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本周的主题——第28周——聚焦于“替代与齐套”这一核心概念，以此作为撰写文章的基础。文章主要探讨了在表格中，如何实现从第一层级至多层级的子件替代料计算流程，最终目的是准确计算出所需补充的物料数量。
在齐套的讨论中，我们着重分析了当同一子件多次出现时，如何通过高效排序来实现快速汇总。借助条件判断，我们能够精算出达到齐套状态所需的各项物料数量，确保生产流程的顺畅与物料管理的精确。
星期一标题链接：
445 BOM优化实战：从一级子件到缺料计算的系统化攻略
设计思路：
首先，运用筛选功能锁定一级子件的详细信息；接着，明确子件的需求量；最后，识别并处理重复的需求。
核心函数：
FILTER：筛选功能，用于精准定位一级子件的清单。
XLOOKUP：查找引用功能，用于从物料清单(BOM)中调用零件的数量数据。
INDEX：数组返回功能，将筛选后的数据转换为单一列形式。
REPT：重复功能，根据产品关联的零件数量，重复特定数值以构建需求矩阵。
TEXTSPLIT：分列功能，搭配CONCAT使用，对合并后的数据进行有效分割。
创新亮点：
通过结合使用TEXTSPLIT、CONCAT和REPT函数，我们能迅速拆解产品需求，同时利用筛选函数快速计算出一级子件的短缺情况，极大地提高了物料管理和生产计划的效率。
星期二标题链接：
446 【物料管理精讲】欠料分析：从一级到二级替代件的智能筛选
设计思路：
完成一级欠料计算后，通过多重条件筛选，精准定位欠料数据。接下来，采用INDEX与MATCH的组合，迅速识别可作为替代品的二级子件。再利用REDUCE与VSTACK的堆叠效果，实现一键式数据转换。最后，通过XLOOKUP函数引用库存及一级欠料数据，计算得出二级子件替代方案下的欠料详情。
核心函数：
FILTER：筛选功能，用于执行复合条件筛选，包括欠料状态以及替代优先级高于二级的情况。
INDEX + MATCH：数组返回与定位功能，用于判定可替代且优先级为二级的子件。
REDUCE + VSTACK：堆叠函数组合，旨在将静态公式转换为动态数组公式，提升数据处理灵活性。
创新亮点：
在确认一级欠料的基础上，运用INDEX与MATCH组合，智能判断出二级替代子件。随后，通过REDUCE公式实现数据的动态数组化，极大提升了物料管理的效率与精确度。
星期三原文链接：
447 PMC物料替代深度探索：三级判断，解锁供应链管理新维度
设计思路：
在掌握二级子件欠料情况后，进一步实施三级子件的替代查找，依据三级子件的计算结果，精确评估欠料状况。
核心函数：
所采用的核心函数与二级子件查找相似，主要包括：
FILTER：用于精细筛选符合条件的三级子件。
INDEX MATCH：定位并提取三级子件的具体信息。
REDUCE：辅助实现动态数据处理，确保计算过程的连贯性。
创新亮点：
在二级子件替代查找的基础上，我们引入了三级子件的替代策略，并在此框架下构建了公式模型。这一创新不仅深化了物料替代的层次，还为供应链管理提供了全新的视角与解决方案，增强了物料调配的灵活性与效率。
星期四原文链接：
448 【PMC实战精讲】物料短缺终极解决方案：多级替代，化繁为简
设计思路：
运用筛选函数，分别从一至三级子件的替代选项中精准定位出各自的欠料情况。随后，通过选择列函数对非标准数组进行规范化处理，确保其适合垂直合并。最后，借助VSTACK函数，实现三级欠料数据的全面整合。
核心函数：
FILTER：筛选功能，分别用于甄别一、二、三级子件替代件的欠料状况。
CHOOSECOLS：列选择功能，用于标准化整合1到3级的列标题，确保数据一致性。
VSTACK：垂直堆叠功能，将1至3级的欠料数据汇总成单一数组。
LET：自定义函数，简化公式结构，提高计算效率。
创新亮点：
引入CHOOSECOLS函数，实现列标题的标准化，进而保证了数据格式的统一性。随后，通过VSTACK函数的应用，实现了不同级别欠料信息的有效整合，这一系列操作显著提升了物料短缺问题的解决速度和精确度，展现了多级替代策略在复杂供应链管理中的强大应用潜力。
星期五原文链接：
449 从入门到精通：WPS函数助力订单齐套率分析，提高供应链效率
设计思路：
为了准确计算订单齐套率，我们首先使用UNIQUE函数筛选出所有唯一订单。接着，通过COUNTIFS函数统计每个订单的子项数量，特别是那些未入库数量大于零的子项。最后，再次应用COUNTIFS进行多条件统计，从而识别出完全齐套的订单。
核心函数：
UNIQUE：去重功能，用于识别所有独立的订单编号。
COUNTIFS：统计功能，用于量化满足特定条件的订单子项，如特定订单且存在未入库的项目。
创新亮点：
结合使用UNIQUE与COUNTIFS函数，我们能够有效地收集到计算齐套率所必需的关键数据，即统计哪些订单已全部齐套。这种方法极大地提高了供应链管理的准确性和效率。
参考公式如下：
H3 = UNIQUE(B3:B11) — 筛选所有唯一的订单编号。
I3 = COUNTIFS(B3:B11, H3#) — 统计每个唯一订单的数量。
J3 = COUNTIFS(B3:B11, H3#, F3#, 0) — 统计未入库数量零的子项。
K3 = J3#/I3# — 计算每个订单的齐套率。
M3 = COUNTA(H3#) — 总订单数量。
N3 = COUNTIFS(K3#, 1) — 完全齐套的订单数量。
O3 = N3/M3 — 计算总体订单齐套率。
星期六原文链接：
450 案例解析：工单与订单齐套率差异，共用件管理策略探讨
设计思路概述：
面对一个子件被多个父件共享的情形，我们首先利用数据排序来辅助中间处理步骤，为累计子件需求的计算铺平道路。随后，通过SCAN函数计算相同子件的累积需求，紧接着使用XLOOKUP函数参照库存数据，确定欠料状况。最后，运用COUNTIFS等统计函数，完成齐套率的最终计算。
关键函数应用：
SORT：排序功能，用于按子件进行排序，便于后续累计需求的计算。
SCAN：迭代功能，用于计算共享子件的累计需求。
XLOOKUP：引用功能，用于从库存数据中提取信息，减去需求量，确定欠料情况。
COUNTIFS：多条件计数功能，用于统计与订单齐套率相关的各项指标。
创新点解析：
通过初步的排序处理，SCAN函数得以高效地计算出累计需求，从而加速欠料判断的过程，显著提升齐套率分析的效率和准确性。
参考公式：
Z3 = UNIQUE(O3#) — 获取所有独特的父件编号。
AA3 = COUNTIFS(O3#, Z3#) — 统计每个独特父件的数量。
AB3 = COUNTIFS(O3#, Z3#, X3#, ">0") — 统计具有正库存的父件数量。
AC3 = AB3#/AA3# — 计算每个父件的齐套率。
T3 = INDEX(SORT(B3:J11, 6), , 6) — 根据第6列（假设为子件编号）对数据进行排序。
X3 = XLOOKUP(T3#, L3:L9, M3:M9) - SCAN(0, T3#, LAMBDA(X, Y, LET(A, OFFSET(Y, , 3), IF(Y = OFFSET(Y, -1, ), X + A, A)))) — 计算子件的累计需求并对比库存，确定欠料情况。
最后总结：本周的内容深入探讨了物料管理和供应链优化的关键议题，从替代料的多级计算到订单齐套率的精细化分析，我们见证了WPS函数的强大功能及其在实际业务场景中的灵活应用。通过一系列精心设计的案例，我们学习了如何运用FILTER、INDEX MATCH、XLOOKUP、REDUCE、VSTACK、UNIQUE、COUNTIFS、SORT、SCAN等核心函数，解决了从一级子件到多级替代料计算、物料短缺分析直至订单齐套率评估的复杂问题。
每篇文章都展示了创新的亮点，比如通过TEXTSPLIT、CONCAT和REPT的组合快速处理产品需求，利用REDUCE实现数据动态化，或通过CHOOSECOLS和VSTACK确保数据一致性并实现高效整合。这些方法不仅提升了物料管理的效率，还增强了供应链的灵活性与响应速度。
通过本周的学习，我们理解了如何在复杂的供应链环境中，通过多级替代策略、物料短缺解决方案和订单齐套率分析，实现物料的精准控制和生产流程的顺畅。这不仅是对WPS函数应用技巧的一次提升，也是对供应链管理理论与实践相结合的深刻理解。未来，在面对更多挑战时，这些技能将帮助我们在物料管理和供应链优化领域取得更大的成功。
