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对共享中心进行权限分配的时候，没有可分配的组织，但是已经给该设置的用户在EAS cloud里分配过权限了？[图片]还有个报错
标准产品报错的话，建议打最新的补丁或者提单总部分析解决；
如果能够帮到您，请采纳，谢谢！
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记账对于公司来说是一件很重要的事情，这些事情，需要由专业的财务人员来完成。在以前，财务人员可以说是手动派，而现在，计算机行业得到了飞速的发展之后、各种各样的软件诞生之后，做账也变得相对简单起来。
近些年来，AI技术还是颇具话题性，从当初阿尔法狗在围棋上击败了棋道大师，再到各种关于人工智能的电影和产品的推出，让普通百姓也对AI技术有了个基本的认知，其中认同的、争议的都有。
如今的数字化商业环境下，企业供应链管理面临众多挑战，复杂性与不确定性增强，供应链效率低、响应滞后，基于海量供应链数据的价值挖掘难，无法确定供应链改善的关键环节和优先顺序，无法有效地评估和衡量供应链绩效。在新形势下，很多人开始意识到构建智能供应链是帮助企业增强核心竞争力的有效途径。
AI时代，制造企业交付能力升级需经历三阶段：从传统计划驱动，到供应链协同优化，最终实现基于数据的精准承诺交付。这一路径旨在提升响应速度与可靠性，助力企业构建智能、柔性的交付体系。
企业的纳税是企业立足于市场的关键之一，其中增值税便是其中非常重要的一项。那么如何判读企业的应交增值税呢？
呆滞料智能体通过AI技术自动识别并预警库存呆滞风险，结合行业实践与系统数据，推动从预警到处置的闭环管理。它协同PLM、ERP等系统，优化物料编码与变更流程，助力企业精准降库存、提周转，实现供应链高效协同与成本优化。
传统制造业组织常以部门为中心，易形成信息孤岛与流程壁垒。AI+制造时代，组织变革正转向“角色驱动”，即围绕具体业务场景中的关键角色（如计划员、质检员）来设计流程与授权，通过数据智能为其赋能，使其能高效协同、敏捷响应，从而打破部门墙，提升整体运营效率与灵活性。
制造AI需从第一性原理出发，首要任务是打通“现场数据”。只有实现生产、设备、质量等核心数据的实时采集与贯通，消除信息孤岛，才能为后续的智能分析与决策奠定可靠的数据基础。脱离高质量现场数据的“智能”只是空中楼阁。
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