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资产折旧生成凭证问题，其中一张卡片生成的折旧需要进无形资产科目，但是该卡片不是单独的资产类别，凭证模板如何配置？
可以通过增加‘行分录生成条件设置’，设置资产编码=无形资产那个编码时，生成无形资产科目。
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电子元器件行业借助AI技术，可精准预测市场需求与供应波动，实现动态库存优化。通过智能分析历史数据与实时信息，系统能自动调整安全库存水平，减少呆滞料并提升周转率。这有效降低了资金占用与缺货风险，增强了供应链的韧性与响应效率。
中型制造企业研产供销协同失败，常表现为：产品设计变更频繁且传递滞后，导致生产混乱与物料浪费；模块化程度低，定制化物料编码激增，管理成本攀升；PLM等系统实施不当，反而降低变更效率；供应链响应迟缓，无法匹配研发与市场需求；各部门数据孤立，缺乏统一平台支撑高效协作。
不知道从何时起，一直被社会所诟病的80后成为了社会的中流砥柱，开始对刚刚步入社会的90后95后职员摇头叹息。曾经被称70后戏虐为“垮掉的一代”80后开始成为公司主管，开始发现曾经受教于70后的自己别自己的90后95后气得头疼。
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智能工厂的概念正日益受到企业的重视。什么是智能工厂？智能工厂是通过集成先进的自动化技术、信息技术和人工智能技术，实现生产过程的高度智能化、高效化和灵活化。它不仅能够大幅提升生产效率，降低生产成本，还能帮助企业快速响应市场需求变化，提升企业的综合竞争力。因此，智能工厂已成为未来制造业发展的重要方向。
AI时代，制造企业财务升级路径清晰：从基础记账迈向财务共享，最终实现业财深度融合的经营化财务管理。这一过程依托智能技术，旨在提升效率、强化管控、赋能决策，驱动企业从核算记录转向价值创造，实现精细化运营与可持续发展。
AI在制造业的价值需通过具体对照与量化指标来证明，而非空谈概念。应聚焦关键业务场景，如生产、供应链与设备管理，通过实施前后的数据对比，清晰展示效率提升、成本降低及质量改善等实际成效。
财务参与研产供销一体化，能实时获取各环节数据，精准核算成本与效益。通过业财融合，财务可提前预警风险、优化资源配置，支持科学决策。这不仅提升运营效率，更强化了企业价值链协同，确保战略目标有效落地。
随着AI技术的不断普及，语言处理技术也被逐渐知晓，语言处理技术即自然语言处理（Natural Language Processing），是人工智能（AI）的一个子领域。自然语言处理是研究在人与人交互中，以及在人与计算机交互中的语言问题的一门学科。
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