昨日已成功计算出制程一Semi的产能负荷情况。结果显示，爬坡产能阶段预计在14个工作日内完成，对应订单数量为427千件；稳定产能阶段则需13个工作日，预期完成订单数量为573千件。基于这些数据，结合现有5条产线资源，我们现已具备条件启动生产排程工作。
确定产线
如上图表所示，制程中共包含5条生产线，具体分布为：SM客户专享线3条，LG客户专享线2条。为了便于与工作日历公式实现无缝对接，并实现一键生成所有流水线，我们可对这5条产线进行公式化处理。
录入以下公式:
线体：
=SCAN(0,C6#,LAMBDA(X,Y,IF(Y<>OFFSET(Y,-1,),1,X+1)))&"#"
客户：
=TEXTSPLIT(CONCAT(REPT(C2:C3&"#",D2:D3)),,"#",2)
通过上述公式，我们实现了线体数量的自动扩展功能。未来如有新增线体需求，仅需相应地调整数字参数，函数公式即可自动增补线体。
效果如下图所示：
开始排程昨日通过产能负荷计算，确定了项目的开工日期为7月23日，完工日期为8月29日。考虑到拥有5条生产线且订单总量为100万（即1M）的条件，若假设每条生产线的产能均匀分配，则每条线应承担的产量为200千件。
录入以下公式：
=LET(A,FILTER(H3#,B3#<M6),VSTACK(A,200000-SUM(A)))
该公式含义如下：
使用FILTER函数筛选出工作日历中所有排程日期（H列）对应的数据点，其条件是对应的日期（B列）小于预设的完工日期（M6单元格），并将筛选结果赋值给临时变量A。
VSTACK函数用于将数组A与另一个值（即每条生产线应完成的总订单量200000件减去数组A中所有数值之和的结果）垂直堆叠起来。这样操作旨在确保排程计划覆盖全部200千件订单，同时考虑了已安排部分与剩余待安排部分的整合。
应用此公式后，即可直观地呈现出按照200千件批量快速排程的效果，具体展示见附图。
引用排程基于已确定的排程数量，我们可在产线安排中分别应用此排程公式。在实际引用前，首先需添加对应的日期信息。鉴于整个生产周期共计38天，我们可以利用ROWS函数来判断行数，并结合SEQUENCE函数快速生成一个包含38个连续数字的序列，以此生成一个横跨38天的水平日期列表。
接下来，我们将上述生成的日期序列应用于对应工作日历中的排程安排，这样一来便完成了对制程1“Semi”的完整排程规划。
录入以下公式：
E5=SEQUENCE(,ROWS('2.工作日历'!I3#),"2023-7-23")
E6=XLOOKUP($E$5#,'2.工作日历'!B:B,'2.工作日历'!I:I)
D6=SUM(E6#)
效果如下图所示：
最后总结：
通过对制程一Semi进行全面的产能负荷分析，我们清晰掌握了其爬坡与稳定阶段的产能分配，分别为14个工作日内完成427千件订单和13个工作日内完成573千件订单。基于此，结合现有的5条产线资源（包括3条SM客户专享线和2条LG客户专享线），我们展开了严谨的生产排程工作。
首先，运用WPS公式实现产线与客户的自动化标识，确保线体数量随需求动态调整，为后续一键生成所有流水线奠定了基础。接着，根据项目开工日期（7月23日）与完工日期（8月29日），以及每条生产线均摊的200千件产量目标，设计了高效排程公式。该公式通过筛选工作日历、计算剩余订单量并整合排程数据，实现了精准而快速的批量排程，其效果已在附图中直观呈现。
为进一步引用排程结果，我们创建了涵盖整个生产周期（38天）的日期序列，并将其与工作日历中的排程数据关联，确保日期与生产进度的一致性。最终，通过XLOOKUP函数查找匹配的日期与排程数据，并运用SUM函数汇总每日产出，完成了制程1“Semi”详尽且连贯的生产排程表。
综上所述，本研究通过科学的产能分析、灵活的公式应用以及严谨的数据整合，成功构建了一套适应性强、操作便捷的生产排程系统，为制程一Semi的高效有序生产提供了有力保障，充分展现了精细化管理在提升生产效率与资源利用率方面的显著价值。
