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新增的多选基础资料字段中，为什么在基础资料类型中选不到直接调拨单？如果想在分录中加入直接调拨单号，需要怎么办做？谢谢！
直接调拨单不是基础资料，所以选不到。可以在分录中加个源单编号字段，这样如果当前单据是由直接调拨单下推过来的就会直接填充这个字段
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在多工厂生产模式下，企业需打通研发、生产、供应与销售全链路。通过模块化设计、物料编码优化及PLM系统高效协同，实现数据统一与流程贯通，从而提升运营效率，快速响应市场变化，支撑规模化定制与敏捷交付。
制造企业AI落地，IT部门需聚焦业务价值，从试点场景切入。建议优先评估生产排程、质量检测等高频痛点，选择成熟AI工具快速验证。关键在于确保数据质量与系统集成，并建立跨部门协作机制，以敏捷迭代推动规模化应用。
制造企业AI落地需聚焦业务价值，从试点到推广。项目经理应明确业务场景，组建跨职能团队，选择合适技术并确保数据质量。通过小范围试点验证价值，再制定规模化推广计划。过程中需持续评估效果、管理变革并控制风险，以实现降本增效与创新发展的核心目标。
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。
制造企业CFO推动AI落地，需聚焦财务核心价值。应优先评估AI在成本控制、风险预警与智能决策中的应用场景，选择与现有ERP深度集成的解决方案。关键在于设定可量化的ROI指标，并组建跨部门团队确保技术赋能业务。行动需务实，从试点开始，快速迭代。
AI落地需业务Owner主导。明确业务痛点，设定可量化目标。选择高价值、数据基础好的场景试点，如生产排程或质量检测。组建跨职能团队，确保业务与技术紧密协作。从小处着手，快速验证并迭代，用实际收益推动规模化扩展。
AI项目常面临“试点成功、推广失败”的困境。本次创见者Webinar将深入探讨其根本原因，并分享如何通过构建可复制的成功模式、建立跨部门协作机制以及制定清晰的规模化路径，确保AI技术在企业内部实现从局部验证到全面落地的平稳过渡与价值释放。
熟悉会计的人都会了解损益类科目，因为，它就是会计科目的一种。想必，想学好会计的人，也会花一定的时间去了解损益类科目。那么，大家又是否知道损益类科目的分类呢？下面，就来跟大家介绍一下。
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