PMC生产计划群：2025年第8周训练题答案分享
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全文约2600字
大家好，我是古老师。今天我将发布2025年第8周PMC生产计划群的“每日一练”题目与答案。本次发布的资料包括每日练习题、对应的正确答案以及对相关考点的详细解析，旨在辅助大家的学习，并作为参考资料使用。
本周的主题集中在PMC工作场景中的几个方面：加班时间的计算、最小包装量与最小订购量的确定，以及根据MPS（主生产计划）、BOM（物料清单）和MPQ/MOQ（最小采购量/最小订货量）来计算请购量等。希望这些内容能够帮助大家更好地理解和掌握相关知识。
周一：计算加班时间
题目背景：
在工厂中，计算员工的加班时间是一个常见的需求。通常情况下，加班时间是按整数计算的，具体规则为“不足半小时的部分直接舍去，超过半小时的部分则按照半小时计算”。那么，如何实现这种计算方法呢？
考核点：
时间的计算
舍入函数：FLOOR
参考答案：
假设A列为员工姓名，B列为加班开始时间，C列为加班结束时间，在D列使用以下动态数组公式来计算每个员工的实际加班时间：
=FLOOR(C2:C9-B2:B9,1/24/2)
公式解释：
C2:C9-B2:B9 计算的是每位员工的加班时长
1/24/2：将加班时长从天转换为小时，除2，转为半小时，1天除24是小时，1小时除2为半小时
FLOOR(...) 使用FLOOR函数将小时数向下舍入到最接近的0.5小时（即半小时）。
周二：根据MPQ计算请购量
题目背景：
在工厂中进行物料采购时，供应商通常会有最小包装量的要求。如果直接按照实际需求请购，可能不符合这些要求。因此，需要将MRP（物料需求计划）中的需求转换为满足最小包装量的请购量，然后下达请购单。
考核点：
查找引用函数:XLOOKUP
舍入函数：CEILING
转成一列函数：TOCOL
参考答案：
假设A列为物料编码，B列为物料需求，在C列输入以下公式来计算满足最小包装量的请购量：
=CEILING(TOCOL(B2:B10000,3),XLOOKUP(TOCOL(A2:A10000,3),MPQ!A:A,MPQ!B:B))
函数解释：
TOCOL(B2:B10000, 3)：将B列中的物料需求转换为一列数组，并忽略空单元格（参数3表示忽略空值）。
XLOOKUP(TOCOL(A2:A10000, 3), MPQ!A:A, MPQ!B:B)：查找每个物料编码对应的最小包装量（MPQ）。TOCOL(A2:A10000, 3)将A列中的物料编码转换为一列数组，并忽略空单元格；MPQ!A:A和MPQ!B:B分别是包含物料编码和对应最小包装量的工作表范围。
CEILING(..., ...)：使用CEILING函数将每个物料的需求向上舍入到最接近的最小包装量。
通过上述公式，可以确保每次请购的数量都符合供应商的最小包装量要求。这样既能满足生产需求，又能符合采购规范。
周三： 根据MPQ计算请购量-升级版本
题目背景：
在处理最小包装量的转换请购时，新的规则要求区分不同物料：有些物料有最小包装量的需求，而有些则没有。在这种情况下，如何升级公式以适应这种需求？
考核点：
异常的判定
相关函数：LET/IFNA
参考答案：
假设A列为物料编码，B列为物料需求，在C列输入以下公式来计算满足最小包装量的请购量：
=LET(物料需求,TOCOL(B2:B10000,3),物料编码,TOCOL(A2:A10000,3),最小包装量,XLOOKUP(物料编码,MPQ!A:A,MPQ!B:B),IFNA(CEILING(物料需求,最小包装量),物料需求))
函数解释：
TOCOL(B2:B10000, 3)：将B列中的物料需求转换为一列数组，并忽略空单元格（参数3表示忽略空值）。
TOCOL(A2:A10000, 3)：将A列中的物料编码转换为一列数组，并忽略空单元格。
XLOOKUP(物料编码, MPQ!A:A, MPQ!B:B)：查找每个物料编码对应的最小包装量（MPQ）。MPQ!A:A和MPQ!B:B分别是包含物料编码和对应最小包装量的工作表范围。
IFNA(CEILING(物料需求, 最小包装量), 物料需求)：使用IFNA函数处理异常情况。如果某个物料没有对应的最小包装量（即XLOOKUP返回错误），则直接使用原始的物料需求；否则，使用CEILING函数将物料需求向上舍入到最接近的最小包装量。
通过上述公式，可以灵活处理既有最小包装量需求又有无最小包装量需求的物料，请购数量既符合供应商的要求，也能适应不同的采购规则。这样既能确保生产需求得到满足，又能避免不必要的资源浪费。
周四：根据MPQ和MOQ计算请购量
题目背景：
除了最小包装量（MPQ）的要求外，供应商还可能有最小订购量（MOQ）的要求。在这种情况下，如何处理这些需求以确保请购数量既满足最小包装量又符合最小订购量的要求？
考核点：
1.MOQ 与 MPQ 的定义
2.多条件判断
3.动态扩展
参考答案：
=LET(M,DATE!A:A,A,TOCOL(A2:A10000,3),B,TOCOL(B2:B10000,3),C,IFNA(CEILING(B,XLOOKUP(A,M,DATE!B:B)),B),D,XLOOKUP(A,M,DATE!C:C,0),IF(D>=C,D,C))
变量定义：
M: 指向 MPQ 工作表中的物料编码列。
A: 当前工作表中物料编码列（忽略空值）。
B: 当前工作表中物料需求列（忽略空值）。
调整需求 C：
使用 XLOOKUP 查找每个物料的最小包装量，并用 CEILING 将需求向上舍入到最接近的最小包装量。如果找不到最小包装量，则使用原始需求。
查找最小订购量 D：
使用 XLOOKUP 查找每个物料的最小订购量。如果没有找到，则返回0。
最终请购量：
如果最小订购量 D 大于或等于调整后的物料需求 C，则使用 D；否则，使用 C。
总结：
公式首先将物料需求根据最小包装量进行调整。
然后查找每个物料的最小订购量。
最终选择较大的值（最小订购量或调整后的物料需求）作为请购数量，确保满足供应商的双重要求（最小包装量和最小订购量）。
这样可以确保每次请购的数量既符合最小包装量的要求，也满足最小订购量的规定。
周五：根据MPS、MPQ和MOQ计算请购量
题目背景：
在实际场景中，数据来源更为复杂，包括MPS（主生产计划）、BOM（物料清单）和具体数据（DATE），其中DATE包含供应商的约束条件（MPQ与MOQ）。现在需要综合判断这些数据，计算出物料需求（MRP），并转换成请购需求。
考核点：
MPS 分解：去重（UNIQUE）
数组堆叠：REDUCE 加 LAMBDA
数组合并：VSTACK/HSTACK
聚合分析：GROUPBY
MPS/MRP/MPQ/MOQ
综合运用参考答案：
=LET(G,LET(A,DROP(REDUCE("",DROP(UNIQUE(MPS!B2:B1000),-1),LAMBDA(X,Y,VSTACK(X,FILTER(BOM!A2:C20000,BOM!A2:A20000=Y)))),1),HSTACK(A,VLOOKUP(TAKE(A,,1),GROUPBY(MPS!B2:B20000,MPS!C2:C20000,SUM),2,0)*TAKE(A,,-1))),HSTACK(G,LET(M,DATE!A:A,A,INDEX(G,,2),B,INDEX(G,,4),C,IFNA(CEILING(B,XLOOKUP(A,M,DATE!B:B)),B),D,XLOOKUP(A,M,DATE!C:C,0),IF(D>=C,D,C))))
函数解释：
第一部分：生成基础数据 G
去重并过滤BOM数据：
DROP(UNIQUE(MPS!B2:B1000), -1)：从MPS中的B列提取唯一的产品编码，并去掉最后一行。
REDUCE("", ..., LAMBDA(X, Y, VSTACK(X, FILTER(...))))：对每个唯一产品编码Y，查找对应的BOM数据（A2:C20000列），并将结果堆叠起来。
DROP(..., 1)：去掉第一行（标题行）。
聚合MPS数据：
HSTACK(A, VLOOKUP(...))：将上述结果与通过GROUPBY聚合后的MPS数据进行合并。GROUPBY(MPS!B2:B20000, MPS!C2:C20000, SUM)计算每个产品的总需求量，并使用VLOOKUP匹配到相应的行。
第二部分：处理最小包装量和最小订购量
定义变量：
M: 指向 DATE 工作表中的物料编码列。
A: 从 G 中提取第二列（物料编码）。
B: 从 G 中提取第四列（调整后的物料需求）。
计算最小包装量和最小订购量：
C: 使用 XLOOKUP 查找每个物料的最小包装量，并用 CEILING 将需求向上舍入到最接近的最小包装量。如果找不到最小包装量，则使用原始需求。
D: 使用 XLOOKUP 查找每个物料的最小订购量。如果没有找到，则返回0。
最终请购量：
如果最小订购量 D 大于或等于调整后的物料需求 C，则使用 D；否则，使用 C。
总结：
公式首先通过去重和过滤生成基础数据，然后结合MPS数据进行聚合。
接着，根据最小包装量和最小订购量的要求调整物料需求，最终确定请购数量。
这样可以确保每次请购的数量既符合最小包装量的要求，也满足最小订购量的规定。
以上就是本周关于PMC生产计划的所有题目和答案。希望通过这些练习，大家能够更好地理解PMC工作中的关键概念和计算方法，从而更加高效地处理实际工作中的各种需求。无论是最小包装量、最小订购量的计算，还是复杂的供应链数据分析，都能变得更加得心应手。
同时，欢迎大家加入古哥PMC专业群，与更多的同行一起交流经验、共同学习、进步和成长。感谢大家的积极参与和支持！
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