Налоговая классификация материалов SAP MM и основных данных клиента
Налоговая классификация материалов SAP MM и основных данных клиента

один. иллюстрировать Налоговые классификации ведутся как в основных данных материала, так и в основных данных клиента. Налоговые классификации не являются ни налоговыми кодами, ни налоговыми ставками. Их функция заключается в определении налоговых кодов посредством записей налоговых условий. Все налоговые категории в основных данных представляют собой неорганизованные данные, относящиеся к стране. Например, если организацией сбыта материала является Китай (ZH) или США (США), измените материал на ракурс продаж, принадлежащий Китаю ( ZH) (торговая организация/канал сбыта), другие виды продаж, принадлежащие сбытовой организации в Китае (ZH), также будут изменены.

В соответствии с различием между выпуском и вводом налоговая классификация делится на следующие две категории:

Классификация налога с продаж: поддерживается в ракурсе продаж материалов (сбытовая организация/канал сбыта) и ракурсе продаж клиентам; Классификация налога на покупку: сохраняется в ракурсе закупок материалов. Конкретная конфигурация описана ниже.

два. Настройка классификации налога с продаж Настройка классификации налога с продаж состоит из двух этапов:

Присвоение типам условий налогового класса странам; Присвойте налоговую классификацию материала и клиента виду состояния.

Присвойте стране тип налогового условия, путь «Продажи и распространение→Основные функции→Налогообложение→Определить правила определения налога» (TCODE: OVK1), как показано на рисунке 1, каждая запись содержит три данных: страна, последовательность, условие. тип и т. д. Среди них «CN/1/MWST» уже существует в системе, и вы можете добавить новую запись «CN/2/MWSI». MWST и MWSI — это типы налоговых условий. Эта конфигурация может поддерживать до 9 фрагментов данных для каждой страны.

Рисунок 1. Определение налоговых категорий страны

После вышеуказанной настройки в представлении продаж материала (сбытовая организация/канал сбыта) и представлении объема продаж клиента, если страной объема продаж является Китай (CN), вы можете увидеть, что в растре налоговых данных есть два условия. тип. Но для значений, которые можно сохранить, необходимо выполнить следующую настройку.

для материалов,Конфигурация Путь“Продажи и распространение→Основные функции→налог→Определить основную записьданные Актуальность<Материальный налог>”(TCODE:OVK4), как показано на рисунке Как показано на рисунке 2, каждая из систем MWST и MWSI по умолчанию имеет от 0 до 6 категорий существенного налога, которые можно добавлять или удалять по мере необходимости.

Рисунок 2. Налоговая классификация материалов.

Для клиентов,Конфигурация Путь“Продажи и распространение→Основные функции→налог→Определить основную записьданные Актуальность<Налоги с клиентов>”(TCODE:OVK3), как показано на рисунке 3 Все системы MWST и MWSI по умолчанию имеют две налоговые категории клиентов: 0 и 1, которые можно добавлять или удалять по мере необходимости.

Рисунок 3. Налоговая классификация клиентов.

После завершения вышеуказанной конфигурации при ведении представления продаж материалов и клиентов вы можете увидеть вид условия MWST в сетке ведения налоговых данных, а поддерживаемые данные налоговой классификации берутся из приведенной выше конфигурации. На рисунке 4 представлен ракурс продаж основных данных материала (продажи: данные сбытовой организации 1).

Рисунок 4. Представление продаж основных данных материалов (Продажи: данные сбытовой организации 1).

три. Настройка классификации налога на покупку Для закупки материалов также существует налоговая классификация, но налоговый код можно получить в заказе путем копирования информационной записи. Нет необходимости использовать вид налогового условия в условиях ценообразования, поэтому применяется налоговая классификация закупок. не обязательное обслуживание при покупке вида материала. Классификация налога на покупку релевантна только для страны. В конфигурации имеется только один шаг: присвоение налоговой классификации стране. Как и классификация налога с продаж, это также неорганизованные данные, относящиеся к стране. Путь конфигурации «Управление материальными потоками→Закупки→Налоги→Установить идентификатор налога на материалы» (представление ведения SM30 V_TMKM1), система по умолчанию содержит данные только для США (США) и Германии (DE), добавьте три категории налога на закупки в Китае (CN/ 0 CN/1; CN/2), как показано на рисунке 5;

Рисунок 5. Обзор классификаций налога на покупку

В основных данных материала, если национальностью завода является Китай (ZH), запись ведения налоговой классификации можно увидеть в ракурсе закупок, как показано на рисунке 6.

Рисунок 6. Представление основных данных о закупках материалов

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose