SAP SD - 交货POD收货确认

一、前言... 1

二、配置... 1

1.根据交货项目类别设置POD-相关... 1

2.定义数量差异原因... 2

三、前端操作... 3

1.维护主数据... 3

2.POD确认... 4

3.开票... 7

一、前言

        在某些业务场景因运输损坏等原因,导致工厂发货的数量与客户实际收货数量并不一致,常见于散料和液体物料等。给客户要求开票的数量是客户自己实际收货的数量,而不是工厂实际交货的数量。

        此时就需要启用POD功能,在出具发票前核实客户接收的差异原因与差异数量进行交货单POD,销售开票的数量将会参考POD的实际收货数量。

二、配置

1.根据交货项目类别设置POD-相关

路径:SPRO-IMG-后勤执行-装运-交货-交货证明-根据交货项目类别设置-POD相关

事务码:SPRO

选择X,这个是  与POD相关。

2.定义数量差异原因

路径:SPRO-IMG-后勤执行-装运-交货-交货证明-定义数量差异原因

事务码:SPRO

有两个标准的差异原因,分别对应过量交货和不足交货,这个在我们后续业务中可以根据不同的业务情况进行配置。

三、前端操作

1.维护主数据

事务码:BP (ECC系统:XD02)

客户主数据中,销售范围视图中装运视图的POD-相关需要勾选才能够启用

POD时帧:设置一个时间点,交货单发货过账后,如果在设置的时间内没有手工进行POD的话系统将自动默认进行无差异POD。如上图所示:设置的是3天,POD时帧没有时间单位可以选默认的是以  天  为时间单位。

2.POD确认

事务码:VLPOD

1、输入交货单,回车。

2.点击更改。

3.填写理由和偏差数量。

输入的理由是不足交货,然后差异是3件。回车,POD状态会变成B,报告差异。

4.如果有批次拆分的话,需要点开拆分的批次,每个批次每个批次的进行确认。

5.POD状态

6.POD确认

如上图,点击小绿勾进行确认,旁边的红勾子是取消POD。

7.确认后的POD状态,保存。

注意:如果只是发货过账,或者POD里只填写了数量,但是没有点击POD确认,都会报错【返回的交货证明报表尚未执行或未完成】。

3.开票

事务码:VF01

POD的原因填写的是不足交货  数量3,开票时的数量就是7(共发货10)。

<think>好的,用户想了解如何在Redis中实现延迟队列的方法和教程。我需要先回顾一下已有的引用内容,看看有哪些方法已经被提到过。根据提供的引用,主要有两种方式:使用Zset有序集合和Redisson框架。 首先,引用[3]提到,Redis通过有序集合(ZSet)来实现延迟队列,利用Score属性存储延迟执行的时间。然后定期轮询ZSet中到期的任务进行处理。这种方法的核心是使用ZADD和ZRANGEBYSCORE命令。但用户可能需要知道具体的步骤和代码示例,比如如何添加任务和消费任务。 其次,引用[2]和[4]提到了Redisson框架,它提供了内置的延迟队列功能,简化了实现过程。用户可能想知道如何通过Redisson的API来添加和消费延迟任务,以及如何集成到Spring Boot项目中。 另外,引用[5]讨论了使用无序队列的情况,可能是在高并发场景下处理任务覆盖的问题,但用户的问题主要围绕延迟队列,所以这部分可能作为优化点提到。 接下来需要组织回答结构,分点说明两种方法,并给出代码示例。还要注意用户提到的中文回答、LaTeX格式、引用标识等要求。同时,生成相关问题需要考虑用户可能关心的性能、应用场景、优化等方面的问题。 需要确保步骤清晰,比如Zset方法的具体实现步骤,包括添加任务、消费任务和删除任务。而Redisson部分则需要说明依赖配置和使用方法。代码示例部分要注意格式正确,使用代码块,并标明语言类型。 另外,用户提供的引用中有几个链接和代码片段,需要正确引用到对应的位置,比如引用[^1]、[^3]等。注意引用标识要自然添加在相关段落的末尾。 可能还需要比较两种方法的优缺点,比如Zset需要自行处理轮询和并发,而Redisson封装较好但依赖外部库。同时,提到性能优化的点,比如使用无序队列来避免内存问题,如引用[5]所述。 最后,生成的相关问题应该围绕实现细节、对比、优化和应用场景,比如Zset与Redisson的区别、如何保证消息可靠性、高并发优化等,帮助用户深入理解。</think>### Redis实现延迟队列的方法及教程 #### 一、基于有序集合(ZSet)实现 1. **核心原理** 利用ZSet的$score$属性存储任务的延迟执行时间戳,通过轮询获取当前时间之前到期的任务。 关键命令: - `ZADD key score member`:添加任务 - `ZRANGEBYSCORE key min max`:获取到期任务 2. **具体步骤** **步骤1:添加延迟任务** ```python # 添加一个5秒后执行的任务 ZADD delay_queue 1640995205 "task_data" ``` **步骤2:消费任务** ```python # 获取所有到期的任务(当前时间戳为1640995200) ZRANGEBYSCORE delay_queue 0 1640995200 WITHSCORES ``` **步骤3:删除已处理任务** ```python ZREM delay_queue "task_data" ``` 3. **代码示例(Java)** ```java // 轮询任务 Set<String> tasks = jedis.zrangeByScore("delay_queue", 0, System.currentTimeMillis()); for (String task : tasks) { processTask(task); // 处理任务 jedis.zrem("delay_queue", task); // 删除任务 } ``` #### 二、基于Redisson框架实现 1. **核心原理** Redisson封装了延迟队列功能,内部使用ZSet和发布订阅机制实现[^2][^4]。 优点:无需手动处理轮询逻辑,支持分布式场景。 2. **实现步骤** **步骤1:添加依赖** ```xml <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.16.8</version> </dependency> ``` **步骤2:定义延迟队列** ```java RBlockingQueue<String> queue = redissonClient.getBlockingQueue("delay_queue"); RDelayedQueue<String> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(queue); ``` **步骤3:添加与消费任务** ```java // 添加延迟任务(10秒后执行) delayedQueue.offer("task_data", 10, TimeUnit.SECONDS); // 消费任务 String task = queue.take(); // 阻塞等待任务 ``` #### 三、性能优化建议 1. **批量处理** 使用`ZRANGEBYSCORE`一次性获取多个任务,减少Redis交互次数。 2. **无序队列覆盖** 在高并发场景下,允许用新任务覆盖未处理的旧任务(如设备状态更新),避免内存溢出[^5]。 $$ \text{任务处理效率} = \frac{\text{单位时间处理任务数}}{\text{Redis操作耗时}} $$ #### 四、对比与选择 | 方法 | 实现复杂度 | 适用场景 | 性能 | |-----------|-------|--------------------|---------| | ZSet轮询 | 高 | 简单场景、自定义需求 | 中等 | | Redisson | 低 | 分布式系统、需快速集成 | 高(封装优化) |
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