理订单,智能分配生产任务,并实时监控各厂运营数据,确保流程标准化与信息透明,从而提升整体效率与成本控制能力。
ERP通过集成PLM与模块化设计,建立统一的产品数据源,实现BOM版本集中管控。系统自动记录变更历史,确保生产、采购等环节使用准确版本,避免因版本混乱导致的生产错误与物料浪费,提升制造协同效率。
企业AI落地需以可量化指标证明价值。通过设定明确的关键结果,如效率提升百分比、成本节约额或收入增长数据,将AI技术转化为具体业务成果。这要求企业建立科学的评估体系,确保AI投入与产出清晰对应,从而驱动决策并持续优化应用。