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news 来源：原创 2025/8/23 23:15:15

MRP

在系统中实现 MRP（物料需求计划） 的逻辑，需要基于 数据库 和算法进行自动计算，确保物料按时到达，以满足生产需求。以下是 MRP 的核心逻辑和实现步骤：

📌 MRP 系统实现流程

数据输入：从 ERP 或其他系统获取需求数据
需求计算：展开 BOM（物料清单），计算净需求
时间规划：根据提前期（Lead Time）计算下单时间
生成采购/生产计划：创建采购单或生产工单

📌 1. 关键数据表设计

在数据库中，需要以下几张核心表：

表名	作用
`sales_orders`	存储客户订单数据（销售需求）
`inventory`	存储当前库存数据
`purchase_orders`	存储已下的采购订单（预计到货数据）
`bom`	存储物料清单（BOM 结构）
`lead_time`	存储物料的采购或生产周期
`mrp_results`	计算出的 MRP 计划数据

📌 2. MRP 计算核心逻辑

实现 MRP 计算时，需要进行以下关键步骤：

(1) 计算净需求

根据客户订单、库存和已下采购订单，计算 净需求（Net Requirement）：
[
\text{净需求} = \text{总需求} - \text{现有库存} - \text{预计到货}
]

SQL 示例：

SELECT s.material_id, SUM(s.quantity) AS total_demand, COALESCE(i.stock, 0) AS current_stock, COALESCE(p.on_order, 0) AS expected_receipts, (SUM(s.quantity) - COALESCE(i.stock, 0) - COALESCE(p.on_order, 0)) AS net_requirement
FROM sales_orders s
LEFT JOIN inventory i ON s.material_id = i.material_id
LEFT JOIN purchase_orders p ON s.material_id = p.material_id
GROUP BY s.material_id;

(2) 展开 BOM 计算子项需求

如果一个 成品 A 需要 B（2 个） 和 C（3 个）：

需求 100 个 A，则：
- 需要 B = 100 × 2 = 200
- 需要 C = 100 × 3 = 300

SQL 示例（递归展开 BOM）：

WITH RECURSIVE BomTree AS (SELECT material_id, component_id, quantity FROM bom WHERE material_id = 'A'UNION ALLSELECT b.material_id, b.component_id, b.quantity * t.quantityFROM BomTree tJOIN bom b ON t.component_id = b.material_id
)
SELECT * FROM BomTree;

(3) 计算下单时间

物料需要提前下单，提前期计算如下：
[
\text{计划下单日期} = \text{需求日期} - \text{提前期（Lead Time）}
]

SQL 示例：

SELECT m.material_id, m.net_requirement, l.lead_time, DATE_SUB('2024-03-10', INTERVAL l.lead_time DAY) AS order_date
FROM mrp_results m
JOIN lead_time l ON m.material_id = l.material_id;

(4) 生成采购/生产订单

生成采购订单：

INSERT INTO purchase_orders (material_id, quantity, order_date, expected_arrival) 
SELECT material_id, net_requirement, CURDATE(), DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL lead_time DAY) 
FROM mrp_results;

生成生产工单：

INSERT INTO production_orders (product_id, quantity, start_date, due_date) 
SELECT material_id, net_requirement, CURDATE(), DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL lead_time DAY) 
FROM mrp_results WHERE is_manufactured = 1;

📌 3. MRP 计算流程示例

假设：

客户订单：A（100个）
BOM 结构：
- A（1个）需要 B（2个）、C（3个）
- B（1个）需要 D（2个）
库存：
- A：20
- B：30
- C：10
- D：50
采购交期（Lead Time）：
- B：5天
- C：7天
- D：3天

计算结果：

物料	总需求	现有库存	净需求	计划下单时间
A	100	20	80	-
B	160	30	130	订货时间 = 生产A时间 - 5天
C	240	10	230	订货时间 = 生产A时间 - 7天
D	260	50	210	订货时间 = 生产B时间 - 3天

最终，系统会：

生成 B、C、D 的采购订单
生成 A 和 B 的生产订单
计算下单时间，避免物料短缺

📌 4. 系统优化

自动化 MRP 运行：
- 定期（每天/每周）运行 MRP 计算
- 结合 APS（高级计划排程），优化生产排程
动态安全库存调整：
- 根据历史数据预测波动，自动调整安全库存
异常处理机制：
- 供应商延迟、订单变更时，自动调整 MRP 计划

✅ 结论

在系统中实现 MRP，需要：

构建数据库（销售订单、库存、BOM、Lead Time）
计算净需求（销售需求 - 库存 - 预计到货）
展开 BOM 结构，计算所有子物料需求
根据 Lead Time 计算下单时间
自动生成采购和生产订单
优化 MRP 计划，提高供应链效率

如果你要在 ERP、WMS 或 APS 系统中实现 MRP，可以使用 SQL+Python/Java 进行开发。你需要在某个系统里实现这个功能吗？😃

库存周转率

库存周转率（Inventory Turnover Ratio） 是衡量库存管理效率的重要指标，表示库存在特定时间内被消耗和补充的次数。它反映了企业的库存周转速度，用于评估库存管理的健康状况。

📌 1. 库存周转率计算公式

基本公式

[
\text{库存周转率} = \frac{\text{销售成本（COGS）}}{\text{平均库存}}
]

销售成本（COGS，Cost of Goods Sold）：一段时间内销售商品的成本。
平均库存：通常计算为：
[
\text{平均库存} = \frac{\text{期初库存} + \text{期末库存}}{2}
]

📌 2. 库存周转天数

库存周转率通常与**库存周转天数（Days Sales of Inventory, DSI）**一起使用：
[
\text{库存周转天数} = \frac{365}{\text{库存周转率}}
]

代表库存平均多少天可以卖完一次，数值越小，库存管理越高效。

📌 3. 示例计算

假设某企业：

年销售成本（COGS） = 5,000,000 元
期初库存 = 1,000,000 元
期末库存 = 1,500,000 元

📌 计算库存周转率：
[
\text{平均库存} = \frac{1,000,000 + 1,500,000}{2} = 1,250,000
]
[
\text{库存周转率} = \frac{5,000,000}{1,250,000} = 4
]
说明该企业的库存在一年内周转 4 次。

📌 计算库存周转天数：
[
\text{库存周转天数} = \frac{365}{4} \approx 91.25 \text{ 天}
]
即平均 91 天 才能把库存卖完一次。

📌 4. 如何优化库存周转率

降低库存水平：减少呆滞库存，提高库存利用率。
优化采购计划：结合 MRP、APS 预测需求，避免过量采购。
提升销售速度：加快销售渠道，提高订单执行效率。
优化供应链：缩短供应商交货周期，减少库存依赖。

库存周转率过高可能意味着库存不足，影响订单交付；过低可能导致库存积压、资金占用。

你的企业想优化库存管理，还是需要计算具体数据？😃

优化库存周转率、降低库存成本 需要结合数据分析、优化策略 和 系统工具（如 MRP、APS、WMS 等） 来进行全面管理。以下是详细的 数据需求 和 优化方法。

📌 1. 需要哪些数据？

要优化库存周转率并降低库存成本，至少需要以下 关键数据：

数据类别	数据项	作用
库存数据	期初库存、期末库存、库存结构（原料、成品、呆滞品）	计算库存周转率，分析库存占比
销售数据	订单量、销售金额、销售趋势	预测需求，避免过量备货
采购数据	采购订单、交货时间（Lead Time）、供应商表现	优化采购计划，缩短补货周期
生产数据	生产计划、在制品（WIP）、生产周期	平衡生产与库存，减少积压
需求预测	历史销量、季节性波动、市场趋势	精准预测，避免多余库存
库存成本	仓储成本、资金占用成本、呆滞品损失	计算库存成本，优化存货结构

📌 2. 如何优化库存周转率，降低库存成本？

优化库存的核心目标是 提高库存周转速度，同时确保供应链稳定。以下是 可执行的优化策略：

📌 (1) 精准需求预测

方法：

使用 销售数据 + 机器学习模型 预测未来需求
考虑 季节性波动、促销活动、市场趋势

📌 示例 SQL 查询（基于近 6 个月销量计算移动平均预测）：

SELECT material_id, AVG(quantity) AS forecast_demand
FROM sales_orders
WHERE order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH)
GROUP BY material_id;

📌 工具：

ERP / BI 分析：基于历史数据预测需求
AI/ML 模型（如 ARIMA、LSTM）优化预测

📌 (2) 改进采购和补货策略

📌 核心思路：

调整安全库存：减少不必要的库存积压
优化采购批量：降低采购成本，同时避免超量采购
缩短供应链周期：提高供应商交付稳定性

📌 优化补货公式（ROP - 订货点）：
[
\text{订货点} = \left(\text{平均每日需求} \times \text{交货周期} \right) + \text{安全库存}
]

📌 SQL 查询示例（计算某物料的订货点）：

SELECT material_id, AVG(daily_demand) * lead_time + safety_stock AS reorder_point
FROM (SELECT material_id, SUM(quantity)/30 AS daily_demand FROM sales_orders WHERE order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 MONTH)GROUP BY material_id
) AS demand_data
JOIN inventory ON demand_data.material_id = inventory.material_id;

📌 工具：

MRP（物料需求计划） 自动计算采购需求
APS（高级计划排程） 优化供应链节奏

📌 (3) 采用 JIT（Just-In-Time）策略

核心思想：

减少库存持有，让原料和成品只在需要时到达
提高供应链协同，与供应商保持实时沟通

📌 执行方式：

采用 VMI（供应商管理库存），让供应商直接补货
结合 WMS（仓库管理系统） 实现实时库存监控

📌 (4) 处理呆滞库存

核心问题：

呆滞库存 = 低周转物料，占用现金流
如果不优化，每年库存持有成本可能高达 25-30%

📌 方法：

数据分析：找出 90天以上无流转库存，优先清理
促销/折扣：清理低周转商品，回笼资金
替代利用：将部分呆滞库存调整到其他产品线

📌 SQL 查询（找出 90 天未动库存）：

SELECT material_id, stock_quantity
FROM inventory
WHERE material_id NOT IN (SELECT DISTINCT material_id FROM sales_orders WHERE order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 90 DAY)
);

📌 工具：

BI 报表（如 Power BI/Tableau） 分析呆滞库存
自动清理规则：WMS 设定 90 天无销量物料自动降价

📌 (5) 结合 APS 调整生产节奏

如果库存周转率低，可能是生产节奏不匹配市场需求。

结合 APS（高级排程） 优化生产计划
采用 TOC（约束理论） 识别瓶颈资源，调整生产负荷

📌 方法：

减少提前生产，以订单驱动生产
按需补货，减少过量 WIP（在制品）库存
优化换产批次，减少切换损耗，提高生产效率

📌 3. 总结：优化库存周转率的实施步骤

步骤	优化方式	目标
1. 预测需求	AI/BI 分析销售数据	降低备货风险
2. 调整补货规则	MRP / APS 计算 ROP	降低库存积压
3. JIT 精益库存	供应商协同 / 实时库存监控	降低持有成本
4. 处理呆滞库存	数据分析+促销清理	释放现金流
5. 调整生产计划	APS 生产优化	匹配市场需求

✅ 结论

库存周转率优化 = 降低库存 + 提高供应链效率
核心方法：精准预测 + 精益库存 + 智能补货
结合 MRP/APS/WMS 自动优化库存管理
数据驱动决策，减少库存成本，提高盈利能力

📌 你是希望实现 库存周转率数据分析，还是 在 ERP/APS 系统中优化库存管理？ 😃

有限产能和无限产能的通俗理解

在生产计划和调度（APS、MRP）中，有限产能（Finite Capacity） 和 无限产能（Infinite Capacity） 是两种不同的生产规划方法。用通俗的方式理解，可以把它们比作餐厅接单模式：

🍽️ 无限产能（Infinite Capacity）= “不考虑厨师多少，先接单再说”

假设你是一家餐厅老板，你不管厨房有多少厨师、炉灶是否够用，只要有顾客下单，你就接受订单，然后让厨师们尽量去做。
结果：
- 订单会积压，导致一些顾客等很久才能上菜（产能超负荷）。
- 厨房可能会出现混乱，导致部分菜品延误或品质下降。
- 但从计划的角度，你不会有订单拒绝，理论上能满足所有需求。

✅ 适用场景：

适用于大批量生产、计划优先于现实的情况。
适用于短期内不考虑资源瓶颈的快速估算，如 MRP（物料需求计划）。

❌ 问题：

现实中，资源（人力、设备、时间）是有限的，导致生产计划不切实际，容易出现延期或产能过载。

🍽️ 有限产能（Finite Capacity）= “根据厨师和炉灶数量合理接单”

这次你聪明了，在接单前，你会先看看厨房是否有足够的厨师、炉灶可用。
你会根据现有的厨师数量、炉灶可用时间来合理安排订单，如果忙不过来，就调整排程或者拒单。
结果：
- 订单不会积压，能确保所有菜按时做好（生产按计划进行）。
- 但可能会有顾客被拒单，或者安排到更晚的时间。
- 生产计划更接近现实，减少了延误和资源浪费。

✅ 适用场景：

适用于高端定制、精益生产、需要严格交付期的生产模式。
适用于 APS（高级计划排程），考虑实际产能的情况下优化生产。

❌ 问题：

需要更复杂的算法和计算，可能导致较长的计划时间。
可能会错过一些订单，影响销售额。

📌 关键区别对比

对比项	无限产能（Infinite Capacity）	有限产能（Finite Capacity）
计划方式	不考虑资源限制，先排产再调整	先检查资源，再合理排产
结果	计划超负荷，容易延期	计划更现实，交付更稳定
适用场景	MRP 物料计划、大批量生产	APS 精准排产、瓶颈管理
问题	生产容易失控，实际交付可能延误	需要更强的计算能力，可能错失订单

🛠️ 现实中的应用

传统 MRP（物料需求计划）= 无限产能：先计算需求，再想办法安排产能。
APS（高级计划排程）= 有限产能：先考虑实际可用资源，再生成可执行的生产计划。
TOC（约束理论）+ 有限产能：先找瓶颈，优化关键资源，提高整体效率。

✅ 结论

无限产能适合理论计算，有限产能适合实际执行。
如果你想做一个理想的生产计划，先用“无限产能”估算需求。
如果你想让生产计划可执行，最终需要用“有限产能”调整排程。

你是想在 APS 系统里实现有限产能排程，还是想了解如何在生产计划中应用这两种方法？😃

JIT

在 APS（高级计划与排程，Advanced Planning and Scheduling） 系统中，JIT（Just-In-Time，准时化生产） 是一种 精益生产（Lean Production） 的关键策略，旨在减少库存、优化资源利用，并在正确的时间提供正确的物料。

📌 JIT 在 APS 系统中的作用

在 APS 系统中，JIT 主要体现在以下几个方面：

精确的需求驱动（Pull System）：生产和物料供应基于实时订单需求，减少库存积压。
精准的生产排程（Optimized Scheduling）：APS 计算最优的生产顺序和时间，确保订单按时交付而不提前生产。
减少在制品（WIP）：优化任务分配，确保工序之间无等待时间或最小等待时间，降低资金占用。
供应链协同：通过APS+JIT，供应商能够按需供货，避免原材料或零部件的过早到达。

📌 JIT 在 APS 计划中的实现

1️⃣ 物料需求计划（MRP）+ JIT

APS 结合 MRP（物料需求计划） 和 JIT，确保原材料的供应时间恰好匹配生产需求。
例如，APS 计算：
- 订单交期 D = 10 天
- 生产需要 7 天
- 采购周期 3 天
- 物料应该在第 3 天到达，不提前也不延误。

2️⃣ 动态调整生产计划

APS 可以实时调整生产排程，确保产线按照最优顺序执行，不产生过量库存。

3️⃣ 实时监控 & 反馈

通过 IoT（物联网）+ MES（制造执行系统） 监控生产状态，若某工序提前或延迟，APS 可自动调整后续排程，确保准时交付。

📌 JIT 在 APS 中的好处

✅ 降低库存：减少原材料、WIP 和成品库存。
✅ 减少浪费：避免过量生产和不必要的资源占用。
✅ 提升交付能力：确保生产满足客户需求，避免过早或过晚交付。
✅ 提高生产效率：减少生产等待时间，提高设备利用率。

📌 JIT 在 APS 中的挑战

⚠ 需要高精度预测：订单需求波动可能影响 JIT 的实施，需要精准的数据支持。
⚠ 供应链不确定性：如果供应商交付延迟，JIT 可能导致生产停滞。
⚠ 对信息系统要求高：需要 APS、MES、ERP 无缝集成，确保生产数据实时共享。

📌 适用场景

✅ 汽车制造（如 Toyota 生产模式）
✅ 电子行业（如 Apple 供应链）
✅ 快消品生产（按订单快速调整生产）

JIT 在 APS 系统中是一种高效但要求严格的策略，适合需求稳定、供应链成熟的企业。你是想在某个特定行业实现 JIT 吗？😃

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MRP

📌 MRP 系统实现流程

📌 1. 关键数据表设计

📌 2. MRP 计算核心逻辑

(1) 计算净需求

(2) 展开 BOM 计算子项需求

(3) 计算下单时间

(4) 生成采购/生产订单

📌 3. MRP 计算流程示例

📌 4. 系统优化

✅ 结论

库存周转率

📌 1. 库存周转率计算公式

基本公式

📌 2. 库存周转天数

📌 3. 示例计算

📌 4. 如何优化库存周转率

📌 1. 需要哪些数据？

📌 2. 如何优化库存周转率，降低库存成本？

📌 (1) 精准需求预测

📌 (2) 改进采购和补货策略

📌 (3) 采用 JIT（Just-In-Time）策略

📌 (4) 处理呆滞库存

📌 (5) 结合 APS 调整生产节奏

📌 3. 总结：优化库存周转率的实施步骤

✅ 结论

有限产能和无限产能的通俗理解

🍽️ 无限产能（Infinite Capacity）= “不考虑厨师多少，先接单再说”

🍽️ 有限产能（Finite Capacity）= “根据厨师和炉灶数量合理接单”

📌 关键区别对比

🛠️ 现实中的应用

✅ 结论

JIT

📌 JIT 在 APS 系统中的作用

📌 JIT 在 APS 计划中的实现

1️⃣ 物料需求计划（MRP）+ JIT

2️⃣ 动态调整生产计划

3️⃣ 实时监控 & 反馈

📌 JIT 在 APS 中的好处

📌 JIT 在 APS 中的挑战

📌 适用场景

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