BAPI--BOM导入(感谢依风提供)

本文介绍了一种物料清单(BOM)数据的导入流程及其实现方法。通过上传BOM文件,程序将数据解析并创建相应的BOM记录。文章详细展示了ABAP程序中如何处理BOM数据,包括物料编码、工厂、基本数量等关键字段。

*& Author : *
*& Create date : 2007/03/31 *
*& Program type : Report *
*& Report name : ZPPPR_BOM_INPUT *
*& Description : BOM_导入 *
*& FINISH ON : *
*& TRANSPROT REQUEST : *
*&---------------------------------------------------------*
REPORT zpppr_bom_input.
*------>TAB1ES
TABLES :stko,
stpo.
*------>inner-table
DATA : BEGIN OF gt_itab OCCURS 0,
*----->head
matnr LIKE csap_mbom-matnr,
werks LIKE csap_mbom-werks,"PLANT
base_quan LIKE stko_api01-base_quan,"matnr_QUAN

*----->item
item_no LIKE stpo_api03-item_no,"item_no
item_categ LIKE stpo_api03-item_categ,"item_CATEG
component LIKE stpo_api03-component,"item_COMPONENT
comp_qty LIKE stpo_api03-comp_qty,"item_QTY
comp_scrap LIKE stpo_api03-comp_scrap,"waster
issue_loc LIKE stpo_api03-issue_loc,"product-stors
bom_usage LIKE csap_mbom-stlan,"BOM_USAGE
date LIKE csap_mbom-datuv,"VALID_FROM
END OF gt_itab.
DATA : gt_ita1 LIKE gt_itab OCCURS 0 WITH HEADER LINE.
DATA : gt_stpo LIKE stpo_api03 OCCURS 0 WITH HEADER LINE.
DATA : gt_stko LIKE stko_api01 OCCURS 0 WITH HEADER LINE.
DATA : lv_cancel(1) TYPE c.
*---->upload
CALL FUNCTION 'UPLOAD'
EXPORTING
filename = 'C:/Documents and Settings/Administrator/Desktop/BOM.txt'
filetype = 'DAT'
IMPORTING
cancel = lv_cancel
TABLES
data_tab = gt_itab
EXCEPTIONS
conversion_error = 1
invalid_table_width = 2
invalid_type = 3
no_batch = 4
unknown_error = 5
gui_refuse_filetransfer = 6
OTHERS = 7.
IF lv_cancel EQ 'X'.
LEAVE PROGRAM.
ENDIF. .
IF sy-subrc <> 0.
MESSAGE ID sy-msgid TYPE sy-msgty NUMBER sy-msgno
WITH sy-msgv1 sy-msgv2 sy-msgv3 sy-msgv4.
ELSEIF sy-subrc = 0.
DATA: matnr LIKE csap_mbom-matnr,
werks LIKE csap_mbom-werks,"PLANT
base_quan LIKE stko_api01-base_quan,"matnr_QUAN
bom_usage LIKE csap_mbom-stlan."BOM_USAGE

SORT gt_itab BY matnr item_no component.
LOOP AT gt_itab.
MOVE gt_itab TO gt_ita1.
gt_ita1-bom_usage = '1'.
gt_ita1-date = sy-datum.
APPEND gt_ita1.
*---->item
gt_stpo-item_no = gt_itab-item_no.
gt_stpo-item_categ = gt_itab-item_categ.
gt_stpo-component = gt_itab-component.
gt_stpo-comp_qty = gt_itab-comp_qty.
gt_stpo-comp_scrap = gt_itab-comp_scrap.
gt_stpo-issue_loc = gt_itab-issue_loc.
APPEND gt_stpo.

AT END OF matnr.
*---->head
gt_stko-bom_status = '01'.
gt_stko-base_quan = gt_ita1-base_quan.
* gt_stko-base_unit = 'EA'.
APPEND gt_stko.
*------>creat-bom
CALL FUNCTION 'CSAP_MAT_BOM_MAINTAIN'
EXPORTING
material = gt_ita1-matnr
plant = gt_ita1-werks
bom_usage = gt_ita1-bom_usage
valid_from = gt_ita1-date
i_stko = gt_stko
fl_bom_create = 'X'
TABLES
t_stpo = gt_stpo
EXCEPTIONS
error = 1
OTHERS = 2.
IF sy-subrc <> 0.
MESSAGE ID sy-msgid TYPE sy-msgty NUMBER sy-msgno
WITH sy-msgv1 sy-msgv2 sy-msgv3 sy-msgv4.
ELSEIF sy-subrc = 0.
REFRESH gt_stko.
REFRESH gt_stpo.
ENDIF.
ENDAT.
ENDLOOP.
ENDIF.

模板:

BOM数据收集模版
物料编码工厂基本数量BOM项目号项目类别BOM 组件组件数量部件废品(%)生产订单发货仓储地点
1010000100120010010L些BOM的组件1 0003
1010000101120010020L些BOM的组件1 0003
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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