451【28周总结】齐套与替代的艺术:WPS函数下的供应链数据分析

职场计划有古哥 2024-07-15 01:25:27

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本周的主题——第28周——聚焦于“替代与齐套”这一核心概念,以此作为撰写文章的基础。文章主要探讨了在表格中,如何实现从第一层级至多层级的子件替代料计算流程,最终目的是准确计算出所需补充的物料数量。

在齐套的讨论中,我们着重分析了当同一子件多次出现时,如何通过高效排序来实现快速汇总。借助条件判断,我们能够精算出达到齐套状态所需的各项物料数量,确保生产流程的顺畅与物料管理的精确。

星期一

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445 BOM优化实战:从一级子件到缺料计算的系统化攻略

设计思路:

首先,运用筛选功能锁定一级子件的详细信息;接着,明确子件的需求量;最后,识别并处理重复的需求。

核心函数:

FILTER:筛选功能,用于精准定位一级子件的清单。

XLOOKUP:查找引用功能,用于从物料清单(BOM)中调用零件的数量数据。

INDEX:数组返回功能,将筛选后的数据转换为单一列形式。

REPT:重复功能,根据产品关联的零件数量,重复特定数值以构建需求矩阵。

TEXTSPLIT:分列功能,搭配CONCAT使用,对合并后的数据进行有效分割。

创新亮点:

通过结合使用TEXTSPLIT、CONCAT和REPT函数,我们能迅速拆解产品需求,同时利用筛选函数快速计算出一级子件的短缺情况,极大地提高了物料管理和生产计划的效率。

星期二

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446 【物料管理精讲】欠料分析:从一级到二级替代件的智能筛选

设计思路:

完成一级欠料计算后,通过多重条件筛选,精准定位欠料数据。接下来,采用INDEX与MATCH的组合,迅速识别可作为替代品的二级子件。再利用REDUCE与VSTACK的堆叠效果,实现一键式数据转换。最后,通过XLOOKUP函数引用库存及一级欠料数据,计算得出二级子件替代方案下的欠料详情。

核心函数:

FILTER:筛选功能,用于执行复合条件筛选,包括欠料状态以及替代优先级高于二级的情况。

INDEX + MATCH:数组返回与定位功能,用于判定可替代且优先级为二级的子件。

REDUCE + VSTACK:堆叠函数组合,旨在将静态公式转换为动态数组公式,提升数据处理灵活性。

创新亮点:

在确认一级欠料的基础上,运用INDEX与MATCH组合,智能判断出二级替代子件。随后,通过REDUCE公式实现数据的动态数组化,极大提升了物料管理的效率与精确度。

星期三

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447 PMC物料替代深度探索:三级判断,解锁供应链管理新维度

设计思路:

在掌握二级子件欠料情况后,进一步实施三级子件的替代查找,依据三级子件的计算结果,精确评估欠料状况。

核心函数:

所采用的核心函数与二级子件查找相似,主要包括:

FILTER:用于精细筛选符合条件的三级子件。

INDEX MATCH:定位并提取三级子件的具体信息。

REDUCE:辅助实现动态数据处理,确保计算过程的连贯性。

创新亮点:

在二级子件替代查找的基础上,我们引入了三级子件的替代策略,并在此框架下构建了公式模型。这一创新不仅深化了物料替代的层次,还为供应链管理提供了全新的视角与解决方案,增强了物料调配的灵活性与效率。

星期四

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448 【PMC实战精讲】物料短缺终极解决方案:多级替代,化繁为简

设计思路:

运用筛选函数,分别从一至三级子件的替代选项中精准定位出各自的欠料情况。随后,通过选择列函数对非标准数组进行规范化处理,确保其适合垂直合并。最后,借助VSTACK函数,实现三级欠料数据的全面整合。

核心函数:

FILTER:筛选功能,分别用于甄别一、二、三级子件替代件的欠料状况。

CHOOSECOLS:列选择功能,用于标准化整合1到3级的列标题,确保数据一致性。

VSTACK:垂直堆叠功能,将1至3级的欠料数据汇总成单一数组。

LET:自定义函数,简化公式结构,提高计算效率。

创新亮点:

引入CHOOSECOLS函数,实现列标题的标准化,进而保证了数据格式的统一性。随后,通过VSTACK函数的应用,实现了不同级别欠料信息的有效整合,这一系列操作显著提升了物料短缺问题的解决速度和精确度,展现了多级替代策略在复杂供应链管理中的强大应用潜力。

星期五

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449 从入门到精通:WPS函数助力订单齐套率分析,提高供应链效率

设计思路:

为了准确计算订单齐套率,我们首先使用UNIQUE函数筛选出所有唯一订单。接着,通过COUNTIFS函数统计每个订单的子项数量,特别是那些未入库数量大于零的子项。最后,再次应用COUNTIFS进行多条件统计,从而识别出完全齐套的订单。

核心函数:

UNIQUE:去重功能,用于识别所有独立的订单编号。

COUNTIFS:统计功能,用于量化满足特定条件的订单子项,如特定订单且存在未入库的项目。

创新亮点:

结合使用UNIQUE与COUNTIFS函数,我们能够有效地收集到计算齐套率所必需的关键数据,即统计哪些订单已全部齐套。这种方法极大地提高了供应链管理的准确性和效率。

参考公式如下:

H3 = UNIQUE(B3:B11) — 筛选所有唯一的订单编号。

I3 = COUNTIFS(B3:B11, H3#) — 统计每个唯一订单的数量。

J3 = COUNTIFS(B3:B11, H3#, F3#, 0) — 统计未入库数量零的子项。

K3 = J3#/I3# — 计算每个订单的齐套率。

M3 = COUNTA(H3#) — 总订单数量。

N3 = COUNTIFS(K3#, 1) — 完全齐套的订单数量。

O3 = N3/M3 — 计算总体订单齐套率。

星期六

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450 案例解析:工单与订单齐套率差异,共用件管理策略探讨

设计思路概述:

面对一个子件被多个父件共享的情形,我们首先利用数据排序来辅助中间处理步骤,为累计子件需求的计算铺平道路。随后,通过SCAN函数计算相同子件的累积需求,紧接着使用XLOOKUP函数参照库存数据,确定欠料状况。最后,运用COUNTIFS等统计函数,完成齐套率的最终计算。

关键函数应用:

SORT:排序功能,用于按子件进行排序,便于后续累计需求的计算。

SCAN:迭代功能,用于计算共享子件的累计需求。

XLOOKUP:引用功能,用于从库存数据中提取信息,减去需求量,确定欠料情况。

COUNTIFS:多条件计数功能,用于统计与订单齐套率相关的各项指标。

创新点解析:

通过初步的排序处理,SCAN函数得以高效地计算出累计需求,从而加速欠料判断的过程,显著提升齐套率分析的效率和准确性。

参考公式:

Z3 = UNIQUE(O3#) — 获取所有独特的父件编号。

AA3 = COUNTIFS(O3#, Z3#) — 统计每个独特父件的数量。

AB3 = COUNTIFS(O3#, Z3#, X3#, ">0") — 统计具有正库存的父件数量。

AC3 = AB3#/AA3# — 计算每个父件的齐套率。

T3 = INDEX(SORT(B3:J11, 6), , 6) — 根据第6列(假设为子件编号)对数据进行排序。

X3 = XLOOKUP(T3#, L3:L9, M3:M9) - SCAN(0, T3#, LAMBDA(X, Y, LET(A, OFFSET(Y, , 3), IF(Y = OFFSET(Y, -1, ), X + A, A)))) — 计算子件的累计需求并对比库存,确定欠料情况。

最后总结:

本周的内容深入探讨了物料管理和供应链优化的关键议题,从替代料的多级计算到订单齐套率的精细化分析,我们见证了WPS函数的强大功能及其在实际业务场景中的灵活应用。通过一系列精心设计的案例,我们学习了如何运用FILTER、INDEX MATCH、XLOOKUP、REDUCE、VSTACK、UNIQUE、COUNTIFS、SORT、SCAN等核心函数,解决了从一级子件到多级替代料计算、物料短缺分析直至订单齐套率评估的复杂问题。

每篇文章都展示了创新的亮点,比如通过TEXTSPLIT、CONCAT和REPT的组合快速处理产品需求,利用REDUCE实现数据动态化,或通过CHOOSECOLS和VSTACK确保数据一致性并实现高效整合。这些方法不仅提升了物料管理的效率,还增强了供应链的灵活性与响应速度。

通过本周的学习,我们理解了如何在复杂的供应链环境中,通过多级替代策略、物料短缺解决方案和订单齐套率分析,实现物料的精准控制和生产流程的顺畅。这不仅是对WPS函数应用技巧的一次提升,也是对供应链管理理论与实践相结合的深刻理解。未来,在面对更多挑战时,这些技能将帮助我们在物料管理和供应链优化领域取得更大的成功。

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