ebs data stream

本文解析了EBS系统中的关键数据流,包括采购订单(PO)、收货(INV)、应付账款(AP)、工作在制品(WIP)、订单执行(OE)、应收账款(AR)及总账(GL)等模块的数据表及其相互关系。

 

分析EBS系统的数据流:

PO:

 

  po_requisition_headers_all

  po_requisition_lines_all

po_headers_all

  po_lines_all

  po_line_locations_all

  po_distributions_all

 

po DELIVER后通常会自动到gl_interface表中。如果没有可以运行“Transfer transactions to GL”请求

inv:

rcv_shipment_headers

rcv_shipment_lines

rcv_transactions

mtl_material_transactions

rcv_lot_transactions

mtl_unit_transactions

rcv_serial_transactions

INV/Request

运行“Transfer transactions to GL”请求

 

ap:匹配invoice

      ap_batches

ap_invoices_all

ap_invoice_distributions_all

AP_INVOICE_PAYMENTS_ALL

ap_checks_all

 

-----------------apinvoice_id找相应的PO_NUMBER

 

 SELECT DISTINCT(ph.segment1)

        FROM   ap_invoice_distributions aid,

               po_distributions_ap_v    pd,

               po_headers               ph

        WHERE  aid.invoice_id         = :l_invoice_id

        AND    aid.po_distribution_id = pd.po_distribution_id

        AND    pd.po_header_id        = ph.po_header_id

         GROUP BY ph.po_header_id, ph.segment1

         HAVING (NVL(SUM(aid.amount), 0) != 0

         OR

         NVL(SUM(aid.quantity_invoiced), 0) != 0);

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

AP:

应付款连接总账(路径:应付模块>其他>运行>请求>应付款传送至总账)

Payables Transfer to General Ledger

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

WIP:

WIP_SCHEDULE_GROUPS

WIP_ENTITIES

WIP_DISCRETE_JOBS

WIP_OPERATIONS

WIP_OPERATION_RESOURCES

   

 

oe:

so_headers_all

so_lines_all

so_picking_headers_all

so_picking_lines_all

so_picking_line_details

wsh_deliveries

wsh_departures

mtl_material_transactions

mtl_unit_transactions

.----------------------------

自动开票后过到AR(autoinvoice)

ar:

ra_customer_trx_all

ra_customer_trx_lines_all

ar_distributions_all

ar_payment_schedules_all

ar_receiveable_applications_all

ar_cash_receipts_all

ar_cash_receipt_histroy_all

ra_cust_trx_line_gl_dist_all

 

自动开票接口导入程序接口表。

 

 应收款管理系统使用以下表,临时存储由其它系统传送的数据:

RA_INTERFACE_LINES_ALL

RA_INTERFACE_SALESCREDITS_ALL

RA_INTERFACE_DISTRIBUTIONS_ALL

“自动开票”使用第四个表 RA_INTERFACE_ERRORS_ALL,存储未通过验证的接口数据信息

------

  导入日记帐后通过POST过帐过到Glbalances

AR数据过总账(路径:AR   接口    总账管理系统)

gl:

FROM GL.GL_CODE_COMBINATIONS  gcc,

     GL.GL_JE_HEADERS gjh,                

     GL.GL_JE_LINES gjl

      gl_period_statuses                              ps,

            gl_je_batches                              jb,

            gl_je_categories

            gl_balances                          jc

WHERE gjh.JE_HEADER_ID = gjl.JE_HEADER_ID

   AND  gjl.CODE_COMBINATION_ID = gcc.CODE_COMBINATION_ID

   AND  gjl.PERIOD_NAME = 'Period04-06'

   AND  gjh.JE_SOURCE ='Inventory'

   AND  gjl.SET_OF_BOOKS_ID = 445

  AND gjh.NAME='WIP RMB'

 

 

最后通过gl_balances产生财务报表

bt

资产负债表

试算平衡表

损益表

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这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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