【转】SAP R/3 中的未清项管理

本文介绍SAP R/3中未清项和已清项的应用,包括其在应收、应付及总账中的作用。通过具体业务场景说明未清项管理如何提升财务管理的准确性和效率。

SAP R/3 中的未清项管理

 

【内容提要】

未清项管理是财务中一个比较重要的概念,确保了业务交易的记录的完整性,提升了财务管理水平。本文着重介绍了 SAP R/3 中未清项和已清项在应收中的应用。同样可以推及在应付以及总帐中的应用。

一、

 

最开始接触未清项和已清项的概念,应该是在使用 FBL5N 查询客户的未清项的时候。在这个 T-Code 中,可以查询到某一个客户截至某一个日期,有哪些应收款项还未收,是否逾期。同一个 T-Code 中,也可以查询到某一个客户截至某一个日期,有哪些应收款项已收。实际上,该事务码,是对财务凭证的行项目进行查询,根据两个条件,一个是客户编号,另外一个是未清或者已清。

一个最简化的典型的业务情景如下,针对与客户的某一笔交易,收发票的时候,做如下的财务凭证:
借:应收——客户A 1000
贷:收入
1000

针对同一笔交易,做收款的时候,做如下的财务凭证:

借:银行存款 1000
贷:应收——客户
A 1000

做完收发票的时候,使用 FBL5N 查询该客户未清项,可以看到这一笔未清项;做完收款后,使用 FBL5N 查询该客户已清项,可以看到这一笔已清项,同时,该笔未清项已经没有了。值得注意的是,所谓未清项和已清项,都是财务凭证的某一个行项目,而不是整个财务凭证。当然,未清项和已清项不止包含财务凭证行项目的信息,也包含财务凭证抬头的信息。


二、


Okay,

现在再来介绍未清项和已清项的概念。
未清项(Open Item),表示财务凭证行项目的一种挂账的状态,这种状态,提示该行项目需要被清帐(Clearing)。在 FS00 设置科目的时候,有一个选项是 'Open Item Mngment',该选项选中后,表示财务凭证行项目中记账科目为此科目时,该行项目有未清或者已清的状态。
已清项(Close Item),表示该行项目已经被清帐。
具体应用中,'Open Item Mngment' 用得比较普遍的是应收(客户)和应付(供应商)的科目。
此外,在总帐中,也有一些应用,比如对于银行的对账单,也一般使用,这样可以再对帐无误后再做清帐。

为什么需要使用到未清项管理?目的是为了记录完整的业务交易。比如对客户A有两笔应收款 A1 A2A1 因为有些商务纠纷,可能需要进一步交涉,所以客户先针对 A2付款。如果没有未清项管理,这一笔收款可能只能针对时间顺序靠前的交易 A1 了,显然,这样是一种比较混乱的状态。实际上,几乎大部分科目理论上都可以进行未清项管理,但是,有可能这样做不能带来显著的效益反而带来管理成本的增加。

三、

 

SAP R/3 中,使用 FBL1N , FBL3N, FBL5N 分别可以查看供应商,总账,客户类型科目的未清已清项。
供应商(K)的未清已清项存放的表分别是 BSIK, BSAK
总账(S)的未清已清项存放的表分别是
BSIS, BSAS
客户(D)的未清已清项存放的表分别是
BSID, BSAD
I
表示未清,A 表示已清。


必然的,这六个表的数据与 BKPF BSEG 表有一定的冗余,其中,BKPF 是财务凭证抬头,BSEG 是财务凭证行项目。在财务凭证记账的时候,数据被插入 BKPF BSEG,如果有必要,数据同时插入以上六张表中的一个未清表。
做清帐的时候,数据从六张表中的一个未清表删除,同时插入对应的已清表。

需要注意的是,这几张表都特别庞大,特别 BSEG ,它是一个簇表。这个时候,写程序从这几张表中取数一定要注意,考虑到如何取数据的效率最高。


FI
模块最主要的几张表都在这里了。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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