ERP软件的价格设计

ERP体现出信息流、资金流、物流在供应商、企业、客户间的运营方向,是以销售为源头,生产、物料需求计划为核心,以金额、实时数据为基础的整体。ERP的核心是MRP(物料需求)。企业的经营活动最终是为了赢利。本文围绕销售系统中的价格(Price)展开分析,详细说明ERP系统如何设计灵活的价格机制。

Price 的理解

Price可翻译为价格,卖价,面价等,是物料的货币表现形式。以价格中是否包含税可分表未税价格(Net Price)和含税价格(Price)。Price只是作为定价的依据,实际过程中还要考虑折扣,利润率,汇率等因素才能决定产品的最终价格。

 

价格设计模型

以我理解的ERP系统中,价格是这样定义的。

销售卖价=未税单价 + 税额 + 利润 + 折扣 

Price =Net Price + Tax +  Markup + Discount

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举例说明:

物料01-122461-0A1010基本卖价10元,利润率(Markup)是10%,则增加利润率之后的Price=10*(1+10%)=110

再扣减折扣0.5,110*(1-0.05)=10.945,这样计算的净物料金额是10.945

税金(Tax)的设计

1 增加系统全局参数,是否实施课税。在不实施课税的情况下,销售或采购等单据中,不出现税率,税额等字段。

2 在单据上分两层设计税,每一行销售或采购明细增加税金计算,或是整个销售单或采购单增加一个税金比率。

比如上图中,就是在明细行中设计的税金计算方式。在原有的净物料金额(10.945*10)的基础上,增加一个17%的税率,所以税额是18.61。

 

含公式的价格计算模型

上面的价格是固定模式的价格,并不能满足其它情况下的定价政策(policy)。比如淡季促销,旺季做活动时,我们还需要对价格进行调整,于是要用到公式来计算价格。这种情况常出现在食品行业等随季节波动的产业。

举例说明,同一个产品,在A地区,当购买数量比较多时,会有一个折扣优惠。在B地区,当客户订货量在1000以下时,折扣是9折,如果是订货量在1000以上,3000以下时,折扣是8.5折。像这样的折扣优惠,我们不能经常去修改程序来适应各种需要,于是要用基于公式的价格计算模型。

image

参考上面的公式法,用计算法举例说明。

假设物料A的基本卖价是10元,订购数量是10,金额是10*10=100元。

再运用上面的公式,卖价(price)乘以订货数量(qty ordered) - 卖价(price) / 订购数量= 10 * 10 – 10/10=99元。

相当于便宜了1元,即1%,也就是名称中说的,买100送1优惠。

含有费用的金额调整

为了灵活设计价格满足各种情况,我们还要考虑运输费,保险费等贸易条款。为此,我们增加扣减项。

比如运输行业,以重量或货物的总金额为计算依据,订单的实际总金额还要增减以下项目。

image

如果货物是包运输的,我们需要勾选“削减项”以从订单总金额中扣除运费。

这是一个很灵活的设计模型,可满足相当多的情况下订单总金额的调整。

含有订金(Deposit)的金额调整

在销售业务中,订金是一种预收货款的行为,表示在货物发送前或订单确定前,已经收取部分货物款项。这部分金额会提前传送到应收帐款模块,产生以下会计凭证:

收到订金USD500借方贷方本地借方本地贷方
Dr. 银行USD 500.00 HKD 4,000.00  
  Cr. 应收帐 USD 500.00 HKD 4,000.00

在财务处理时,因为订金已经导致销售订单金额的减少,在销售发贷(Shipment)后产生应收帐款时,也是以订单

为依据开据发票。

转载于:https://www.cnblogs.com/JamesLi2015/p/6045156.html

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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