一、常规方法
在传统的MRP软件中,BOM是采用网状的结构存储数据的,因此可能出现一个父项编号下面有很多个子项编号,一个子项编号同时属于不同的父项编号的情况。其数据结构为:父项编号,子项编号,结构数量,低层码。软件可以通过项目缩进的方式表示物料间的层次关系。
优点:1)适应性好,存储数据量小。
2)便于进行物料分解和材料汇总。
缺点:1)需编制大量程序实现直观显示产品构成。
2)不便于进行反查零件适合产品的情况。
二、树型结构方法
在MRP软件中,特别是在WINDOWS平台下的MRP软件,一般BOM采用树型结构进行构造,其数据结构为:Treekey,Parent,物资编码,结构数量,分解标志。其中Treekey标识节点号,Parent标识父节点号。
优点:1)利用WINDOWS平台的TreeView控件可以实现节点的添、删、复制等操作。
2)界面构造美观、直观易懂,用户操作简单。
3)适应单件小批量生产方式下产品BOM的构造。
缺点:1)对于多系列多产品的情况,数据量会急剧膨胀。
2)不便于进行反查零件适合产品的情况。
3)物料分解算法编制比较复杂,处理不当效率会很低。
三、标志位方法
此方法适合多系列多产品的情况,每一种不同的零件都要标识出它适合的系列和产品型号,采用在相应型号标志位置位的方法。
例如:某机车厂有17个产品系列,每个系列大约有20~25个不同型号的产品,每个产品有80~90个零件,采用Treekey,Parent构造BOM,其记录条数大约为17*20*80=27,200,其数据量非常巨大。编辑,修改,计算BOM可能效率很低。
采用标志位方法按每个系列构造BOM可能可以解决问题:每个系列零件数大约在150~200条,其总记录数大约在2550条。
1)构造方法:
·BOM表结构:物资编码,结构数量,所属系列,适应型号,物资类别
注释:在物资适应该系列的某型号时,其标志位置1
物资类别分为:产成品,自制件,外购件,外协件
·MARK表结构:系列编号,物资编码,码位
注释: 此处存放各产成品对应的型号标志位。
2)物料分解算法
取出MPS中的一条记录,查询BOM.dbf,若该物资为产成品,查询MARK.dbf,取出系列编号-->xlbh,码位-->mw,取出BOM.dbf中所属系列=xlbh,适应型号中mw=1的记录。
MPS中产成品需求数量*BOM中的结构数量既为零件毛需求量。此算法不用递归,一个简单的SELECT语句即可,效率高。#p#分页标题#e#
优点:1)适合多系列多产品的情况,基础数据可按系列整理,实施工作量小。
2)物料分解算法效率高,速度快。
3)便于进行反查零件适合的系列和型号。
缺点:1)要求BOM只有一层,系列为根,该系列下的零件为叶子,适应性受限制。
2)不能以直观的方式显示每个产品的组成。
四、模块化BOM构造
模块化BOM主要应用于多系列多产品情况。该产品由基本件、特征件、可选件组成,其中特征件有多种(必选一种)因此可构成不同的产品。例如:卡车生产厂,有10种发动机,2种栏板,4种底盘,30种颜色,便可形成10*2*4*30=2400种产品,如果按产品结构存储,就要存入2400种结构,并使MRP物料分解很复杂。采用模块化BOM构造,去掉产品层,以部件层做为最终状态,其结构只有:10+2+4+30种。其数据量会大大减少。
BOM表数据结构为:父项编号,子项编号,选件号,结构数量,预测比率
注释:选件号表示:基本件、特征件序号,可选件
MRP物料分解基本算法:根据MPS种产品需求数量,分解为各基本件和特征件的数量(需求数量*结构数量*预测比率)。
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