Openbravo3.0 组织机构设置介绍

本文详细介绍了在OpenBravo系统中如何管理集团与组织机构,包括组织机构的类型、结构、初始化步骤以及不同类型的组织机构的区别。通过实际案例展示了如何设置并激活组织机构,为用户提供了一套完整的指导流程。

      一. 简要介绍

 

     在openbravo里面先要实例化一个集团,组织机构(organization)是属于某一个集团下面的。一个集团下面可以有多个组织机构,组织机构可以是如下身份:

     a. 一个独立的分公司。

     b. 一个虚拟的公司,下面管辖着分公司或者部门。

     c.  某一个公司下面的部门。

 

 

       二. 结构介绍

 

       集团跟其管辖的所有组织机构,构成了一棵树状结构。

 

       1. 在最顶层是名称为 * 的组织机构

       a. 它是在集团创建的时候新建的,它在所有的集团下面共享。

       b. 主数据(客户数据,商品数据)创建的时候,选择组织机构如果是*,那么这些数据对所有它下面的组织机构可见。

       c. * 组织机构不可以创建交易数据(采购订单,销售订单等),因为它不是一个真正的组织机构。

       d. 今后创建的所有组织机构都在它的下面。

 

       2. 在这棵树中间层次的组织机构是父项组织结构,它的下面可以有子项组织机构。

       a. 在这一层次创建的主数据,只对其下级可见。

 

       3. 在这棵树的最底层是儿子节点,他们下面没有它需要管辖的组织机构了。

       a. 某一个儿子节点创建的主数据,只对它自己可见,其他任何部门或者公司都不可见。

 

 

       三. 初始化组织机构步骤

 

       1. 点击菜单 通用设置--> 组织结构-->组织机构初始化(Initial Organization Setup)       

       2. 依次输入组织机构名称,组织机构管理者名称,密码,确认密码,组织机构类型,父项组织结构

       3. 如果要包含会计科目,选择include accounting,选择会计科目文件,选择货币CNY。

       4. 确认即可。

 

       介绍一个概念:

       组织机构的几个类型及区别

       a. 有会计科目的公司(legal with accounting)

       一个独立的公司,拥有自己独立的会计科目和算账方式,如果确定要用财务模块,需要选择这种组织类型。不过在一棵树的分支上,只能有这么一个公司,它下属的公司或者部门,继承了它的会计科目信息。

      这是一个独立的,完善的公司,可以进行所有正常的业务操作。

      b. 无会计科目的公司(legal without accounting)

      跟有会计科目的公司的唯一区别是,不可以使用财务模块。如果你不打算使用财务模块,可以选择这种类型,当然选择有会计科目的公司也行。

      c. 部门(Generic) 

      部门必须属于某一个公司,当然一个公司下面可以有多个部门

      d. 组织机构(Organization)

      组织机构不是实体公司,只是一个虚拟的公司,可以在上面定义一些公共数据,以便它下面的实体公司共享使用。

 

     一个简单的公司构架可以是这样的,先初始化一个无会计科目的公司,父项组织机构是*。然后初始化几个部门,父项组织机构是这个无会计科目的公司。最后需要到 通用设置--> 组织机构--> 组织机构,将你所有初始化的公司和部门 激活。点击 Set As Ready。 

 

      官网几个组织机构设置例子:

 




 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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