SAP MM 采购订单与相关合同的价格差异问题分析
SAP MM 采购订单与相关合同的价格差异问题分析笔者所在的项目里,一般生产性物料PO的价格是来自于合同价格的,而合同的价格来自于采购信息记录的价格,业务部门不允许PO里随便改价格的。但是业务部门却发现,如下PO 4100036743的价格,PO的客户为越南工厂而创建的。与ITEM对应的合同里的价格不同,合同与PO是按人民币采购的,而采购信息记录是按美元来维护的。经查,这种几分钱的价格差异来自于汇
SAP 对HU做转库操作,系统报错 - 系统状态HUAS是活动的 - 分析
SAP 对HU做转库操作,系统报错 - 系统状态HUAS是活动的 - 分析近日收到业务团队报的问题,说是对某个HU做转库时候,系统报错。如下图示:HU里有是三个序列号,119111103401151191111034031311911110340351经查原因是HU里的序列号也同时出现在其它在库的HU里。SE16 + OBJK,去查这三个序列号的数据,根据对象清单,查SER06表,发现这三个序列号
SAP MM 自定义条件类型出现在采购信息记录的'条件'界面里 ?
SAP MM 自定义条件类型出现在采购信息记录的'条件'界面里 ?我在SAP系统里复制某个标准的采购条件类型,创建了一个新的自定义条件类型ZC05,并将其分配采购定价过程RM0000。结果却出现一个怪现象:在ME11/ME12/ME13去维护采购信息记录的时候,当点击'条件'按钮后,该条件类型与条件类型PB00一起出现在一个小窗口里,如下图:类似的界面也出现在合同单
SAP质量管理模块常见问题及解决方案
本文主要介绍质量管理模块中从QM主数据的准备,到检验批的创建、结果记录、使用决策,整个过程中常见的问题及解决方案。 如果您需要在系统之间转移QM 主数据,比如检验方法,主检验特性,决策代码,选择集等,那么一定要提前读一下SAP Note 61049 。相信会对您会有很大帮助。 如果在使用事务代码QS41 / QS51创建决策代码或者选择集时遇到错误消息TK430 (客
SAP QM 用户出口列表
Use SMOD transaction to get the Documentation & Function Modules used on the exits.Quality CertificatesQC100001 QM certificates: User exit for list of batches usedQC100002 QM certifica
苏州,不要气馁!
长三角一体化规划出炉了。苏州人又要失望了,因为按照这个规划,苏州机场再次没戏了。对于苏州人来说,这确实不是好消息。苏州没有机场,这是苏州的硬伤。外地人看苏州,首先觉得它只是一个地级市,其次它连机场都没有。所以没有机场已经是外地人负面评价苏州或者矮化苏州的一个非常重要的因素。过去二十年,在没有高政治地位以及无机场的前提下,苏州都创造了奇迹。未来,苏州自然不会落后于其它城市。苏州以制造业为支柱,为核心
倒下的RoadStar结局来了:VC清盘止损,三位创业者承担1亿债务
2019-12-03 13:10:17李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI因利而聚,以内讧而亡。中国倒下的第一家无人驾驶公司RoadStar(星行科技),最近有了一系列结果。项目遭投资方清盘,合伙人相互诉告有了结果,但最苦涩的莫过于三个闹崩的创始人,还得联合承担上亿元连带债务。如果被进一步列入失信名单,还会“老赖”之名加身,生活工作发展均受影响。总之谁也没想到,曾经
IROS 2019 机器视觉全球挑战赛:赋予 AI 终生学习能力(附冠军算法模型)
近日,Lifelong Robotic Vision 挑战赛在澳门 IROS 2019 大会上成功举办。本次竞赛吸引到共 150 个参赛队,实际提交 40 个有效成绩。多位机器人领域大咖来到现场进行特邀报告和圆桌讨论,包括:意大利技术研究院科学主任 Giorgio Metta 教授、汉堡大学张建伟教授、浙江大学章国锋教授等知名学者,演讲主题从 Lifelong Learning 算法到 SLAM
SAP QM 检验批里样品数量的确定
SAP QM 检验批里样品数量的确定如下的检验批890000045939,样品数量是50 PC。检查该检验批对应的检验计划,这些检验特性都有自己的取样策略,相关的取样数量,体现在结果录入界面,也就是说各个检验特性的取样数量,各不相同。那SAP系统怎么确定检验批的样品数量是50呢?SAP标准逻辑,是取各个检验特性相关的采样策略计算出来的样品数量里最大值,作为检验批的样品数量。2019-11-27 写
SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符?
SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符?如下检验批号 890000045939,结果录入界面,第二个特性里,取样数量是50个。实际上,该检验批对应的检验计划里,采样过程L-1-0.40的设置,采样方案是G03, 检查其采样表设置,检验批数量是660PC, 按照取样表,该检验批里取样数量应该是32。QP61 看检验计划的修改记录,11月22日有人修改了该检验特性的取样策略,从L
SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释
SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释检验特征是QM模块中的一项重要主数据,可以说是QM检验业务的构成基础,它通过体现在Task list (检验任务清单)和/或material specification(物料规格)中而参与检验流程,并对检验结果起着控制作用。检验特征这一对象,当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征(master inspection characteristics),
SAP S4HANA TR传输之操作
SAP S4HANA TR传输之操作事务代码: STMS_IMPORT,选中请求,点击漏斗按钮,输入要传输的TR(可以多个),然后回车,鼠标单击请求号,按F9,然后传输,点击按钮'是',系统开始传输,2019-11-24 写于苏州市。
SAP MM ME57界面看到的供应源跟Source List主数据不一致?
SAP MM ME57界面看到的供应源跟Source List主数据不一致?ME57,为如下的PR单据分配供应源,发现找不到想要分配的供应源。ME03 去看Source List主数据,黄色标记的Source List Item Data ,在ME57分配供应源的时候看不到。为啥?ME13去看PIR,供应商1000102,采购组织 LY SP, 工厂L YS W,回车,采购信息
从瞧不上,几乎高攀不起到高看苏州,我用了8年
笔者认识苏州已经8年多了。从2011年年初到现在,笔者对苏州的认知分成几个阶段。从初识苏州园区,到与吴中区结缘,再到高新区,最后到吴江。八年时间,我对苏州的看法发生了颠覆性的改变,从瞧不上苏州到几乎高攀不起苏州,到现在高看苏州。苏州的发展速度,真是太快,让人唏嘘不已。第一阶段(2011-2012):深入苏州最核心 --- 现代化感最强的园区还记得2011年2月初,春节刚过,就被公司派到苏州园区金鸡
苏州是新的一线城市拦路虎?
苏州是新的一线城市拦路虎?中国第一地级市最牛地级市苏州,是神一样的存在。在中国的大城市中,他政治地位不高,既不是直辖市,也不是计划单列市,也不是省会城市,更不是国家中心城市,甚至连民用机场都没有。但是苏州的经济实力,实在过于强大,以至于他GDP总量,超过了出广州以外的所有省会城市,人均GDP超过了除深圳以外的所有大城市(直辖市,省会城市)。不能不说,这是中国城市崛起大潮中的奇迹。你可以嘲笑他地位低
SAP QA32 试图做UD,系统报错 - 工厂 BTYC 中的 QM 基选设置需要维护 -
SAP QA32 试图做UD,系统报错 - 工厂 BTYC 中的 QM 基选设置需要维护 - 检验批 10000062593,试图做使用决策,系统报错, 工厂 BTYC 中的 QM 基选设置需要维护消息号 QV011过程请确保使用 QM 的工厂相关的基本设置已在定制应用程序中维护。 经查,原因在于BTYC是一个新的Pla
分析自家150个ML模型后,这家全球最大旅行网站得出了6条经验教训
在许多媒体文章中,我们都能看到「机器学习赋能 XX 行业」的字眼,但这种「能量」究竟体现在哪些方面,企业在引入机器学习模型的过程中要注意哪些问题,很多文章都没有说清楚。在今年的 KDD 大会接收论文中,全球最大的线上旅行代理网站 Booking.com(缤客网)贡献了一篇论文,分析了他们面向客户的 150 个成功的机器学习应用以及从中得到的六条经验教训。本文是对这篇论文的简短总结。「150 suc
微软研究院开源DialoGPT:你有什么梦想?「让世界充满机器人」
2019-11-20 12:50:27机器之心发布作者:Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley等自然语言对话生成是人工智能社区面临的一大难题,微软研究院的一项新研究让我们离解决这一难题又更近了一步。他们用 GPT-2 模型——DialoGPT,在大规模 reddit 数据上预训练了一个对话系统,在多个对话数据集上取得了最佳结果。并且经过人类裁判的评测,
学习一个像小鼠一样工作的 CNN
导语:真正的「从生物神经系统得到启发」雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:当前的基于 CNN 的图像识别模型确实能在许多任务中得到很高的识别准确率、也得到了许多实际应用,但 CNN 模型的泛化性和鲁棒性仍然远逊于人类视觉 —— 面对经过细微修改的、或者带有噪声的图像,人类的视觉识别几乎不受影响,而 CNN 的识别准确率则可能大幅波动;场景和视角也能显著影响 CNN 的表现,更别提
某计算机视觉公众号干货文章集锦
某计算机视觉公众号干货文章集锦 https://mp.weixin.qq.com/s/YYw-Ej8PUJqInWS4fJHOzA 天下事有难易乎?为之,则难者亦易矣;不为,则易者亦难矣。人之为学有难易乎?学之,则难者亦易矣;不学,则易者亦难矣。——《为学》[清]彭端淑 目标检测 聊聊目标检测中Anchor 的" 前