不使用迭代进行计划 - 示例
本示例说明，考虑物料约束条件和/或能力约束条件，且不使用任何迭代时，如何模拟物料主计划。
概览
椅子由一个金属框架和一个皮座制造而成。框架由两根金属管制成。
在计划过程中，使用的是具有下列物料代码的物料：
- CHAIR
- FRAME
- METAL PIPE
框架和金属管定义为约束条件。
初始情况
在此示例中，考虑使用一个单独的计划期段。
假设满足以下条件：
- 上一个计划期段中每个物料的预期库存均为 0。
- 有关的提前期偏置为 0。
- 每个物料的库存计划为 0。
- “工作负荷控制参数 (cpwlc2101m000)”进程中的“工作负荷控制起始点”字段设置为“当前主计划”。
以前的模拟将会产生下列主计划数据：
| CHAIR | |
|---|---|
| 需求（预测） | 50 |
| 生产计划 | 50 |
| 预期库存 | 0 |
| FRAME | |
|---|---|
| 相关需求 | 50 |
| 生产计划 | 50 |
| 预期库存 | 0 |
| METAL PIPE | |
|---|---|
| 相关需求 | 100 |
| 生产计划 | 100 |
| 预期库存 | 0 |
模拟主计划
假定 CHAIR 的实际需求为 60，因而超过了需求预测。此外，生产 METAL PIPE 的资源已超负荷，所以实际上只能生产 80 根金属管。
进一步假定模拟主计划时考虑物料约束条件和能力约束条件，但不使用迭代。
模拟包括一个正常计划过程，它按阶段编号递增顺序计划，这意味着：先是最终产品，后是组件）。
下表显示了模拟运行的结果。左列中包含现有主计划值；右列中显示模拟的结果。
| CHAIR | 原有 | 新 |
|---|---|---|
| 需求（预测） | 50 | 50 |
| 需求（实际） | 0 | 60 |
| 生产计划 | 50 | 50 |
| 预期库存 | 0 | -10 |
| FRAME | 原有 | 新 |
|---|---|---|
| 相关需求 | 50 | 50 |
| 生产计划 | 50 | 50 |
| 预期库存 | 0 | 0 |
| METAL PIPE | 原有 | 新 |
|---|---|---|
| 相关需求 | 100 | 100 |
| 生产计划 | 100 | 80 |
| 预期库存 | 0 | -20 |
说明：
- 在新模拟中，使用的是 CHAIR 的实际需求，而不是需求预测（因为实际需求大于需求预测）。
- 根据这个较高的需求， CHAIR 的生产计划应当从 50 增加到 60。但是，FRAME 是 CHAIR 计划中的一个约束条件，而且由于 FRAME 的预期库存为 0，因此 CHAIR 的生产计划将不会增加。
- 由于 CHAIR 生产计划保持不变，FRAME 的相关需求也不会增加。
- METAL PIPE 是 FRAME 计划中的一个约束条件。但是，由于 METAL PIPE 现有预期库存为零，所以 FRAME 的生产计划没有减少。
- METAL PIPE 的有限生产能力仅在 METAL PIPE 的生产计划中起重要作用。在较高的级别上（较先计划），计划算法无法识别金属管生产的约束条件。
不使用迭代的主要优点在于，它使计划流程变得相对较快。但是，如此示例中所示，不使用迭代的基于约束条件计划显然有其局限性。在某些情况下它非常有用，尤其是在下列情况下：
- 相关关键物料清单 (BCM)的结构相当简单（没有许多级别，并且通常每个物料只有一个关键组件）。
- 当前主计划用作工作负荷控制算法的起始点。
- 主计划数据会定期更新。
尤其是当计划情况更加复杂时（复杂的关键物料清单结构，计划物料之间存在大量相关性），需要使用迭代来全面优化计划。
如需使用迭代的说明，请参见使用迭代进行计划；如需示例，请参见使用迭代进行计划 - 示例。