四班:关于MO原始提料清单

FrankXu · 发表于 2009/3/24 17:51:42

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本帖最后由 FrankXu 于 2009/3/24 17:54 编辑

在MOMT建立MO单时,行态改为3(或4)的那一刻,系统自动根据当前BOM一次性展开,与订单量相乘,计算出原始的物料PICK清单.
但在实际生产过程中,可能由于某些原因,在PICK屏幕进行修改(如增加/减少需求量,或增加一个物料,或删除一个物料),
有谁研究过,PICK修改前的原始物料提料清单的算法?

根据PICK的修改历史AddChangeDelete=C && PickDetail=D,怎样知道修改前的用量?????
有什么好的算法来计算?

(拿MO建立那一天的备份恢复来查询的PICK需求量,这种方法除外,也没实际意义,除非只查询特定某一个MO时才有用)

FrankXu · 发表于 2009/3/25 18:10:00

难道大家所在的公司都不做成本差异分析吗?

FrankXu · 发表于 2009/3/31 16:06:09

没人关注此问题....

自已另辟新待途解决.

25112511 · 发表于 2009/4/2 16:06:48

关注中，我们这也存在这样的问题，但是只要不涉及金额比较大，就没有做差异分析。
如果有解决之道，请发我一份。谢谢！

FrankXu · 发表于 2009/4/3 19:11:02

本帖最后由 FrankXu 于 2009/4/3 19:17 编辑

恢复到MO单最初展开时的提料单,目前就FS是不能办到的.
但有个变通的办法可以做到.每次月结时,备份BOM和STDCOST.
然后根据BOM修改历史顺推到当前MO展开时间点即可.

STDCOST也很重要,做MO成本差异分析需要用到STDCOST.即月结时点的标准成本.

FS在进行OVAR关单后,在GLJE查看只能显示一个总的差异,不能反应具体的差异来源.
且如果修改PICK后,也不能反应原来的需求,使财务相关人员不能掌握是哪些因素导致的差异.
也就不能针对性地对生产物料进行控制.

有真正在研究FS的可加QQ: 846795088

apple0805 · 发表于 2009/4/9 14:22:44

我们做得很粗，基本上是从总账提取差异的数据后，看一下金额较大的，然后再查明原因！

zgr_8006 · 发表于 2009/4/11 09:42:03

我们现在没有管理的那么细化，只是月末做成本更新时，再看财务差异的数据，差距较大的，才查找原因。

zxc300 · 发表于 2009/7/17 12:00:47

同样，做差异分析，

略胜先机 · 发表于 2009/8/25 16:28:50

mr xu相当于是会计师,其他大多用四班的会计人会计证还没有呢,所以不必奇怪,事实真的如此,

cw1632000 · 发表于 2009/8/29 16:37:20

我感觉国内四班用户用的都不是很好，所以有关四班成本差异分析很薄弱，这块是真正的难点。我想法角度是如何生产订单关闭分析，如何从后台提出来，按物料去分析。

jhonlone · 发表于 2010/2/3 00:22:52

同样困扰，四班的MCST、PCST比较弱

yanwei82123300 · 发表于 2010/5/23 07:56:27

没人关注此问题....

自已另辟新待途解决.

陈家晨 · 发表于 2010/8/6 19:46:41

有同感！看来要多找渠道才行的了

zxc300 · 发表于 2010/9/7 16:24:54

四班的PICK相当于另一层BOM，修改前的原BOM生成的领料单找不到，所以在PICK尽量不要删除不需要的物料或被替代物料，而将数量改成0，以备查看。

zxc300 · 发表于 2010/9/7 16:26:31

做完OVAR，总账会出凭证，同时系统也会出OVAR报告出来，这个是详细些的，里面有个差异矩阵，有各种差异值的汇总，明细。

Lynx.Luo · 发表于 2010/11/30 19:50:13

其实，从FS_HistoryPick结合FS_History_MOLine能够提取到类似数据，但有两个日期比较重要，一个是Status改变到Release(4)的日期，二是TransactionDate + TransactionTime, 一定可以找出来的。

pillarxu · 发表于 2011/5/12 23:18:27

看来都是高手呀

sakye · 发表于 2011/7/6 19:26:21

OVAR看着头晕晕。

hjd8341 · 发表于 2011/8/20 13:43:15

Lynx.Luo 发表于 2010/11/30 19:50
其实，从FS_HistoryPick结合FS_History_MOLine能够提取到类似数据，但有两个日期比较重要，一个是Status ...

是不是结合差异矩阵更有方向性？

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