预付款(订金)自动冲款,提高财务工作效率

在电子行业中,预付款冲销是一项繁琐的财务工作,涉及手动操作和多方沟通。通过采用正航ERP系统,企业能够实现预付款自动冲款功能,当采购订单产生账款后,系统自动完成冲销,显著提高了财务工作效率,减少了错误和沟通成本。

在电子行业中,电子元器件贸易商与供应商签订交易合同的时候,会先预先支付一笔金额作为预付款。后续进货之后,可用这笔预付款进行冲抵,不足款项再补差额。

日常采购进货后,财务是如何冲销预付款的呢?

  1. 新增应付冲款单,然后去选择对应的供应商,在“载入”菜单中选择“载入预付”。
  2. 在“载入”菜单中选择“载入账款”。根据供应商的情况选择相应条件的账款。可选择载入单币别账款、多币别账款、多条件这些条件可选择。人为去筛选,看这笔预付款是冲抵哪一笔账款。
  3. 点击保存并复核单据,预付款的冲款操作这才算完成了。

由上面的操作可见,一张预付款单的冲款操作是繁琐的。不仅要手动去打单,打单时的细节更是得多加注意。

况且,这预付款是在签订合同就打款进来,后期进货后才进行冲销账款的,这时间周期很长。

当不确定冲抵哪一笔账款的时候,还得去咨询相应的采购人员进行确认,增加了沟通成本

预付款(订金)自动冲款,提高财务工作效率

现在通过使用正航ERP系统,在制作应付确认单时,只要设定“预付自动冲款”,在采购订单进货产生账款之后,系统就会自动用这笔预付款冲销账款,大大提高了财务的工作效率,减轻财务的工作。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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