SAP中为什么我的资产创建时候 选择了成本中心 但折旧分录里面没有成本中心信息 ?

在 SAP 中,资产创建时维护了成本中心但折旧分录未带出,通常是以下原因:

1. 资产主数据的 “时间相关” 标签页配置问题

虽然你在资产主数据的Time-dependent标签页维护了成本中心,但需要确认:

  • 该成本中心的生效时间区间(Interval)是否覆盖了折旧记账的期间(比如当前折旧是 2024 年 4 月,要确保成本中心的 Interval 包含 2024-04)。
  • 成本中心是否属于当前资产对应的业务范围 / 公司代码(需确保成本中心 C190001010 与公司代码 0919 是匹配的)。

2. 折旧范围的 “成本对象分配” 配置缺失

需要检查资产对应的折旧范围(Deprec. Areas)是否启用了 “成本对象分配”:

  • 事务码AO21(或SPRO→资产会计→折旧范围→定义折旧范围),找到对应的折旧范围,确认 “过账到成本会计”(Posting to Cost Accounting)是否勾选。
  • 若未勾选,折旧分录不会传递成本中心信息。

3. 资产类别的 “科目分配” 配置问题

检查资产所属的资产类别(事务码OAOA):

  • 确认资产类别是否配置了 “成本中心作为科目分配对象”(在 “科目分配” 标签页,需启用成本中心的分配)。
  • 若资产类别未关联成本中心的科目分配,即使主数据维护了成本中心,折旧也不会带出。

4. 折旧过账的 “成本对象派生” 逻辑问题

如果上述配置都正确,可能是成本对象派生规则(事务码OKB9KBK5)的问题:

  • 检查折旧对应的费用科目(比如累计折旧科目 1602029999),在OKB9中是否配置了 “替代成本对象”(若配置了固定成本中心,会覆盖资产主数据的成本中心)。
  • 或者科目是否被设置为 “不允许成本中心分配”(事务码FS00→科目→控制数据→“成本要素类别” 需为 “1”(初级成本要素),且允许成本中心分配)。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1149920.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

大学生如何参加CTF?零基础如何入门?

大学生如何参加CTF?零基础如何入门? 前言 最近很多朋友在后台私信我,问应该怎么入门CTF。个人认为入门CTF之前大家应该先了解到底什么是CTF,而你学CTF目的又到底是什么;其次便是最好具备相应的编程能力,若…

ABAWN 是 SAP 资产管理(FI-AA)模块中用于 **“新价值法”** 进行资产价值重估的事务码,核心用于按新评估价值直接更新资产账面价值,适用于特定会计准则或特殊评估场景下的资产价值调整,与

ABAWN 是 SAP 资产管理(FI-AA)模块中用于 **“新价值法”** 进行资产价值重估的事务码,核心用于按新评估价值直接更新资产账面价值,适用于特定会计准则或特殊评估场景下的资产价值调整,与 ABAW(资产负债表重…

构建中文语义搜索的轻量方案|基于GTE向量模型快速实践

构建中文语义搜索的轻量方案|基于GTE向量模型快速实践 1. 引言:为什么需要轻量级中文语义搜索? 在当前AI应用快速落地的背景下,语义搜索已成为智能问答、知识库检索和内容推荐系统的核心能力。然而,许多开发者面临一…

黑客成长第一步:什么是CTF比赛?要怎样才能参加?

‌黑客成长第一步:什么是CTF比赛?要怎样才能参加?CTF比赛入门到进阶的完整学习路线图(2026版) 竞赛形式,其大致流程是,参赛团队之间通过进行攻防对抗、程序分析等形式,从主办方给出…

智能决策支持AI平台可解释性设计:架构师必须掌握的5种方法(含实战案例)

智能决策支持AI平台可解释性设计:架构师必须掌握的5种方法(含实战案例) 目录 引言:智能决策AI的"黑箱"困境与可解释性革命 可解释性基础:核心概念与架构师视角 方法一:模型内在可解释性设计——从根源构建透明决策 方法二:事后解释技术集成——黑箱模型的解释…

AutoGLM-Phone-9B模型深度评测:轻量9B参数下的跨模态表现

AutoGLM-Phone-9B模型深度评测:轻量9B参数下的跨模态表现 随着边缘智能的快速发展,终端侧大模型正从“能跑”向“好用”演进。AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动端优化的90亿参数多模态大语言模型,在视觉、语音与文本三大模态间实现了高效对…

AI万能分类器5分钟上手:预装环境直接运行,比买显卡省90%

AI万能分类器5分钟上手:预装环境直接运行,比买显卡省90% 1. 为什么你需要AI万能分类器? 想象你正在参加大学生AI竞赛,组委会发来的数据集包含上万条需要分类的文本。你的学校机房电脑还是十年前的配置,连打开Excel都…

从文本到语义:构建低延迟中文相似度服务的关键路径|集成GTE镜像实战

从文本到语义:构建低延迟中文相似度服务的关键路径|集成GTE镜像实战 在智能客服、推荐系统和内容去重等场景中,判断两段中文文本是否“意思相近”是一项基础而关键的能力。传统的关键词匹配或编辑距离方法难以捕捉深层语义,而基于…

2026年本科生毕业生高薪专业大洗牌!网络安全稳居榜首

2026年本科生毕业生高薪专业大洗牌!网络安全稳居榜首,微电子、电子科学紧随其后……工科系全面爆发,昔日热门文科何去何从? 工科专业彻底翻身了! 刚刚拿到2024届本科毕业生薪资数据。真的震惊。 高薪专业前十名几乎…

StructBERT中文情感分析镜像发布|支持API调用与可视化交互

StructBERT中文情感分析镜像发布|支持API调用与可视化交互 1. 背景与技术演进:从BERT到StructBERT的中文情感分析革新 自然语言处理(NLP)领域自Google发布BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transfor…

万能分类器实战:云端GPU快速处理10万条数据,成本5元

万能分类器实战:云端GPU快速处理10万条数据,成本5元 1. 为什么你需要万能分类器? 想象一下这样的场景:你手头有10万条客户评论需要分类,如果用Excel手动处理,可能需要整整两周时间。而使用AI分类器&#…

GTE中文语义匹配技术解析|附轻量级CPU版镜像实践案例

GTE中文语义匹配技术解析|附轻量级CPU版镜像实践案例 在自然语言处理(NLP)的众多任务中,语义相似度计算是构建智能问答、推荐系统、文本去重等应用的核心基础。传统的关键词匹配方法难以捕捉“我爱吃苹果”与“苹果很好吃”之间的…

TOGAF 源于美国国防部 TAFIM 框架,由 The Open Group 自 1993 年启动研发,1995 年发布 1.0 版,历经技术版、企业版、9.x 迭代至 2022 年的 10 版,已

TOGAF 源于美国国防部 TAFIM 框架,由 The Open Group 自 1993 年启动研发,1995 年发布 1.0 版,历经技术版、企业版、9.x 迭代至 2022 年的 10 版,已成为全球主流企业架构标准,核心演进路径是从技术架构向全企业架构扩展…

从模型到部署:AutoGLM-Phone-9B图文语音融合推理全流程指南

从模型到部署:AutoGLM-Phone-9B图文语音融合推理全流程指南 1. AutoGLM-Phone-9B 多模态模型核心价值与应用场景 随着端侧AI能力的持续演进,如何在资源受限的移动设备上实现高效、低延迟的多模态推理成为行业关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 正是在这一背景…

中文语义相似度计算实战|基于GTE轻量级CPU镜像快速部署

中文语义相似度计算实战|基于GTE轻量级CPU镜像快速部署 1. 背景与应用场景 在自然语言处理(NLP)领域,语义相似度计算是搜索、推荐、问答系统和文本聚类等任务的核心技术之一。传统基于关键词匹配的方法难以捕捉句子间的深层语义…

零代码上手中文相似度计算|GTE模型镜像集成动态仪表盘展示

零代码上手中文相似度计算|GTE模型镜像集成动态仪表盘展示 1. 引言 在自然语言处理(NLP)的实际应用中,语义相似度计算是支撑智能客服、推荐系统、信息检索和问答系统的核心能力。传统基于关键词匹配的方法难以应对“同义表达”“…

零代码基础搞定语义相似度服务|GTE镜像化方案开箱即用

零代码基础搞定语义相似度服务|GTE镜像化方案开箱即用 1. 引言:语义相似度的工程落地痛点与新范式 在自然语言处理(NLP)的实际应用中,语义相似度计算是推荐系统、智能客服、文本去重、问答匹配等场景的核心能力。然而…

TOGAF 各版本核心差异与适用场景对比清单

TOGAF 各版本核心差异与适用场景对比清单(一页可执行版)该清单聚焦关键版本里程碑,清晰标注核心差异、ADM 变化、新增能力与适用场景,便于快速选型与落地。版本发布时间核心定位核心差异ADM 关键变化新增 / 强化能力典型适用场景实…

中文情感分析实战|基于StructBERT镜像快速部署WebUI与API服务

中文情感分析实战|基于StructBERT镜像快速部署WebUI与API服务 1. 背景与需求:为什么需要轻量级中文情感分析方案? 在当前自然语言处理(NLP)广泛应用的背景下,中文情感分析已成为客服系统、舆情监控、用户…

GTE中文语义模型实战解析|附CPU版轻量部署与可视化计算案例

GTE中文语义模型实战解析|附CPU版轻量部署与可视化计算案例 1. 引言:中文语义相似度的工程落地挑战 在当前自然语言处理(NLP)的实际应用中,语义相似度计算已成为推荐系统、智能客服、文本去重、信息检索等场景的核心…