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金山云_数据库增加一列_测评

来源:胜利云 发布时间:2021-06-11 03:24 标签:数据库增加金山测评一列
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这个博客与我之前的两个会议博客略有不同。这并不是我从优秀的客户演示中学到的知识和见解,而是我自己在准备关于变型配置的会前深入研讨会时的学习历程。

无处不在的个性化

变型配置曾经是一个主要针对离散制造业的主题,比如配置时一辆汽车或一台个人电脑。今天,变型配置无处不在。我们配置比萨饼、铈、运动鞋和T恤,但也配置钢卷、瓦楞包装或家具。

销售配置和其他

SAP有着悠久的历史,有成千上万的客户在ERP后端和面向客户的解决方案中使用不同的配置。我想强调的是,我们讨论的不是简单的销售配置器,而是涉及定价、成本、生产等多个方面的集成产品模型,质量和库存管理–以及所有面向客户的接触点。

我的研讨会的重点是研究SAP S/4HANA中新的SAP Advanced Variant Configuration(AVC)的新解决方案功能,以及SAP Cloud Platform中同样新的SAP产品配置(及其在商业中与配置相关的角色,销售和CPQ)

与过去一样,产品定义决策定义了您在销售中的选择、您在供应链规划中的灵活性以及报告和执行的粒度。在计划迁移到SAP S/4HANA时,我建议认真考虑AVC(及其路线图)是否经得起未来考验,并与面向客户的功能的未来计划兼容。

向智能企业的转型如何影响变型配置

下面的幻灯片是SAP智能企业愿景的核心,很值得理解的是,这与变型配置的未来有何关系。首先,智能套件专门为现代内存平台构建,具有跨套件组件的一致集成和用户界面。对于变体配置,让我们关注数字核心saps/4HANA。新的AVC(和经典的LO-VC)就在这里。它们还辅以先进的分析和机器学习等新的智能技术。SAP云平台在将各种配置集成到SAP的客户体验解决方案中起着至关重要的作用。新的SAP产品配置和定价服务作为SAP云平台的一部分运行,并在商业或CPQ中提供电源变体配置。SAP云平台上的新SAP产品配置智能旨在提供额外的机器学习功能,如预算报价或指导配置。

SAP C/4HANA和SAP S/4HANA与一个无缝集成的配置模型携手合作。产品模型在SAP S/4HANA后端中定义,并在SAP C/4HANA的销售和商务解决方案中使用。

但是现在让我们仔细看看各个组件,让我们从SAP S/4HANA开始。

SAP S/4HANA高级变体配置

首先要做的事,然后让我们仔细看看每一件事:

SAP有从头开始构建一个新的高级配置,针对SAP HANA和SAP Fiori(称为AVC)进行了优化。围绕低级配置(BOM和routing explosion)的所有内容也针对SAP HANA进行了优化。有新的基于核心数据服务(CDS)视图的嵌入式分析。经典的LO-VC变体配置器在SAP S/4HANA中仍然可用,以实现兼容性和易于迁移。

如果您只需对SAP S/4HANA进行一次技术迁移,您将能够立即受益于将与LO-VC和AVC一起使用的嵌入式分析。有关更多信息,请参阅SAP note 2438550的食谱。

低级别配置中的优化可能会在MRP运行中带来显著的性能改进–但前提是您的VC模型可以翻译,企业信息化软件,以便在HANA层中运行。特别是变量函数在这里可能是一个问题。请考虑SAP note 2639994在迁移准备中。如果MRP调度发现一个产品不能在新的MRP live中进行计划,它将在ABAP层执行经典的MRP逻辑。要检查一个产品是否符合优化要求,可以在HANA上运行report PPH\u check\u MRP\u。

我已经提到SAP S/4HANA中的LO-VC和AVC"共存"。

物料定义,类,特征、BOM和路由相关的底层对象依赖是两者的共同点,是使用经典的LO-VC,还是使用新的AVC可以根据模型来决定。通常,您会在配置概要文件和对象依赖性的级别上执行此操作。

为什么会考虑使用经典的LO-VC?

首先,为了迁移的目的,例如先将现有模型迁移到LO-VC,然后逐个模型检查它们是否与AVC兼容。其次,对于新车型,如果AVC还没有涵盖所有必需的功能(可能在LO-VC中提供)。查看AVC路线图了解详细信息。

理想情况下,免费云服务器,新模型将在AVC中创建,受益于新的约束求解器、更高的计算精度和强大的新语法功能。但是,在研讨会期间,AVC还不支持变体功能。因此,如果您的模型需要这些,您仍然需要使用经典的LO-VC目前。

新的AVC配备了许多令人兴奋的新功能,都在前端为用户,如新的模拟环境。这是一个巨大的进步,有助于建模者模拟和测试模型变化,大数据是干嘛的,并获得模型本身计算的解释。

在AVC的引擎盖下,用户看不到的是一个全新的配置引擎和约束求解器。我不会在技术层面上深入研究每一个新特性。从工厂产品的角度来看,我很高兴看到数值特性和计算精度的提高。在CWG上,作为演示的一部分,我们展示了下面一个简单的示例,其中包含一些约束内的公式。你应该记住:

新的AVC是显着更快的限制。约束可以在多个方向有效地求解方程,精度比LO-VC高得多。

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