MRP计算大赞实际生产中，MRP主要是在办公一端，还可以延伸到制造，这样才能更细化的管理。
在制造过程中，涉及到工艺流程，以及资源（设备设施工具，人员，资金）的匹配协调，尤其是小批量柔性生产。
举一个例子，自动化设备厂家，设备有很多bom，这次更新基本解决了理清楚数量的问题。
有了数量之后，基本可以分成三类：
- 第一类，外购件（电线，电源，螺栓，螺母，传感器等）
- 第二类，外协件，如外壳，框架，需要整体外发加工，以及如喷漆，电镀等部分生产流程要拿到外面加工的
- 第三类，是完全由自己完成的工作，比如自己加工的的零件，以及设备的组装，调试检测等。
每个件都有流程,如:
对于外购件，流程是设计出bom→审批付款→等待交货→收货→检验。
对于外协件，流程是外发→审批→现场检验→现场验收→等待交货→收货→检验
对于生产件，随便举一个例子，做一个焊接的大型弯管外壳，需要备料（看库存有没有，没有的话就采购）→钣金车间卷板（把钢板卷成圆弧块）（10小时，2个卷板工人，工人要A级水平）→焊接（20小时，需要用自动化焊接机，操作人员1人，同时要提前调试机器，需要调机技术员1人半小时）→热处理（烘烤10小时，需要0.3个人（意思是一个人可以同时看几个热处理设备），10小时）→数控立车加工（6小时，0.5个工人，B级水平，同时，CNC加工需要对机器提前编程，由工艺部门，满足一定水平某个设计员，提前准备好程序。程序编好后，由调机员，在机器开始加工前，提前调试好程序，预计0.5小时）→钻床加工（3小时）→镗床加工→涂装→检验入库
这些工艺流程中的任务是相互关联的，有
- FF(同时结束，比如最后组装，就要求前面的工序同时结束最理想，这样不会因为某个零件耽误整体组装）
- FS（前面一道工序结束后开始，一般的上下道流程）
- SS（同时开始），比如英语考试，不同考生可能按照不同的顺序答题，但是考生A的英语听力任务和考生B的英语听力任务是SS。
- SF（开始结束），一般是不同流程中的任务，比如一家人吃饭，妈妈是A吃蔬菜→B吃荤菜→C吃饭→D洗全家的碗，儿子是 1吃蔬菜→2吃荤菜→3吃饭。这是任务3的前置任务有两个，2 FS和D SF。
实际生产中，有很多道流程在同步进行，有些流程不是单独的直线瀑布流，会涉及到if，select case，以及循环。管理的目标也不是单一的，需要保证安全，质量，交期，保证设备满负荷运转，保证人员分配均匀，同时对新的需求要能合理预估出交货期。
举设备的例子，不同的流程，都会用到同一台设备，这个时候要保证这台设备的工时不重叠，同时，确保设备开足，不然相关设备和人员会闲置就是浪费。有时突然来个急单，或者某个件不良，只能插单，会影响很多个订单，很多道后续流程，也有时机器故障，或者人员临时请假等。
再举人员的例子，首先不同的人有不同的技能，根据任务要求匹配。同时，有些时候，一个人能同时兼顾几个任务。人员与人员之间分配要公平，基本相等。以及，人有不确定性，但是一个零件很可能会因为一道疏忽报废，所以需要有办法控制人员按照系统要求操作。人员还要计件拿钱，当然这个功能对于狐表来讲不是问题。
目前以上问题基本都是靠人脑，显然是算力算法都不够的，找不到最优解。往往是忙的时候忙死，闲的时候闲死，设备也有不够用，都卡在设备上，结果第二天设备完全没活可干等情况，以及对最终交期的模糊导致的商誉损失。
综上，生产管理实际就是一道多条件多变量的规划求解问题。这些基本都能在MS project有相关设置，不过 project实在是难用，也不适合实际情况。
现在我想到有几点可以实现的：
- 让安排一目了然。根据任务的相互关系，时间关系等，列出甘特图或流程图，可以跟踪，调整，拖动，时间精确到分钟。流程，设备的使用状况，人员的任务状况都有这样的甘特图，，方便调整，同时，调整后系统可以实时自动计算资源过度分配等冲突。这里需要一个功能强大的甘特图控件。
- 让人员更可控。控制人员按照系统操作，比如必须要检验确认才能下一步，这时候可以计算出一个临时码发给检验的钉钉，只有得到这个号码后，才能结束这个任务（计入提成，以及得到分配下一个任务的权限）。
可以想象但是不靠谱的期待：- 用规划求解，自动找出最优值，看有没这种api之类的，excel自带的solver的比较弱。
- 用人工智能算法，找到最优值。
供狐爸参考
2021年10月15日补充，我前面描述的其实就是APS智能排产系统，这是一个专业的方向，现在有些在用人工智能做最优解研究。算法这一块估计搞不过来，最好是有专业的API之类的能够集成到狐表内就完美了，参照
https://www.cnblogs.com/Jianchidaodi/articles/14515621.html
https://www.docin.com/p-57867166.html
[此贴子已经被作者于2021/10/15 21:55:31编辑过]
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Post By：2021/8/19 19:05:00 [显示全部帖子]
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