SAPQM事务代码QA11里的toNewMaterial SAPQM模块里的事务代码QA11用于对检验批做使用决策。在使用决策的时候，我们可以将库存放行，或者将其冻结起来。少数场景下甚至可以将库存转到其它物料号名下，实际上在项目实践中很少有客户会在做使用决策的时候直接为库存转换物料号的做法。由于项目上很少使用，所以笔者之前也就对这种做法关注甚少，这是一个不常用的功能。 作为一个资深业界人士需要对SAP系统上的各种功能和场景都有所关注和理解，即使是那些不常用的功能也不能视而不见，不然容易因忽视而导致马失前蹄，犯低级错误。 本文就是展示在QA11做UD的时候，将库存转入其它物料下的场景。 执行事务
SAPQM事务代码QA11里的toNewMaterial SAPQM模块里的事务代码QA11用于对检验批做使用决策。在使用决策的时候，我们可以将库存放行，或者将其冻结起来。少数场景下甚至可以将库存转到其它物料号名下，实际上在项目实践中很少有客户会在做使用决策的时候直接为库存转换物料号的做法。由于项目上很少使用，所以笔者之前也就对这种做法关注甚少，这是一个不常用的功能。 作为一个资深业界人士需要对SAP系统上的各种功能和场景都有所关注和理解，即使是那些不常用的功能也不能视而不见，不然容易因忽视而导致马失前蹄，犯低级错误。 本文就是展示在QA11做UD的时候，将库存转入其它物料下的场景。 执行事务
SAPQM初阶事务代码QA11对检验批做UD时出现很多选择集？ 1,检验批890000000105，检验类型是89，它是一个使用QA01创建的检验批。 2,执行事务代码QA11对该检验批做使用决策。 在选择使用决策（UD）Code的时候，出现很多选择集，如下图示： 工厂代码是NMDC,我只想出现该工厂下的选择集。该如何处理？ 3,修改Inspectiontype89的配置。如下配置路径， 双击89，进入如下界面， 勾选SelectedSetinSamePlant复选框， 保存。 4,重新对该检验批做使用决策。选择UDCODE， SAP系统就只显示工厂NMDC下Usag
SAPQM初阶事务代码QA11对检验批做UD时出现很多选择集？ 1,检验批890000000105，检验类型是89，它是一个使用QA01创建的检验批。 2,执行事务代码QA11对该检验批做使用决策。 在选择使用决策（UD）Code的时候，出现很多选择集，如下图示： 工厂代码是NMDC,我只想出现该工厂下的选择集。该如何处理？ 3,修改Inspectiontype89的配置。如下配置路径， 双击89，进入如下界面， 勾选SelectedSetinSamePlant复选框， 保存。 4,重新对该检验批做使用决策。选择UDCODE， SAP系统就只显示工厂NMDC下Usag
分享嘉宾：管正雄阿里云高级算法工程师出品平台：DataFunTalk导读：面对海量的用户问题，有限的支持人员该如何高效服务好用户？智能QA生成模型给业务带来的提效以及如何高效地构建算法服务，为业务提供支持。本文将介绍：阿里云计算平台大数据产品答疑场景；基于达摩院AliceMind预训练模型实现的智能QA生成算法核心能力及背后实现原理；如何通过智能运维服务平台将算法能力输出，给业务提供一站式服务，优化答疑体验。主要分为以下几部分：背景介绍QA生成框架QA生成在业务场景中的应用总结与规划精彩问答--01背景介绍1、计算平台产品介绍阿里云计算平台的产品种类多，形态多样化，主要包括数据计算与分析、数据
分享嘉宾：管正雄阿里云高级算法工程师出品平台：DataFunTalk导读：面对海量的用户问题，有限的支持人员该如何高效服务好用户？智能QA生成模型给业务带来的提效以及如何高效地构建算法服务，为业务提供支持。本文将介绍：阿里云计算平台大数据产品答疑场景；基于达摩院AliceMind预训练模型实现的智能QA生成算法核心能力及背后实现原理；如何通过智能运维服务平台将算法能力输出，给业务提供一站式服务，优化答疑体验。主要分为以下几部分：背景介绍QA生成框架QA生成在业务场景中的应用总结与规划精彩问答--01背景介绍1、计算平台产品介绍阿里云计算平台的产品种类多，形态多样化，主要包括数据计算与分析、数据
本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。 本文所要实现的需求具体为：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——GLASS全球LAI.hdf格式栅格产品（下称“GLASS产品”）进行做差对比；其中，自有产品除了LAI波段外，还有一个质量评估波段（QA），即自有产品在后期使用时，还需结合QA波段进行筛选、掩膜等处理。其中，二者均为基于MODIShv分幅的产品。 本文分为两部分，第一部分为代码的详细分段讲解，第二部分为完整代
本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。 本文所要实现的需求具体为：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——GLASS全球LAI.hdf格式栅格产品（下称“GLASS产品”）进行做差对比；其中，自有产品除了LAI波段外，还有一个质量评估波段（QA），即自有产品在后期使用时，还需结合QA波段进行筛选、掩膜等处理。其中，二者均为基于MODIShv分幅的产品。 本文分为两部分，第一部分为代码的详细分段讲解，第二部分为完整代
