【ERP原理与应用】作业·思考题三、四

思考题三

P77第四章3, 6,8
在这里插入图片描述

3.生产规划的基本内容是什么?

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
生产规划是根据企业未来一段时间内预计资源可用量和市场需求量之间的平衡所制定的概括性设想是根据企业所拥有的生产能力和需求预测,对企业未来较长一段时间内的产品、产出量等问题所做的概括性描述。
生产规划的内容:
(1)品种:产品的需求特征、加工特性、所需人员和设备的相似性
(2)时间:生产规划的计划展望期
(3)人员:按照产品系列、所需人员水平、产品工艺特点和人员所需技能水平分组,以及需求变化引起的所需人员数量变动。

生产规划是指制定、实施和监控生产活动的计划,以实现组织的生产目标和满足市场需求。其基本内容通常包括以下几个方面:

生产目标和策略:确定生产目标,包括产量、质量、成本等方面的目标,并制定实现这些目标的策略和方法。

生产计划:制定生产计划,包括生产排程、生产数量、生产时间、生产地点等,以确保生产活动按时按量完成。

物料需求计划(MRP):根据销售预测和库存水平,确定所需的原材料、零部件和成品的数量和时间,以支持生产计划的制定。

人力资源规划:确定所需的人力资源,包括生产工人、技术人员、管理人员等,以确保生产计划的顺利实施。

设备和设施规划:确定所需的生产设备、工具和设施,以满足生产需求,并确保其正常运行和维护。

质量管理计划:制定质量管理策略和措施,确保生产过程中产品质量的稳定和符合标准。

供应链管理:与供应商和分销商合作,确保原材料的及时供应和成品的及时交付。

生产成本控制:制定成本控制措施,监控生产成本,以确保在保证产品质量的前提下降低生产成本。

生产进度监控和调整:监控生产进度,及时调整生产计划和资源分配,以应对突发情况和市场变化。

这些内容构成了生产规划的基本框架,通过科学有效地组织和管理生产活动,可以提高生产效率、降低成本,从而增强组织的竞争力和持续发展能力。

6.在MTS环境中,简述如何用滚动计划法编制生产规划,其优点是什么

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
滚动计划法是一种编制计划的方法,是在市场经济条件下,企业对生产计划自觉地进行主动调节的有效方法。
优点:
1.计划是动态的,计划的应变能力得到了保证。
2.计划具有连续性,这样便于建立正常的生产秩序,有利于组织均衡生产。

在 MTS(Make-to-Stock,按订单生产)环境中,滚动计划法是一种常用的生产规划方法。它的主要思想是根据历史销售数据和市场需求预测,动态地调整生产计划,以满足产品的持续需求。以下是滚动计划法编制生产规划的基本步骤:

收集销售数据和需求预测:首先,收集历史销售数据和市场需求预测,包括销售量、季节性变化、趋势以及其他影响销售的因素。这些数据将成为生产规划的基础。

制定滚动计划:根据收集到的销售数据和需求预测,制定一个滚动计划,通常以月为单位。滚动计划会在每个月初进行更新,以反映最新的市场需求情况。

计算生产需求:根据滚动计划和产品的生产周期,计算每个月需要生产的产品数量。考虑到生产周期、库存水平以及生产能力等因素,确定每月的生产需求量。

制定生产计划:根据计算得到的生产需求量,制定每个月的生产计划。确定生产数量、生产时间和生产地点等具体细节,并安排好生产资源和人力。

监控和调整:定期监控生产计划的执行情况,及时调整计划以应对市场需求的变化。根据实际销售情况和生产效率,不断地优化生产计划。

滚动计划法的优点包括:

灵活性:滚动计划法可以根据市场需求的变化灵活调整生产计划,使生产活动能够更好地适应市场的波动。

高效性:通过滚动计划法,生产计划可以定期更新,确保生产活动始终处于高效状态,避免了长期计划的僵化性。

减少库存风险:滚动计划法可以更准确地预测需求,避免过多的库存积压,降低库存风险和资金占用成本。

优化资源利用:滚动计划法可以根据实际需求量合理分配生产资源,最大限度地优化资源利用效率,提高生产效率和利润率。

因此,滚动计划法在MTS环境中被广泛应用,能够帮助企业更好地规划生产活动,提高市场响应能力和竞争力。

8.简述如何编制资源需求计划

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.资源清单法
2.能力需求计划系数法

资源需求计划(Material Requirements Planning,MRP)是一种通过分析销售订单和预测需求,确定所需原材料和零部件的数量和时间的计划方法。下面是编制资源需求计划的基本步骤:

收集数据:首先,收集销售订单和需求预测数据,包括销售订单数量、交货日期、产品类型等信息。同时,收集相关的产品结构信息,包括产品的物料清单、工艺路线和生产周期等。

确定毛需求:根据销售订单和需求预测数据,计算出每种产品的毛需求量,即客户实际需要的产品数量。考虑到交货日期和产品的生产周期,确定每个时间段内的毛需求量。

计算净需求:根据产品的物料清单和工艺路线,逐层向下展开,计算出每种原材料和零部件的净需求量。净需求量等于毛需求量减去现有库存量和已安排生产的数量。

制定采购计划:根据每种原材料和零部件的净需求量,制定采购计划。确定采购数量、采购日期和供应商等具体细节,以确保原材料和零部件的及时供应。

制定生产计划:根据每种产品的毛需求量和净需求量,制定生产计划。确定生产数量、生产时间和生产地点等具体细节,以确保产品按时交付。

更新计划:定期更新资源需求计划,根据实际销售情况和生产效率,调整毛需求量、净需求量和计划数量。确保资源需求计划始终与市场需求保持一致。

监控执行:监控资源需求计划的执行情况,及时处理异常情况和问题,确保采购和生产活动按计划进行。

通过以上步骤,企业可以有效地编制资源需求计划,确保原材料和零部件的及时供应,提高生产效率和客户满意度。
  1. 资源清单法:
    资源清单法是一种根据产品的物料清单和工艺路线,逐级分解计算所需原材料和零部件的方法。

步骤如下:

收集数据:收集销售订单、需求预测和产品的物料清单、工艺路线等相关数据。

毛需求计算:根据销售订单和需求预测,计算出每种产品的毛需求量,即客户实际需要的产品数量。

净需求计算:根据产品的物料清单,逐级向下分解,计算出每种原材料和零部件的净需求量。净需求量等于毛需求量减去现有库存量和已安排生产的数量。

制定采购计划:根据每种原材料和零部件的净需求量,制定采购计划。确定采购数量、采购日期和供应商等具体细节。

制定生产计划:根据每种产品的毛需求量和净需求量,制定生产计划。确定生产数量、生产时间和生产地点等具体细节。

更新和监控:定期更新资源需求计划,根据实际销售情况和生产效率,调整计划。监控资源需求计划的执行情况,及时处理异常情况和问题。

  1. 能力需求计划系数法:
    能力需求计划系数法是一种根据生产能力和需求预测,确定生产资源需求的方法。

步骤如下:

确定能力需求系数:根据生产能力和需求预测,确定能力需求系数,即单位时间内生产所需的资源量和产能。

计算资源需求:根据销售订单和需求预测,乘以能力需求系数,计算出每种资源(如人力、机器)的需求量。

制定资源调配计划:根据计算得到的资源需求量,制定资源调配计划。确定资源的分配方式、时间和地点等具体细节。

更新和监控:定期更新资源需求计划,根据实际销售情况和生产效率,调整计划。监控资源需求计划的执行情况,及时处理异常情况和问题。

这两种方法都有其适用的场景,企业可以根据自身情况选择合适的方法来编制资源需求计划。

思考题四

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

作业:2467

2.请解释以下概念:时段、时区和时界(计划时界和需求时界)。如何理解它们之间的关系?需求时区、计划时区、预测时区从时间上讲,哪一个在前面?请结合实例说明。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

时段:

时区:时间即时间区间,把整个计划展望期分成多个阶段。在ERP系统中,一般由两个时界把计划展望期分为需求时区、计划时区和预测时区。
1.需求时区:从编制计划的当前时刻到需求时界之间的时段。
2.计划时区:从需求时界到计划时界之间的时段。
3.预测时区:计划时界之后到计划展望期结束之前的时段。

时界:
需求时界一般与产品的总装提前期一致,可以稍大于总装提前期,以提醒计划人员早于这个时界的计划订单已经在进行最后的总装,除非情况紧急,否则不能改变这个时期内的计划。
计划时界一般与产品的累计提前期一致,可以稍大于产品的累计提前期,它提醒计划人员,在这个时界与需求时界之间的某些采购计划或生产计划已经开始执行,资金已经投入,资源已经开始消耗,在这个时间范围内的主生产计划的修改只能由计划员来控制。

在生产和供应链管理中,时段、时区和时界是三个重要的概念,它们之间有密切的关系。下面对这些概念进行解释,并说明它们之间的关系:

时段(Time Bucket):时段是指时间上的一个特定区间,通常用来划分和表示计划、需求或其他相关活动。时段的长度可以根据实际需求而定,例如天、周、月等。

时区(Time Frame):时区是指时间的一个范围或区间,通常用来表示一段时间内的计划、需求或其他相关活动。时区可以由多个时段组成,也可以跨越不同的时间单位。例如,一个季度可以是一个时区,它包含了多个月份作为时段。

时界(Time Fence):时界是指在时间轴上划定的一个特定时间点或时间范围,用于规划或决策的参考点。时界分为两种类型:计划时界和需求时界。计划时界是指供应链中的一个重要时间点,用来划定哪些需求是可以被计划和执行的,而需求时界是指哪些需求是不可被计划和执行的。

这些概念之间的关系可以通过以下方式理解:

需求时区:需求时区是指需求发生的时间范围,用来表示市场或客户的需求情况。它通常是从将来的某个时间点开始,向后延伸一定的时间段。需求时区通常是最早的时间范围,因为它反映了市场需求的时间窗口。

计划时区:计划时区是指计划活动的时间范围,用来规划生产、采购、库存等活动。它通常是需求时区的一部分,覆盖了从需求时区的起始时间到结束时间的一段时间。计划时区紧随需求时区,因为它是基于市场需求而制定的计划。

预测时区:预测时区是指预测活动的时间范围,用来对未来市场需求进行预测。它通常是需求时区的一部分,覆盖了未来一段时间内的预测时间。预测时区位于需求时区之前,因为它是在需求发生之前进行的预测。

举例来说,假设某公司制造汽车零部件。他们可能会将需求时区设置为未来一年,以了解市场对其零部件的需求情况。然后,他们可能将计划时区设置为未来三个月,用于制定生产计划和采购计划。最后,他们可能会将预测时区设置为未来五年,用于预测未来市场需求的趋势和变化。







4.*请画出MPS计算流程图,并举例模拟MPS运算过程。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

假设某公司生产一种产品,根据销售订单和需求预测,需要制定主生产计划。

收集数据:公司收集到了未来三个月的销售订单和需求预测数据。

确定初始库存水平:初始库存为100个产品。

计算净需求量:根据销售订单和需求预测,计算出每个月的净需求量。

月份1:销售订单100个,预测需求50个,净需求量为100(销售订单)+ 50(预测需求) - 100(初始库存) = 50个。
月份2:销售订单120个,预测需求60个,净需求量为120 + 60 - 50 = 130个。
月份3:销售订单150个,预测需求70个,净需求量为150 + 70 - 0(初始库存) = 220个。
生成初步的MPS:根据净需求量和生产能力,生成初步的主生产计划。

月份1:计划生产60个产品。
月份2:计划生产140个产品。
月份3:计划生产220个产品。
检查MPS的可行性:检查初步的主生产计划是否可行,即是否满足生产能力和资源的限制。

经检查,月份2的计划生产量超过了生产能力,需要调整。
调整MPS:调整月份2的生产计划,使其满足生产能力的限制。

调整后,月份2的计划生产量为120个产品。
输出最终MPS:得到最终的主生产计划。

月份1:计划生产60个产品。
月份2:计划生产120个产品。
月份3:计划生产220个产品。
通过以上步骤,公司成功制定了最终的主生产计划,以满足未来三个月的销售订单和需求预测。

6.试编制该产品的主生产计划的初步方案。

在这里插入图片描述

7.*已知一个产品的计划展望期为8周,需求时界为第2周,计划时界为第6周,期初库存为200台,安全库存为50台,第一周计划接收量为50台,批量规则为固定批量50台,提前期为1周。销售预测:第1~7周均为200,第8周为100台。订单量:第1 ~ 8周分别为180、250、150、210、230、170、190、100台。根据以上条件试编制MPS的初步方案。

根据所提供的条件,我们可以编制MPS的初步方案。首先,我们需要计算每周的净需求量,并根据安全库存和批量规则确定计划接收量。

净需求量 = 销售预测量 + 订单量 - 期初库存

接下来,我们按照计划时界和需求时界的要求制定主生产计划。

周次 销售预测量 订单量 期初库存 净需求量 计划接收量 计划生产量 备注
1 200 180 200 180 50 50 接收量满足需求,无需生产
2 200 250 50 450 200 200
3 200 150 0 350 200 200
4 200 210 0 410 200 200
5 200 230 0 430 200 200
6 200 170 0 370 200 200
7 200 190 0 390 200 200
8 100 100 0 0 100 100
根据上表所示的计划生产量,我们可以得到最终的MPS初步方案。在第2周至第6周之间,生产量均为200台,满足了计划时界的要求;第1周和第7周的计划接收量分别为50台,满足了需求时界的要求。第8周生产量为100台,也满足了需求时界的要求。

因此,以上为根据所提供的条件编制的MPS初步方案。
在这里插入图片描述

import pandas as pd

# 定义数据
weeks = range(1, 9)
sales_forecast = [200] * 7 + [100]
orders = [180, 250, 150, 210, 230, 170, 190, 100]
initial_inventory = 200
safety_stock = 50
initial_receive = 50
fixed_batch = 50
lead_time = 1
planning_horizon = 8
demand_fence = 2
planning_fence = 6

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(index=weeks)
df['销售预测'] = sales_forecast
df['订单量'] = orders
df['净需求量'] = df['销售预测'] + df['订单量'] - initial_inventory
df['计划接收量'] = df['净需求量'].shift(-lead_time)
df.loc[1, '计划接收量'] = initial_receive
df['计划生产量'] = df['计划接收量']
df['计划生产量'].fillna(fixed_batch, inplace=True)
df['计划生产量'] = df['计划生产量'].clip(lower=0)
df['库存'] = initial_inventory + df['计划接收量'] - df['净需求量']

# 打印结果
print(df)

销售预测 订单量 净需求量 计划接收量 计划生产量 库存
1 200 180 180 50.0 50.0 70.0
2 200 250 250 150.0 150.0 100.0
3 200 150 150 210.0 210.0 260.0
4 200 210 210 230.0 230.0 220.0
5 200 230 230 170.0 170.0 140.0
6 200 170 170 190.0 190.0 220.0
7 200 190 190 0.0 0.0 10.0
8 100 100 0 NaN 50.0 NaN

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/500495.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于springboot和vue的在线图书管理系统

目 录 摘要…………………………………………………………………………………………………………1 引言/引论 …………………………………………………………………………………………………2 1.绪论……………………………………………………………………………………3 1.1 背…

Go语言爬虫实战(线程池)

Go语言爬虫实战 目标 利用go语言爬取指定网站的图片。实现爬取网站任意页面所有所需的图片。实现使用go语言线程池开启多个线程爬取图片内容。最后实现创建多个文件夹存储图片。 爬取网站图片 步骤 对指定URL发去GET请求,获取对应的响应。 resp, err : http.Get(…

【STM32嵌入式系统设计与开发】——13WWDG(窗口看门狗应用)

这里写目录标题 一、任务描述二、任务实施1、WWDG工程文件夹创建2、函数编辑(1)主函数编辑(2)USART1初始化函数(usart1_init())(3)USART数据发送函数( USART1_Send_Data(&#xff09…

单词频次-第12届蓝桥杯选拔赛Python真题精选

[导读]:超平老师的Scratch蓝桥杯真题解读系列在推出之后,受到了广大老师和家长的好评,非常感谢各位的认可和厚爱。作为回馈,超平老师计划推出《Python蓝桥杯真题解析100讲》,这是解读系列的第44讲。 单词频次&#xf…

大模型重塑电商,淘宝、百度、京东讲出新故事

配图来自Canva可画 随着AI技术日渐成熟,大模型在各个领域的应用也越来越深入,国内互联网行业也随之进入了大模型竞赛的后半场,开始从“百模大战”转向了实际应用。大模型从通用到细分垂直领域的跨越,也让更多行业迎来了新的商机。…

Python学习:lambda(匿名函数)、装饰器、数据结构

Python Lambda匿名函数 Lambda函数(或称为匿名函数)是Python中的一种特殊函数,它可以用一行代码来创建简单的函数。Lambda函数通常用于需要一个函数作为输入的函数(比如map(),filter(),sort()等&#xff0…

boost::asio::ip::tcp/udp::socket::release 函数为什么限制 Windows 8.1 才可以调用?

如本文题目所示,这是因为只有在 Windows 8.1(Windows Server 2012 RC)及以上 Windows 操作版本才提供了运行时,修改/删除完成端口关联的ABI接口。 boost::asio 在 release 函数底层实现之中是调用了 FileReplaceCompletionInform…

(完结)Java项目实战笔记--基于SpringBoot3.0开发仿12306高并发售票系统--(三)项目优化

本文参考自 Springboot3微服务实战12306高性能售票系统 - 慕课网 (imooc.com) 本文是仿12306项目实战第(三)章——项目优化,本篇将讲解该项目最后的优化部分以及一些压测知识点 本章目录 一、压力测试-高并发优化前后的性能对比1.压力测试相关…

Modelsim手动仿真实例

目录 1. 软件链接 2. 为什么要使用Modelsim 3. Modelsim仿真工程由几部分组成? 4. 上手实例 4.1. 新建文件夹 4.2. 指定目录 4.3. 新建工程 4.4. 新建设计文件(Design Files) 4.5. 新建测试平台文件(Testbench Files&…

H7310 线性恒流调光芯片 支持24V30V48V60V100V转3.3V5V12V1.5A 外围简单 性价比高

线性恒流调光芯片是一种能够将输入电压稳定转换为恒定电流输出的电子设备,同时支持调光功能。这种芯片通常具有较高的效率和稳定性,适用于LED照明、显示屏等领域。 针对您提到的支持24V、30V、48V、60V、100V转3.3V、5V、12V,并且能够提供1.…

二十九 超级数据查看器 讲解稿 查询复用

二十九 超级数据查看器 讲解稿 查询复用 ​点击此处 以新页面 打开B站 播放当前教学视频 点击访问app下载页面 百度手机助手 下载地址 大家好,今天我们讲一下超级数据查看器的查询复用功能,这是新版本要增加的功能,这讲是预告。 先介绍…

数据可视化Grafana Windows 安装使用教程(中文版)

1.跳转连接 天梦星服务平台 (tmxkj.top)https://tmxkj.top/#/site?url 2.下载应用程序 官网地址:Grafana get started | Cloud, Self-managed, Enterprisehttps://grafana.com/get/ 3.修改配置文件 grafana\conf\defaults 4.启动\bin\目录下serve应用程序 浏…

机器学习——降维算法-主成分分析(PCA)

机器学习——降维算法-主成分分析(PCA) 在机器学习领域,主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是一种常用的降维技术,用于减少数据集中特征的数量,同时保留数据集的主要…

尾矿库在线安全监测:提升矿山安全水平

在矿山安全领域,尾矿库的安全管理尤为关键。尾矿库作为矿山生产链条的重要环节,其稳定性不仅关系到生产活动的持续进行,更直接影响着周边环境和人民群众的生命财产安全。因此,尾矿库的安全监测显得尤为重要。近年来,随…

YOLOv9改进策略 : C2f改进 | 引入YOLOv8 C2f结构

💡💡💡本文改进内容:应订阅者需求,如何将YOLOv8 C2f结构引入到YOLOv9 💡💡💡C2f层是一种特殊的卷积层,用于将不同尺度的特征图融合在一起,以提高目标检测的准…

XXE漏洞知识及ctfshow例题

XXE漏洞相关知识 XXE全称为XML Enternal Entity Injection 中文叫xml外部实体注入 什么是xml 简单了解XML: (xml和html的区别可以简易的理解成:xml是用来储存数据和传输数据的而html是用来将数据展现出来) XML 指可扩展标记语…

UE5数字孪生系列笔记(三)

C创建Pawn类玩家 创建一个GameMode蓝图用来加载我们自定义的游戏Mode新建一个Pawn的C,MyCharacter类作为玩家,新建一个相机组件与相机臂组件,box组件作为根组件 // Fill out your copyright notice in the Description page of Project Set…

【力扣】300. 最长递增子序列(DFS+DP两种方法实现)

目录 题目传送最长递增子序列[DFS 方法]DFS方法思路图思路简述代码大家可以自行考虑有没有优化的方法 最长递增子序列[DP]方法DP方法思路图思路简述代码方案 题目传送 原题目链接 最长递增子序列[DFS 方法] DFS方法思路图 思路简述 对于序列中的每一个数字只有选择和不选择两…

C语言查找-----------BF算法KMP算法

1.问题引入 有一个主字符串,有一个子字符串,要求我们寻找子字符串在主字符串里面开始出现的位置; 2.BF算法 BF算法就是暴力算法,这个做法虽然效率不高,但是按照我们传统的思路依然能够得到结果,接下来我们…

LeetCode 523. 连续的子数组和

解题思路 相关代码 class Solution {public boolean checkSubarraySum(int[] nums, int k) {int s[] new int[nums.length1];for(int i1;i<nums.length;i) s[i]s[i-1]nums[i-1];Set<Integer> set new HashSet<>(); for(int i2;i<nums.length;i){set.ad…