全文約2300字；

閱讀時間：約6分鐘；

聽完時間：約12分鐘；

昨天進(jìn)行的欠料計算實際上是基于成品需求進(jìn)行的。我們首先根據(jù)成品的需求量計算出所需的“欠料”總量，然后在工廠層面，這一數(shù)據(jù)還需進(jìn)一步細(xì)化至組件級別。這意味著我們必須依據(jù)成品的需求量來確定各組件的具體需求量。

每個成品的組件構(gòu)成依據(jù)的是物料清單（BOM），通過自上而下的方式分解得出。在進(jìn)行“欠料”計算時，同樣遵循“需求減去現(xiàn)有庫存”的基本原則，但在此基礎(chǔ)上加入了通過BOM進(jìn)行分解的步驟。具體而言，我們根據(jù)BOM中各組件的用量來計算所需組件的數(shù)量，隨后將這些計算出的組件需求與現(xiàn)有庫存進(jìn)行對比，從而精確地計算出欠缺的物料數(shù)量。

案例分享

接下來來是根據(jù)實際案例來說明如何計算組件的“欠料”，如上圖所示，表1中B列是客戶的產(chǎn)品需求，C列對應(yīng)著具體的需求數(shù)量。表2中的E列到G列，分別為產(chǎn)品、組件、用量。分別表示產(chǎn)品對應(yīng)的具體組件及用量（BOM物料清單），而表3的I列到J列為不同的組件對應(yīng)的庫存數(shù)量。現(xiàn)在需要根據(jù)這些基本信息，快速計算出組件的欠料。

修改以下內(nèi)容減少語法錯誤，使其通順：而計算這樣的單階展開BOM，實際上只需要運用查找引用函數(shù)XLOOKUP就可以快速計算。在物料清單邊上對產(chǎn)品進(jìn)行需求數(shù)量引用，然后用這個數(shù)量乘以用量，得到組件的需求量。再繼續(xù)用引用函數(shù)引用組件的庫存量。然后用庫存減去需求就得到“欠料”

引用需求

在分享此案件前要說明，實際的場景遠(yuǎn)遠(yuǎn)比此方案復(fù)雜，只是先用最簡模型的“建?！遍_始，一步一步升級難度，迭代算法和公式。在邊上增加標(biāo)題“組件需求”，隨后在下方錄入動態(tài)數(shù)組公式一鍵填充：

公式釋義如下：

此公式結(jié)合了XLOOKUP函數(shù)與乘法運算，旨在高效地計算組件需求量。它首先利用XLOOKUP函數(shù)在范圍E4至E13（代表所需查詢的產(chǎn)品）中查找對應(yīng)于范圍B4至B6（代表產(chǎn)品列表）的值，并返回范圍C4至C6（代表產(chǎn)品需求量）中相應(yīng)位置的數(shù)值。

之后，將查找到的每個產(chǎn)品需求量與G4至G13列（代表各組件用量）中的對應(yīng)用量相乘，最終得出每個組件的具體需求總量。這樣，通過一個公式便能自動完成一系列計算，大大提高了處理效率。

引用庫存

接下來就是引用庫存，在邊上繼續(xù)增加標(biāo)題“引用庫存”，在下方錄入動態(tài)數(shù)組公式：

=XLOOKUP(F4:F13,K4:K8,L4:L8,0)

公式解析：

此處使用的XLOOKUP函數(shù)旨在查找并返回庫存數(shù)據(jù)。具體來說，函數(shù)會在F4至F13列（代表需查詢的組件列表）中尋找與K4至K8列（代表庫存組件列表）相匹配的組件名稱，一旦找到匹配項，便會從L4至L8列（代表庫存數(shù)量）中返回相應(yīng)的庫存數(shù)值。

此外，公式末尾的'0'參數(shù)確保當(dāng)找不到匹配項時，函數(shù)返回零，避免出現(xiàn)當(dāng)組件庫存為零的時候出現(xiàn)錯誤提示，使得整個數(shù)據(jù)處理流程更為順暢。通過這一公式，我們可以迅速引用所有相關(guān)組件的庫存信息，為后續(xù)計算做好準(zhǔn)備。

欠料計算

最后一步是進(jìn)行欠料計算，只需簡單地將庫存數(shù)量減去需求量即可。鑒于我們使用的是動態(tài)數(shù)組公式，因此在編寫公式時需采用帶有“#”符號的方式來表示整個數(shù)組范圍。為此，我們先在表格旁邊添加標(biāo)題“欠料數(shù)量”，隨后錄入如下動態(tài)數(shù)組公式：

該公式會自動計算出每個組件的欠料數(shù)量，即通過將“I列”（庫存數(shù)量）的整個數(shù)組減去“H列”（需求量）的對應(yīng)數(shù)組，得出欠料的具體數(shù)值。

為了進(jìn)一步明確顯示欠料狀態(tài)，我們繼續(xù)在旁邊錄入新的標(biāo)題“判斷后結(jié)果”，并在下方使用動態(tài)數(shù)組公式進(jìn)行邏輯判斷：

=IF(J4# < 0, '欠料', '不欠')

這一公式通過檢查“J列”（欠料數(shù)量）的每一個數(shù)值是否小于零，若條件成立，則在對應(yīng)單元格內(nèi)顯示“欠料”字樣；反之，則顯示“不欠”。這樣，我們不僅能夠直觀地看到每個組件的欠料情況，還能一目了然地判斷出哪些組件存在短缺，哪些則庫存充足。

算法缺陷

至此，我們已成功計算出各組件的欠料情況，然而，當(dāng)前的算法存在著一些明顯的局限性，導(dǎo)致在特定情況下可能無法得出準(zhǔn)確的結(jié)果。具體 問題如下：

共用組件處理不當(dāng)：如果某些組件被多個產(chǎn)品共享（即同一組件可應(yīng)用于多種產(chǎn)品上），直接從庫存中減去所有產(chǎn)品對該組件的需求量會導(dǎo)致庫存被重復(fù)扣除，從而造成計算失真。

BOM規(guī)模龐大時的效率問題：當(dāng)產(chǎn)品BOM（物料清單）包含大量條目時，直接進(jìn)行查找引用操作將顯著增加計算負(fù)擔(dān)，可能導(dǎo)致運算速度過慢，影響整體效率。

考慮時間因素的復(fù)雜性：如果產(chǎn)品需求附帶有具體的時間要求，如何根據(jù)這些時間點精確評估各日期的欠料狀況，成為了一個更加復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

針對上述問題，我們將留待明日的分享中繼續(xù)深入探討，旨在提出有效的解決方案，克服現(xiàn)有算法的局限，以期實現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的欠料計算。

最后總結(jié)：

綜上所述，通過本次分享，我們深入了解了欠料計算的基本原理與實際操作流程。從成品需求出發(fā)，借助物料清單（BOM）分解，運用XLOOKUP函數(shù)與動態(tài)數(shù)組公式，實現(xiàn)了組件需求量與庫存量的有效計算。然而，這一過程并非完美無瑕，面臨共用組件處理、大規(guī)模BOM效率以及時間敏感性等挑戰(zhàn)。

面對這些局限性，我們承諾在未來的討論中，探索創(chuàng)新方法與優(yōu)化策略，致力于構(gòu)建一套更加完備、靈活且高效的欠料計算體系。通過持續(xù)的技術(shù)迭代與實踐檢驗，我們期待為制造業(yè)提供更為精準(zhǔn)的物料管理解決方案，助力企業(yè)提升生產(chǎn)效率與資源利用率，共同邁向智能化、精細(xì)化的供應(yīng)鏈管理新時代。