【PMC实战精讲】物料短缺终极解决方案：多级替代，化繁为简！

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448 【PMC实战精讲】物料短缺终极解决方案：多级替代，化繁为简！

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在经历了连续几日对相关产品及其子组件进行的多级替代选项评估之后，当达到最终级别的判断时，我们即可终止本次“物料短缺”的审查流程。由于替代组件的选择需经过从初级到高级的多阶段判断，在这一系列过程中，每遇到“物料短缺”的情况，相关信息会被记录在各自发生的不同位置和区域。因此，有必要对这些分散的信息进行系统性的汇总与整合，以确保全面掌握物料短缺的状况。

筛选欠料

为了确保一致性，我们需要对不同层级的标题列进行标准化，因为各层级的内容会因等级差异而有所不同。首先，我们来看一下适用于第一级的标准：即选择那些优先级为1、子组件数量为1，并且状态标记为“欠料”的数据条目。为此，应输入以下公式来实现筛选功能：

=FILTER(P3:X20,(T3:T20=1)*(U3:U20=1)*(X3:X20=X3))

公式解释：

这个公式将从范围P3:X20中筛选出符合条件的数据，其中T列代表优先级，U列代表子组件数量，而X列则表示欠料状态。通过乘法运算符(*)连接的布尔表达式确保所有三个条件同时满足。

同样的原理，把二级的欠料也引用过来，此时条件变成

=FILTER(Z3:AH21,(AD3:AD21=2)*(AH3:AH21="欠料"),0)

公式解释：

Z3:AH21 是数据的范围，包含了你希望从中筛选信息的所有列。

(AD3:AD21 = 2) 这一部分确保只选取优先级为2的数据行。

(AH3:AH21 = "欠料") 这个条件限定只有那些在AH列中被标记为“欠料”的行才会被选中。

最后的,0 参数指示函数返回空数组，如果没有任何数据满足上述条件的话，这避免了函数返回错误信息。

综上所述，这个公式将从指定范围内筛选出所有优先级为2且状态为“欠料”的数据行。

接下来就是第3层，后续以此类推，公式变成：

=FILTER(AJ3:AS18,(AN3:AN18=3)*(AS3:AS18="欠料"),0)

公式解释：

AJ3:AS18 表示数据检索的范围，涵盖了所有相关的列。

(AN3:AN18 = 3) 确保仅筛选优先级为3的数据行。

(AS3:AS18 = "欠料") 确定只有那些在AS列中标记为“欠料”的行才被纳入结果。

最后的,0 参数意味着如果没有数据符合上述条件，函数将返回一个空数组，而不是错误信息。

值得注意的是，如果该公式的执行结果显示返回值为0，这实际上表明在第三层级中没有找到任何“欠料”的实例，也就是说，第三层级目前不存在物料短缺的情况。

各级合并

根据子件及替代件的库存变化，筛选出来的结果也会动态变化，所以需要把这些层级的筛选结果合并成一个大区域，合并过程各层级的列数不一样，配合选择列CHOOSECOLS函数进行标准化格式合并。在合适位置录入以下公式；

=LET(A,VSTACK(CHOOSECOLS(FILTER(P3:X20,(T3:T20=1)*(U3:U20=1)*(X3:X20=X3)),2,8),CHOOSECOLS(FILTER(Z3:AH21,(AD3:AD21=2)*(AH3:AH21="欠料"),0),2,8),IFERROR(CHOOSECOLS(FILTER(AJ3:AS18,(AN3:AN18=3)*(AS3:AS18="欠料")),2,9),0)),FILTER(A,CHOOSECOLS(A,1)<>0))

公式解释：

LET(A, ...) 定义变量 A 来存储整个垂直堆叠的结果。

VSTACK(...) 将多个数组或矩阵垂直堆叠在一起。

CHOOSECOLS(...) 函数用于从源数据中选择特定列，以保证所有层级结果的列数一致。

第一个 CHOOSECOLS 调用针对第一级筛选结果，选择从第2列开始的8列。

第二个 CHOOSECOLS 调用针对第二级筛选结果，同样选择从第2列开始的8列。

第三个 CHOOSECOLS 调用针对第三级筛选结果，选择从第2列开始的9列，并使用 IFERROR 来处理可能的错误情况。

最后的 FILTER 函数用于从组合结果 A 中排除第一列为空的行，确保输出结果中不包含任何无效数据。

这样，整个公式就能有效地整合并展示所有层级的“欠料”信息，同时保持格式的一致性。

到此，我们经过3层的多级子件替代判断，最终计算出的欠料是：{"A01",-20;"B01",-10;"B02",-20;"A02",-5}

如果按最初1级无替代的话，欠料数据为：

{"A01",-20;"A02",-10;"A03",-30;"B01",-10;"B02",-20;"B03-1",10}，可以看到欠料明显减少。通过子件的替代，可以有效的减少欠料的发生。

最后总结：

通过实施多级子件替代策略，我们不仅优化了物料管理流程，还显著降低了物料短缺的风险。从初步筛选到最终整合，每一步都旨在提高供应链的灵活性与响应速度。我们发现，经过三级子件替代判断后，欠料情况得到了明显改善，具体表现为从初始的多种物料短缺减少至少数几种。这证明了替代策略的有效性，以及系统性整合信息的重要性。

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