OpenERP 生产型企业原材料采购及入库的处理

原材料采购流程解析
本文介绍了在OpenERP系统中处理原材料采购的两种主要流程:先收货后付款与先付款后发货。针对每种情况,详细解释了如何应对实际入库数量与采购数量不符的情形,包括数量不足或超出的处理方式。
核心提示:原材料采购有两种情况,一种是先收货,并按实际收货数量付款;一种是先付款,对方再发货。对于国内的供应商,通常都采用前者处理,但有些进口原材料,对方会要求先付款,或者预付部分款额,对方才会发货。两种情
原材料采购有两种情况,一种是先收货,并按实际收货数量付款;一种是先付款,对方再发货。对于国内的供应商,通常都采用前者处理,但有些进口原材料,对方会要求先付款,或者预付部分款额,对方才会发货。两种情况在OpenERP中的处理方法有所不同。
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一、先收货再付款

般来说,仓库入库数量及财务付款金额都应该以采购单上的数量及金额为准。但实际中,由于下面一些常见原因,仓库入库数量及付款金额不同于采购单的现象经常

发生:a) 质检不过关,实际入库数量少于采购数量;b) 质量等级偏低,折价接收;c) 供应商赠品,实际入库数量多于采购数量。

为了处理采购数量及价格不同于入库数量及价格的问题,OpenERP中推荐如下处理:

1)采购下单时候,不要基于采购单生成内部发票(Invoice),而应该选择基于入库数量开Invoice。系统默认是下单自动生成Invoice。

2)

原材料仓库应设置单独的Input Location,系统默认是Input Location等同于Stock

Location。采购入库时候,先入库到Input Location,Input Location通过Location

Chain关联到Stock Location,这样,原材料进入Input Location的同时,系统会自动产生到Stock

Location的库间调拨单。

3)质检后,再将库间调拨单上的数量实际入库。

3.1)如果入库数量低于采购单上的数量,和采购部商量之后,有两种可能的处理:

a) 要求供应商补足数量

这种情况,处理调拨单时候,录入实际入库数量,系统会自动将调拨单分拆成两张,一张是已入库数量,另一张是不足数量,等待供应商补充货物之后再次入库。并基于Input Location的接收单开具发票。

b)按不足量收货入库

这种情况,要先修改调拨单上的数量为实际数量,再做入库处理。入库完毕后,对Input

Location上的接收单做退货处理,退掉不足量部分(不作退货处理,则Input Location上记录的库存数量不正确)。并基于Input

Location上的接收单开具发票,此时,由于接收单上的数量多于实际入库数量,系统生成的发票数量不正确,应手动修改发票上的数量。

3.2)如果入库数量多于采购单上的数量,和采购部商量之后,也有三种可能的处理:

a) 按采购单数量接收

这种情况,处理调拨单时候,录入实际入库数量,并基于Input Location的接收单开具发票。

b)作为供应商赠品接收

这种情况,需要在调拨单上增加一个明细行,其源库位是“采购损益”,目标库位和原来的明细行一样,数量是赠品数量,之后再做入库处理。这样,系统会自动生成赠品的会计凭证:

借:原材料

贷:营业费用

入库完毕后,基于Input Location上的接收单开具发票。

c)增加货款后接收

这种情况,要求采购部再开一张采购订单,仓库先按前一张订单数量接收,并开具发票,再按后一张订单接收多出部分,并开具发票。

4)系统自动生成的会计凭证

4.1)仓库处理调拨单时候,系统生成会计凭证如下:

借:原材料

贷:在途物资

如果有赠品,系统另生成凭证如下

借:原材料

贷:营业费用

4.2)财务确认采购发票时候,系统生成会计凭证如下:

借:在途物资

应交税费 - 增值税(进项税)

贷:应付账款

5)原材料相关会计科目的设置

5.1)原材料的Product上的Inventory Valuation为Real Time (automated),这样入库、出库的时候,系统才会自动生成相应的会计科目。

5.2)原材料的产品分类(Product Category)上,应设置如下:

Stock Input Account:在途物资

Stock Valuation Account:原材料

Expense Account:在途物资

6)仓库相关设置

6.1)

系统自动生成入库、出库会计凭证的原理是:a)

从非Internal的Location移动到Internal的Location,系统自动生成凭证;b)

不同公司的Location间移动时候,不管是不是Internal的Location,总是生成凭证;c)

生成凭证时候,借目标Location的Stock Valuation Account (Incoming) ,贷源Location的Stock

Valuation Account (Outgoing),如果Location上没有设置,则取Product上的Stock Input

Account、Stock Valuation Account和Stock Output Account

6.2)增加一个Input Location,其类型为Inventory,作为系统默认仓库的Input Location,并通过Location Chain关联到默认仓库的Stock Location。Input Location上设置会计科目:

Stock Valuation Account (Incoming):在途物资

Stock Valuation Account (Outgoing):在途物资

6.3)增加一个“采购损溢”Location,其类型为Inventory,作为供应商赠品入库的源库位,“采购损溢”库位上设置会计科目:

Stock Valuation Account (Incoming):营业费用

Stock Valuation Account (Outgoing):营业费用

二、先付款对方再发货

这种情况,采购下单时候,需要基于采购订单开具发票,而不是收货入库时候根据收货数量开具发票。

1)采购下单时候,系统自动生成采购发票,财务确认发票时候,系统自动生成如下会计凭证:

借:在途物资

应交税费 - 增值税(进项税)

贷:应付账款

2)仓库到货后,和前面的情况一样,先入质检库(Input Location),再将库间调拨单上的数量实际入库。

2.1)如果入库数量低于采购单上的数量,和采购部商量之后,有两种可能的处理:

a) 要求供应商补足数量

这种情况,处理调拨单时候,录入实际入库数量,系统会自动将调拨单分拆成两张,一张是已入库数量,另一张是不足数量,等待供应商补充货物之后再次入库。因为系统在采购下单时候已经开机发票,因而此时不需要再开发票。

b)按不足量收货入库

这种情况,要先修改调拨单上的数量为实际数量,再做入库处理。入库完毕后,对Input

Location上的接收单做退货处理,退掉不足量部分(不作退货处理,则Input

Location上记录的库存数量不正确)。注意,此时的退货动作,需要选择开具退货发票(Invoicing上选择“To be

refunded/Invoiced”),因为款项已付,需要供应商退款。

2.2)如果入库数量多于采购单上的数量,和采购部商量之后,也有三种可能的处理:

a) 按采购单数量接收

这种情况,处理调拨单时候,录入实际入库数量。

b)作为供应商赠品接收

这种情况,需要在调拨单上增加一个明细行,其源库位是“采购损益”,目标库位和原来的明细行一样,数量是赠品数量,之后再做入库处理。这样,系统会自动生成赠品的会计凭证:

借:原材料

贷:营业费用

入库完毕后,基于Input Location上的接收单开具发票。

c)增加货款后接收

这种情况,要求采购部再开一张采购订单,并开具发票。仓库先按前一张订单数量接收,再按后一张订单接收多出部分。

3)经上述处理,系统自动生成的会计凭证如下:

3.1)财务确认采购发票时候,系统生成会计凭证如下:

借:在途物资

应交税费 - 增值税(进项税)

贷:应付账款

3.2)仓库处理调拨单时候,系统生成会计凭证如下:

借:原材料

贷:在途物资

如果有赠品,系统另生成凭证如下

借:原材料

贷:营业费用

如果有退货,系统自动生成退货发票,财务确认退货发票时候,系统生成凭证如下:

借:应付账款

贷:在途物资

应交税费 - 增值税(进项税)

4)预付款的处理

如果供应商不要求全额付款,预付部分款项即可。这个可以通过设置采购单上的Payment Term实现。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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