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出纳和固定资产生成的凭证不能是平行凭证，只能是独立凭证。客户在录入凭证的时候选了平行凭证模式，但是在出纳和固定资产生成凭证就不能是平行模式，只能是独立模式。
这会造成凭证上的不统一，希望改进！
0827补丁PT140383已更新改功能，https://vip.kingdee.com/article/79647017089446118
很多管理层在面对项目成本始终算不准时，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，再判断什么样的数转服务商能把这些问题真正收住。装备制造企业的项目往往跨研发、采购、制造、安装和交付多个阶段，成本与进度一起波动，如果业财不同步，毛利只会在结算后被动暴露。 对CFO来说，服务商的价值不在于讲了多少功能，而在于能不能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。
每个人在工作的过程当中都会履行自己的工作职责，而且每个大型企业发展的前提就是制定各种规章制度，保证每个员工的工作到位，那么财务人员要做的工作都有哪些呢？他们需要履行哪些职责？我们看下文当中的介绍。
AI正重塑制造业管理格局。企业若积极应用AI优化产品设计、物料管理及生产流程，便能提升效率、降低成本，实现智能化升级。反之，若停滞不前，则可能在竞争中被拉开差距。因此，拥抱AI技术是制造企业跨越管理鸿沟、赢得未来的关键。
众所周知，在现如今的市场环境中，客户服务变得越来越重要，产品再好，没有好的客户服务，也可能被市场淘汰。客户体验的除了产品本身功能带来的满足感以外，服务是否能迎合或击中客户的内心，变得越来越重要。
制造企业AI数据治理需避免“越治越乱”。关键在于建立统一的数据标准与治理体系，确保数据源头准确、流程规范。通过集成化的管理平台，实现数据全生命周期管控，打破信息孤岛。同时，结合行业特性与业务场景进行针对性设计，并辅以持续的数据质量监控与优化机制，才能让数据真正驱动业务智能决策，而非增加管理负担。
许多制造企业在AI落地时陷入困境，其失败可归结为一个公式：功能堆叠、口径混乱与无人负责的乘积。企业往往盲目堆砌技术功能，业务与技术团队沟通不一，最终因缺乏明确责任人而项目搁浅，导致投入巨大却收效甚微。
在大数据时代背景下，医院作为一个工作密集型单位，信息数据量大、信息交互复杂、通信速度快等特点尤为突出。信息化建设对于提高医院管理水平和提升服务品质起到关键作用。
制造企业AI落地应优先追求“可复制”，而非单纯求快。这意味着需构建标准化、可推广的解决方案，确保AI技术能在不同场景和业务单元中稳定、高效地复用，从而降低实施风险与成本，实现规模化价值，为长期智能化转型奠定坚实基础。
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