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S&OP（销售与运营计划）的一个典型应用场景是对工厂产品实施时间序列分析及季节性分析。这项分析旨在识别并量化数据内部的季节性波动特性，即由时间变化（如月份、季度或年度）引起的重复性规律变动。具体方法包括探测各产品历年销量最低的月份，借此洞察销售低谷期。通过及时掌握这一信息，可向生产计划与物料控制（PMC）部门发出预警，促使他们更加科学地管理库存水平，防止过度积压，从而缩减仓储开支。
同时，该分析结果亦能为市场部门提供策略指引，建议在辨识出的销售低谷期间策划促销活动或推出新产品，以此手段激活市场需求，均衡全年的销售表现，并缓解季节性波动带来的影响。
案例场景为了更好的理解这一分析方法，我们用一个真实的案例来说明。下图中是某工厂2013年到2021年各产品对应销售汇总数据。其中B列为年，C列为产能，D2:O2水平方向为月份（1月到12月），D3:020为产品对应年份与月份的一个销售数量的矩阵（单位:K)
目前，我们的目标是创建一个查询工具，用于找出2013年至2021年间，每个月份中各产品销售数量最少的记录，明确指出这是哪个月以及具体的销售数量是多少。此外，我们将配套设计一个动态图表，确保它能与查询结果实时联动，直观展示所选产品的最低月销售情况。
创建查询首要步骤是构建查询界面，并妥善设置标题。在Q2、T2、U2、V2单元格中分别标注为“查询”、“年份”、“最小销量”和“对应月份”。
接着，在T3单元格输入公式：T3录入公式：=UNIQUE(B3:B20)，此公式旨在提取B列中唯一的年份值，涵盖了从2013年至2021年的范围。如此一来，一个基本的查询界面便设计完成了，其效果如下图所示。
最小销量由于每年涉及多款产品的销售，我们需要精准定位到特定年份下，某个产品的月销量最低值及其所在月份。首先，实施双条件筛选，即依据选定的“年份”与查询界面中指定的“产品”，来获取该年度内该产品的12个月销量数据。随后，利用MIN函数确定这些月中销量的最小值。
为此，输入以下公式：
=MIN(FILTER(D3:O20,(B3:B20=T3)*(C3:C20=R2)))
函数解释：
此公式运用了FILTER函数，它会根据两个条件——行中的年份（B列）需匹配T3单元格中选定的年份（T3），以及产品（C列）需与查询界面中输入的产品（R2）相匹配——从D3至O20的范围内筛选数据。之后，MIN函数会计算这些筛选后数据中的最小值，从而帮助我们识别出在满足指定年份和产品条件下的最低月销量。
效果如下图：
对应月份在确定了最低销售量后，接下来需识别该销量对应的月份。这可通过MATCH函数实现，它能精确定位最小值在筛选结果中的位置。基于此位置，我们可以反推出相应的月份，即D2至O2水平轴上标示的1月至12月中的具体月份。首先，我们将先前构建的双条件筛选表达式FILTER(D3:O20, (B3:B20=T3)*(C3:C20=R2))定义为变量A，便于后续使用。随后，应用以下公式完成月份的判定：
=LET(A,FILTER($D$3:$O$20,($B$3:$B$20=T3)*($C$3:$C$20=R$2)),INDEX($D$2:$O$2,,MATCH(MIN(A),A,0)))
函数解释：
这里使用了LET函数来定义变量A，简化公式并提高可读性，其中A代表了符合特定年份与产品条件的所有月销量。接下来，MATCH函数在数组A中寻找MIN(A)即最小销量的索引位置，这里的0参数指示精确匹配。最后，INDEX函数利用这个位置索引，在D2:O2范围中找到对应的月份标签，从而揭示出销量最小的月份。
创建图表最后阶段，我们将构建动态图表。鉴于查询条件可变，且公式结果随查询输入动态生成，只需将上述公式得出的数据直接用作图表的数据源。这样，每当查询条件发生变化时，图表也会自动更新，反映出最新的分析状况。
根据下方图表的分析结果，可以观察到一个明显的季节性趋势：从2013年至2021年期间，每年的4月、5月和6月似乎构成了销售的“淡季”，这些月份的销售量普遍较低。具体而言，5月有4次成为全年销售量最低的月份，6月和4月各有2次，而2月仅有1次成为最低，其余月份则无一次成为年最低销售量的记录。这一分析凸显了在这几个月份采取针对性市场营销策略或库存调整的重要性。
最后总结综上所述，通过对某工厂2013年至2021年产品销售数据的细致分析，我们不仅成功构建了一套动态查询工具和配套图表，还深入挖掘出了销售季节性波动的具体规律。这一过程不仅展示了时间序列分析及季节性分析在S&OP中的实际应用价值，还强调了数据分析对于优化生产和市场策略的关键作用。
本研究的核心在于，通过技术手段将复杂的数据处理流程自动化，使决策者能够快速识别销售低谷期，进而指导库存管理和营销活动的规划。动态图表的引入，更是实现了数据可视化与实时交互的双重优势，大大增强了决策的时效性和准确性。
总结成果，我们不仅明确了每年4月、5月、6月为销售淡季，更量化了各月成为销售低谷的频次，为未来制定更加精细化的运营策略提供了坚实的数据支撑。例如，针对频繁出现销售低谷的5月，公司可以预设促销活动或产品更新，以主动刺激市场需求，平衡季节性波动的负面影响，同时优化库存周转，减少不必要的仓储成本。
总之，本案例不仅验证了S&OP分析方法的有效性，还展现了数据分析技术在提升企业运营效率与市场响应速度方面的巨大潜力。未来，随着数据科学和人工智能技术的不断进步，类似的应用将会更加广泛且深入，为企业创造更多价值，引领更加智能化、高效化的商业决策时代。
