固定资产期初导入后总账调整

本文介绍了在SAP系统中进行固定资产期初数据导入的方法,重点讲述了如何保证总账与明细账的一致性,提供了两种实用的操作方案。
在做一个 SAP项目上线时,期初数据导入的质量是判定上线质量的很重要的依据,在这里就今天和同事讨论的固定资产的期初数据导入稍作温习。

     大家都知道,固定资产在SAP中是通过统驭科目来管理的,所谓统驭科目,可以从两方面理解:

    1.只需记账在固定资产编号-明细账,相应的统驭科目-总账会即时更新,这样保证了系统中总账与明余额的一致;

    2.统驭科目不能直接记账。

     我们在系统固定资产价值起初导入的时候是导入固定资产的明细(T-code:LSMW),而总账金额需要我们进行额外处理,以保证总帐子帐一致。这里我介绍两种方法实现对固定资产统驭科目总账的值的录入:

    1.先更改固定资产总账科目为非统驭科目,在手工在总账中录入值,之后改回,Tcode:OAMK

    路径:IMG>财务会计>资产会计核算>为生产开始做准备>正式启动>设置或重新设置统驭科目

    2.直接用OASV录入需调整金额

  步骤:I 先用ABST2检查总账与明细帐是否一致以及差额

 

    1601010101 科目2008年度 第一LC增量GL/ 为468000.00 即总账

 II 执行OASV 如图:

 

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点击保存。

  III 再次回去ABST2查看一致性检验

 

 

此时1601010101科目的差额就没有显示了,即已经刚才增记调平了。

  综上:两种方法均可实现对统驭科目总账的增记的目的,至于选择那种方法,读者可依据自己习惯及爱好而定!

 

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内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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