feat: 创建物控学习笔记仓库 v1.0.0
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863
物控学习笔记/Excel_VBA_基础.md
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@@ -0,0 +1,863 @@
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# Excel VBA 物控基础教程 📊
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> 从零开始学习 Excel VBA 在物控中的应用
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## 目录
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1. [VBA 基础语法](#vba-基础语法)
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2. [常用对象](#常用对象)
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3. [物控常用函数](#物控常用函数)
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4. [实战案例](#实战案例)
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5. [调试技巧](#调试技巧)
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## VBA 基础语法
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### 1. 变量声明
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```vba
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' 基本变量类型
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Dim item_code As String ' 物料编码
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Dim quantity As Double ' 数量
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Dim unit_price As Currency ' 单价
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Dim order_date As Date ' 订单日期
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Dim is_critical As Boolean ' 是否关键物料
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' 数组
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Dim part_list(1 To 100) As String
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Dim inventory_data(1 To 1000, 1 To 5) As Variant
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' 集合和字典
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Dim dict As Object
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Set dict = CreateObject("Scripting.Dictionary")
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```
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### 2. 条件语句
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```vba
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' If-Then-Else
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If quantity < safety_stock Then
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MsgBox "库存不足！"
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status = "需补货"
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ElseIf quantity > max_stock Then
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status = "库存过高"
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Else
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status = "正常"
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End If
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' Select Case（适合多条件判断）
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Select Case abc_class
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Case "A"
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priority = "高"
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review_freq = "每周"
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Case "B"
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priority = "中"
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review_freq = "每月"
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Case "C"
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priority = "低"
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review_freq = "每季度"
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End Select
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```
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### 3. 循环结构
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```vba
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' For 循环（已知次数）
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For i = 2 To last_row
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part_no = Cells(i, "A").Value
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qty = Cells(i, "B").Value
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' 处理数据
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If qty > 0 Then
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Cells(i, "C").Value = qty * 1.1 ' 建议采购量
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End If
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Next i
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' For Each 循环（遍历集合）
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Dim ws As Worksheet
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For Each ws In ThisWorkbook.Worksheets
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Debug.Print ws.Name
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Next ws
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' Do While 循环（条件满足时继续）
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Do While Cells(row, "A").Value <> ""
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' 处理数据
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row = row + 1
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Loop
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```
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### 4. 函数定义
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```vba
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' 自定义函数（Function）
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Function Calculate_Safety_Stock(avg_demand As Double, lead_time As Double) As Double
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Dim safety_factor As Double
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safety_factor = 1.5 ' 安全系数
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Calculate_Safety_Stock = avg_demand * lead_time * safety_factor
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End Function
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' 子程序（Sub）
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Sub Generate_Purchase_Order()
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' 执行采购订单生成逻辑
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MsgBox "采购订单生成完成！"
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End Sub
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## 常用对象
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### 1. Worksheet 对象
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```vba
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' 引用工作表
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Dim ws As Worksheet
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets(1) ' 按索引
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' 激活工作表
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ws.Activate
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' 工作表属性
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Debug.Print ws.Name ' 工作表名称
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Debug.Print ws.Cells.Count ' 单元格数量
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Debug.Print ws.UsedRange.Rows.Count ' 已使用行数
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' 清空工作表
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ws.Cells.Clear ' 清除所有内容和格式
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ws.Cells.ClearContents ' 仅清除内容
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```
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### 2. Range 对象
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```vba
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' 单元格引用
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Cells(1, 1).Value = "物料编码" ' 行列索引
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Range("A1").Value = "物料编码" ' A1 表示法
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Range("A1:C10").Value = "数据" ' 区域
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' 动态范围
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last_row = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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last_col = Cells(1, Columns.Count).End(xlToLeft).Column
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' 批量操作
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Range("A2:A" & last_row).Value = "默认值"
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' 格式设置
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With Range("A1:H1")
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.Font.Bold = True
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.Interior.Color = RGB(200, 200, 200)
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.HorizontalAlignment = xlCenter
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End With
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```
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### 3. Workbook 对象
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```vba
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' 当前工作簿
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Set wb = ThisWorkbook
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' 新建工作簿
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Set new_wb = Workbooks.Add
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' 打开工作簿
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Set wb = Workbooks.Open("C:\路径\文件.xlsx")
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' 保存
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wb.Save
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wb.SaveAs "C:\路径\新文件.xlsx"
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' 关闭
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wb.Close SaveChanges:=True
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### 4. 文件对话框
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```vba
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' 选择文件
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Dim file_path As String
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With Application.FileDialog(msoFileDialogFilePicker)
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.Title = "选择库存数据文件"
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.Filters.Clear
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.Filters.Add "Excel 文件", "*.xlsx;*.xls"
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If .Show = -1 Then
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file_path = .SelectedItems(1)
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End If
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End With
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## 物控常用函数
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### 1. 库存计算函数
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' 计算安全库存
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Function Safety_Stock(avg_demand As Double, lead_time As Double, _
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Optional service_level As Double = 0.95) As Double
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Dim z_score As Double
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Select Case service_level
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Case 0.90: z_score = 1.28
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Case 0.95: z_score = 1.65
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Case 0.98: z_score = 2.05
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Case 0.99: z_score = 2.33
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Case Else: z_score = 1.65
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End Select
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Safety_Stock = avg_demand * lead_time * z_score
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End Function
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' 计算订货点
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Function Reorder_Point(avg_demand As Double, lead_time As Double, _
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safety_stock As Double) As Double
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Reorder_Point = avg_demand * lead_time + safety_stock
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End Function
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' 计算经济订货量（EOQ）
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Function EOQ(annual_demand As Double, order_cost As Double, _
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holding_cost As Double) As Double
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EOQ = Sqr(2 * annual_demand * order_cost / holding_cost)
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End Function
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' 计算库存周转率
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Function Inventory_Turnover(sales_cost As Double, avg_inventory As Double) As Double
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If avg_inventory = 0 Then
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Inventory_Turnover = 0
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Else
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Inventory_Turnover = sales_cost / avg_inventory
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End If
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End Function
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' 计算库存天数
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Function Inventory_Days(turnover As Double) As Double
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If turnover = 0 Then
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Inventory_Days = 0
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Else
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Inventory_Days = 365 / turnover
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End If
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End Function
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```
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### 2. 数据查找函数
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```vba
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' 查找物料信息
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Function Get_Part_Info(part_no As String, info_type As String) As Variant
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Dim ws As Worksheet
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets("物料主数据")
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Dim last_row As Long
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last_row = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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Dim i As Long
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For i = 2 To last_row
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If ws.Cells(i, "A").Value = part_no Then
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Select Case info_type
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Case "名称": Get_Part_Info = ws.Cells(i, "B").Value
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Case "规格": Get_Part_Info = ws.Cells(i, "C").Value
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Case "单位": Get_Part_Info = ws.Cells(i, "D").Value
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Case "单价": Get_Part_Info = ws.Cells(i, "E").Value
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Case "供应商": Get_Part_Info = ws.Cells(i, "F").Value
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Case Else: Get_Part_Info = ""
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End Select
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Exit Function
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End If
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Next i
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Get_Part_Info = "未找到"
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End Function
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' 查找库存数量
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Function Get_Stock_Qty(part_no As String) As Double
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On Error Resume Next
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Get_Stock_Qty = Application.WorksheetFunction.VLookup( _
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part_no, ThisWorkbook.Sheets("库存").Range("A:D"), 4, False)
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If Err.Number <> 0 Then
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Get_Stock_Qty = 0
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Err.Clear
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End If
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On Error GoTo 0
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End Function
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```
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### 3. 数据验证函数
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```vba
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' 检查物料编码格式
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Function Validate_Part_No(part_no As String) As Boolean
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' 假设物料编码格式：3位字母 + 6位数字（如：ABC123456）
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If Len(part_no) = 9 Then
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If Left(part_no, 3) Like "[A-Z][A-Z][A-Z]" And _
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Right(part_no, 6) Like "######" Then
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Validate_Part_No = True
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Exit Function
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End If
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End If
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Validate_Part_No = False
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End Function
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' 检查库存合理性
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Function Validate_Stock_Qty(qty As Double, min_qty As Double, max_qty As Double) As Boolean
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If qty >= min_qty And qty <= max_qty Then
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Validate_Stock_Qty = True
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Else
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Validate_Stock_Qty = False
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End If
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End Function
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```
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## 实战案例
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### 案例 1：库存报表自动生成
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Sub Generate_Inventory_Report()
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Dim ws_stock As Worksheet, ws_report As Worksheet
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Dim last_row As Long, i As Long
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Dim report_row As Long
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' 设置工作表
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Set ws_stock = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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' 删除旧报表
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On Error Resume Next
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Application.DisplayAlerts = False
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ThisWorkbook.Sheets("库存报表").Delete
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Application.DisplayAlerts = True
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On Error GoTo 0
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' 创建新报表
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Set ws_report = ThisWorkbook.Sheets.Add
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ws_report.Name = "库存报表_" & Format(Date, "yyyy-mm-dd")
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' 设置表头
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ws_report.Range("A1:J1").Value = Array( _
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"序号", "物料编码", "物料名称", "规格", "单位", _
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"当前库存", "安全库存", "最高库存", "状态", "建议操作")
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ws_report.Range("A1:J1").Font.Bold = True
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' 获取数据
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last_row = ws_stock.Cells(ws_stock.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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report_row = 2
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For i = 2 To last_row
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Dim part_no As String
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Dim part_name As String
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Dim spec As String
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Dim unit As String
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Dim current_qty As Double
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Dim safety_qty As Double
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Dim max_qty As Double
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part_no = ws_stock.Cells(i, "A").Value
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part_name = ws_stock.Cells(i, "B").Value
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spec = ws_stock.Cells(i, "C").Value
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unit = ws_stock.Cells(i, "G").Value
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|
current_qty = ws_stock.Cells(i, "D").Value
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safety_qty = ws_stock.Cells(i, "E").Value
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max_qty = ws_stock.Cells(i, "F").Value
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|
' 写入报表
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ws_report.Cells(report_row, 1).Value = report_row - 1
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ws_report.Cells(report_row, 2).Value = part_no
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ws_report.Cells(report_row, 3).Value = part_name
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ws_report.Cells(report_row, 4).Value = spec
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ws_report.Cells(report_row, 5).Value = unit
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ws_report.Cells(report_row, 6).Value = current_qty
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ws_report.Cells(report_row, 7).Value = safety_qty
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ws_report.Cells(report_row, 8).Value = max_qty
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|
' 判断状态
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If current_qty < safety_qty Then
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ws_report.Cells(report_row, 9).Value = "⚠️ 库存不足"
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ws_report.Cells(report_row, 9).Interior.Color = RGB(255, 200, 200)
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ws_report.Cells(report_row, 10).Value = "立即补货"
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|
ElseIf current_qty > max_qty Then
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ws_report.Cells(report_row, 9).Value = "📦 库存过高"
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|
ws_report.Cells(report_row, 9).Interior.Color = RGB(255, 255, 200)
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||||||
|
ws_report.Cells(report_row, 10).Value = "暂停采购"
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|
Else
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|
ws_report.Cells(report_row, 9).Value = "✅ 正常"
|
||||||
|
ws_report.Cells(report_row, 9).Interior.Color = RGB(200, 255, 200)
|
||||||
|
ws_report.Cells(report_row, 10).Value = "维持现状"
|
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|
End If
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|
report_row = report_row + 1
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|
Next i
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|
' 格式化
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ws_report.Columns("A:J").AutoFit
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|
' 添加统计
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ws_report.Range("L1").Value = "统计"
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ws_report.Range("L2").Value = "总物料数："
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ws_report.Range("M2").Value = report_row - 2
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|
ws_report.Range("L3").Value = "缺料数："
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|
ws_report.Range("M3").Value = Application.WorksheetFunction.CountIf(ws_report.Range("I:I"), "*不足*")
|
||||||
|
ws_report.Range("L4").Value = "库存过高数："
|
||||||
|
ws_report.Range("M4").Value = Application.WorksheetFunction.CountIf(ws_report.Range("I:I"), "*过高*")
|
||||||
|
|
||||||
|
MsgBox "库存报表生成完成！" & vbCrLf & _
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||||||
|
"报表名称：" & ws_report.Name
|
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|
End Sub
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```
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### 案例 2：MRP 计算
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```vba
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|
Sub Calculate_MRP()
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Dim ws_bom As Worksheet, ws_inventory As Worksheet, ws_mrp As Worksheet
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|
Dim last_row As Long, i As Long, mrp_row As Long
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|
' 设置工作表
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|
Set ws_bom = ThisWorkbook.Sheets("BOM")
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|
Set ws_inventory = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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' 删除旧 MRP 表
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|
On Error Resume Next
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|
Application.DisplayAlerts = False
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ThisWorkbook.Sheets("MRP").Delete
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|
Application.DisplayAlerts = True
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||||||
|
On Error GoTo 0
|
||||||
|
|
||||||
|
' 创建 MRP 表
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|
Set ws_mrp = ThisWorkbook.Sheets.Add
|
||||||
|
ws_mrp.Name = "MRP"
|
||||||
|
|
||||||
|
' 设置表头
|
||||||
|
ws_mrp.Range("A1:H1").Value = Array( _
|
||||||
|
"物料编码", "物料名称", "需求量", "库存量", _
|
||||||
|
"净需求", "建议采购", "供应商", "到货日期")
|
||||||
|
ws_mrp.Range("A1:H1").Font.Bold = True
|
||||||
|
|
||||||
|
' 获取 BOM 数据
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||||||
|
last_row = ws_bom.Cells(ws_bom.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
|
||||||
|
mrp_row = 2
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||||||
|
|
||||||
|
For i = 2 To last_row
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||||||
|
Dim part_no As String
|
||||||
|
Dim part_name As String
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||||||
|
Dim qty_needed As Double
|
||||||
|
Dim qty_in_stock As Double
|
||||||
|
Dim net_qty As Double
|
||||||
|
Dim lead_time As Double
|
||||||
|
|
||||||
|
part_no = ws_bom.Cells(i, "A").Value
|
||||||
|
part_name = ws_bom.Cells(i, "B").Value
|
||||||
|
qty_needed = ws_bom.Cells(i, "C").Value
|
||||||
|
|
||||||
|
' 查找库存
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||||||
|
On Error Resume Next
|
||||||
|
qty_in_stock = Application.WorksheetFunction.VLookup( _
|
||||||
|
part_no, ws_inventory.Range("A:D"), 4, False)
|
||||||
|
If Err.Number <> 0 Then
|
||||||
|
qty_in_stock = 0
|
||||||
|
Err.Clear
|
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|
End If
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||||||
|
On Error GoTo 0
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|
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|
' 计算净需求
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|
net_qty = qty_needed - qty_in_stock
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' 如果需要采购
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If net_qty > 0 Then
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||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 1).Value = part_no
|
||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 2).Value = part_name
|
||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 3).Value = qty_needed
|
||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 4).Value = qty_in_stock
|
||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 5).Value = net_qty
|
||||||
|
|
||||||
|
' 建议采购量（考虑 MOQ 和安全系数）
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|
Dim suggested_qty As Double
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suggested_qty = net_qty * 1.1 ' 10% 安全系数
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||||||
|
' 查找最小订货量
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|
Dim moq As Double
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||||||
|
On Error Resume Next
|
||||||
|
moq = Application.WorksheetFunction.VLookup( _
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||||||
|
part_no, ws_inventory.Range("A:H"), 8, False)
|
||||||
|
If Err.Number <> 0 Then
|
||||||
|
moq = 1
|
||||||
|
Err.Clear
|
||||||
|
End If
|
||||||
|
On Error GoTo 0
|
||||||
|
|
||||||
|
If suggested_qty < moq Then
|
||||||
|
suggested_qty = moq
|
||||||
|
End If
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||||||
|
|
||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 6).Value = suggested_qty
|
||||||
|
|
||||||
|
' 查找供应商和提前期
|
||||||
|
On Error Resume Next
|
||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 7).Value = Application.WorksheetFunction.VLookup( _
|
||||||
|
part_no, ws_inventory.Range("A:H"), 7, False)
|
||||||
|
lead_time = Application.WorksheetFunction.VLookup( _
|
||||||
|
part_no, ws_inventory.Range("A:H"), 6, False)
|
||||||
|
If Err.Number <> 0 Then
|
||||||
|
lead_time = 7 ' 默认 7 天
|
||||||
|
Err.Clear
|
||||||
|
End If
|
||||||
|
On Error GoTo 0
|
||||||
|
|
||||||
|
' 计算到货日期
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||||||
|
ws_mrp.Cells(mrp_row, 8).Value = Date + lead_time
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|
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||||||
|
mrp_row = mrp_row + 1
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|
End If
|
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|
Next i
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|
|
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|
' 格式化
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|
ws_mrp.Columns("A:H").AutoFit
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|
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|
' 添加汇总
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|
ws_mrp.Range("J1").Value = "MRP 汇总"
|
||||||
|
ws_mrp.Range("J2").Value = "需采购物料数："
|
||||||
|
ws_mrp.Range("K2").Value = mrp_row - 2
|
||||||
|
ws_mrp.Range("J3").Value = "总采购金额："
|
||||||
|
ws_mrp.Range("K3").Formula = "=SUM(F2:F" & mrp_row - 1 & ")*VLOOKUP(A2,库存!A:E,5,FALSE)"
|
||||||
|
|
||||||
|
MsgBox "MRP 计算完成！" & vbCrLf & _
|
||||||
|
"需采购物料数：" & mrp_row - 2
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|
End Sub
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||||||
|
```
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|
### 案例 3：呆滞料分析
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```vba
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|
Sub Analyze_Stagnant_Inventory()
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|
Dim ws As Worksheet
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|
Dim last_row As Long, i As Long
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|
Dim stagnant_count As Long
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|
Dim stagnant_value As Double
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|
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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last_row = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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|
' 添加分析列
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|
ws.Cells(1, "I").Value = "呆滞状态"
|
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|
ws.Cells(1, "J").Value = "呆滞天数"
|
||||||
|
ws.Cells(1, "K").Value = "呆滞金额"
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|
|
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|
' 清空旧数据
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|
ws.Range("I2:K" & last_row).ClearContents
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' 分析每行
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|
For i = 2 To last_row
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Dim last_move_date As Date
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Dim days_stagnant As Long
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Dim stock_qty As Double
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Dim unit_price As Double
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|
' 获取最后移动日期（假设在 H 列）
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|
On Error Resume Next
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|
last_move_date = ws.Cells(i, "H").Value
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|
If Err.Number <> 0 Or last_move_date = 0 Then
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||||||
|
last_move_date = Date - 365 ' 默认一年前
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|
Err.Clear
|
||||||
|
End If
|
||||||
|
On Error GoTo 0
|
||||||
|
|
||||||
|
' 计算呆滞天数
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|
days_stagnant = Date - last_move_date
|
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|
ws.Cells(i, "J").Value = days_stagnant
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|
|
||||||
|
' 计算呆滞金额
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|
stock_qty = ws.Cells(i, "D").Value
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unit_price = ws.Cells(i, "E").Value
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|
ws.Cells(i, "K").Value = stock_qty * unit_price
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|
|
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|
' 判断呆滞状态
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|
Select Case days_stagnant
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Case Is > 365
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ws.Cells(i, "I").Value = "🔴 严重呆滞（>1年）"
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|
ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(255, 150, 150)
|
||||||
|
stagnant_count = stagnant_count + 1
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|
stagnant_value = stagnant_value + stock_qty * unit_price
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Case Is > 180
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|
ws.Cells(i, "I").Value = "🟡 中度呆滞（6-12月）"
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ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(255, 220, 150)
|
||||||
|
Case Is > 90
|
||||||
|
ws.Cells(i, "I").Value = "⚠️ 轻度呆滞（3-6月）"
|
||||||
|
ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(255, 255, 150)
|
||||||
|
Case Else
|
||||||
|
ws.Cells(i, "I").Value = "✅ 正常"
|
||||||
|
ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(200, 255, 200)
|
||||||
|
End Select
|
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|
Next i
|
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|
|
||||||
|
' 格式化
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|
ws.Columns("I:K").AutoFit
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|
' 统计结果
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|
Dim total_value As Double
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|
total_value = Application.WorksheetFunction.Sum(ws.Range("K2:K" & last_row))
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||||||
|
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||||||
|
MsgBox "呆滞料分析完成！" & vbCrLf & _
|
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|
"总物料数：" & last_row - 1 & vbCrLf & _
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||||||
|
"严重呆滞数：" & stagnant_count & vbCrLf & _
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||||||
|
"呆滞料金额：$" & Format(stagnant_value, "#,##0.00") & vbCrLf & _
|
||||||
|
"呆滞比例：" & Format(stagnant_value / total_value * 100, "0.00") & "%"
|
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|
End Sub
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|
```
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|
### 案例 4：盘点表生成
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```vba
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|
Sub Generate_Inventory_Count_Sheet()
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Dim ws_stock As Worksheet, ws_count As Worksheet
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|
Dim last_row As Long, i As Long
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|
' 设置工作表
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|
Set ws_stock = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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|
' 删除旧盘点表
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|
On Error Resume Next
|
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|
Application.DisplayAlerts = False
|
||||||
|
ThisWorkbook.Sheets("盘点表").Delete
|
||||||
|
Application.DisplayAlerts = True
|
||||||
|
On Error GoTo 0
|
||||||
|
|
||||||
|
' 创建新盘点表
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|
Set ws_count = ThisWorkbook.Sheets.Add
|
||||||
|
ws_count.Name = "盘点表_" & Format(Date, "yyyy-mm-dd")
|
||||||
|
|
||||||
|
' 设置表头
|
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|
ws_count.Range("A1:H1").Value = Array( _
|
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|
"序号", "物料编码", "物料名称", "规格", _
|
||||||
|
"单位", "账面数量", "实盘数量", "差异")
|
||||||
|
ws_count.Range("A1:H1").Font.Bold = True
|
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|
|
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|
' 获取库存数据
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|
last_row = ws_stock.Cells(ws_stock.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
|
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For i = 2 To last_row
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|
ws_count.Cells(i, 1).Value = i - 1
|
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|
ws_count.Cells(i, 2).Value = ws_stock.Cells(i, "A").Value
|
||||||
|
ws_count.Cells(i, 3).Value = ws_stock.Cells(i, "B").Value
|
||||||
|
ws_count.Cells(i, 4).Value = ws_stock.Cells(i, "C").Value
|
||||||
|
ws_count.Cells(i, 5).Value = ws_stock.Cells(i, "G").Value
|
||||||
|
ws_count.Cells(i, 6).Value = ws_stock.Cells(i, "D").Value
|
||||||
|
Next i
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|
' 设置差异公式
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|
ws_count.Range("H2:H" & last_row).Formula = "=F2-G2"
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|
' 格式化
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|
ws_count.Columns("A:H").AutoFit
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' 添加说明
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|
ws_count.Range("J1").Value = "盘点说明"
|
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|
ws_count.Range("J2").Value = "1. 在'实盘数量'列填写实际盘点数量"
|
||||||
|
ws_count.Range("J3").Value = "2. '差异'列会自动计算"
|
||||||
|
ws_count.Range("J4").Value = "3. 差异为负表示盘亏，为正表示盘盈"
|
||||||
|
|
||||||
|
' 添加统计
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||||||
|
ws_count.Range("J6").Value = "盘点统计"
|
||||||
|
ws_count.Range("J7").Value = "总物料数："
|
||||||
|
ws_count.Range("K7").Value = last_row - 1
|
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|
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|
MsgBox "盘点表生成完成！" & vbCrLf & _
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|
"盘点表名称：" & ws_count.Name
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End Sub
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```
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---
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## 调试技巧
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### 1. 基本调试方法
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```vba
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' 使用 Debug.Print 输出信息
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Debug.Print "当前处理行：" & i
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Debug.Print "物料编码：" & part_no
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|
Debug.Print "库存数量：" & qty
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' 使用断点
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' 在代码左侧点击设置断点（F9）
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' 程序会在断点处暂停，可以检查变量值
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' 使用 Watch 窗口
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' 视图 → 立即窗口 (Ctrl+G)
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' 视图 → 监视窗口
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```
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|
### 2. 错误处理
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```vba
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|
' 基本错误处理
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|
On Error Resume Next ' 忽略错误，继续执行
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|
' 你的代码...
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If Err.Number <> 0 Then
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|
Debug.Print "错误：" & Err.Description
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|
Err.Clear
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End If
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|
On Error GoTo 0 ' 恢复正常错误处理
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|
' 详细错误处理
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|
Sub Safe_Execution()
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On Error GoTo ErrorHandler
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' 主要代码
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Dim ws As Worksheet
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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' 可能出错的操作
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Dim qty As Double
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qty = ws.Range("D100000").Value ' 可能超出范围
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|
Exit Sub
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||||||
|
ErrorHandler:
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|
MsgBox "错误发生：" & vbCrLf & _
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|
"错误号：" & Err.Number & vbCrLf & _
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|
"错误描述：" & Err.Description & vbCrLf & _
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|
"错误位置：" & Erl, vbCritical
|
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|
Err.Clear
|
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|
End Sub
|
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|
```
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### 3. 性能优化
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```vba
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' 优化前（慢）
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Sub Slow_Code()
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For i = 1 To 10000
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|
Cells(i, "A").Value = Cells(i, "A").Value * 2 ' 每次都访问单元格
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|
Next i
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|
End Sub
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|
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||||||
|
' 优化后（快）
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|
Sub Fast_Code()
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|
Dim data_range As Range
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Dim data_array As Variant
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Dim i As Long
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|
' 一次性读取数据到数组
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|
Set data_range = Range("A1:A10000")
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|
data_array = data_range.Value
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||||||
|
' 在数组中处理
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||||||
|
For i = 1 To 10000
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||||||
|
data_array(i, 1) = data_array(i, 1) * 2
|
||||||
|
Next i
|
||||||
|
|
||||||
|
' 一次性写回
|
||||||
|
data_range.Value = data_array
|
||||||
|
End Sub
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|
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|
' 其他优化技巧
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|
Sub Optimization_Tips()
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|
Application.ScreenUpdating = False ' 关闭屏幕刷新
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|
Application.Calculation = xlCalculationManual ' 关闭自动计算
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|
Application.EnableEvents = False ' 关闭事件
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|
' 执行耗时操作...
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||||||
|
Application.ScreenUpdating = True
|
||||||
|
Application.Calculation = xlCalculationAutomatic
|
||||||
|
Application.EnableEvents = True
|
||||||
|
End Sub
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||||||
|
```
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|
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|
### 4. 调试工具
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```vba
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' 立即窗口（Immediate Window）
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|
' Ctrl+G 打开
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' ? 变量名 ' 查看变量值
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' ? 10 * 2 ' 计算表达式
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|
' 本地窗口（Locals Window）
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' 视图 → 本地窗口
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||||||
|
' 显示所有局部变量的值
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||||||
|
' 调试工具栏
|
||||||
|
' 视图 → 工具栏 → 调试
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|
' 包含：继续、中断、逐语句、逐过程、跳出
|
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```
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|
## 快速参考
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### 常用快捷键
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| 快捷键 | 功能 |
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|--------|------|
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|
| Alt + F11 | 打开 VBA 编辑器 |
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|
| F5 | 运行宏 |
|
||||||
|
| F8 | 逐语句调试 |
|
||||||
|
| F9 | 设置/取消断点 |
|
||||||
|
| Ctrl + G | 打开立即窗口 |
|
||||||
|
| Ctrl + R | 打开工程资源管理器 |
|
||||||
|
| Ctrl + F | 查找 |
|
||||||
|
| Ctrl + H | 替换 |
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|
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|
### 常用对象模型
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```vba
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' 工作簿集合
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|
Workbooks("文件名.xlsx")
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|
||||||
|
' 工作表集合
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||||||
|
ThisWorkbook.Sheets("表名")
|
||||||
|
ThisWorkbook.Sheets(1) ' 索引从 1 开始
|
||||||
|
|
||||||
|
' 单元格
|
||||||
|
Cells(行, 列) ' 如：Cells(1, 1) = A1
|
||||||
|
Range("A1") ' A1 单元格
|
||||||
|
Range("A1:C10") ' A1 到 C10 区域
|
||||||
|
|
||||||
|
' 行和列
|
||||||
|
Rows(1) ' 第 1 行
|
||||||
|
Columns("A") ' A 列
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 常用常量
|
||||||
|
|
||||||
|
```vba
|
||||||
|
' 对齐方式
|
||||||
|
xlLeft ' 左对齐
|
||||||
|
xlCenter ' 居中
|
||||||
|
xlRight ' 右对齐
|
||||||
|
|
||||||
|
' 边框样式
|
||||||
|
xlThin ' 细线
|
||||||
|
xlMedium ' 中等
|
||||||
|
xlThick ' 粗线
|
||||||
|
|
||||||
|
' 颜色
|
||||||
|
RGB(255, 0, 0) ' 红色
|
||||||
|
RGB(0, 255, 0) ' 绿色
|
||||||
|
RGB(255, 255, 0) ' 黄色
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
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---
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|
## 下一步
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|
1. **练习基础语法**：尝试编写简单的宏
|
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|
2. **修改现有工具**：根据你的需求调整代码
|
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3. **创建新工具**：解决你的特定问题
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4. **学习高级技巧**：数组、字典、正则表达式
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5. **分享你的代码**：贡献到物控学习笔记
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**最后更新**: 2026-02-03
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**版本**: v1.0.0
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833
物控学习笔记/README.md
Normal file
833
物控学习笔记/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,833 @@
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# 物控学习笔记 📚
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> 物料控制（Material Control）学习笔记与最佳实践
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## 📖 目录
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- [基础知识](#基础知识)
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- [Excel VBA 工具库](#excel-vba-工具库)
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- [库存管理](#库存管理)
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- [生产计划](#生产计划)
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- [数据分析](#数据分析)
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- [自动化脚本](#自动化脚本)
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- [案例研究](#案例研究)
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- [资源推荐](#资源推荐)
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## 基础知识
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### 什么是物控？
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物料控制（Material Control）是生产管理中的核心环节，主要负责：
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- 物料需求计划（MRP）
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- 库存管理与优化
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- 采购计划制定
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- 物料追溯与盘点
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- 成本控制
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### 物控的核心指标
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1. **库存周转率** = 年销售成本 / 平均库存
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2. **库存天数** = 365 / 库存周转率
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3. **缺料率** = 缺料次数 / 总领料次数
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4. **呆滞料比例** = 呆滞料金额 / 总库存金额
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5. **物料齐套率** = 齐套订单数 / 总订单数
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### 物控工作流程
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1. 接收生产计划
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2. 计算物料需求（BOM展开）
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↓
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3. 检查库存状态
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↓
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4. 制定采购计划
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↓
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5. 跟踪物料到货
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↓
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6. 物料发放与追溯
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↓
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7. 库存盘点与优化
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## Excel VBA 工具库
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### 现有工具
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本仓库包含以下 Excel VBA 物控工具：
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#### 1. **vba-mc-toolkit** ⭐
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Excel VBA 物控小程序库
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**功能模块**：
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- 物料需求计算
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- 库存报表生成
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- 采购订单管理
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- 盘点表自动生成
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- 呆滞料分析
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**使用方法**：
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```vba
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' 导入工具库
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Sub Import_MC_Toolkit()
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Workbooks.Open "vba-mc-toolkit.xlsm"
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Application.Run "Initialize_MC_System"
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End Sub
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```
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### VBA 物控常用代码片段
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#### 1. 自动计算安全库存
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```vba
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Function Calculate_Safety_Stock(avg_demand As Double, lead_time As Double, service_level As Double) As Double
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' avg_demand: 平均日需求
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' lead_time: 采购提前期（天）
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' service_level: 服务水平（0.95 = 95%）
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Dim z_score As Double
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Select Case service_level
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Case 0.90: z_score = 1.28
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Case 0.95: z_score = 1.65
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Case 0.98: z_score = 2.05
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Case 0.99: z_score = 2.33
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Case Else: z_score = 1.65
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End Select
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Calculate_Safety_Stock = avg_demand * lead_time * z_score
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End Function
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```
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#### 2. 库存预警
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```vba
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Sub Inventory_Alert()
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Dim ws As Worksheet
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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Dim last_row As Long
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last_row = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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For i = 2 To last_row
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Dim current_qty As Double
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Dim min_qty As Double
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Dim max_qty As Double
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current_qty = ws.Cells(i, "D").Value ' 当前库存
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min_qty = ws.Cells(i, "E").Value ' 最低库存
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max_qty = ws.Cells(i, "F").Value ' 最高库存
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If current_qty < min_qty Then
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ws.Cells(i, "G").Value = "⚠️ 需补货"
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ws.Cells(i, "G").Interior.Color = RGB(255, 200, 200)
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|
ElseIf current_qty > max_qty Then
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ws.Cells(i, "G").Value = "📦 库存过高"
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ws.Cells(i, "G").Interior.Color = RGB(255, 255, 200)
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|
Else
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|
ws.Cells(i, "G").Value = "✅ 正常"
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|
ws.Cells(i, "G").Interior.Color = RGB(200, 255, 200)
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|
End If
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|
Next i
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|
End Sub
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```
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#### 3. 物料需求计算（MRP）
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```vba
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Sub Calculate_MRP()
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Dim ws_bom As Worksheet, ws_inventory As Worksheet, ws_mrp As Worksheet
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Set ws_bom = ThisWorkbook.Sheets("BOM")
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Set ws_inventory = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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Set ws_mrp = ThisWorkbook.Sheets("MRP")
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' 清空 MRP 表
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ws_mrp.Cells.Clear
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' 设置表头
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ws_mrp.Range("A1:F1").Value = Array("物料编码", "物料名称", "需求量", "库存量", "净需求", "建议采购")
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' 计算逻辑
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Dim last_row As Long
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last_row = ws_bom.Cells(ws_bom.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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For i = 2 To last_row
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Dim part_no As String
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Dim qty_needed As Double
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Dim qty_in_stock As Double
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Dim net_qty As Double
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part_no = ws_bom.Cells(i, "A").Value
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qty_needed = ws_bom.Cells(i, "C").Value
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' 查找库存
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qty_in_stock = Application.WorksheetFunction.VLookup(part_no, ws_inventory.Range("A:D"), 4, False)
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net_qty = qty_needed - qty_in_stock
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If net_qty > 0 Then
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ws_mrp.Cells(i, 1).Value = part_no
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ws_mrp.Cells(i, 3).Value = qty_needed
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ws_mrp.Cells(i, 4).Value = qty_in_stock
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ws_mrp.Cells(i, 5).Value = net_qty
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ws_mrp.Cells(i, 6).Value = net_qty * 1.1 ' 建议采购量（含 10% 安全系数）
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End If
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Next i
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End Sub
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```
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#### 4. 盘点表生成
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```vba
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Sub Generate_Inventory_Count_Sheet()
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Dim ws As Worksheet
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets.Add
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ws.Name = "盘点表_" & Format(Date, "yyyy-mm-dd")
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' 设置表头
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ws.Range("A1:H1").Value = Array("序号", "物料编码", "物料名称", "规格", "单位", "账面数量", "实盘数量", "差异")
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ws.Range("A1:H1").Font.Bold = True
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' 从库存表复制数据
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Dim ws_stock As Worksheet
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Set ws_stock = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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Dim last_row As Long
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last_row = ws_stock.Cells(ws_stock.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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For i = 2 To last_row
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ws.Cells(i, 1).Value = i - 1
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ws.Cells(i, 2).Value = ws_stock.Cells(i, "A").Value
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ws.Cells(i, 3).Value = ws_stock.Cells(i, "B").Value
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ws.Cells(i, 4).Value = ws_stock.Cells(i, "C").Value
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ws.Cells(i, 5).Value = ws_stock.Cells(i, "G").Value
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|
ws.Cells(i, 6).Value = ws_stock.Cells(i, "D").Value
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|
Next i
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' 格式化
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ws.Columns("A:H").AutoFit
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ws.Range("H2:H" & last_row).Formula = "=F2-G2"
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MsgBox "盘点表生成完成！"
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End Sub
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```
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#### 5. 呆滞料分析
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```vba
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Sub Analyze_Stagnant_Inventory()
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Dim ws As Worksheet
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Set ws = ThisWorkbook.Sheets("库存")
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Dim last_row As Long
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last_row = ws.Cells(ws.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
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' 添加呆滞料标识列
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ws.Cells(1, "I").Value = "呆滞状态"
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ws.Cells(1, "J").Value = "呆滞天数"
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For i = 2 To last_row
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Dim last_move_date As Date
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Dim days_stagnant As Long
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last_move_date = ws.Cells(i, "H").Value ' 最后移动日期
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days_stagnant = Date - last_move_date
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ws.Cells(i, "J").Value = days_stagnant
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Select Case days_stagnant
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Case Is > 365
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ws.Cells(i, "I").Value = "🔴 严重呆滞（>1年）"
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ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(255, 150, 150)
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Case Is > 180
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|
ws.Cells(i, "I").Value = "🟡 中度呆滞（6-12月）"
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ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(255, 220, 150)
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Case Is > 90
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|
ws.Cells(i, "I").Value = "⚠️ 轻度呆滞（3-6月）"
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|
ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(255, 255, 150)
|
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|
Case Else
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ws.Cells(i, "I").Value = "✅ 正常"
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|
ws.Cells(i, "I").Interior.Color = RGB(200, 255, 200)
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|
End Select
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Next i
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' 统计
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Dim stagnant_count As Long
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Dim stagnant_value As Double
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For i = 2 To last_row
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If ws.Cells(i, "J").Value > 90 Then
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stagnant_count = stagnant_count + 1
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stagnant_value = stagnant_value + ws.Cells(i, "D").Value * ws.Cells(i, "E").Value
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End If
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Next i
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|
MsgBox "呆滞料分析完成！" & vbCrLf & _
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"呆滞物料数量：" & stagnant_count & vbCrLf & _
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"呆滞料金额：$" & Format(stagnant_value, "#,##0.00")
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End Sub
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```
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## 库存管理
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### 库存分类方法
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#### ABC 分析法
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- **A 类**：价值占比 70-80%，数量占比 10-20% → 重点管理，高频盘点
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- **B 类**：价值占比 15-25%，数量占比 20-30% → 中等管理，中频盘点
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- **C 类**：价值占比 5-10%，数量占比 50-70% → 简化管理，低频盘点
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#### VED 分类法（关键性）
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- **V（Vital）**：关键物料，缺料导致停产
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- **E（Essential）**：重要物料，缺料影响生产
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- **D（Desirable）**：一般物料，缺料影响较小
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### 库存优化策略
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1. **安全库存计算**
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安全库存 = 平均日需求 × 安全天数 × 波动系数
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其中：
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- 安全天数 = 采购提前期 + 缓冲天数
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- 波动系数 = 1.2 ~ 1.5（根据历史数据调整）
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2. **订货点（ROP）**
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```
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订货点 = 平均日需求 × 采购提前期 + 安全库存
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3. **经济订货量（EOQ）**
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EOQ = √(2 × 年需求量 × 单次订货成本 / 单位持有成本)
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### 库存盘点方法
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| 盘点方式 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
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|---------|---------|------|------|
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| 全面盘点 | 年度/半年度 | 准确性高 | 耗时耗力 |
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| 循环盘点 | 日常管理 | 持续监控 | 覆盖不全 |
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| ABC 分类盘点 | A类物料高频 | 重点突出 | B/C类可能遗漏 |
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| 随机抽样盘点 | 月度抽查 | 效率高 | 准确性较低 |
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## 生产计划
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### MRP 计算逻辑
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毛需求 = 生产计划 × BOM 用量
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净需求 = 毛需求 - 现有库存 - 在途库存 + 安全库存
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建议采购量 = 净需求 × 订货倍数（MOQ）
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### 生产排程原则
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1. **优先级规则**
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- 交期优先（EDD）
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- 最短加工时间（SPT）
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- 关键比率（CR）
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2. **产能平衡**
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产能负荷 = 标准工时 × 数量 / 有效工时
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负荷率 = 产能负荷 / 总产能
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3. **瓶颈管理**
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- 识别瓶颈工序
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- 瓶颈前缓冲库存
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- 瓶颈后拉式生产
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## 数据分析
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### 关键指标仪表板
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```python
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# Python 物控数据分析示例
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# 1. 库存周转率分析
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def inventory_turnover_analysis(df):
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"""
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df: 包含 '物料编码', '期初库存', '期末库存', '销售成本' 的 DataFrame
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|
"""
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||||||
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df['平均库存'] = (df['期初库存'] + df['期末库存']) / 2
|
||||||
|
df['库存周转率'] = df['销售成本'] / df['平均库存']
|
||||||
|
df['库存天数'] = 365 / df['库存周转率']
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||||||
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||||||
|
return df
|
||||||
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||||||
|
# 2. 呆滞料分析
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|
def stagnant_inventory_analysis(df, days_threshold=90):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
分析呆滞料
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
df['呆滞天数'] = (pd.Timestamp.now() - df['最后移动日期']).dt.days
|
||||||
|
df['呆滞状态'] = pd.cut(df['呆滞天数'],
|
||||||
|
bins=[0, 30, 90, 180, 365, float('inf')],
|
||||||
|
labels=['正常', '预警', '轻度呆滞', '中度呆滞', '严重呆滞'])
|
||||||
|
|
||||||
|
return df
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 库存结构分析
|
||||||
|
def inventory_structure_analysis(df):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
ABC 分类
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|
"""
|
||||||
|
df['物料价值'] = df['库存数量'] * df['单价']
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df_sorted = df.sort_values('物料价值', ascending=False)
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df_sorted['累计价值占比'] = df_sorted['物料价值'].cumsum() / df_sorted['物料价值'].sum()
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def abc_class(cum_ratio):
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if cum_ratio <= 0.8:
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return 'A'
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|
elif cum_ratio <= 0.95:
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||||||
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return 'B'
|
||||||
|
else:
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||||||
|
return 'C'
|
||||||
|
|
||||||
|
df_sorted['ABC分类'] = df_sorted['累计价值占比'].apply(abc_class)
|
||||||
|
|
||||||
|
return df_sorted
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 可视化仪表板
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|
||||||
|
```python
|
||||||
|
# 库存仪表板
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def create_inventory_dashboard(df):
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fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))
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||||||
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|
||||||
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# 1. 库存结构饼图
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||||||
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abc_counts = df['ABC分类'].value_counts()
|
||||||
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axes[0, 0].pie(abc_counts.values, labels=abc_counts.index, autopct='%1.1f%%')
|
||||||
|
axes[0, 0].set_title('ABC 库存结构')
|
||||||
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||||||
|
# 2. 库存周转率柱状图
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||||||
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top_items = df.nlargest(10, '库存周转率')
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||||||
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axes[0, 1].bar(top_items['物料编码'], top_items['库存周转率'])
|
||||||
|
axes[0, 1].set_title('Top 10 库存周转率')
|
||||||
|
axes[0, 1].tick_params(axis='x', rotation=45)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 呆滞料分布
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stagnant_counts = df['呆滞状态'].value_counts()
|
||||||
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axes[1, 0].bar(stagnant_counts.index, stagnant_counts.values)
|
||||||
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axes[1, 0].set_title('呆滞料分布')
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||||||
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||||||
|
# 4. 库存价值分布
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axes[1, 1].hist(df['物料价值'], bins=20, edgecolor='black')
|
||||||
|
axes[1, 1].set_title('库存价值分布')
|
||||||
|
axes[1, 1].set_xlabel('物料价值')
|
||||||
|
axes[1, 1].set_ylabel('频次')
|
||||||
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||||||
|
plt.tight_layout()
|
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|
plt.savefig('inventory_dashboard.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
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|
plt.show()
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```
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## 自动化脚本
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### Python 物控自动化工具
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#### 1. 库存报表自动生成
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```python
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# inventory_report.py
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import pandas as pd
|
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import openpyxl
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||||||
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from datetime import datetime
|
||||||
|
|
||||||
|
class InventoryReporter:
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||||||
|
def __init__(self, data_file):
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||||||
|
self.data = pd.read_excel(data_file)
|
||||||
|
self.report_date = datetime.now()
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||||||
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def generate_daily_report(self):
|
||||||
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"""生成日报"""
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report = {
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'日期': self.report_date.strftime('%Y-%m-%d'),
|
||||||
|
'库存总金额': self.data['库存金额'].sum(),
|
||||||
|
'库存物料数': len(self.data),
|
||||||
|
'呆滞料金额': self.data[self.data['呆滞天数'] > 90]['库存金额'].sum(),
|
||||||
|
'缺料物料数': len(self.data[self.data['库存数量'] < self.data['安全库存']]),
|
||||||
|
'库存周转率': self.data['销售成本'].sum() / self.data['平均库存'].sum()
|
||||||
|
}
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||||||
|
return pd.DataFrame([report])
|
||||||
|
|
||||||
|
def export_to_excel(self, output_path):
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||||||
|
"""导出到 Excel"""
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||||||
|
with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
|
||||||
|
# 汇总表
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|
summary = self.generate_daily_report()
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||||||
|
summary.to_excel(writer, sheet_name='汇总', index=False)
|
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|
|
||||||
|
# 明细表
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|
self.data.to_excel(writer, sheet_name='库存明细', index=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 呆滞料表
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||||||
|
stagnant = self.data[self.data['呆滞天数'] > 90]
|
||||||
|
stagnant.to_excel(writer, sheet_name='呆滞料', index=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 缺料表
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||||||
|
shortage = self.data[self.data['库存数量'] < self.data['安全库存']]
|
||||||
|
shortage.to_excel(writer, sheet_name='缺料预警', index=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"报表已生成：{output_path}")
|
||||||
|
```
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|
#### 2. 自动补货计算
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|
```python
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|
# auto_replenishment.py
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|
import pandas as pd
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
|
||||||
|
class AutoReplenishment:
|
||||||
|
def __init__(self, inventory_data, demand_data):
|
||||||
|
self.inventory = inventory_data
|
||||||
|
self.demand = demand_data
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||||||
|
|
||||||
|
def calculate_reorder_point(self, lead_time_days, service_level=0.95):
|
||||||
|
"""计算订货点"""
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||||||
|
# 计算平均日需求和标准差
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||||||
|
avg_daily_demand = self.demand['日需求量'].mean()
|
||||||
|
std_daily_demand = self.demand['日需求量'].std()
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||||||
|
|
||||||
|
# Z 值（服务水平）
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||||||
|
z_values = {0.90: 1.28, 0.95: 1.65, 0.98: 2.05, 0.99: 2.33}
|
||||||
|
z = z_values.get(service_level, 1.65)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 安全库存
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||||||
|
safety_stock = z * std_daily_demand * np.sqrt(lead_time_days)
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||||||
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||||||
|
# 订货点
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||||||
|
reorder_point = avg_daily_demand * lead_time_days + safety_stock
|
||||||
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||||||
|
return {
|
||||||
|
'平均日需求': avg_daily_demand,
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||||||
|
'安全库存': safety_stock,
|
||||||
|
'订货点': reorder_point
|
||||||
|
}
|
||||||
|
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|
def generate_purchase_plan(self):
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|
"""生成采购计划"""
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purchase_list = []
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||||||
|
for _, item in self.inventory.iterrows():
|
||||||
|
if item['当前库存'] < item['订货点']:
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||||||
|
# 计算建议采购量
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||||||
|
lead_time = item['采购提前期']
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||||||
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avg_demand = self.demand[self.demand['物料编码'] == item['物料编码']]['日需求量'].mean()
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||||||
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|
||||||
|
# 建议采购量 = (提前期需求 + 安全库存) - 当前库存
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suggested_qty = (avg_demand * lead_time + item['安全库存']) - item['当前库存']
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||||||
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||||||
|
# 考虑最小订货量（MOQ）
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||||||
|
moq = item.get('最小订货量', 1)
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||||||
|
if suggested_qty < moq:
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||||||
|
suggested_qty = moq
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||||||
|
|
||||||
|
purchase_list.append({
|
||||||
|
'物料编码': item['物料编码'],
|
||||||
|
'物料名称': item['物料名称'],
|
||||||
|
'当前库存': item['当前库存'],
|
||||||
|
'订货点': item['订货点'],
|
||||||
|
'建议采购量': suggested_qty,
|
||||||
|
'供应商': item.get('供应商', ''),
|
||||||
|
'预计到货日期': pd.Timestamp.now() + pd.Timedelta(days=item['采购提前期'])
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
return pd.DataFrame(purchase_list)
|
||||||
|
```
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||||||
|
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||||||
|
#### 3. 库存预警系统
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||||||
|
```python
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||||||
|
# inventory_alert.py
|
||||||
|
import smtplib
|
||||||
|
from email.mime.text import MIMEText
|
||||||
|
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
|
||||||
|
import pandas as pd
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||||||
|
|
||||||
|
class InventoryAlert:
|
||||||
|
def __init__(self, smtp_config):
|
||||||
|
self.smtp_server = smtp_config['server']
|
||||||
|
self.smtp_port = smtp_config['port']
|
||||||
|
self.email_user = smtp_config['user']
|
||||||
|
self.email_password = smtp_config['password']
|
||||||
|
|
||||||
|
def check_inventory_status(self, inventory_df):
|
||||||
|
"""检查库存状态"""
|
||||||
|
alerts = []
|
||||||
|
|
||||||
|
for _, item in inventory_df.iterrows():
|
||||||
|
# 缺料预警
|
||||||
|
if item['当前库存'] < item['安全库存']:
|
||||||
|
alerts.append({
|
||||||
|
'类型': '缺料预警',
|
||||||
|
'物料编码': item['物料编码'],
|
||||||
|
'物料名称': item['物料名称'],
|
||||||
|
'当前库存': item['当前库存'],
|
||||||
|
'安全库存': item['安全库存'],
|
||||||
|
'缺口': item['安全库存'] - item['当前库存']
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
# 呆滞料预警
|
||||||
|
if item['呆滞天数'] > 90:
|
||||||
|
alerts.append({
|
||||||
|
'类型': '呆滞料预警',
|
||||||
|
'物料编码': item['物料编码'],
|
||||||
|
'物料名称': item['物料名称'],
|
||||||
|
'呆滞天数': item['呆滞天数'],
|
||||||
|
'库存金额': item['库存金额']
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
# 库存过高预警
|
||||||
|
if item['当前库存'] > item['最高库存']:
|
||||||
|
alerts.append({
|
||||||
|
'类型': '库存过高',
|
||||||
|
'物料编码': item['物料编码'],
|
||||||
|
'物料名称': item['物料名称'],
|
||||||
|
'当前库存': item['当前库存'],
|
||||||
|
'最高库存': item['最高库存']
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
return pd.DataFrame(alerts)
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||||||
|
|
||||||
|
def send_alert_email(self, alerts_df, recipient):
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||||||
|
"""发送预警邮件"""
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||||||
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if alerts_df.empty:
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
msg = MIMEMultipart('alternative')
|
||||||
|
msg['Subject'] = f'库存预警报告 - {pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d")}'
|
||||||
|
msg['From'] = self.email_user
|
||||||
|
msg['To'] = recipient
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# 生成 HTML
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html = f"""
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<html>
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<head>
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||||||
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<style>
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||||||
|
body {{ font-family: Arial, sans-serif; }}
|
||||||
|
table {{ border-collapse: collapse; width: 100%; }}
|
||||||
|
th, td {{ border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; }}
|
||||||
|
th {{ background-color: #f2f2f2; }}
|
||||||
|
.alert-high {{ background-color: #ffcccc; }}
|
||||||
|
.alert-medium {{ background-color: #fff3cd; }}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
</head>
|
||||||
|
<body>
|
||||||
|
<h2>库存预警报告</h2>
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|
<p>生成时间：{pd.Timestamp.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}</p>
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<table>
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<tr>
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<th>类型</th>
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<th>物料编码</th>
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<th>物料名称</th>
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<th>数值</th>
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<th>状态</th>
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</tr>
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|
"""
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||||||
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||||||
|
for _, row in alerts_df.iterrows():
|
||||||
|
row_class = "alert-high" if row['类型'] in ['缺料预警', '呆滞料预警'] else "alert-medium"
|
||||||
|
value = row.get('缺口', row.get('呆滞天数', row.get('当前库存', '')))
|
||||||
|
html += f"""
|
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|
<tr class="{row_class}">
|
||||||
|
<td>{row['类型']}</td>
|
||||||
|
<td>{row['物料编码']}</td>
|
||||||
|
<td>{row['物料名称']}</td>
|
||||||
|
<td>{value}</td>
|
||||||
|
<td>需要处理</td>
|
||||||
|
</tr>
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
html += """
|
||||||
|
</table>
|
||||||
|
<p>请及时处理预警事项！</p>
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||||||
|
</body>
|
||||||
|
</html>
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
msg.attach(MIMEText(html, 'html'))
|
||||||
|
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||||||
|
# 发送邮件
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|
with smtplib.SMTP_SSL(self.smtp_server, self.smtp_port) as server:
|
||||||
|
server.login(self.email_user, self.email_password)
|
||||||
|
server.send_message(msg)
|
||||||
|
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||||||
|
print(f"预警邮件已发送至 {recipient}")
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```
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## 案例研究
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### 案例 1：降低库存周转天数
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**背景**：
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- 某电子厂库存周转天数：90 天
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- 目标：降低至 60 天
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**措施**：
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1. ABC 分类管理
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2. 优化安全库存
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3. 实施 VMI（供应商管理库存）
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4. 定期盘点与清理呆滞料
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**结果**：
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|
- 库存周转天数降至 55 天
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|
- 库存资金占用减少 38%
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- 缺料率从 5% 降至 1.5%
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### 案例 2：呆滞料清理
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**背景**：
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- 呆滞料金额：$500,000
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- 占总库存：15%
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**措施**：
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1. 呆滞料分析与分类
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2. 制定清理计划（折价销售、退供应商、报废）
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3. 优化采购策略
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4. 建立呆滞料预警机制
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**结果**：
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- 呆滞料减少 70%
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- 释放资金 $350,000
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- 库存结构优化
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## 资源推荐
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### 书籍
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1. **《物料管理实务》** - 作者：王文信
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|
2. **《生产与运营管理》** - 作者：Richard B. Chase
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|
3. **《供应链管理：战略、规划与运作》** - 作者：Sunil Chopra
|
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|
### 在线课程
|
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|
1. **Coursera** - Supply Chain Management Specialization
|
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|
2. **Udemy** - Inventory Management and Control
|
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|
3. **edX** - Operations Management
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|
### 工具软件
|
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|
1. **ERP 系统**：SAP、Oracle、金蝶、用友
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|
2. **WMS 系统**：仓库管理系统
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|
3. **Excel VBA**：自定义工具开发
|
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|
### 行业标准
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|
1. **ISO 9001** - 质量管理体系
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|
2. **ISO 28000** - 供应链安全管理体系
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|
3. **APICS CPIM** - 生产与库存管理认证
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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```bash
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# Python 环境
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pip install pandas openpyxl matplotlib
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# Excel VBA
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# 打开 Excel → 开发工具 → Visual Basic → 导入模块
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```
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### 2. 使用示例
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```python
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# 导入工具库
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from inventory_report import InventoryReporter
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from auto_replenishment import AutoReplenishment
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# 生成日报
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reporter = InventoryReporter('inventory_data.xlsx')
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|
reporter.export_to_excel('daily_report.xlsx')
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# 自动补货
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|
replenishment = AutoReplenishment(inventory_data, demand_data)
|
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|
purchase_plan = replenishment.generate_purchase_plan()
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|
purchase_plan.to_excel('purchase_plan.xlsx', index=False)
|
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```
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### 3. Excel VBA 使用
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```vba
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' 打开工具库
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Sub Open_MC_Toolkit()
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Workbooks.Open "vba-mc-toolkit.xlsm"
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End Sub
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' 运行库存预警
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|
Sub Run_Inventory_Alert()
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Call Inventory_Alert
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|
End Sub
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' 生成盘点表
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Sub Run_Generate_Count_Sheet()
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Call Generate_Inventory_Count_Sheet
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|
End Sub
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## 贡献指南
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欢迎贡献你的物控经验和工具！
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### 如何贡献
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1. Fork 本仓库
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2. 创建你的分支 (`git checkout -b feature/your-feature`)
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|
3. 提交你的更改 (`git commit -m 'Add some feature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/your-feature`)
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5. 创建 Pull Request
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### 贡献内容
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- ✅ Excel VBA 工具脚本
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- ✅ Python 自动化工具
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- ✅ 物控案例分析
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- ✅ 最佳实践文档
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- ✅ 数据分析模板
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## 许可证
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本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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## 联系方式
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如有问题或建议，请通过以下方式联系：
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- GitHub Issues: [提交 Issue](https://github.com/1803560007/物控学习笔记/issues)
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- 邮箱: 1803560007@github.com
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## 更新日志
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### v1.0.0 (2026-02-03)
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- ✅ 创建物控学习笔记仓库
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- ✅ 添加基础知识文档
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- ✅ 添加 Excel VBA 工具库
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- ✅ 添加 Python 自动化脚本
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- ✅ 添加案例研究
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- ✅ 添加资源推荐
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**最后更新**: 2026-02-03
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|
**维护者**: 1803560007
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|
**版本**: v1.0.0
|
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Reference in New Issue
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