Не не использовать серии. Категории, характеристики и серии номенклатуры. Изменения в обмен между УТ и БП

Одним из дополнительных разрезов учета номенклатуры в УТ 11 является учет по сериям.

Серии используют для идентификации конкретного экземпляра или партии товаров. Используя серии, можно организовать учет по срокам годности.

Серийный учет может быть нескольких видов:

• справочное указание серий,
• учет остатков по сериям,
• учет остатков и себестоимости по сериям.

В этом уроке рассмотрим первый вариант.

Настройка серийного учета

Для примера возьмем такую ситуацию - организация торгует компьютерными комплектующими и при отгрузке необходимо указывать серию. Но эта серия необходима только для того, чтобы в случае возврата от клиента убедиться, что возвращается именно тот товар, который был продан.

Для начала включим использование серий в программе:

Создаем политику учета серий (открываем из списка классификаторов номенклатуры):

Создаем новую политику, указываем тип (выбираем первый вариант, остальные разберем в следующих видео):

После указания типа галками выбираем те типы операций товародвижения, для которых указывается серия согласно данной политики:

Использование серийного учета номенклатуры для конкретной номенклатуры настраивается через вид номенклатуры, создадим новый:

В данном примере серии нам понадобятся для идентификации конкретных экземпляров:

Видим, что помимо номера, в серии может содержаться информация о сроке годности и дате производства. Дополнительно можно указывать RFID-метку.

Для идентификации экземпляров товаров можно использовать только справочное указание серий.

Выбираем только что созданную политику:

Если вам необхидимо, чтобы для номенклатуры данного вида на разных складах использовались разные политики учета серий, устанавливайте галку Есть индивидуальные настройки политики учета серий .

Справочное указание серий

Создаем номенклатурную карточку:

Теперь оформим операцию закупки у поставщика. Видим, что в документе серия не указывается:

При создании заказа клиента серия также не заполняется:

А вот при проведении документа реализации без серии уже не обойтись (т.к. в настройках политики учета мы выбрали указание серии при продаже), нажимаем Указать серии :

В появившемся окне укажем номера серий (можно ввести вручную или заполнить автоматически). Количество серий должно быть равно количеству отгружаемых позиций (т.к. серии идентифицируют экземпляры):

Если продаваемой номенклатуры много, а номера серий можно придумать самостоятельно, то удобнее всего воспользоваться автоматическим заполнением:

Отсюда же при необходимости можно распечатать этикетки (если созданы макеты этикеток):

Если серии указаны в документе корректно, то цвет пиктограммы меняется на зеленый:

Если бы мы использовали ордерную схему документооборота на складе, то указывать серию пришлось бы не в документе реализации, а в расходном ордере на товары.

Несмотря на указание серии в документе, в отчете об остатках мы этой информации не увидим:

Для просмотра движений по сериям формируем отдельный отчет:

Благодаря этому отчету, будет удобно отследить какому именно покупателю какая серия отгружалась. И если клиент придет с каким-то "леваком", это сразу будет видно.

В следующих уроках будем разбирать хранение остатков по сериям и учет себестоимости по сериям.

Я новичок в изучении Python и некоторых его библиотек (numpy, pandas).

Я нашел много документации о том, как работают нудистые ndarrays, серии pandas и словари python.

Но из-за моей неопытности в Python мне было очень трудно определить, когда использовать каждый из них. И я не нашел лучших практик, которые бы помогли мне понять и решить, когда лучше использовать каждый тип структуры данных.

В целом, существуют ли передовые практики для принятия решения, в какую из этих трех структур данных, если таковые имеются, должен быть загружен конкретный набор данных?

4 ответа

Эмпирическое правило, которое я обычно применяю: используйте простейшую структуру данных, которая все еще удовлетворяет вашим потребностям . Если мы ранжируем структуры данных от самых простых до наименее простых, это обычно заканчивается так:

1. Словари/списки
2. Numpy массивы
3. Серия панд/датафреймы

Поэтому сначала рассмотрим словари/списки. Если они позволяют вам выполнять все необходимые операции с данными, то все в порядке. Если нет, начните рассматривать массивы NumPy. Некоторые типичные причины для перехода к массивам NumPy:

• Ваши данные двумерные (или выше). Хотя вложенные словари/списки могут использоваться для представления многомерных данных, в большинстве случаев числовые массивы будут более эффективными.
• Вы должны выполнить кучу численных расчетов. Как уже указывал Zhqiat, numpy в этом случае значительно ускорит процесс. Кроме того, массивы numpy поставляются в комплекте с большим количеством математических функций .

Кроме того, есть несколько типичных причин, по которым нужно выходить за рамки массивных массивов и переходить к более сложным, но и более мощным сериям/фреймам панд:

Если вы хотите получить ответ, в котором говорится, что вы придерживаетесь только одного типа структур данных, здесь идет один: используйте структуры pandas series/dataframe .

Объект серии pandas можно рассматривать как расширенный массив numpy 1D, а фрейм данных pandas можно рассматривать как расширенный двумерный массив numpy. Основное различие заключается в том, что в рядах pandas и pandas имеются явные индексы, а массивы numpy имеют неявное индексирование. Итак, в любом коде на Python, который вы думаете использовать

Import numpy as np a = np.array()

вы можете просто использовать

Import pandas as pd a = pd.Series()

Все функции и методы из массивов numpy будут работать с сериями pandas. По аналогии, то же самое можно сделать с помощью dataframes и numpy 2D-массивов.

Еще один вопрос, который может возникнуть у вас, может касаться различий в производительности между массивом numpy и сериями pandas. Вот сообщение, в котором показаны различия в производительности с использованием этих двух инструментов: производительность серии pandas vs numpy .

Обратите внимание, что даже в явном виде серия pandas имеет худшую производительность по сравнению с numpy, вы можете решить эту проблему, просто называя метод значений в серии pandas:

A.values

Результатом применения метода значений в серии pandas будет массив numpy!

Панды в целом используются для финансовых данных временных данных/экономических данных (у него много встроенных помощников для обработки финансовых данных).

Numpy - это быстрый способ обработки больших массивов многомерных массивов для научных вычислений (scipy также помогает). Он также имеет удобное управление для так называемых разреженных массивов (большие массивы с очень небольшим количеством данных в них).

Одним из ключевых преимуществ numpy является привязка C, которая позволяет массивные ускорения при вычислении больших массивов наряду с некоторыми встроенными функциями для таких функций, как линейная алгебра/обработка сигналов.

Оба пакета устраняют некоторые недостатки, которые были идентифицированы с существующими встроенными типами данных с помощью python. Как общее правило, с неполными данными реального мира (NaNs, outliers и т.д.), Вам в конечном итоге придется писать все типы функций, которые решают эти проблемы; с вышеуказанными пакетами вы можете опираться на работу других. Если ваша программа генерирует данные для вашего типа данных внутри, вы, вероятно, можете использовать более упрощенные собственные структуры данных (а не только словари python).

Номера заказов, контрактов, счетов-фактур и других документов определяются по их номеру заказа или номеру документа. Номер документа состоит из кода серии, за которым следует порядковый номер. Кроме того, можно использовать коды серий и номера серий для определения данных, не относящихся к документам.

Например, можно использовать серию для определения:

• Контрагенты
• Адреса
• Контракты на закупку
• Заказы на продажу
• Производственные заказы
• Заказы на обслуживание
• Складские заказы
• Заказы на перевозку

Код серии

Можно задать буквенно-цифровые коды серии длиной до 8 знаков. Максимальная длина кода серии плюс номер, содержащийся в серии, составляет 9 знаков.

Чтобы использовать серию для типа документа или регистрируемых данных, необходимо присвоить номер группы этому типу документа или типу данных. Определенную группу номеров можно присвоить только одному типу документа или данных.

Поскольку коды серии могут быть буквенно-цифровыми, сгенерированные номера документов также могут быть буквенно-цифровыми, и они могут состоять максимум из девяти знаков.

Специальные группы нумерации

Группы номеров можно определять для следующих целей:

• Транспорт/Склад
• Фактурирование
• Производство
• Данные по обслуживанию
• Не используется

Группы номеров различного назначения присваиваются в соответствующих сеансах. Например, в сеансе Параметры заказов на продажу (tdsls0100s400) можно выбрать группу номеров для заказов на продажу и графика продаж. В сеансе Отделы продаж (tdsls0512m000) можно выбрать серию группы номеров для заказов на продажу, генерируемых каким-либо конкретным отделом продаж.

Первый свободный номер

LN последовательно нумерует заказы, документы или другие регистрируемые данные, используя первый свободный номер в серии. Стартовый номер каждой серии задается в сеансе Первые свободные номера (tcmcs0150m000) .

Номера заказов

Результирующий номер состоит из кода серии, за которым следует первый свободный номер. Номер должен состоять из 9 символов. LN добавляет начальные нули к первому свободному номеру, формируя нужный разряд нумерации.

Код серии - NR08. Первый свободный номер - 100. Документы в этой серии получают номера:

• NR0800100
• NR0800101
• NR0800102

Первые свободные номера размера кэша

Чтобы улучшить быстродействие сеансов, в которых назначаются новые номера заказов, можно указать размер кэша для серии. Размер кэша - это число серийных номеров, которые LN генерирует и помещает в пользовательский кэш. Пользователям не приходится ждать, когда LN сформирует и проверит следующие номера серий.

Если используется кэш-память для первых свободных номеров, то порядковые номера могут быть непоследовательны (с разрывом). Номера, зарезервированные кэш-памятью, теряются при выходе пользователя из системы.

Если вы не хотите использовать кэш-память для первых свободных номеров, установите размер кэш-памяти на ноль.

Заданный размер кэш-памяти равен четырем. Когда пользователь в первый раз создает новый заказ, LN генерирует четыре новых серийных номера и помещает их в пользовательскую кэш-память. Пользователь должен подождать завершения данной операции. Первый номер используется для указанного нового заказа. LN выбирает номера для следующих трех заказов, которые система извлекает из пользовательской кэш-памяти. Когда пользователь создает пятый заказ, LN генерирует следующие четыре номера, помещает их в пользовательскую кэш-память и т.д.

Если пользователь создает шесть заказов и затем выходит из системы, последние два серийных номера, созданные LN для пользователя не используются.

Чтобы использовать идентичные номера для связанных регистрируемых данных:

1. Определите группу номеров для каждого типа регистрируемых данных, используя сеанс Группы Номеров (tcmcs0151m000).
2. Определите идентичные коды серий в группах нумерации в сеансе Первые свободные номера (tcmcs0150m000).
3. Определите одинаковые первые свободные номера в идентичных сериях, используя сеанс Первые свободные номера (tcmcs0150m000).
4. Присвойте группы номеров обоим типам регистрируемых данных, используя соответствующий сеанс.
5. Выберите идентичные серии для указанных регистрируемых данных.

LN генерирует идентичные коды, когда создаются различные типы регистрируемых данных, которые нужно связать. Это можно использовать, например, для того, чтобы применять идентичные коды для связанных заказов или контрактов в различных компаниях.

Примеры специальных групп номеров

Вы определяете группы номеров со следующими деталями:

Если группа номеров SF1 содержит серию KJ , LN не позволит вставить тот же код серии (KJ) в группу номеров SF2.

Если группа номеров SF1 содержит серию AA , LN не позволит вставить коды серий AA1 , AA5 или AA9 в группу номеров SF5, так как это приведет к созданию таких же номеров, что генерируются в группе номеров SF2.

Если группа номеров SF5 содержит серию DF2 , LN не позволит вставить серию DF в группы номеров SF1 или SF2, так как это приведет к созданию таких же номеров, что генерируются в группе номеров SF5, если сгенерируются очень большие номера (например, DF2255734 , DF2766438 , и т.д.).

Независимо от серий, заданных в группах номеров SF1, SF2 и SF3, в группу номеров IN9 можно вставить любую серию, так как группа номеров IN9 декларирована для другого типа использования.

• Для чего применяются серии номенклатуры
• Как их настроить
• Как их ввести
• Как учитывается в программе
• Как посмотреть результат

Серии номенклатуры — это дополнительный разрез для учета номенклатуры. Серии номенклатуры настраиваются для каждого вида номенклатуры и основные настройки в управлении торговлей делаются из интерфейса создания вида номенклатуры. Серии используются для расчета себестоимости при партионном учете, для контроля товара со сроком годности. По сериям ведется количественный учет. Это в двух словах, самое важное. А теперь подробнее.

Программа «Управление торговлей» постоянно дорабатывается и изменяется, поэтому необходимо указание релиза. На момент написания этой статьи текущий релиз 11.1.10.102. В начале, если еще не включили серии, давайте их включим. «Администрирование» — «Номенклатура». Поставьте галочки на сериях и на множественных видах номенклатуры. Для понимания работы механизма учета серий, заложенного в программе нужно четко представлять, что такое вид номенклатуры и зачем этот справочник сделали в программе, ориентироваться в настройках и разбираться в политиках учета серий. Всю первичную информацию можно получить из справки. Дублировать ее здесь не имеет смысла. Программа у вас всегда «под рукой», а вот интернета может и не быть. Поэтому опишу, что и где в программе прочитать, прежде чем переходить к практическому примеру.

1. Открываем справочник «Вид номенклатуры» (Нормативно-справочная информация — Настройки и справочники)
Нажимаем «вопрос в оранжевом кружочке» в правом верхнем углу, окна справочника, читаем.

2. Открываем справочник «Склады», читаем справку, смотрим настройки.

3. Открываем «Политики учета серий», читаем справку.

Для понимания следующих пунктов нашего плана будем использовать пример:
Организация закупает и продает молоко.
Используется склад «М_Продукты». Молоко относится к виду номенклатуры «Молочка».
Первая закупка 12.01.2015 цена 40 рублей количество 100 шт,
вторая закупка 13.01.2015 цена 45 рублей количество 50 шт,
первая продажа 14.01.2015 цена 60 рублей количество 80 шт.
Срок годности молока 10 дней.

Создадим новую политику учета серий с типом политики «Управление по FEFO остатками серий». При выборе этого типа заполнятся все настройки, изменить их нельзя. Это значит, что использовать эту политику можно только со строгими настройками. Обратите внимание на галочку внизу «Отражение излишков» и «Отражение недостач». В настройках склада есть такая же настройка, если ее там не поставить, то, в последующем, наша новая политика будет недоступна в форме выбора при создании «Вида номенклатуры».

Политика учета серий.

Настройка склада.

Теперь создадим вид номенклатуры «Молочка». После установки галочки «использовать серии», станет доступна настройка серий. Выберем настройку, которая будет идентифицировать серии. В нашем случае, это и номера и сроки годности. Данная настройка, также влияет на отбор в форме выбора политики учета серий, из таблицы, которая находится ниже. Переходим к ней и выбираем сначала склад: «М_Продукты», потом, политику учета серий. Сохраняем. Настройки готовы. Теперь, осталось создать номенклатуру, потом ее купить и продать.

Вид номенклатуры.

Создавать номенклатуру будем из заказа поставщику. В карточке номенклатуры выбираем созданный ранее вид номенклатуры. Сохраняем и после выбираем в документ. В заказе проставляем все параметры и заполняем поля согласно условию примера. Введем произвольный номер партии. На основании заказа, сделаем поступление, на основании поступления, сделаем приходный ордер на товары (у нас ордерный склад). Проверим наличие товара на складе отчетом ведомость товара на складах. Вторую закупку я введу копированием заказа, изменив дату документа. Повторю ввод всех документов, по аналогии, создам их «На основании». Итак, на складе лежат две партии молока.

Ведомость по сериям номенклатуры

Продажу оформляем заказом клиента с последующим вводом «на основании» документа «Реализация товаров и услуг» и «Расходный ордер на товары». В данном примере не рассматривается движение денежных средств. В реальной работе это не допустимо.

При выборе товара в заказ клиента, программа предлагает более раннюю партию. Мы это можем отследить по номеру серии.
Теперь, давайте посмотрим, что осталось на складе.

Вот так это работает. Для более лучшего восприятия предлагаю видео. Там показаны еще несколько нюансов. Приятного просмотра.

Учёт серий номенклатуры в УТ 11.1