【关于查询COGI修改日志的解决方案】

COGI修改日志保留方案

IT疑难杂症诊疗室 10w+人浏览 671人参与

关于查询COGI修改日志的解决方案

在SAP ERP系统操作中,执行工单确认时,若存在库存缺失、批次未录入等情况,系统将无法完成自动反冲扣料。此类扣料失败的信息会自动写入AFFW数据表,业务人员需通过**COGI事务代码**处理这些扣料错误,常规清除方式分为两种: 1. 修正关键信息后重新执行:补充正确批次、调整物料数量等,确保满足扣料条件; 2. 直接删除错误行项目:针对无需处理的无效错误,直接移除行记录。 但当前系统存在关键局限:当COGI错误处理完成后,对应的错误移动数据会从AFFW表中自动清除,导致业务管理者后续无法追溯分析COGI的产生根源——既无法判断是BOM主数据异常、业务操作不规范,还是系统本身存在Bug,给问题复盘与流程优化带来阻碍。 为解决这一痛点,需对系统进行功能增强,以留存COGI修改日志、支持事后原因分析。

系统前提条件:SAP ECC 4.6及以上版本。

增强步骤:
1、SE37,修改函数模块CO_FW_AFFW_POST

2、选择隐式增强

3、找到增强点ENHANCEMENT-POINT co_fw_affw_post_01 SPOTS es_saplcofw STATIC,重新激活日志记录开关" 
prot_del_is_active = 'X'.
prot_upd_is_active = 'X'.

保持激活,大功告成。

之后,日志表AFFWPRO都会记录COGI的所有记录(包括记录的产生、修改等全部痕迹)

错误文档0001362012最开始是7条记录,同时写入表AFFW和表AFFWPRO。COGI修改数量(0.3修改成3)清除这行错误,于是表AFFW变成6条记录,AFFWPRO表还是7条记录。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值