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做了一个单据转换，由采购入库单下推库存请检单，但是保存请检单出错，提示：第[1]行分录库存数量小于请检单数量，保存失败。我查看库存请检单上面库存数量是大于请检单数量的
BOM搭建问题 建立BOM时 不确定 F物料 是外购 还是自制 要等生产了 才能确定这个F物料是自制还是外购，或者委外加工 这样流程应该如何走呢
同一个父项物料（标准BOM），有多个子项BOM版本，只有货主不同，怎么不同的货主的子项BOM版本绑定在父项物料上面
期初生产订单，且有期初成本；现在想把此单子转给其他部门生产，但生产车间无法更改？请问有什么办法可以更改生产车间？而且现在期初生产订单也无法反执行
请问下如果物料属性选择一次性，主要适用于什么场景？如果在单据中使用？是记录库存数据吗？能做生产订单吗？
单据审核时人数以单据上的多选基础资料（员工）为准，审批节点是变员用户，如何设置多个人同时审批，审批人数以单据上已选人数为准，，可能是一个人也可能是2个人，3个人，必须这几个人都审核之后再流转到下一个节点。
举例：采购订单100，第一次收料通知90，第二次收料通知10个。当第一次入库数量为80个时，关闭收料通知单后可再从订单下推10个的收料通知单。请问如何实现
客户的物料A，分两个仓库存放，冷冻仓和保鲜仓。1.在冷冻仓存放时保质期12个月，在保鲜仓存放时保质期28天。2.此外，在冷冻仓存放两个月后，需要解冻，调拨到保鲜仓，这样物料的保质期就变了，从12个月变成28天，并且刷新成从调拨日期开始算保质期。这两个要如何实现？
针对工资类；保证金类；过节费、高温补贴、疫情补贴等并入工资发放的福利费，这些业务场景在系统内做什么单据比较合适呢？直接做付款申请单可以吗？
例如，工序只有123三道，在生产时，不确定工序的顺序，可能是213，不确定走那几道工序，可能是只走21两道工序，在生产订单生成工序计划的时候能够指定生成哪几道工序
做了一个单据转换，由采购入库单下推库存请检单，但是保存请检单出错，提示：第[1]行分录库存数量小于请检单数量，保存失败。我查看库存请检单上面库存数量是大于请检单数量的
BOM搭建问题 建立BOM时 不确定 F物料 是外购 还是自制 要等生产了 才能确定这个F物料是自制还是外购，或者委外加工 这样流程应该如何走呢
同一个父项物料（标准BOM），有多个子项BOM版本，只有货主不同，怎么不同的货主的子项BOM版本绑定在父项物料上面
期初生产订单，且有期初成本；现在想把此单子转给其他部门生产，但生产车间无法更改？请问有什么办法可以更改生产车间？而且现在期初生产订单也无法反执行
请问下如果物料属性选择一次性，主要适用于什么场景？如果在单据中使用？是记录库存数据吗？能做生产订单吗？
单据审核时人数以单据上的多选基础资料（员工）为准，审批节点是变员用户，如何设置多个人同时审批，审批人数以单据上已选人数为准，，可能是一个人也可能是2个人，3个人，必须这几个人都审核之后再流转到下一个节点。
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例如，工序只有123三道，在生产时，不确定工序的顺序，可能是213，不确定走那几道工序，可能是只走21两道工序，在生产订单生成工序计划的时候能够指定生成哪几道工序
当前，人工智能、大数据、云计算、区块链等信息技术的发展日新月异，已经深刻地影响了商业实践创新和新商科的建设与发展。会计、财务、投资智能化领域快速的实践创新和对智能财会人才的迫切需求，已经引起了中国财务与会计学界的高度关注。
出海制造企业可借助AI技术优化海外供应链管理。通过智能分析预测潜在风险，实现物料编码高效处理与PLM系统协同，提升模块化设计与变更响应速度。这有助于企业精准应对市场波动，保障供应链稳定性与业务连续性。
随着信息技术的快速发展，企业管理正逐步迈向数字化、智能化。在这一进程中，在线管理软件作为企业管理的重要工具，正在发挥着越来越重要的作用。本文将从在线管理软件的定义、功能、优势以及应用案例等方面，深入探讨其在提升企业运营效率方面的价值。
虽然说现在的电子银行已经十分便利了，但是如果企业有经常的现金收入，那么每天跑银行还是十分辛苦的。对于企业来说，使用现金日记账的方式来进行记账是十分便利的。现金日记账的格式和填制方法，也是财务人士需要把握的。对于财务人员来说，不仅需要了解现金日记账的格式和填制方法，还需要知道科学的记账方式，掌握现金日记账的格式和填制方法的技巧。
人工智能大潮风起云涌，为财务管理迈向一流注入澎湃动力。10月26日，“2024全球创见者大会——AI+财务专题论坛”重磅召开。来自北京国家会计学院、中国建材集团、中国金茂、北新建材、金蝶等学术机构与公司的专家学者、企业管理者齐聚一堂，共探AI+时代下，世界一流财务管理体系建设之道，吸引了近600名大型企业及细分领域龙头企业管理者到场共襄盛举。
AI通过分析供应链数据，帮助企业构建健康度评分体系。它实时监控库存、订单与物流等关键指标，识别潜在风险并预测需求变化。借助智能算法，企业能优化资源配置，提升供应链韧性，实现更精准的决策与效率提升。
AI通过智能分析生产数据与需求，帮助多基地制造企业优化资源调度。它能实时协调各基地产能、物料与订单，提升协同效率，减少库存积压与交付延迟，实现精细化运营与成本控制。
中型制造企业常面临研发效率瓶颈，如物料编码管理复杂、PLM系统应用效果不佳等。AI技术可通过智能编码、模块化设计优化流程，提升数据管理与变更效率，从而帮助企业突破研发困局，实现降本增效。
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