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大家好，我是古老师。今天我将继续分享上周六提到的PMC工具箱案例，重点在于将传统的工价计算表格转化为多维表格，以实现全自动计算。截至目前，我们已完成了多维表格中的《1. 客户资料》和《2. 订单资料》两张数据表的设计。接下来，我们将着手设计第三张数据表——《3. 产品工价表》。
产品工价在传统表格中，产品工价表位于第二个工作表。这是一个具有复杂结构的三维数据表。具体来说，D列是编号，E列是客户名称，F列是产品名称，G列是单位。从H列到L列包含了多种信息。第4行显示了工序信息，比如工序1、工序2等；第5行则列出了具体的工序名称，如开料、组装、打眼等。交错区域展示了不同客户对应产品的工序价格，形成了一个二维数字矩阵。
举个例子，H6单元格的数值1.8表示，对于客户卓诗尼的产品后板，其工序1（开料）的价格为1.8。
然而，这种设计存在一些问题：
为了确保“三维数据显示效果”，第4行和第5行的单元格处于合并状态。
类似于表2，该表还保留了A到C列以及第1行到第3行的空白区域。
这些问题使得后续的数据整理与分析变得更加困难。因此，在转向多维表格之前，我们需要先对数据进行标准化处理。
数据迁移接下来，我们将传统表格中的《产品工价》数据迁移到多维表格中。迁移过程中，我们采用最直接的方法：复制和粘贴。但在执行粘贴操作前，需先确认多维表格的相关信息。具体步骤如下：
新建一张数据表，命名为“3. 产品工价”，并创建以下9个字段：
编号字段：标题为“工价编号”，由多维表格自动生成一组递增的数字编号。
文本字段：标题为“客户”，用于记录接收到订单时的客户品牌信息。
文本字段：标题为“产品名称”，记录对应客户的特定产品名称。
文本字段：标题为“单位”，记录对应产品的计量单位。
五个数字字段：标题分别为“开料”、“组装”、“打眼”、“拉机”、“墙边”，用以记录不同工序的价格。
与传统表格相比，我们在多维表格中去除了不规范的空行，取消了合并单元格，并删除了备注列，因为在标准的数据库多维表格中，备注信息的存在价值较低。如果确实需要备注，建议添加一个特定的字段，例如文本字段“客户要求”。
视图设置随后，我们将分别创建以下几种视图：
表格视图：命名为“工价信息”，主要用于数据存储，通常情况下不允许编辑。
表单视图：命名为“工价录入”，作为订单数据输入的标准界面。
查询视图1：命名为“按客户查询”，用于查询订单数据库中的客户信息。
查询视图2：命名为“按名称查询”，用于查询订单数据库中客户对应产品的名称信息。
随着数据库中信息的多样化，我们可以灵活地创建多个查询视图并保存，以实现高效的数据查询功能。同时，还可以对每个视图进行权限管理，分配给不同的人员使用。例如，如果希望某个用户在查询时不显示客户名称，仅显示产品名称，可以创建一个新的查询视图3，并隐藏查询结果中的客户名称字段，然后分享该视图，这样既实现了高效的权限隔离，也不影响主数据的整体结构。
公式设计接下来，基于《3.产品工价》数据表的后台数据库，设计一个公式用于后续数据展示（仪表盘）的分析基准数据库。新建公式字段，命名为“工序总数”。此公式的目的是计算每个客户对应产品的工序总数，以便在PMC生产计划快速评审时作为关键决策依据。通常情况下，工序总数越多，提前期也越长。
然后，在弹出的对话框中输入如下公式：
IF([开料]>0,1,0) + IF([组装]>0,1,0) + IF([打眼]>0,1,0) + IF([拉机]>0,1,0) + IF([墙边]>0,1,0)
公式解释：
此公式通过检查各个工序是否进行了操作（即各工序字段值是否大于0），如果进行了操作，则该工序计为1，否则计为0。最后，将所有工序的数值相加，得出该产品的总工序数。
分类展示为了更好地对订单进行决策，PMC通常会对产品名称进行一级和二级分类。这部分内容通常由工艺部门定义和管理。然而，许多中小型企业可能没有专门的工艺部门，仅有简单的产品名称。在这种情况下，PMC需要自行完成分类工作。传统做法是通过筛选名称来快速分类，例如，筛选包含“板”字的产品名称并将其归类为“板类”，含有“柜”字的归类为“柜类”，以此类推，但这种方法效率较低，耗时较长。
现在，使用多维表格可以借助AI辅助实现快速分类。具体操作步骤如下：首先，新建一个“文本”字段，并在弹出的属性设置中选择“AI生成”。接着，在智能任务中选择“智能分类”，并将数据源设置为“3.产品工价”表中的“产品名称”。之后，添加所需的分类，比如“板类”、“柜类”、“盖类”、“展台类”等。点击AI生成按钮后，系统会自动完成所有产品的分类。若存在个别分类错误，可以进一步增加新的分类规则以适应更多类型的产品名称。与传统的手工筛选分类相比，这种方法显著提高了工作效率。
到这里，今天的《3.产品工价》设计工作基本完成了。明天我们将开始设计《4.员工信息》基础数据表。请大家继续关注古老师。
最后总结通过今天的分享，我们不仅完成了《3.产品工价》数据表的设计，还深入探讨了如何利用多维表格优化传统工价计算流程。从数据的标准化处理到迁移，再到视图设置和公式设计，每一步都旨在提升数据管理和分析的效率与准确性。特别是通过引入AI辅助分类功能，解决了中小企业在缺乏专业工艺部门支持下的产品分类难题，极大地简化了分类过程，提高了工作效率。
此外，我们还强调了在数据表设计中去除冗余信息的重要性，这不仅有助于保持数据表的整洁，还能提高数据查询的速度和准确性。通过创建不同的视图，满足了不同场景下的数据查看需求，同时也加强了数据的安全性和权限管理。
