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公司有产品A 和产品B
A是高价值产品 需要分摊 水电 房租等费用
B是低价值产品，不想分摊 水电 工资 房租等费用。或者只分摊1%的 费用
如何实现？
都用生产工单的方式生产产品。
V7.3
谢谢！
不想参与费用分配的产品不给相应分配标准值即可。
已有 1 个回答 | 1年前
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AI系统必须可审计，才能进入企业核心业务。这要求其决策过程透明、可追溯，并能清晰界定责任归属。可审计性不仅是技术标准，更是建立信任、满足合规要求、实现风险可控的关键，从而确保AI真正融入并驱动主干业务。
研产供销一体化ERP实践以金蝶云星空旗舰版为核心，通过PLM深度集成、模块化设计（如CBB）与AI智能体应用，有效破解物料编码管理、工程变更效率等行业痛点，实现从研发到销售的全流程高效协同与数据贯通，支撑企业精细化运营。
AI落地应聚焦业务流程优化，而非孤立功能堆砌。通过梳理核心业务场景，将AI能力深度嵌入采购、生产、销售等关键环节，驱动端到端效率提升与模式创新，实现从“工具赋能”到“流程智能”的转变。
AI应用并非全员铺开，应从关键岗位切入。创见者Webinar指出，企业需聚焦核心业务场景，通过AI赋能关键角色，提升效率与决策精准度。这要求结合具体行业与岗位需求，实现技术工具与业务流程的深度融合，避免盲目投入。
厂长推进AI的正确路径是：先确保现场数据“可用”，再追求模型“聪明”。关键在于打通数据孤岛，实现生产、设备、质量等数据的实时采集与治理，为AI分析提供高质量“燃料”。在此基础上，模型才能精准优化工艺、预测故障、辅助决策，真正驱动智能制造。
制造企业AI落地需构建从“执行结果”到“模型迭代”的闭环。这要求企业不仅关注AI模型的初步应用与产出，更需建立持续反馈机制，将实际业务执行结果数据回流，用于评估、优化并重新训练AI模型，从而形成数据驱动、自主进化的智能系统，实现AI价值的持续提升与业务场景的深度适配。
LED照明行业通过AI技术，结合历史销售数据与市场趋势，构建智能预测模型，可精准分析需求波动。这有效优化库存与生产计划，减少物料积压与缺货风险，显著提升供应链响应速度与预测准确率，助力企业实现降本增效。
近日，国家税务总局公告2025年第1号，颁发了《国家税务总局关于优化企业所得税年度纳税申报表的公告》
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