CN117035617A - 物料呆滞分析的方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种物料呆滞分析的方法、系统及存储介质。所述方法包括:获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果;在获取最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据异常信息确定发生呆滞的目标物料;确定目标物料的批处理时间,并确定目标物料发生呆滞的时间范围;基于批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合目标物料发生呆滞的时间范围,确定目标物料发生呆滞的目标项目。本公开提供的物料呆滞分析的方法、系统及存储介质可以快速的确定目标物料发生呆滞的时间,以及确定目标物料发生呆滞的具体目标项目。
Description
技术领域
本公开涉及物料管理技术领域,尤其涉及一种物料呆滞分析的方法、系统及存储介质。
背景技术
对于电子消费行业,在库存管理的过程中,会出现物料呆滞的情况,此时需要分析出现物料呆滞的原因。但是目前分析物料呆滞的原因不够精确,不能准确的分析是哪个客户的哪个版本的预测需求导致的物料呆滞。
发明内容
有鉴于此,本公开的目的在于提出一种物料呆滞分析的方法、系统及存储介质,可以快速的确定目标物料发生呆滞的时间,以及确定目标物料发生呆滞的具体目标项目。
为了实现上述公开目的之一,本公开提供了一种物料呆滞分析的方法,所述方法包括:
获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果;
在获取所述最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据所述异常信息确定发生呆滞的目标物料;所述异常信息为在库存中有目标物料供应,但所述目标物料没有需求计划;
确定所述目标物料的批处理时间,并确定所述目标物料发生呆滞的时间范围;所述批处理时间为上一次下采购订单的时间;
基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目。
作为本公开一实施方式的进一步改进,所述确定所述目标物料的批处理时间,并确定所述目标物料发生呆滞的时间范围包括:
获取采购系统中所述目标物料的采购数据,从所述采购数据中确定所述目标物料上一次下采购订单的时间;
确定所述目标物料发生呆滞的时间范围为上一次下采购订单的时间到当前时间。
作为本公开一实施方式的进一步改进,所述基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目包括:
基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,获取目标物料的具体需求展开记录;所述目标物料的具体需求展开记录为所述目标物料被用于何处的记录明细;
通过所述目标物料的具体需求展开记录,结合所述目标物料的实际生产消耗,追溯原始成品的预测需求来源;
结合所述原始成品的预测需求来源与所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目。
作为本公开一实施方式的进一步改进,在所述确定所述目标物料发生呆滞的目标项目之后,还包括:
划分物料呆滞责任,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
作为本公开一实施方式的进一步改进,所述划分物料呆滞责任,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例包括:
获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量;
基于所述子需求变化量,得到总需求变化量;
基于所述子需求变化量和所述总需求变化量,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
作为本公开一实施方式的进一步改进,所述获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量的计算公式为:
Qi=Xi+Yi-(Ai+Bi+Ci);
其中,Qi为客户i的原始预测对应的子需求变化量,Xi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单需求和计划单需求,Yi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单超领数量,Ai为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的工单需求、计划单需求和实际生产消耗,Bi为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的返工退料和盘盈,Ci为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的已关闭工单未领料,i为客户。
作为本公开一实施方式的进一步改进,所述基于所述子需求变化量,得到总需求变化量的计算公式为:
δtotal=SUM(Qa,Qb,…,Qn);
其中,δtotal为所有原始预测对应的总需求变化量,Qa为客户a的原始预测对应的子需求变化量,Qb为客户b的原始预测对应的子需求变化量,Qn客户n的原始预测对应的子需求变化量。
作为本公开一实施方式的进一步改进,所述基于所述子需求变化量和所述总需求变化量,计算需承担的呆滞责任的赔偿比例的计算公式为:
Zi=Qi/δtotal;
其中,Zi为Qi所对应的客户需承担的呆滞责任的赔偿比例。
为了实现上述公开目的另一,本公开提供了一种物料呆滞分析的系统,包括:
获取模块,用于获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果;
所述获取模块还用于在获取所述最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据所述异常信息确定发生呆滞的目标物料;所述异常信息为在库存中有目标物料供应,但所述目标物料没有需求计划;
分析模块,用于确定所述目标物料的批处理时间,并确定所述目标物料发生呆滞的时间范围;所述批处理时间为上一次下采购订单的时间;
所述分析模块还用于基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目。
为了实现上述公开目的另一,本公开提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一项所述的物料呆滞分析的方法。
为了实现上述公开目的另一,本公开提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行上述任一所述的物料呆滞分析的方法。
相对于现有技术,本公开的技术效果在于:通过在获取最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,寻找发生呆滞的目标物料,并确定目标物料的批处理时间,从而可以快速的确定目标物料发生呆滞的时间范围;通过批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果两个版本的物料需求计划,以及目标物料发生呆滞的时间范围,追溯原始成品的预测需求来源,可以准确的确定目标物料发生呆滞的目标项目;避免对所有版本进行逐个对比,有效的减少了劳动力的投入。
附图说明
为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案,下面将对实施方式或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为组合替代示意图;
图2为普通替代示意图;
图3为错阶替代示意图;
图4为不完全替代示意图;
图5为本公开实施方式提供的一种物料呆滞分析的方法流程图;
图6为本公开另一实施方式提供的一种物料呆滞分析的方法流程图;
图7为本公开实施方式提供的一种物料呆滞分析的系统示意图;
图8为本公开实施方式提供的一种电子设备硬件结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图所示的具体实施方式对本公开进行详细描述。但这些实施方式并不限制本公开,本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本公开的保护范围内。
实施方式需要说明的是,除非另外定义,本公开实施方式使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施方式中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。
对于消费电子行业,由于部分物料采购时间周期较长,通常会根据客户的长周期预测需求,提前进行下单备料,再结合短期预测进行生产。对于出现长周期预测需求发生波动的情况,若实际短期需求比原长周期预测需求量更大,则会导致备料不足,可能会出现缺料或紧急采购的情况;若实际短期需求比原长周期预测需求量更小,则会导致物料备料过多,从而出现物料呆滞的情况。此时需要分析出现物料呆滞的原因,确定是由于哪个客户的哪个版本的预测需求导致的过多备料。
考虑各种替代场景和共用料问题,会使物料呆滞的原因分析,无法追溯到准确的需求来源。共用料是指,如下不完全替代描述,对于物料A,在产品X和产品Y均会使用,则称A为共用料,即多个不同的客户,会产生相同物料的备料。
存在BOM(Bill of Material,物料清单)替代场景主要包含如下:
1)组合替代:替代关系不仅仅是1对1的,还有多对多的。比如,如图1所示,一个瓶身需要配一个盖,这是一种组合(比如颜色的要求等)。那么当这个瓶身有替代的时候,它的盖子也是需要一并替换的。若瓶A、瓶B为虚拟件,则又称为成组替代。
2)物料普通替代:替代关系可能有多个,比如,如图2所示,A没有库存时优先由B替代,当B也没有存库时可由C替代;若指定某个替代物料为自然切换ECO(被淘汰的工艺或生产需求,以后不希望再生产的),如指定C为ECO,则C的供应将优先消耗,也称自然切换。
3)错阶替代:替代关系的发生可能不止在一层,可以在多层中都发生替代。如图3所示,物料B用于替代物料A时,不仅可以发生在制造某产品时,还可以发生在制造半成品M时。
4)不完全替代:同一个物料A在不同的BOM中,可用于替换的物料是不一样的。如图4所示,如Y产品的中的物料A可以用B或者C替换,但产品X的物料A就只能用B替换。
现有的分析物料呆滞的方式主要有两种,如下所述:
(1)根据waterfall(瀑布图)峰值分析呆滞。
1.先拿到所有客户预测,根据BOM逐层展开;而对于替代料场景,只展开主料分支,并考虑生产/采购提前期,得到物料的需求数量。
2.拿到历史成品发货数据,即实际交付给客户的成品≈实际需求,同样根据BOM逐层展开,对于替代料场景,只展开主料分支,考虑生产/采购提前期,得到物料的对应发货数量。
3.按物料的维度,时间范围以及周汇总预测数量,对每个版本进行预测,可以在表格中展示单独的一行;没有预测的部分,则填写实际发货数据。
4.每一行的数据求各汇总值,即为峰值,求各版本的峰值数,即各行数据的sum值,其最大的点为峰值点,也就是导致物料呆滞产生的版本。
发明人发现该物料呆滞分析的方式存在以下问题:
①替代料场景结果分析不准,只能以替代组进行查看;半成品替代仅分析了其中一个分支,普通替代也仅能以替代组进行查看。
②预测与下单是有时间偏差的,这里仅以预测时间来进行分析,实际下单时间和预测版本时间可能存在不一致。如预测最高点,实际未进行下单,在预测次高点时间才下单,导致实际预测的版本并不一定是导致呆滞的版本。
(2)根据MRP(Material Requirement Planning,物料需求计划)例外信息多版本差异对比来分析物料呆滞。
1.取每日MRP计算结果的例外信息,取到过剩例外信息,即为呆滞信息数据;与上一版本的MRP例外信息进行比对,得到两版本MRP或时间段内,同一物料的呆滞变化量。
2.根据当前日期MRP计算所取的预测版本,与上一版本的预测,逐层展开BOM,而且仅计算主料,得到两版本预测变化间导致的物料波动明细。
3.将MRP过剩例外信息与物料波动明细信息,按替代组进行关联,分析其原始需求来源,得到导致物料呆滞的原始需求对应的客户、项目信息。
发明人发现该物料呆滞分析的方式存在以下问题:
①不完全替代等替代场景无法处理,仍只能按照替代组进行查看。
②共用料、过剩例外信息与波动明细信息无法关联,对于物料呆滞责任无法划分到具体的客户和项目。
③需要对每个MRP版本都进行分析,工作量较大。
有鉴于此,本公开实施方式提供一种物料呆滞分析的方法,可以快速的确定发生物料呆滞的时间,并且可以确定具体的客户原始预测,如图5所示,物料呆滞分析的方法包括:
S100、获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果。
具体的,物料需求计划是指根据产品结构各层次物品的从属和数量关系,以每个物品为计划对象,以完工时期为时间基准倒排计划,按提前期长短区别各个物品下达计划时间的先后顺序,是一种工业制造企业内物资计划管理模式。
MRP运算结果可以从采购系统中的历史下单数据来获取。通过MRP结果的追溯信息来决定替代分支选择,可以实现全局最优供应消耗前提下的替代分支选择,以及整个计算过程中的供需匹配记录。MRP运算结果具体还可以通过MRP计算引擎计算得出,具体计算过程请参考申请人在先发明,公开号为:CN113627745A,发明名称为:物料需求自动优化管理方法、系统及存储介质。简洁起见,下文不再详细给出计算过程。
批处理时间的MRP运算结果为上一次采购下单那一天所对应的MRP运算结果,包括:计划单需求和工单需求。最新版本MRP运算结果为最近一次运行计算的结果,包括:计划单需求、工单需求和实际生产消耗;其中,实际生产消耗为从批处理时间到当前时间累计系统工单领料数据。最新版本MRP运算结果包含了追溯,即需求和供应的匹配关系(替代关系),哪个客户订单,会用到哪些原材料,实际消耗了多少原材料的库存,又有多少需求缺口。
S200、在获取最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据异常信息确定发生呆滞的目标物料;异常信息为在库存中有目标物料供应,但目标物料没有需求计划。
具体的,在最近一次进行物料需求计划运算之后,对库存中的物料进行检查,查找库存中的物料是否出现异常信息;当物料在采购时买入量过多,而实际生产时却没有将所采购的物料全部使用,导致了物料没有了需求计划,继而出现了呆滞,这时物料就会出现异常。当库存中出现异常信息时,可以确定出现异常信息的物料发生呆滞,进而再确认呆滞物料发生呆滞的时间范围,以及呆滞物料的具体需求来源。
S300、确定目标物料的批处理时间,并确定目标物料发生呆滞的时间范围。
本公开一可实现方式中,对于步骤S300,具体包括:获取采购系统中目标物料的采购数据,从采购数据中确定目标物料上一次下采购订单的时间;确定目标物料发生呆滞的时间范围为上一次下采购订单的时间到当前时间。
具体的,在采购系统中获取目标物料的具体采购数据,采购数据可以包括目标物料的采购数量、采购时间以及采购金额等等;所以从采购数据可以直接得到目标物料的下采购订单的时间,即目标物料的批处理时间。由于已经得知目标物料出现呆滞是因为在最新版本物料需求计划运算之后,所以可以确定目标物料发生呆滞的时间范围为上一次下采购订单的时间到当前。在确定了目标物料发生呆滞的时间范围后,则可以在这个时间范围内追溯导致目标物料发生呆滞的时间项目。
通过目标物料的批处理时间,可以快速定位目标物料呆滞发生的时间范围,无需将所有版本进行对比,减轻了因逐个版本的对比而产生的工作量,有效的减少了劳动力的投入。
S400、基于批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合目标物料发生呆滞的时间范围,确定目标物料发生呆滞的目标项目。
本公开一可实现方式中,对于步骤S400,具体包括:基于批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果,获取目标物料的具体需求展开记录;目标物料的具体需求展开记录为目标物料被用于何处的记录明细;通过目标物料的具体需求展开记录,结合目标物料的实际生产消耗,追溯原始成品的预测需求来源;结合原始成品的预测需求来源与目标物料发生呆滞的时间范围,确定目标物料发生呆滞的目标项目。
具体的,从采购系统中的历史下单数据中,获取批处理时间的MRP运算结果的计算明细记录,以及最新版本MRP运算结果的计算明细记录,得到物料具体需求展开记录;例如,一个手机展开BOM得到屏幕、壳、电池或主板等,主板再展开BOM可以得到电阻、电容等;电阻、电容等可以被用作于制作主板;电池、主板等可以被用作于制作手机。
追溯原始成品的预测需求来源中,追溯为展开BOM和匹配供应的过程。例如,客户需求是1000台手机,展开BOM得到1000个屏幕的需求,那么此时在仓库1有200个屏幕,仓库2有400个屏幕。此时就会记录1000个屏幕的需求,用哪些仓库的库存满足的,缺口又是多少。从追溯可以得知具体客户的成品需求,以及成品需求的数量等等。需求指的是9月10日某个客户a需要某型号手机1000台。通过追溯可以确认具体是因为哪个客户的哪个项目,导致了物料呆滞的产生;再结合物料发生呆滞的时间范围,就可以确定发生物料呆滞的目标项目,即哪个时间段的哪个客户的哪个项目导致了物料呆滞的产生。项目指的就是不同客户、不同型号的手机需求。当不同型号的手机用到了相同的原材料,那么此时就要按不同的项目来进行区分和汇总。
在另一可行的实施方式中,结合参见图6,在确定发生物料呆滞的目标项目之后,还包括:S500、划分物料呆滞责任,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
本公开一可实现方式中,对于步骤S500,具体包括:获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量;基于子需求变化量,得到总需求变化量;基于子需求变化量和总需求变化量,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
进一步的,首先获取各原始成品的预测需求对应的需求变化量,即求物料的需求变化量是由哪些成品需求变化导致的;
其计算公式为:Qi=Xi+Yi-(Ai+Bi+Ci);
其中,Qi为客户i的原始预测对应的子需求变化量,Xi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单需求和计划单需求,Yi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单超领数量,Ai为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的工单需求、计划单需求和实际生产消耗,Bi为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的返工退料和盘盈,Ci为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的已关闭工单未领料,i为客户。
然后基于子需求变化量,求总需求变化量;
计算公式为:δtotal=SUM(Qa,Qb,…,Qn);
其中,δtotal为所有原始预测对应的总需求变化量,Qa为客户a的原始预测对应的子需求变化量,Qb为客户b的原始预测对应的子需求变化量,Qn客户n的原始预测对应的子需求变化量。
最后再基于子需求变化量和总需求变化量,计算需承担的呆滞责任的赔偿比例;计算公式为:Zi=Qi/δtotal;
其中,Zi为Qi所对应的客户需承担的呆滞责任的赔偿比例。
由于客户的预测需求,导致了物料过多采购,通过计算出的呆滞责任的赔偿比例,可以对造成目标物料呆滞的客户进行追偿。
下面通过一个具体的场景,来说明计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例的具体步骤。
按需求来源项目,以及业务类型进行分组,对比前后两个版本的MRP需求数量,请参见表1。
表1为批处理时间的MRP运算结果与最新版本MRP运算结果
如表1所示,其中,根据追溯,分析物料需求的来源业务类型包括量产等,以及父项代码和国别,例如700001、700002;父项代码可以唯一确定客户和项目信息。
若(A700001|内销+B700001|内销+C700001|内销)<(X700001|内销+Y700001|内销),则对于量产业务,700001所对应的客户与项目,由于时间段内的预测变化,导致了当前物料编号为16800001的物料呆滞。
对于呆滞责任的划分,先求各原始预测对应的需求变化量,
Q700001|内销=X700001|内销+Y700001|内销-(A700001|内销+B700001|内销+C700001|内销);
Q700002|内销=X700002|内销+Y700002|内销-(A700002|内销+B700002|内销+C700002|内销);
基于各原始预测对应的需求变化量,求得总需求变化量为δtotal= SUM(Q700001|内销,Q700002|内销);
则对于700001|内销所对应的客户,需承担的呆滞赔偿责任比例为:
Z700001|内销=Q700001|内销/δtotal。
则对于700002|内销所对应的客户,需承担的呆滞赔偿责任比例为:
Z700002|内销=Q700002|内销/δtotal。
通过获取批处理时间的物料累计需求量,再获取最新版本的物料累计需求量;将两个版本的物料累计需求量进行对比,再通过MRP追溯分析得到父项,可以确定具体是由哪个时间段的哪个客户的哪个项目导致的物料呆滞,并划分具体的呆滞责任。
综上所述,本公开提供的物料呆滞分析的方法,通过在获取最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,寻找发生呆滞的目标物料,并确定目标物料的批处理时间,从而可以快速的确定目标物料发生呆滞的时间范围;通过批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果两个版本的物料需求计划,以及目标物料发生呆滞的时间范围,追溯原始成品的预测需求来源,可以准确的确定目标物料发生呆滞的目标项目;避免对所有版本进行逐个对比,有效的减少了劳动力的投入。
需要说明的是,本公开实施方式的方法可以由单个设备执行,例如一台计算机或服务器等。本实施方式的方法也可以应用于分布式场景下,由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施方式的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是,上述对本公开的一些实施方式进行了描述。其它实施方式在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施方式中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思,与上述任意实施方式方法相对应的,本公开还提供了一种物料呆滞分析的系统。
参考图7,一种物料呆滞分析的系统,包括:
获取模块100,用于获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果;
获取模块100,还用于在获取最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据异常信息确定发生呆滞的目标物料;异常信息为在库存中有目标物料供应,但目标物料没有需求计划;
分析模块200,用于确定目标物料的批处理时间,并确定目标物料发生呆滞的时间范围;批处理时间为上一次下采购订单的时间;
分析模块200还用于基于批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合目标物料发生呆滞的时间范围,确定目标物料发生呆滞的目标项目。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统中的分析模块200,还包括:
获取采购系统中目标物料的采购数据,从采购数据中确定目标物料上一次下采购订单的时间;
确定目标物料发生呆滞的时间范围为上一次下采购订单的时间到当前时间。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统中的分析模块200,还包括:
基于批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果,获取目标物料的具体需求展开记录;目标物料的具体需求展开记录为目标物料被用于何处的记录明细;通过目标物料的具体需求展开记录,结合目标物料的实际生产消耗,追溯原始成品的预测需求来源;结合原始成品的预测需求来源与目标物料发生呆滞的时间范围,确定目标物料发生呆滞的目标项目。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统,还包括:
计算模块300,用于划分物料呆滞责任,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统中的计算模块300,还包括:
获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量;基于子需求变化量,得到总需求变化量;基于子需求变化量和总需求变化量,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统中的计算模块300,还包括:
获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量的计算公式为:
Qi=Xi+Yi-(Ai+Bi+Ci);
其中,Qi为客户i的原始预测对应的子需求变化量,Xi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单需求和计划单需求,Yi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单超领数量,Ai为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的工单需求、计划单需求和实际生产消耗,Bi为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的返工退料和盘盈,Ci为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的已关闭工单未领料,i为客户。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统中的计算模块300,还包括:
基于子需求变化量,得到总需求变化量的计算公式为:
δtotal=SUM(Qa,Qb,…,Qn);
其中,δtotal为所有原始预测对应的总需求变化量,Qa为客户a的原始预测对应的子需求变化量,Qb为客户b的原始预测对应的子需求变化量,Qn客户n的原始预测对应的子需求变化量。
在一个可行的实施方式中,物料呆滞分析的系统中的计算模块300,还包括:
基于子需求变化量和总需求变化量,计算需承担的呆滞责任的赔偿比例的计算公式为:
Zi=Qi/δtotal;
其中,Zi为Qi所对应的客户需承担的呆滞责任的赔偿比例。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本公开时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施方式的装置用于实现前述任一实施方式中相应的物料呆滞分析的方法,并且具有相应的方法实施方式的有益效果,在此不再赘述。
基于同一发明构思,与上述任意实施方式方法相对应的,本公开还提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施方式所述的物料呆滞分析的方法。
图8示出了本实施方式所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图,该设备可以包括:处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施方式所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory,只读存储器)、RAM(Random AccessMemory,随机存取存储器)、静态存储设备,动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施方式所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器1020中,并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块,以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施方式方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施方式的电子设备用于实现前述任一实施方式中相应的物料呆滞分析的方法,并且具有相应的方法实施方式的有益效果,在此不再赘述。
基于同一发明构思,与上述任意实施方式方法相对应的,本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施方式所述的物料呆滞分析的方法。
本实施方式的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施方式的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施方式所述的物料呆滞分析的方法,并且具有相应的方法实施方式的有益效果,在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施方式的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,在本公开的思路下,以上实施方式或者不同实施方式中的技术特征之间也可以进行适当组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本公开实施方式的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。
另外,为简化说明和讨论,并且为了不会使本公开实施方式难以理解,在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外,可以以框图的形式示出装置,以便避免使本公开实施方式难以理解,并且这也考虑了以下事实,即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本公开实施方式的平台的(即,这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如,电路)以描述本公开的示例性实施方式的情况下,对本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施方式。因此,这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施方式对本公开进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施方式的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如,其它存储器架构(例如,动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施方式。
本公开实施方式旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此,凡未脱离本公开实施方式的精神和原则,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果;
在获取所述最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据所述异常信息确定发生呆滞的目标物料;所述异常信息为在库存中有目标物料供应,但所述目标物料没有需求计划;
确定所述目标物料的批处理时间,并确定所述目标物料发生呆滞的时间范围;所述批处理时间为上一次下采购订单的时间;
基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目。
2.根据权利要求1所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述确定所述目标物料的批处理时间,并确定所述目标物料发生呆滞的时间范围包括:
获取采购系统中所述目标物料的采购数据,从所述采购数据中确定所述目标物料上一次下采购订单的时间;
确定所述目标物料发生呆滞的时间范围为上一次下采购订单的时间到当前时间。
3.根据权利要求1所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目包括:
基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,获取目标物料的具体需求展开记录;所述目标物料的具体需求展开记录为所述目标物料被用于何处的记录明细;
通过所述目标物料的具体需求展开记录,结合所述目标物料的实际生产消耗,追溯原始成品的预测需求来源;
结合所述原始成品的预测需求来源与所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目。
4.根据权利要求1所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,在所述确定所述目标物料发生呆滞的目标项目之后,还包括:
划分物料呆滞责任,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
5.根据权利要求4所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述划分物料呆滞责任,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例包括:
获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量;
基于所述子需求变化量,得到总需求变化量;
基于所述子需求变化量和所述总需求变化量,计算需承担的物料呆滞责任的赔偿比例。
6.根据权利要求5所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述获取各原始成品的预测需求对应的子需求变化量的计算公式为:
Qi=Xi+Yi-(Ai+Bi+Ci);
其中,Qi为客户i的原始预测对应的子需求变化量,Xi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单需求和计划单需求,Yi为客户i批处理时间的物料需求计划运算结果中的工单超领数量,Ai为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的工单需求、计划单需求和实际生产消耗,Bi为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的返工退料和盘盈,Ci为客户i当前最新版本物料需求计划运算结果中的已关闭工单未领料,i为客户。
7.根据权利要求6所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述基于所述子需求变化量,得到总需求变化量的计算公式为:
δtotal=SUM(Qa,Qb,…,Qn);
其中,δtotal为所有原始预测对应的总需求变化量,Qa为客户a的原始预测对应的子需求变化量,Qb为客户b的原始预测对应的子需求变化量,Qn客户n的原始预测对应的子需求变化量。
8.根据权利要求7所述的物料呆滞分析的方法,其特征在于,所述基于所述子需求变化量和所述总需求变化量,计算需承担的呆滞责任的赔偿比例的计算公式为:
Zi=Qi/δtotal;
其中,Zi为Qi所对应的客户需承担的呆滞责任的赔偿比例。
9.一种物料呆滞分析的系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取批处理时间的物料需求计划运算结果和最新版本物料需求计划运算结果;
所述获取模块还用于在获取所述最新版本物料需求计划运算结果后,查找库存中的异常信息,根据所述异常信息确定发生呆滞的目标物料;所述异常信息为在库存中有目标物料供应,但所述目标物料没有需求计划;
分析模块,用于确定所述目标物料的批处理时间,并确定所述目标物料发生呆滞的时间范围;所述批处理时间为上一次下采购订单的时间;
所述分析模块还用于基于所述批处理时间的物料需求计划运算结果和所述最新版本物料需求计划运算结果,追溯原始成品的预测需求来源,结合所述目标物料发生呆滞的时间范围,确定所述目标物料发生呆滞的目标项目。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至8任一所述的物料呆滞分析的方法。
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104794596A (zh) * | 2014-01-16 | 2015-07-22 | 天津星微软件开发有限公司 | 一种制造企业mrp统计方法 |
CN109978337A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子装置、有存储功能的装置、资源管理系统及管控方法 |
CN111126923A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-08 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 物料呆滞统计方法、装置、存储介质及终端设备 |
CN112801448A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-14 | 苏州慧工云信息科技有限公司 | 物料需求分配方法、装置、系统及存储介质 |
CN113627745A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-09 | 苏州慧工云信息科技有限公司 | 一种物料需求计划方法及系统 |
CN114066351A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-02-18 | 中铁隧道局集团有限公司 | 一种基于配件采购-仓储协同的智能化配件库存管理方法 |
CN114648280A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-06-21 | 武汉市中制智造技术有限公司 | 一种基于大数据的库存呆滞料原因追溯方法及系统 |
CN115081953A (zh) * | 2022-07-30 | 2022-09-20 | 南京维拓科技股份有限公司 | 一种根据生产节拍的采购方法 |
CN116415891A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-07-11 | 深圳优制云工业互联网有限公司 | 一种滚动式自动计算物料需求计划的系统 |
-
2023
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104794596A (zh) * | 2014-01-16 | 2015-07-22 | 天津星微软件开发有限公司 | 一种制造企业mrp统计方法 |
CN109978337A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-07-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子装置、有存储功能的装置、资源管理系统及管控方法 |
CN111126923A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-08 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 物料呆滞统计方法、装置、存储介质及终端设备 |
CN112801448A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-14 | 苏州慧工云信息科技有限公司 | 物料需求分配方法、装置、系统及存储介质 |
CN113627745A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-09 | 苏州慧工云信息科技有限公司 | 一种物料需求计划方法及系统 |
CN114066351A (zh) * | 2021-11-05 | 2022-02-18 | 中铁隧道局集团有限公司 | 一种基于配件采购-仓储协同的智能化配件库存管理方法 |
CN114648280A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-06-21 | 武汉市中制智造技术有限公司 | 一种基于大数据的库存呆滞料原因追溯方法及系统 |
CN115081953A (zh) * | 2022-07-30 | 2022-09-20 | 南京维拓科技股份有限公司 | 一种根据生产节拍的采购方法 |
CN116415891A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-07-11 | 深圳优制云工业互联网有限公司 | 一种滚动式自动计算物料需求计划的系统 |
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