SAP_MM&ABAP模块_MM60物料清单通过增强新增物料描述

业务背景:

用户需要在系统标准的物料主数据查询报表MM60中,添加物料组描述,一直以来,我都觉得标准的MM60显示的内容字段不够多,不太好用。

以往都是给用户新开发一个物料主数据查询报表来解决的,但是这次刚好用户有这样的需求,说是想直接在MM60中添加,那就去研究并且记录一下吧。

一、物料清单输出结构添加需要新增的字段

1、找到物料清单对应的表结构

SE38,打开MM60对应的程序:RMMVRZ00,找到物料清单对应的表结构:plm_alv_230

2、物料清单表结构添加字段

这里添加的是物料组描述:WGBEZ

二、编写获取物料组描述的查询。

1、找到代码编写地方;

在 alv_list_output 表单的开头创建增强点(第 8 行)

2、编写获取物料组描述的代码

按照正常ALV报表的写法,报错提示,如下图:The elements in the "SELECT LIST" list must be separated using commas.

据说是因为有LEFT JOIN,

修改后,代码如下;

优化后的2.0版本:不需要关联MARA表,只需要根据原表中的MATKL物料组字段查找描述即可

复制代码
 TYPES:
   BEGIN OF ty_out,
     matkl TYPE mara-matkl,
     wgbez TYPE t023t-wgbez,
   END OF ty_out.

DATA lt_out TYPE STANDARD TABLE OF ty_out.

FIELD-SYMBOLS <s_out> TYPE ty_out.
IF gt_list IS NOT INITIAL.

   SELECT
     matkl,
     wgbez
     INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE @lt_out
         FROM t023t
            FOR ALL ENTRIES IN @gt_list
               WHERE matkl = @gt_list-matkl
                 AND spras = @sy-langu.
ENDIF.

SORT lt_out by matkl.

FIELD-SYMBOLS <s_list> LIKE LINE OF gt_list.
LOOP AT gt_list ASSIGNING <s_list>.
   READ TABLE lt_out ASSIGNING <s_out> WITH KEY matkl = <s_list>-matkl BINARY SEARCH.
   IF sy-subrc = 0.
     <s_list>-wgbez = <s_out>-wgbez.
   ENDIF.
ENDLOOP.

三、激活所有程序,测试

1、确保所有主程序和子程序都已经激活

2、MM60测试

以上,如果对你有帮助的话,辛苦大家点赞关注转发,你的支持是我继续分享的动力~~

相关推荐
林开落L3 小时前
解决云服务器内存不足:2 分钟搞定 Ubuntu swap 交换区配置(新手友好版)
运维·服务器·ubuntu·swap交换区
初恋叫萱萱3 小时前
深入解析 Rust + LLM 开发:手把手教你写一个 AI 运维助手
运维·人工智能·rust
智能修复3 小时前
无法访问共享文件夹/打印机?深度解析“0x80070035”错误代码:网络凭证、防火墙与工作组设置的终极修复指南
网络·错误代码
AI大模型..3 小时前
Dify 本地部署安装教程(Windows + Docker),大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!
人工智能·程序员·开源·llm·github·deepseek·本地化部署
加农炮手Jinx3 小时前
Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 icon_font_generator 自动化将 SVG 图标集转化为字体文件(鸿蒙矢量资源全自动管理)
运维·flutter·华为·自动化·harmonyos·devops
小陈phd5 小时前
多模态大模型学习笔记(七)——多模态数据的表征与对齐
人工智能·算法·机器学习
Anastasiozzzz6 小时前
MySQL深分页问题与优化思路
数据库·mysql
摆烂小白敲代码6 小时前
腾讯云智能结构化OCR在物流行业的应用
大数据·人工智能·经验分享·ocr·腾讯云
伯明翰java6 小时前
数据库的操作
数据库
CoderJia程序员甲6 小时前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-24)
人工智能·ai·大模型·github·ai教程