python如何MRP的计算

Python可以通过多种方式实现MRP（物料需求计划）的计算，包括数据结构设计、算法实现和库函数调用。实现MRP的关键在于理解物料清单（BOM）、库存水平、生产计划等因素。使用Python进行MRP计算，可以提高计算效率、简化流程、实时更新数据。

MRP的核心是将需求转化为生产计划和采购计划，以确保物料在正确的时间、正确的数量和正确的地点。本文将详细介绍如何在Python中实现MRP计算的各个步骤。

一、MRP概述与基本原理

MRP（Material Requirements Planning）是一种用于管理制造过程的系统方法。它的主要目标是确保生产计划中所有物料的可用性，减少库存水平，并优化生产和采购计划。

MRP的基本原理

MRP系统通过需求预测、生产计划和库存管理来计算每种物料的需求时间和数量。其基本输入包括：

主生产计划（MPS）：定义最终产品的生产时间和数量。
物料清单（BOM）：描述产品的组成结构和子组件。
库存记录：现有库存的数量和状态。
采购和生产提前期：从下单到交货的时间。

MRP的计算过程

MRP计算过程主要包括以下几个步骤：

净需求计算：根据MPS和现有库存计算净需求。
批量计划：确定每次生产或采购的批量。
时间计划：根据提前期安排生产和采购时间。
订单发布：生成生产和采购订单。

二、Python实现MRP的准备工作

在Python中实现MRP计算，需要准备数据结构和算法设计。

数据结构设计

为了存储和处理MRP数据，需要设计合适的数据结构。例如，使用字典或数据框来存储物料清单（BOM）、库存记录和生产计划。

import pandas as pd
示例物料清单（BOM）
bom_data = {
    'Product': ['A', 'B', 'C'],
    'Component': ['B', 'C', 'D'],
    'Quantity': [2, 3, 1]
}
bom_df = pd.DataFrame(bom_data)
库存记录
inventory_data = {
    'Component': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'On_Hand': [10, 20, 30, 40]
}
inventory_df = pd.DataFrame(inventory_data)
主生产计划（MPS）
mps_data = {
    'Product': ['A'],
    'Demand': [50],
    'Due_Date': ['2023-10-15']
}
mps_df = pd.DataFrame(mps_data)

算法设计

MRP算法的设计需要考虑如何从生产计划推导出各个组件的需求和订单。可以使用递归算法遍历物料清单，计算每个组件的需求。

三、Python实现MRP计算

具体实现MRP计算的步骤包括净需求计算、批量计划、时间计划和订单发布。

净需求计算

首先，根据主生产计划（MPS）和现有库存计算净需求。净需求是指在满足生产计划的需求后，实际需要补充的物料数量。

def calculate_net_requirements(mps_df, inventory_df, bom_df):
    net_requirements = []
    for index, row in mps_df.iterrows():
        product = row['Product']
        demand = row['Demand']
        due_date = row['Due_Date']
        # 查找产品的组件和数量
        components = bom_df[bom_df['Product'] == product]
        for _, component_row in components.iterrows():
            component = component_row['Component']
            required_quantity = component_row['Quantity'] * demand
            # 查找现有库存
            on_hand = inventory_df.loc[inventory_df['Component'] == component, 'On_Hand'].values[0]
            # 计算净需求
            net_requirement = max(0, required_quantity - on_hand)
            net_requirements.append({
                'Component': component,
                'Net_Requirement': net_requirement,
                'Due_Date': due_date
            })
    return pd.DataFrame(net_requirements)
net_requirements_df = calculate_net_requirements(mps_df, inventory_df, bom_df)

批量计划

批量计划用于确定每次生产或采购的数量。可以根据经济批量（EOQ）或固定批量来设置。

def batch_planning(net_requirements_df, batch_size=10):
    net_requirements_df['Order_Quantity'] = (net_requirements_df['Net_Requirement'] / batch_size).apply(lambda x: (int(x) + 1) * batch_size)
    return net_requirements_df
net_requirements_df = batch_planning(net_requirements_df)

时间计划

时间计划根据提前期安排生产和采购时间。提前期是指从下单到交货所需的时间。

def time_planning(net_requirements_df, lead_time=7):
    net_requirements_df['Order_Date'] = pd.to_datetime(net_requirements_df['Due_Date']) - pd.Timedelta(days=lead_time)
    return net_requirements_df
net_requirements_df = time_planning(net_requirements_df)

订单发布

最后，生成生产和采购订单。订单发布包括下达生产和采购指令，确保物料在需要时可用。

def generate_orders(net_requirements_df):
    orders = []
    for _, row in net_requirements_df.iterrows():
        if row['Net_Requirement'] > 0:
            orders.append({
                'Component': row['Component'],
                'Order_Quantity': row['Order_Quantity'],
                'Order_Date': row['Order_Date']
            })
    return pd.DataFrame(orders)
orders_df = generate_orders(net_requirements_df)
print(orders_df)