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物料齐套计算（一）MRP的齐套难题

在国内企业中常有所谓【物料齐套】的概念

   即检查下生产需要的原材料都以“套”为单位备“齐”了的数量是多少，缺多少

详细解释如下，没耐心可以直接看例子

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离散制造类工厂在生产前，根据生产需求（订单，预测或者最低库存）计算所需要的原材料数量，并依据仓库现有可用材料，计算缺料状况。

同时，产品生产的材料需要配套捡料（原料1个A，1个B组合成1个C），因此缺料分析需确定能材料配套，能满足生产需求量。

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举例：包子店需要做一笼包子，需求一笼是20个，结果清点了下原料肉馅，只够15个包子用，而原料面团，也只够25个包子用，那么齐套计算结果便是【15】（肉馅与面团取最小值），包子店拥有最多只能生产15个包子原料。

此外，齐套计算要按生产批量进行。

例如包子一笼是一个批量的话，小于20无法生产，因此需以笼数为单位计算齐套。MTO按单生产型企业则是以【订单】为批量，依次计算每个订单的齐套状况…

MTS重资产企业，以生产设备容量为批量生产，例如啤酒生产按设备罐为单位。

如此，低于批量的齐套，其实无法满足最小单位，齐套结果约等于0。

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回到制造业供应链

  其实并非国内所独有，齐套计算其实就是一种物料供应计划（Material  supply planning），过去是通过MRP来实现。

原理是根据主生产计划MPS安排的每日生产产品数量，

1. 按BOM物料清单分解到原材料数量

2. 再根据MPS排的投产日期与每个原材料备料提前期lead time，确定每个材料需要到位的数量及时间

3 并根据补货/采购规则，依据缺料状况自动产生采购订单或者补货单（外购件）或下阶半成品的生产计划单（bom分解到自制件部分）

但是，这样做，问题很多

1 提前期数据不准，无法得到准确建议，导致采购下单太早，库存高，或者太晚，生产缺料。

毕竟快递和外卖都经常延误，何况是长途物流？！

2 缺乏按订单跟踪的缺料状况，MRP只是打包，看到所有订单总共缺多少，要买多少或者生产多少，无法看到每个订单的物料供应状况。

3 基于2也导致缺料时无法追溯影响范围（MRP叫pegging），例如原材料A数量50个没按照MRP建议时间到达，延误了几天，可以根据BOM追溯到10个订单，每个都需要A数量20，总共要200个，库存A虽然有150个，但应该分配给10个订单中的哪些？如何判断？无法判断！

毕竟想买的东西那么多，手上缺钱最窘迫！

所以，从MRP诞生以来，指导生产和采购作业用得好企业很少，大多用来做规划，在当今复杂多变环境下更是如此

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     由此背景下，APS（高级计划排程系统）类算法的诞生，有了更成熟的物料计划分配规则，类似RP-RCCP-CRP产能计划层层分解一样，物料计划也有这样的层级关系。不同层级维度需要考虑的数据也有所不同。

物料齐套计算（二）APS系统的物料计划逻辑

而APS的出现，才真正开始，

有了物料齐套的概念，

在物料计划上有多种算法规则，

大略分为两类

第一类是常规优先级规则

—自前向后

—自后向前

—基于瓶颈计算

计算如下

（1）对客户需求进行优先级排序

订单/预测需求排序

这部分考量因素较多，大略分重要和紧急两类，

重要指客户要么是vip大客户，要么是背景深关系通老板，惹不起，

紧急是指忍耐度低，出货时间要求短。当然，实际情况下重要内部也有分级，紧急内部也有分级。

重要和紧急两者经常博弈，是个挺复杂的过程。但最终要排出统一的优先级顺序，以体现优先程度。

详细排序方式是基于业务场景，按最晚交货期，下订单日期，依据不同加工周期倒推最晚投产日期，等等……

排序完成后，后续物料的满足便按优先级顺序进行。

像通常包子店卖包子，采取的排序规则是………………排队，谁在前面谁先有包子

前面说到三类就是排序规则，按照下单日期/需求日期/承诺日期…等等

日期从前往后排，从后往前排，或者两者结合都排一遍，确定每个需求可容纳的日期区间，又或者从瓶颈开始排序。

（2）按需求进行物料清单展开并占料计算

基于优先级规则的物料分配占用逻辑

    如果是原材料占用，则根据Bom物料清单展开计算所需原材料品类规格数量，每个订单货预测，需要原材料ABCD分别数量多少，然后按照优先级逐条占用（或者说分配）原材料，产品与原材料之间有非常明确的一一对应关系。每颗料的每个数量都能对应到需求上。

   如果是成品库存占用，则直接按顺序依次扣减冻结库存可用量即可。

   如图所示，按顺序从上向下依次对需求分配库存，最后一张订单/预测无法获得库存，处于缺料状态。

   这样的好处显而易见………任何一颗料库存数量的异动，都会如实反映到对应的订单预测需求上，重新计算其是否缺料

  是的，就是上一篇谈的MRP的那些弊端，在APS物料分配逻辑中统统不存在

（3）物料供应计划对未来进行占料

     然而物料供应不止是库存，还有未来的供应状况。例如预期未来入库的原材料及半成品或成品。

需求匹配未来的供应计划

   D+1，D+2等明后天的物料供应状况，基于仓库原材料收货计划，或是半成品产成品的排程中预计入库时间，可以得到时间序列的物料供应计划。

   在此供应计划上，可以对需求红色缺料部分进行满足，按时间依次占用，可得D+3日可满足最后一张订单/预测的物料需求。

以上都是所谈第一种自前向后，从收到需求那一刻开始依次按D0库存，D1供应，D2供应依次向后占用物料

其他还有自后向前，基于最晚物料需要齐套的日期（基于交货期，生产，发货，采购等leadtime提前期倒推）

基于后向物料占用

从后往前占用逻辑，与从前往后可以同时使用，从而识别瓶颈，然后通过瓶颈处理来进行物料分配。

此外，还有相互让料优化，不同订单交换所占用的供应，从而确保交货期都能达标。

这类是从绩效优化角度出发

第二类是基于目标优化的智能算法

核心是以优化齐套的结果为目标，来对需求与物料进行规划类，启发式，元启发式，机器学习等各类算法进行计算

这类当前应用较少

优化目标通常是需求在满足交期状况下的齐套数量最大化

也就是说，如果是订单，则所有订单都能在最晚齐套日期前分配到物料从而保证及时出货。如果是预测，则是在该预测周期内能分配到满足预测量的物料库存。

当然，如果不同订单重要性不一，例如大客户订单和小客户订单，在财务上收益不同，在公司战略合作程度上不同，导致满足哪个是有取舍。这类状况较为普遍，如果能通过收益或者利润量化当然最好，如果不能则是分配虚拟的权重值，例如一张大订单等于3张小订单，小订单延交为1，大订单延交为3，类似这样的惩罚值比例。

那么，最终优化目标是惩罚值最小化的齐套结果。如果全部满足交期，则惩罚值为0。

具体计算过程较为复杂，存在穷举特征，不一一展开,有机会的话未来再写一篇介绍aps智能算法的原理。

如上，便大致介绍了我所理解的APS在物料齐套计算/物料计划/供应计划（随便叫啥）的常见逻辑

物料齐套计算（三）多阶段的物料计划

前两篇谈了MRP物料计划，APS物料计划的逻辑，这篇来谈谈多阶段的物料计划。

注：本文针对物料导向性行业，多阶段物料计划为原创内容

……………以下是前言可跳过………

说到多阶段的计划，很容易想到apics协会的MPC框架

mpc计划框架，右侧是产能计划

产能从RP季度年度资源规划，到月度RCCP核心资源计划，再到每周的CRP的资源负荷计算平衡，最终到生产投入产出时进行capacity control产能控制，监控workcenter的负荷控制投产节奏。

分阶段的好处，不言而喻，可以针对需求端的长期预测，短期预测，实际订单，具体排程进行不同维度产能计划安排以满足需求。从而可以控制整个产能与需求匹配上的稳定性，降低不确定性。

对有些行业来说，是material-dominated物料计划优先，而产能本身具备极强的灵活性，通过人力招募培训，产线间调拨配置可以快速生成产能的调配。

但物料供应端的不确定性不稳定性，甚至关键核心原料的供应能力有限，极大影响了供应能力。例如MTO，ATO等环境下，需要确保及时的物料响应能力，并快速交付满足需求，因此必须建立多层级物料计划，以应对不同阶段的需求。

物料计划优先与产能计划优先的差别

如何有效制定物料计划

既然，产能计划可以分阶段，

那么，物料计划是否也同样可以？

这篇便是谈谈，多阶段的物料计划

………………以下是正文………………

本文所基于ATO/MTO/BTO类环境

MTS略有不同

依据个人理解，从供需平衡的角度，多阶段物料齐套计划，分为五层。

每一层齐套计算逻辑，视情况采用MRP式（见第一篇）或是APS式（见第二篇）

供需协同的五层物料计划

一 长期战略物料计划

层级：战略计划层

范围：每年/每季度

需求：长期预测需求

供应：长期供应能力

针对物料整体供应能力与市场需求的匹配，战略层面对缺口进行管理，依据核心/紧缺料件供应商供货能力进行评估，对供应网络和物流仓储进行设计，对供应商进行开发与产能扩充，对VMI或供应商本地化的布局，同时识别未来可能的缺料风险，提前进行战略储备。

（例如因关税，贸易战，市场趋势等因素引发原材料的行业性缺货）

    战略层除了整体的产能与需求匹配，更多宏观层面要制定各类缺料风险的应对，例如核心原料的行业供应竞争，例如新兴IOT行业对传统电子设备业在电子料件的供应竞争。更多要基于场景做what if analysis，确定整个供应系统的鲁棒性，从而制定可靠的物料备用供应计划（扩大供应商，承包产线，战略投资，设计变更以替换原料需求，提前储备）

二 短期物料供应计划

层级：供应计划层

范围：每月每周（13周/26周）

需求：短期预测需求

供应：短期供应计划

  市场销量预测与供应商供货能力进行供需匹配，针对时间序列的销量预测，要求供应商进行ATP/CTP交货量交货期承诺，再将预测对库存与供应商承诺进行消耗的齐套计算，完成整个供需匹配过程。

  由于是计划层面库存计算，供应计划上存在

三 需求齐套供应计划

层级：需求计划层

范围：每日

需求：订单/生产计划

供应：现有库存及未来日收货计划

目的：用于缺料分析与计算ATP/CTP承诺客户交期

根据实际订单所做的缺料分析，以驱动对供应商进行追料。同时依据生产计划，对客户进行交货期承诺。

    这部分的齐套计算最为复杂，需要集合各个维度供应计划,并且在库存物料状态上识别上要注意与第四层区分。

  且由于订单层面齐套直接影响到交付，所以齐套逻辑更为关键，替代关系，供货比例，材料可用状态的识别控制与管理。本篇暂不讨论齐套计算算法逻辑。

四 排程物料齐套计划

层级：物料执行层

范围：每日每班次每车间

需求：生产排程需求

供应：实时可用于生产的库存

上半部分是备料执行用的齐套计算

    需求来源是冻结期内的生产排程，可能是每班次/每日/每周，视每次排程冻结范围。冻结后的需求，在执行前将针对物料供应再进行一次计算。

     对供应商供货比例，各类替代关系，车间线边库，不良禁用料，特殊分配管控料等状态进行考虑，考虑实时库存量并进行库存锁定

    备料计划（这里拣料/发料/领料/叫料/备料只是叫法不同）本身是一个实时性高精确性高的物料齐套计划。

    在供应端只有一个标准，即是此时此刻可实际用于生产的库存。

（未来到料，不良品，无法使用的材料，需要等待的半成品，皆不在考虑范围内）

五 实物齐套计划

层级：现场执行层

范围：每产线/设备/工位/批量

目的：仓库与车间现场对实物齐套的管控计划，确保按时按规格按量到指定位置

仓库备料发料到车间作业

    仓库针对备料计划进行备料作业，本质也是一个物料齐套的逻辑，备料按照一定批量进行（本文以lot指代），从哪个lot开始依次备料（对库存消耗），并最终实际发料到车间现场时或车间来仓库领料，本身也是供需匹配的物料流动过程。

   需遵循排程顺序，按批量顺序依次传送物料，承载器具有AGV，轨道车，流水线，人工搬运盛具等。

车间发料到设备工位产线

      车间将物料配到工位或是设备机台，本质也是物料齐套过程。

     例如车间各类半成品库，仓库原材料，一起配套发到产线工位或设备机台，现场是不同区域在同步捡货配送作业，如何节奏一致是个巨大难题。这个齐套计划是实时性更强，并且能够同时传递给现场所有作业人员，确保现场作业步调一致。

   否则，便是一场灾难，原材料送来A用的，半成品送到的是B用的，完全不匹配。虽然现场库存材料都是齐套，但是若无法按指定时间地点规格，齐套备到产线设备工位，就没有意义。再好的计划，生产延误了，就一切都晚了。

   最后这部分偏向现场管理，我把它称为生产排程的最后一公里问题。

将在下一篇详细讲述…如果能写完的话

     综上，便是基于物料导向型行业所建议的多层级物料齐套计划体系。