6物料需求計(jì)劃mrp(已修改)
2025-03-17 04:17 本頁面
【正文】 1 第六章 物料需求計(jì)劃 ? 由來：訂貨點(diǎn)系統(tǒng)及其缺陷 ? MRP原理 ? 算法及示例 常備性物料的需求計(jì)劃 所謂的常備性物料，對企業(yè)而言，就是說長期要用或能通用、共用需常備的物料，這類物料通?？蛇\(yùn)用存量計(jì)劃性采購。 專用性物料需求計(jì)劃 所謂專用性（或稱批次生產(chǎn)性）物料，對企業(yè)而言，就是必須有訂單才會去購備的物料，屬具體某一產(chǎn)品的專用料件。這類物料是依據(jù)訂單，分別制訂物料需求計(jì)劃，通常不保有存量。 什么是 MRP？ ? 從預(yù)定日期開始，把產(chǎn)成品特定數(shù)量的生產(chǎn)計(jì)劃向后轉(zhuǎn)換成組合零件與原材料需求，用生產(chǎn)提前期及其他信息決定何時(shí)訂貨以及訂多少貨。 ? MRP是一種存貨控制方法，也是一種時(shí)間進(jìn)度安排方法。 ? MRP始于最終商品的時(shí)間進(jìn)度安排，再由它轉(zhuǎn)換為特定時(shí)間生產(chǎn)產(chǎn)成品所需的部件、組件及原材料的時(shí)間進(jìn)度安排，它主要回答三各問題： ? 需要什么？ ? 需要多少？ ? 何時(shí)需要？ 最早的庫存控制方法 定貨點(diǎn)系統(tǒng) OPSOrder Point System 1. 以數(shù)量為定貨點(diǎn)的 OPS 2. 以時(shí)間為定貨點(diǎn)的 OPS 把問題歸結(jié)于 控制 材料 和 在制品 一、由來 ? 在 MRP問世之前，庫存計(jì)劃通常采用定貨點(diǎn)法。它是一種使庫存量不得低于安全庫存的庫存補(bǔ)充方法，以次來保證需求。物料逐漸消耗，庫存量逐漸減少，當(dāng)庫存量降低到某個時(shí)刻，剩余的庫存量（假定不動用安全庫存）可供消耗的時(shí)間剛好等于定貨所需要的時(shí)間（定貨提前期），就要下達(dá)定單來補(bǔ)充消耗的庫存，這個時(shí)刻的剩余庫存量就稱為定貨點(diǎn)。 ? 在穩(wěn)定消費(fèi)的情況下，定貨點(diǎn)是一個固定值。 6 ? 當(dāng)消費(fèi)加快時(shí)，如果保持定貨點(diǎn)不變，就會增大缺貨量。為了維持客戶需求的交貨率，就必須提高定貨點(diǎn)。 ? 這樣，定貨點(diǎn)就不再是個固定值了。 ? 因此，對需求量隨時(shí)間變化的物料，由于定貨點(diǎn)會隨著消費(fèi)速度的快慢而出現(xiàn)升降，無法設(shè)定一個固定的定貨點(diǎn)。 ? 所以說，定貨點(diǎn)法只適用于穩(wěn)定均衡消耗的情況，如日用消費(fèi)品生產(chǎn)或商場的商品補(bǔ)充。 7 ? 定貨點(diǎn)法治能保證穩(wěn)定均衡消耗情況下不出現(xiàn)短缺，但是不能保證消耗多情況下不出現(xiàn)短缺，也無法起到降低庫存的作用。 ? “ 不出現(xiàn)短缺 ” 和 “ 降低庫存 ” 是生產(chǎn)中遇到的兩個互相矛盾的對立目標(biāo)，為了解決這一矛盾，美國的 IBM公司的管理專家通過在管理中的實(shí)踐，從分析產(chǎn)品結(jié)構(gòu)入手，首先提出了物料需求計(jì)劃（ MRP）的解決方案。 8 訂貨點(diǎn)法 數(shù)量 允許最高存量 安全庫存量 訂貨點(diǎn) 訂貨點(diǎn)不變 訂貨點(diǎn)升高 增加訂貨量 訂貨量不變 T T T 訂貨提前期 訂貨提前期 訂貨提前期 時(shí)間 均衡消費(fèi) 消費(fèi)加快 訂貨點(diǎn) 訂貨點(diǎn)法：使庫存量不得低于安全庫存的 庫存補(bǔ)充 方法。 訂貨點(diǎn) =單位時(shí)區(qū)的需求量 訂貨提前期＋安全庫存量 150 100 50 0 1 2 3 4 5 周 庫存單位 現(xiàn)有庫存量 (件 ) 每周消耗量 (件 ) 采購提前期 (周 ) 100 50 1 周 庫存單位 現(xiàn)有庫存量 (件 ) 每周消耗量 (件 ) 采購提前期 (周 ) 100 50 1 定貨點(diǎn) 最低庫存量 (件 ) 25 150 100 50 0 1 2 3 4 5 周 庫存單位 現(xiàn)有庫存量 (件 ) 每周消耗量 (件 ) 采購提前期 (周 ) 100 50 1 最低庫存量 (件 ) 25 安全庫存 ,最低庫存 定貨點(diǎn) =平均消耗 *訂貨周期 +安全庫存 150 100 50 0 1 2 3 4 5 周 庫存單位 安全庫存 ,最低庫存 理想化的 OPS ! 150 0 1 2 3 4 5 100
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