PMC管理库存监控新视角：日度变动量解析与实战策略

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PMC的一项核心职责是对成品库存实施紧密监控，依据库存动态调整调度策略。监控库存的方法多样，例如直接法，依据当日库存量直接作出判断；另一种是分析日度变动量（Daily Change），该方法通过考察历史库存水平来评估连续两日间的变化情况，具体操作上，聚焦于每天最终的库存记录。

这意味着从时间序列中选定每天的最后一个数据点，随后计算这两个最晚数据点之间的差异——即今日与昨日最晚时刻库存的差额，这一差值若为正，则代表库存增加；若为负，则说明库存减少。

此计算过程对于揭示库存的短期趋势、波动特征及潜在的异常变动能提供宝贵洞见，极大地辅助PMC部门预测库存趋势并科学规划生产日程，确保供应链管理的高效与灵活性。

案例分享：

为了更清晰地阐释“日度变动量”分析法，我将通过一个实际工厂案例加以说明。请参考下图：其中，B列罗列了日期范围，覆盖自2023年12月31日至2024年1月4日；C列展示了相应日期的库存结余数量。需特别注意的是，针对同一日期，数据已按时间顺序逆向排列——意味着每一天列出的第一个库存数量即为该日最晚时点的记录。

借助此案例的具体数据布局，我的目标是进行如下分析：逐一计算从1月1日至1月4日间每天的日度变动量。这意味着，我将逐一求取相邻两天最晚时刻库存数量的差值——即1月1日最晚的库存量与12月31日的最晚库存量之差，接着是1月2日与1月1日的差异，依此类推，从而系统地展现库存随时间的逐日变化情况。

需求分析：

在利用上图所示的每日库存结存记录以计算日度变动量的过程中，挑战在于精准辨识相邻两天中的最晚库存记录。当某日存在多条库存记录时，这意呈着该日拥有多个数据行。但得益于数据已按时间戳降序排列，当日最晚的库存信息自然而然地位于其对应日期记录的首行。

鉴于此特性，可以有效利用XLOOKUP函数，首先分别定位到当前日期和前一日的最晚库存数据。一旦获取了这两天的数据，接下来只需简单执行一次减法运算，即可得出两者之间的日度变动量。这种方法不仅高效，也确保了数据分析的准确性。

当天最值

为了便于大家更好地掌握，我将分步骤介绍如何使用函数。首先，我们来匹配出每个指定日期的最晚库存记录。采用的公式如下： =XLOOKUP(E3:E6,INT(B3:B19),C3:C19)

函数解释：

查找值：E3:E6，这是一系列我们想要查询的日期（例如，1月1日至1月4日）。

查找数组：INT(B3:B19)，由于B列中的日期精确到了分钟级别，为了与我们查找的日期格式匹配，这里使用INT函数对日期时间进行向下取整，仅保留日期部分。

返回数组：C3:C19，这部分数据是与B列日期对应的库存结存数量。

通过上述函数的应用，我们可以获得如下图所示的结果，清晰展示出所选日期对应的最晚库存量，为后续的日度变动量计算奠定了基础。

前天最值

为了找出前一天的最晚库存记录，我们沿用类似的逻辑，只需将查询的日期减去1，代表前一天的日期。采用的公式如下：

=XLOOKUP(E3:E6-1,INT(B3:B19),C3:C19)

函数解释：

查找值：E3:E6-1，这里我们将目标日期范围（例如1月1日至1月4日）的每个日期减去1，以便查询每个日期前一天的数据。

查找数组：INT(B3:B19)，与之前相同，利用INT函数确保B列中的日期时间数据被转换为只含日期的部分，便于精确匹配。

返回数组：C3:C19，这部分数据继续作为依据B列日期查找后返回的库存结存数量。

通过这个公式，我们能够准确获得指定日期前一天的最晚库存量记录，为计算日度变动量提供了必要的数据支持。

合并公式：

在成功获取了两天（当天和前一天）的最晚库存结存数据之后，我们便可以进行差值计算。为了简化公式并提高可读性，这里采用LET函数预先定义引用变量。具体公式如下：

=LET(E,E3:E6,B,INT(B3:B19),C,C3:C19,XLOOKUP(E,B,C)-XLOOKUP(E-1,B,C))

函数解释：

LET 函数允许我们为计算中的复杂表达式创建临时变量，提升公式可读性和效率。

E 被定义为需要查询的日期范围（如1月1日至1月4日）。

B 定义为库存记录日期的整数部分，用于匹配查询。

C 定义为与日期对应的库存结存数量列。

接下来，通过两次XLOOKUP函数调用：

第一次 XLOOKUP(E, B, C) 查找当前日期的最晚库存量。

第二次 XLOOKUP(E - 1, B, C) 查找前一天的最晚库存量。

最后，两者相减，得到每天相对于前一天的库存变动量。

如此一来，该公式不仅完成了所需的日度变动量计算，还通过LET函数的运用使得整个计算逻辑更加清晰明了。

效果如下图所示：

其他方法：

另外一种更为紧凑的计算方式是利用矩阵乘法（通过MMULT函数）结合单次XLOOKUP调用来完成，公式如下所示：

=MMULT(XLOOKUP(E3:E6-{0,1},INT(B3:B19),C3:C19),{1;-1})

函数解释：

XLOOKUP 部分：E3:E6-{0,1} 生成了一个数组，分别对应查询的日期及其前一天（例如，如果原日期为1月1日，则变为1月1日和12月31日）。通过XLOOKUP，这组扩展的日期在整数化的日期数组INT(B3:B19)中寻找匹配项，并对应取出C3:C19中的库存量，形成一个包含当前日和前一天库存量的矩阵。

MMULT 函数：接着，这个矩阵与 {1;-1} 进行矩阵乘法。这里，{1;-1} 实质上是一个权重向量，它指示对当前日库存量取正值（+1），而对前一天库存量取负值（-1）。乘法操作实际上就是在做差，从而直接计算出每天相对于前一天的库存变动量。

采用此公式，我们以更为简洁的方式实现了日度变动量的计算，同时展现了MMULT函数在处理这类问题时的高效性和灵活性。

最后总结

综上所述，通过对成品库存实施精细化管理和动态监控，PMC部门能够有效提升供应链的响应速度与运营效率。"日度变动量"分析方法作为一种有力工具，不仅揭示了库存变化的微观趋势，还助力决策者快速识别并应对潜在的供需失衡状况。本例中，我们探讨了两种计算日度变动量的公式应用：一种是分步使用XLOOKUP函数配合LET函数实现，另一种则是利用MMULT函数进行矩阵运算的高效方法。

两种方法各有千秋：前者步骤清晰，逻辑易于理解，适合需要逐步排查和理解计算过程的场景；后者则以其紧凑的结构和计算效率，在处理大规模数据时展现出显著优势。无论选择哪种方法，核心都是为了准确捕捉库存的实时动态，为生产计划的灵活调整提供坚实的数据支撑。

值得注意的是，这些技术手段的实施，不仅仅是数学公式的应用，更是企业智能化管理理念的体现。它们要求数据的高度整合与系统支持，以及团队成员对数据分析工具的熟练掌握。随着数字化转型的深化，类似的技术实践将成为优化库存管理、减少冗余、提升市场竞争力的关键所在。

总之，通过精确监控库存变动，结合先进的数据分析技术，PMC部门不仅能够确保库存水平与市场需求保持最佳同步，还能在复杂多变的市场环境中占据先机，驱动企业的持续健康发展。实践证明，科学的库存分析机制是提升整体运营效能、增强企业韧性的基石。

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