Ax moving average

Dalam seri ini kita akan membahas metode penetapan harga rata-rata bergerak, dengan mencakup topik berikut: pertama mari memperkenalkan metode penetapan harga rata-rata bergerak. Moving average adalah metode evaluasi inventaris yang mengevaluasi kembali nilai persediaan dalam urutan kronologis dari transaksi posting, dan dapat digunakan untuk menghitung biaya rata-rata persediaan akhir yang ada. Bila transaksi penerimaan dimasukkan secara kronologis dalam perhitungan rata-rata bergerak, sesuai dengan urutan transaksi dicatat dalam sistem. Ketika Issue transaction s diberi biaya rata-rata bergerak aktif saat ini pada saat pencatatan, dan biaya untuk masalah persediaan tidak berubah meskipun biaya pembelian (harga di Faktur vendor) berubah. Dalam contoh berikut, kami akan menggambarkan bagaimana kita dapat mengatur prasyarat rata-rata bergerak dan bagaimana kita dapat Menangani perbedaan harga antara tanda terima produk dan faktur Vendor. Tetapkan prasyarat untuk rata-rata bergerak sebagai berikut: 1 - Buat grup model item 1.1- Masuk ke manajemen inventaris dan gudang gt Setup gt Inventory gt Item model groups. 1.2- Klik Baru untuk membuat grup model item baru untuk moving average. 1.3 - Pada Setup FastTab. Kotak centang ini dipilih secara default: Stoked produk Post physical inventory Post financial inventory 1.4- Pada model Inventory FastTab, pada bidang model Inventory, pilih Moving average. Kotak centang Sertakan nilai fisik tidak tersedia. Namun, bila Anda menerapkan moving average, transaksi fisik selalu disertakan dalam perhitungan biaya. 2- Jenis pengeposan Jumlah dan penyesuaian yang proporsional harus diposkan ke buku besar umum. Untuk membedakan jumlah yang dibebankan secara proporsional dari transaksi lain dalam buku besar, dua jenis pengeposan unik telah diperkenalkan: Perbedaan harga untuk rata-rata bergerak Revaluasi biaya untuk rata-rata bergerak 2.1 - Masuk ke manajemen persediaan dan gudang gt Pemasangan gt Posting gt Posting. 2.2 - Pada tab Inventaris. Klik Perbedaan harga untuk rata-rata bergerak, lalu klik Add. Di bidang akun utama, pilih akun utama yang akan digunakan. 2.3- Klik Revaluasi Biaya untuk moving average, dan kemudian ulangi langkah 2.2 untuk jenis akun ini. 3 - Mengatur parameter kontrol produksi 3.1 Pergi ke kontrol Produksi gt Setup gt Parameter kontrol produksi. 3.2 Pada tab General, di bawah Report as finished, pilih kotak centang Use estimate cost price. Bila kotak centang ini dipilih, harga perkiraan biaya yang digunakan bukan biaya yang terdaftar pada master produk. 3.3 Di bawah Posting, pilih daftar Post picking di buku besar dan laporkan setelah selesai dalam buku besar. 3.4. Di bawah Estimasi, pilih Perhitungan harga. 4 - Mengatur kelompok produk item model Karena saya menggunakan data Demo R8 AX 2012, badan hukum USMF dan item No. D0007 saya perlu melakukan hal berikut: 4.1 - Manajemen informasi produk gt Produk yang umum diluncurkan Gt edit item D0007 dan pastikan Untuk menetapkan grup model item rata-rata bergerak ke item tersebut. Skenario. Penanganan perbedaan harga antara tanda terima produk dan faktur Jika beberapa item pada pesanan pembelian telah diterima maka dijual, dan ada selisih antara taksiran biaya pembelian (Biaya saat kuitansi produk diposkan) dan vendor Faktur, selisih penuh antara jumlah yang ditagihkan dan tanda terima tidak dapat dikenali sebagai biaya persediaan. Dalam kasus ini, Anda perlu mengeluarkan biaya secara proporsional. Contoh. Secara proporsional, biaya selisih harga Dalam contoh ini, Anda mengirim faktur ke kuitansi, dan ada perbedaan harga antara taksiran harga dan harga yang sebenarnya dibebankan untuk produk. Setelah beberapa unit pembelian terjual dan dengan demikian diambil dari persediaan lagi, nilai persediaan tidak dapat didasarkan pada jumlah pembelian penuh. Dalam kasus ini, selisih antara taksiran harga dan harga sebenarnya dari item yang diambil dari persediaan harus dikeluarkan. Untuk melakukan contoh ikuti langkah-langkahnya: 1 - Masuk ke akun Hutang gt Umum Gt Pesanan pembelian gt semua pesanan pembelian. Maka buatlah pesanan baru untuk membeli lima buah item No D0007 dan masukkan perkiraan harga 10,00 per unit. Lalu konfirmasikan pesanan Pembelian. 2. Untuk menerima barang masuk untuk menerima tab maka proses penerimaan produk 3 untuk menjual dua item tersebut ke rekening piutang gt Perintah penjualan umum gt semua pesanan penjualan Sekarang buat pesanan penjualan untuk dua item D0007. Jadi dua barang tersebut diambil dari persediaan lagi dengan biaya masing-masing 10,00. Konfirmasikan pesanan penjualan lalu proses pengepakan slip lalu kirimkan fakturnya. 4. saat Anda menerima faktur untuk pesanan pembelian dan temukan bahwa Anda sebenarnya dikenai biaya 12,00 per unit untuk item D0007. Bukan 10.00 seperti yang diperkirakan semula. 5. untuk membuat faktur kembali ke lembar faktur pembelian ordergt gt invoice, ganti biaya per unit dari pukul 10.00 sampai 12.00, lalu pasangkan faktur. 6. Biaya tambahan sebesar 2,00 per unit tidak dapat dikaitkan dengan pesanan penjualan, karena pesanan penjualan sudah diperhitungkan saat Anda menerima faktur untuk barang yang dibeli. Oleh karena itu, sistem melakukan perhitungan proporsional, dan biaya 4,00 (12.00 8211 10.00 215 2 unit) dibebankan pada selisih Harga untuk moving average account. 7 - Untuk melihat jumlah yang diposting pada perbedaan Harga untuk memindahkan akun rata-rata berdasarkan perhitungan proporsional, masuk ke tab Faktur dalam pesanan pembelian, klik Faktur 8- Dalam formulir jurnal Faktur, klik Voucher. 9. Dalam bentuk transaksi Voucher, di kolom Jumlah, lihat jumlah yang diposkan ke perbedaan Harga untuk memindahkan akun rata-rata. 10 - harap perhatikan hal berikut: Jumlah stok tersisa (3 pcs) akan diperbarui menjadi 12 saat voucher tanda terima produk dibalik dan voucher saldo vendor terdaftar. Perbedaan harga untuk akun rata-rata bergerak dapat didebet atau dikreditkan tergantung pada perbedaan antara biaya penerimaan dan biaya faktur. Pada posting selanjutnya kita akan membahas bagaimana proses revaluasi untuk moving average cost. Happy costing:) DAX mencakup beberapa fungsi agregasi statistik, seperti rata-rata, varians, dan standar deviasi. Perhitungan statistik khas lainnya mengharuskan Anda untuk menulis ungkapan DAX yang lebih panjang. Excel, dari sudut pandang ini, memiliki bahasa yang jauh lebih kaya. Pola Statistik adalah kumpulan kalkulasi statistik yang umum: median, mode, moving average, persentil, dan kuartil. Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Colin Banfield, Gerard Brueckl, dan Javier Guilln, yang blognya mengilhami beberapa pola berikut. Contoh Pola Dasar Rumus dalam pola ini adalah solusi untuk perhitungan statistik tertentu. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung mean (rata-rata aritmatika) dari sekumpulan nilai. RATA-RATA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom angka. AVERAGEA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom, menangani nilai teks dan non-numerik (nilai teks non-numerik dan kosong dihitung sebagai 0). AVERAGEX. Hitung rata-rata ekspresi yang dievaluasi di atas meja. Moving Average Rata-rata bergerak adalah perhitungan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata himpunan bagian yang berbeda dari kumpulan data lengkap. Anda bisa menggunakan banyak teknik DAX untuk menerapkan perhitungan ini. Teknik yang paling sederhana adalah dengan menggunakan AVERAGEX, iterasi tabel granularity yang diinginkan dan menghitung untuk setiap iterasi ekspresi yang menghasilkan titik data tunggal yang digunakan rata-rata. Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata bergerak dalam 7 hari terakhir, dengan asumsi Anda menggunakan tabel Date dalam model data Anda. Dengan menggunakan AVERAGEX, Anda secara otomatis menghitung ukuran pada setiap tingkat granularitas. Bila menggunakan ukuran yang bisa digabungkan (seperti SUM), maka pendekatan lain berdasarkan pada CALCULATEmay menjadi lebih cepat. Anda dapat menemukan pendekatan alternatif ini dalam pola Moving Average yang lengkap. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung varians dari sekumpulan nilai. VAR. S. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. VAR. P. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. VARX. S. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. VARX. P. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili keseluruhan populasi. Deviasi Standar Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung standar deviasi dari serangkaian nilai. STDEV. S. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. STDEV. P. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. STDEVX. S. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. STDEVX. P. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili seluruh populasi. Median adalah nilai numerik yang memisahkan separuh populasi yang lebih tinggi dari bagian bawah. Jika ada sejumlah ganjil baris, median adalah nilai tengah (sortir baris dari nilai terendah ke nilai tertinggi). Jika ada sejumlah baris, itu adalah rata-rata dari dua nilai tengahnya. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MEDIAN di Excel. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara hasil yang dikembalikan oleh Excel dan formula DAX yang sesuai untuk perhitungan median. Gambar 1 Contoh kalkulasi median di Excel dan DAX. Modusnya adalah nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MODE dan MODE. SNGL di Excel, yang hanya mengembalikan nilai minimum bila ada beberapa mode dalam rangkaian nilai yang dipertimbangkan. Fungsi Excel MODE. MULT akan mengembalikan semua mode, namun Anda tidak dapat menerapkannya sebagai ukuran di DAX. Gambar 2 membandingkan hasil yang dikembalikan oleh Excel dengan rumus DAX yang sesuai untuk perhitungan mode. Gambar 2 Contoh perhitungan mode di Excel dan DAX. Persentil Persentil adalah nilai di bawah dimana persentase nilai tertentu dalam kelompok jatuh. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Perhitungan di DAX memerlukan beberapa langkah, yang dijelaskan di bagian Pola Lengkap, yang menunjukkan bagaimana mendapatkan hasil yang sama dari fungsi Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Kuartil adalah tiga poin yang membagi seperangkat nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil rendah 25 persentil Persen kedua kuartil median 50 persentil Kuartil atas kuartil atas 75 th persentil Pola Lengkap Beberapa perhitungan statistik memiliki deskripsi yang lebih panjang tentang pola yang lengkap, karena Anda mungkin memiliki implementasi yang berbeda tergantung pada model data dan persyaratan lainnya. Moving Average Biasanya Anda mengevaluasi moving average dengan mereferensikan tingkat granularitas hari. Template umum dari rumus berikut memiliki tanda ini: Jumlah hari ini adalah jumlah hari untuk rata-rata bergerak. Ltdatecolumngt adalah kolom tanggal dari tabel tanggal jika Anda memilikinya, atau kolom tanggal tabel yang berisi nilai jika tidak ada tabel tanggal yang terpisah. Ukuran adalah ukuran untuk dihitung sebagai moving average. Pola paling sederhana menggunakan fungsi AVERAGEX di DAX, yang secara otomatis mempertimbangkan hanya hari-hari dimana ada nilai. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan template berikut dalam model data tanpa tabel tanggal dan dengan ukuran yang dapat digabungkan (seperti SUM) selama periode keseluruhan dipertimbangkan. Rumus sebelumnya menganggap hari tanpa data yang sesuai sebagai ukuran yang memiliki 0 nilai. Hal ini dapat terjadi hanya jika Anda memiliki tabel tanggal terpisah, yang mungkin berisi hari dimana tidak ada transaksi yang sesuai. Anda dapat memperbaiki penyebut rata-rata dengan hanya menggunakan jumlah hari dimana ada transaksi dengan menggunakan pola berikut, di mana: ltfacttablegt adalah tabel yang terkait dengan tabel tanggal dan nilai yang dihitung berdasarkan ukuran. Anda mungkin menggunakan fungsi DATESBETWEEN atau DATESINPERIOD daripada FILTER, namun hanya bekerja di tabel tanggal reguler, sedangkan Anda dapat menerapkan pola yang dijelaskan di atas juga ke tabel tanggal tidak reguler dan pada model yang tidak memiliki tabel tanggal. Misalnya, perhatikan perbedaan hasil yang dihasilkan oleh dua langkah berikut ini. Pada Gambar 3, Anda dapat melihat bahwa tidak ada penjualan pada tanggal 11 September 2005. Namun, tanggal ini termasuk dalam tabel Tanggal sehingga, ada 7 hari (dari 11 September sampai 17 September) yang hanya memiliki 6 hari dengan data. Gambar 3 Contoh perhitungan Moving Average mempertimbangkan dan mengabaikan tanggal tanpa penjualan. Ukuran Moving Average 7 Days memiliki angka yang lebih rendah antara 11 September dan 17 September, karena mempertimbangkan 11 September sebagai hari dengan 0 penjualan. Jika Anda ingin mengabaikan hari tanpa penjualan, maka gunakanlah ukuran Moving Average 7 Days No Zero. Ini bisa menjadi pendekatan yang tepat saat Anda memiliki tabel tanggal yang lengkap namun Anda ingin mengabaikan hari tanpa transaksi. Dengan menggunakan rumus Moving Average 7 Days, hasilnya benar karena AVERAGEX secara otomatis hanya mempertimbangkan nilai yang tidak kosong. Ingatlah bahwa Anda dapat meningkatkan kinerja rata-rata bergerak dengan mempertahankan nilai dalam kolom tabel yang dihitung dengan granularity yang diinginkan, seperti tanggal, tanggal, atau produk. Namun, pendekatan perhitungan dinamis dengan ukuran menawarkan kemampuan untuk menggunakan parameter untuk jumlah hari rata-rata bergerak (misalnya mengganti jumlah hari kerja dengan ukuran yang menerapkan pola Tabel Parameter). Median sesuai dengan persentil ke-50, yang dapat Anda hitung dengan menggunakan pola Persentil. Namun, pola Median memungkinkan Anda mengoptimalkan dan menyederhanakan perhitungan median dengan menggunakan ukuran tunggal, bukan beberapa langkah yang diperlukan oleh pola Persentil. Anda dapat menggunakan pendekatan ini saat menghitung median untuk nilai yang termasuk dalam ltvaluecolumngt, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Untuk meningkatkan kinerja, Anda mungkin ingin mempertahankan nilai sebuah ukuran di kolom yang dihitung, jika Anda ingin mendapatkan median untuk hasil Sebuah ukuran dalam model data. Namun, sebelum melakukan optimasi ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, ini adalah tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat hari, atau mungkin NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan median. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date8217, maka nilai yang diinginkan adalah 8216Internet Sales8217 yang berisi kolom Jumlah Penjualan Internet yang dijumlahkan dengan ukuran Total Penjualan Internet. Misalnya, Anda dapat menulis median Total Penjualan Internet untuk semua Pelanggan di Adventure Works sebagai berikut: Tip Pola berikut: digunakan untuk menghapus baris dari ltgranularitytablegt yang tidak memiliki data yang sesuai dalam pilihan saat ini. Ini adalah cara yang lebih cepat daripada menggunakan ungkapan berikut: Namun, Anda mungkin mengganti keseluruhan ekspresi KEMUNGKINAN dengan hanya ltgranularitytablegt jika Anda ingin mempertimbangkan nilai kosong dari tingkat kemampuan sebagai 0. Kinerja formula MedianX bergantung pada jumlah baris di Meja iterasi dan pada kompleksitas ukuran. Jika kinerjanya buruk, Anda mungkin akan bertahan dalam hasil pengukuran di kolom perhitungan lttablegt, namun ini akan menghilangkan kemampuan menerapkan filter ke perhitungan median pada waktu kueri. Percentile Excel memiliki dua implementasi perhitungan persentil yang berbeda dengan tiga fungsi: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Mereka semua mengembalikan persentil K-th dari nilai, di mana K berada pada kisaran 0 sampai 1. Perbedaannya adalah PERCENTILE dan PERCENTILE. INC menganggap K sebagai rentang inklusif, sementara PERCENTILE. EXC menganggap kisaran K 0 sampai 1 sebagai eksklusif. . Semua fungsi ini dan penerapan DAX mereka menerima nilai persentil sebagai parameter, yang kita sebut nilai persentil K. ltKgt berada pada kisaran 0 sampai 1. Kedua implementasi DAX dari persentil memerlukan beberapa tindakan yang serupa, namun cukup berbeda untuk meminta Dua formula yang berbeda. Langkah-langkah yang didefinisikan dalam masing-masing pola adalah: KPerc. Nilai persentil itu sesuai dengan ltKgt. PercPos. Posisi persentil dalam kumpulan nilai yang diurutkan. ValueLow. Nilai di bawah posisi persentil. Nilai tinggi Nilai diatas posisi persentil. Persentil Perhitungan akhir persentil. Anda memerlukan ValueLow dan ValueHigh langkah dalam kasus PercPos berisi bagian desimal, karena Anda harus interpolasi antara ValueLow dan ValueHigh untuk mengembalikan nilai persentil yang benar. Gambar 4 menunjukkan contoh perhitungan yang dibuat dengan formula Excel dan DAX, menggunakan kedua algoritma persentil (inklusif dan eksklusif). Gambar 4 Persentase perhitungan dengan menggunakan rumus Excel dan perhitungan DAX yang setara. Pada bagian berikut, rumus Persentil mengeksekusi perhitungan pada nilai yang tersimpan dalam kolom tabel, DataValue, sedangkan rumus PercentileX mengeksekusi perhitungan pada nilai yang dikembalikan dengan ukuran yang dihitung pada granularitas tertentu. Percentile Inclusive Implementasi Inklusif Persentase adalah sebagai berikut. Percentile Exclusive Penerapan Eksklusif Persentil adalah sebagai berikut. PercentileX Inclusive Implementasi Inklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, bisa jadi tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat hari, atau bisa jadi NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan persentil. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularitasnya adalah dimensi seperti 8216Date, 8217 maka nilai yang diinginkan adalah 8216Sales8217 yang berisi kolom Jumlah yang dijumlahkan dengan jumlah Total Amount. Misalnya, Anda dapat menulis PercentileXInc of Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan spidol yang sama yang digunakan dalam Inklusif Persentase PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc dari Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: Beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file dengan bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 olehAnswers untuk pertanyaan umum tentang pemeringkatan biaya rata-rata di Microsoft Dynamics AX 2012 Metode penilaian persediaan rata-rata bergerak telah ditambahkan ke Microsoft Dynamics AX 2012. Metode penilaian persediaan ini sering digunakan oleh pengecer dan distributor grosir. Dimensi productitem keempat (style) telah ditambahkan untuk mendukung Support Stock Keeping Unit (SKU) yang lebih baik di seluruh Microsoft Dynamics AX. Selain itu, dukungan untuk pemrosesan penjualan dengan volume tinggi telah ditambahkan dengan memungkinkan impor faktur penjualan tanpa memerlukan perintah penjualan terkait. Ada beberapa artikel Technet yang bermanfaat tentang Moving Average: 1. Apa perbedaan mendasar antara rata-rata tertimbang dan metodologi rata-rata bergerak: Rata-rata tertimbang di AX sebenarnya adalah rata-rata tertimbang periodik. Rata-rata tertimbang rata-rata adalah rata-rata tertimbang per tahun retrospektif (Karena cap waktu tidak digunakan rata-rata dihitung per hari) Rata-rata pergerakan adalah rata-rata tertimbang perpetual murni 2. Dengan metode rata-rata bergerak, apa yang terjadi dengan proses penyesuaian dan penutupan Apakah ada Revaluasi yang terjadi Penyesuaian terjadi secara real time. Ini berarti IC seperti itu benar-benar tidak menyesuaikan transaksi. Penilaian kembali dapat diposkan kapan saja sebagai proses manual 3. Apakah proses akhir bulan menilai ulang transaksi yang terkait dengan produksi sederhana Apakah BOM bergerak mendapatkan nilai revaluasi Masalah bahan baku dengan biaya MWA saat ini. Pos FG dengan biaya yang dihitung saat ini. Jika FG masih dalam persediaan saat Anda Mengakhiri pesanan produksi maka ada bedanya dengan persediaan FG. Jika FG sudah dikonsumsi penyesuaian akan diposkan ke akun Selisih Harga (Expensed) 4. Bagaimana sistem menangani varians harga beli dimana ada misc lainnya. Biaya termasuk dalam biaya penerimaan. Contoh: Pemasok Produk menagih 20,00 unit Lain-lain biaya untuk truk adalah 2,50 unit Jika Misc. Biaya yang diposkan sebagai bagian dari faktur ini akan dilihat sebagai biaya Material dan proporsional yang disalurkan seperti nilai antara harga penerimaan produk dan harga faktur. Dalam kasus Misc. Biaya diposting setelah Faktur itu akan dibebankan ke perbedaan harga akun 5. Apakah jurnal penyesuaian persediaan. Jurnal pergerakan barang, jurnal transfer, jurnal kedatangan barang menyesuaikan rata-rata bergerak Jurnal transfer tidak menyesuaikan MWA kecuali dimensi yang Anda transfer antara dilacak secara finansial. Menghitung jurnal selalu hanya posting di jurnal MWA saat ini secara default dengan post default pada moving average namun pengguna dapat memilih untuk menimpa penerimaan (Masalah selalu terjadi pada MWA saat ini) Terima kasih khusus kepada Anders Even Girke karena telah memberikan informasi lebih lanjut mengenai topik ini. Saya membuat skenario kecil, saya telah memesan pesanan pembelian untuk bahan. Kemudian saya membuat jurnal penghitungan, jika jumlah yang dihitung kurang dari yang asli, voucher fisik dan keuangan menunjukkan apa yang saya harapkan, tapi jika jumlah yang dihitung lebih banyak, tidak ada voucher yang dibuat8230 dengan menggunakan AX 2012 R3 CU8, quotquired average datequot Item kelompok model untuk item. Semua transaksi di hari yang sama. Apa yang bisa menjadi alasan bahwa ketika memasukkan jumlah yang dihitung gt di tangan tidak ada voucher yang dikirim, saya menjalankan proses revaluasi namun tetap sama.