Обучение и развитие проектных команд
Станьте участником SAPLAND и получите доступ к самым интересным публикациям SAPPRO
Зарегистрироваться
Развитие в экосистеме SAP
Чтобы цифры всегда совпадали с реальностью на складе, инвентаризация должна быть безупречной. Разбираем полный цикл физической инвентаризации в MM: от подготовки и блокировки проводок до создания ведомостей, ввода факта и урегулирования расхождений.
Как планировать фоновые задания, динамически управлять полями экрана выбора и передавать параметры между программами? Разбираем продвинутые техники работы с экранами выбора в ABAP.
Финальный этап миграции на SAP S/4HANA включает постконверсионные настройки и адаптацию интерфейсов. Это не просто техническое обновление, а стратегический переход на новую платформу, требующий очистки данных и тщательного тестирования.
Эта книга отвечает на вопрос, который остался открытым после предыдущего разбора: если стратегия не рождается из процедуры планирования, то из чего она вообще состоит. Румельт, профессор Калифорнийского университета и один из немногих академических специалистов по стратегии, кого читают практики, утверждает вещь простую и неудобную.
Регулярная инвентаризация на заводе в сочетании с повышением точности данных о запасах — важная цель для многих компаний. Инвентаризацию можно настроить так, чтобы быстрее и точнее получать результаты, а также снижать затраты на запасы и повышать уровень обслуживания клиентов.
Чтобы не зависеть вечно от внешних консультантов, с первого дня передавайте знания своим сотрудникам: пусть они сами выполняют работу, пока консультанты лишь направляют и помогают фиксировать опыт в документации. Обучение должно быть строго ролевым — учите людей не абстрактным концепциям, а конкретным задачам в их новой должности, обязательно показывая, как их действия влияют на общий бизнес-процесс. При этом важно помнить: одних курсов недостаточно, чтобы преодолеть сопротивление. Людям нужны тестовые среды для практики, поддержка коллег и четкое понимание, зачем вообще нужны эти изменения, иначе новая система просто не приживется.
Любая предиктивная модель со временем теряет свою актуальность: меняются рыночные условия и поведение клиентов, что приводит к «дрейфу» данных и снижению точности прогнозов. Чтобы аналитика продолжала приносить бизнес-ценность, необходим постоянный контроль и своевременное обновление алгоритмов. Как решить эту задачу в SAP Predictive Analytics? Мы рассмотрим настройку проверки отклонений модели, оценку её качества через метрики KI и KR, а также лучшие практики автоматизации переобучения моделей.
Эта книга о том, как показать числа так, чтобы человек увидел в них то, что там действительно есть, и не увидел того, чего нет.
Как избавить пользователей от ручного ввода одних и тех же данных при каждом запуске отчета? Ответ — варианты экранов выбора. Читайте подробный гайд по созданию вариантов, скрытию лишних полей, работе с динамическими датами и таблицей TVARVC в ABAP.
Чтобы внедрение системы не вызвало хаос, нужно грамотно перераспределить обязанности и опереться на своих людей. Критически важно также выделить «ключевых пользователей» — уважаемых и опытных сотрудников из разных отделов, которые станут местными экспертами, наставниками и первой линией поддержки для коллег. Этим людям необходимо официально выделить рабочее время и обеспечить видимую поддержку от руководства, ведь именно они решают повседневные проблемы на местах, снимают сопротивление команды и в конечном итоге определяют, приживется система или нет.
При настройке системы или миграции данных в модуле FI (Финансовый учет) часто возникает необходимость массово обновить существующие документы новыми атрибутами. Сегодня опишем пошаговый процесс обогащения финансовых документов SAP недостающими данными: сроками платежа и информацией о корреспондирующих счетах, а также правила мониторинга и устранения ошибок при выполнении этих операций
Эта книга разбирает, почему индустрия, выстроенная вокруг производства стратегий по процедуре, за тридцать лет так и не смогла произвести ни одной. Минцберг, профессор Макгилла и один из самых упрямых критиков управленческой моды, берёт корпоративное стратегическое планирование шестидесятых и восьмидесятых годов и вскрывает его устройство до основания.
Статья посвящена одному из ключевых инструментов диагностики производительности в SAP HANA — анализу планов выполнения SQL-запросов. Автор показывает, как с помощью этого анализа можно заглянуть «под капот» базы данных и понять, каким именно способом система обрабатывает ваш запрос, какие операции занимают больше всего времени и где возникают неоптимальные решения оптимизатора. Раздел не просто знакомит с интерфейсами анализа, но и даёт практические рекомендации, как разработчику использовать эти знания для написания более быстрых SQL-запросов, не углубляясь во внутреннее устройство движка, а опираясь на визуальные подсказки и распределение времени выполнения.
Успех внедрения сложных систем зависит не от технологий, а от доверия людей. Руководителям нельзя прятать голову в песок или ограничиваться бесконечными совещаниями: нужно честно говорить о реальном положении дел, быстро принимать решения и действовать, а не просто говорить. Сотрудников нельзя держать в неведении (так называемый «грибной подход») — им нужно просто и понятно объяснять, зачем нужны изменения и как именно они повлияют на их ежедневную работу.
В SAP гибко реализован учет сложных результатов производства: сопродукты (с автоматическим распределением затрат) и побочные продукты можно оприходовать совместно с основным изделием, отдельно или прямо в момент подтверждения выпуска. Система также полностью закрывает нестандартные сценарии — приемку без производственного заказа, бесплатных материалов и возвратной тары, — гарантируя непрерывность процессов и точность складского учета в любых условиях.
Эта книга занимается решениями особого рода: теми, результат которых зависит не от природы вещей, а от выбора другого человека, который в этот момент точно так же думает о вас.
Применение AI существенно меняет отрасль услуг по внедрению и поддержке ERP-решений. Мы решили собрать, проанализировать опыт применения AI экспертами SAP в России и ответить на некоторые вопросы.
В этой главе мы покажем, как использовать Predictive Factory для развертывания моделей: пакетного формирования результатов, контроля качества модели и отклонений наборов данных, а также переобучения моделей. Важное преимущество SAP Predictive Analytics состоит в том, что все эти шаги автоматизированы.
Образование в ИТ нельзя обновлять только новыми словами в программе и парой модных инструментов. Студенту нужен доступ к живой проектной реальности: неполным требованиям, грязным данным, ограничениям продукта, конфликтам ролей, ошибкам приемки и цене плохого решения. По итогам сессии «На пути к технологическому суверенитету: как бизнес-аналитики перестраивают российский ИТ-ландшафт» разбираем сигнал: центры компетенций могут стать мостом между вузом и рынком, если бизнес даст им реальные кейсы, а не отполированные презентации.
В предыдущих статьях мы учились определять экраны выбора в разных типах программ, сегодня же мы обсудим различные события экрана выбора, которые можно использовать. Также мы обсудим, как проверять ввод на экране выбора.
SAP Workflow: Использование SAP Fiori
10.09.2026Расширенное управление складами: бизнес-процессы
14.09.2026Обзор SAP BPC Embedded и средств разработки
14.09.2026Основы SAP Fiori
14.09.2026
