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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