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在制造业中，发货周期分析是评估和优化从订单接收到产品交付给客户的整个过程的重要工具。通过这种分析，企业可以提高客户满意度，确保准时交货并更快响应客户需求。此外，发货周期分析有助于优化库存管理，减少库存积压，提高库存周转率，从而降低仓储成本和提升现金流效率。同时，它还能帮助企业识别生产、包装和运输等环节中的瓶颈，进行流程优化和资源配置，进而提高整体运营效率。
发货周期分析还能够有效控制成本，减少不必要的等待时间和额外费用，降低运营成本，并减少成品在仓库中的滞留时间，降低存储和管理成本。快速的发货周期使企业在竞争激烈的市场中更具优势，能够更快地满足市场需求，并通过与供应商和物流合作伙伴的紧密合作，提升整个供应链的协同效率。基于数据分析的结果，企业可以不断调整和改进发货流程，实现持续优化，从而提升市场竞争力。
案例分析小王是某工厂的S&OP（销售与运营计划）专员，他需要对每个客户的订单发货周期进行统计分析。当他从系统中导出一段时间内的《客户发货明细表》时，发现A列详细记录了具体的发货日期和时间，而B列则记录了对应的客户名称。
如果要统计每个客户的发货周期，需要手动选择每个客户，并找到其最早和最晚的发货时间，然后进行计算。这种方法效率非常低下，尤其是当客户数量众多且发货记录繁多时，手动计算几乎不可能完成。因此，小王需要设计一个公式，以便一键计算出发货周期。
解决思路上图中的《客户发货明细表》是一个标准的一维数据。如果需要快速计算发货周期，可以使用传统的 UNIQUE 函数去重客户名称，再分别用 MAXIFS 和 MINIFS 函数找到每个客户的最晚发货时间和最早发货时间，然后进行运算，得到各个客户的发货周期。当然，也可以使用最新的 Excel 和 WPS 中的聚合函数 GROUPBY 来一键分析。
无论采用哪种方法解决这个问题，核心都是找到每个客户的最晚发货时间和最早发货时间，并对相应的数据进行清洗与整理分析。
聚合分析这里我们采用最为高效的聚合分析来一键计算发货周期，在合适位置录入标题“{"客户名称","发货天数"}”，并在下方录入动态数组公式：
=GROUPBY(B2:B4571,--A2:A4571,LAMBDA(X,CEILING(MAX(X)-MIN(X),1)),,0)
公式解释：
参数1（行标签）：范围为 B2:B4571。这是客户信息列，通过 GROUPBY 函数后，这里的数据会被去重并作为分组的标签。
参数2（值）：--A2:A4571，这是“发货时间”列的具体发货时间，并通过双减号 -- 将其转换为可以运算的数值类型。
参数3（聚合函数）：LAMBDA(X, CEILING(MAX(X) - MIN(X), 1))，这个 Lambda 函数用于计算每个客户的发货周期：
MAX(X) - MIN(X)：找到每个客户最晚发货时间和最早发货时间之间的差值。
CEILING(..., 1)：将差值向上取整到最近的整数天数。
参数4（标头）：空，默认不显示标头。
参数5（总计）：0，表示不显示总计行。
通过这个公式，可以快速计算出每个客户的发货周期，并以表格形式展示结果。这样不仅提高了效率，还确保了数据的准确性和一致性。
公式录入完成后，一键计算出所有客户的发货周期。
最后总结过上述分析和解决思路，小王成功地解决了手动计算发货周期效率低下的问题。他采用了一种高效且自动化的方法来处理这一任务，具体步骤包括：
数据准备：确保《客户发货明细表》中的数据格式正确，A列记录了具体的发货日期和时间，B列记录了对应的客户名称。
聚合分析：使用 GROUPBY 函数结合 LAMBDA 函数，一键计算每个客户的发货周期。这种方法不仅提高了工作效率，还确保了数据的准确性和一致性。
通过这种高效的方法，小王能够快速统计出所有客户的发货周期，从而更好地进行销售与运营计划。这不仅提升了工作效率，还为企业提供了重要的数据分析支持，有助于优化库存管理、提高客户满意度、降低成本，并提升整体市场竞争力。这种方法为未来类似的数据分析任务提供了有效的模板，使得企业能够更灵活地应对市场需求变化，实现持续优化和发展。
