Invoice Ninja中实现拣货单功能的模板化解决方案
2025-05-26 07:46:01作者:齐添朝
在订单处理流程中,拣货单(Picking List)是仓储管理的重要工具。本文介绍如何在Invoice Ninja系统中通过模板功能实现专业拣货单的生成,满足包含未交付数量统计等业务需求。
核心业务需求分析
传统拣货单需要包含以下关键字段:
- 订单编号
- 产品编号
- 产品描述
- 订购数量
- 已交付数量
- 未交付数量(核心差异字段)
这种结构允许仓库人员:
- 准确识别待拣货物
- 实时掌握缺货情况
- 为后续发票调整提供依据
Invoice Ninja的模板化实现方案
模板引擎基础
系统采用Twig模板引擎,支持通过动态模板生成各类业务单据。模板可以关联到发票等业务实体,实现按需生成。
拣货单模板设计要点
-
数据字段映射:
- 使用
item.product_key获取产品编号 - 通过
item.quantity获取订购数量 - 利用
item.quantity_delivered获取已交付量 - 计算字段:
未交付量 = 订购量 - 已交付量
- 使用
-
业务逻辑处理:
{% for item in invoice.line_items %} 产品编号: {{ item.product_key }} 描述: {{ item.notes }} 订购量: {{ item.quantity }} 已交付: {{ item.quantity_delivered }} 未交付: {{ item.quantity - item.quantity_delivered }} {% endfor %} -
样式优化建议:
- 添加表格布局提升可读性
- 对未交付量突出显示
- 包含订单头信息(客户、日期等)
实施流程
-
创建模板:
- 在系统设置中新建"拣货单"模板
- 选择关联到"发票"实体类型
-
模板调用:
- 在发票界面通过右键菜单生成
- 支持PDF/打印等多种输出格式
-
流程整合:
- 拣货完成后更新交付数量
- 系统自动保持单据版本追踪
高级应用场景
对于复杂业务场景,还可以:
- 添加仓库位置字段
- 集成条码打印功能
- 设置自动触发规则(如状态变更时)
- 开发多语言版本模板
通过这种模板化方案,企业可以灵活适应不同业务场景的单据需求,同时保持与核心财务流程的无缝对接。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92