PMC表格模型27：文本分拆模型
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大家好，我是古老师，专注于PMC（生产计划与控制）领域的教学。今天我们要介绍的是PMC系列中的第27个表格模型——文本分拆模型。
在PMC的日常工作中，我们经常需要对物料编码进行拆分。这是因为工厂通常会在物料编码中嵌入特定的信息，如物料类型、产地代码和版本年份等，以字母或数字的形式表示。例如，在编码“M-APC5-SZ-2024”中，分别包含了以下信息：物料类型为“APC5”，产地代码为“SZ”，版本年份为“2024”。
将这些编码拆分开来的好处在于，可以基于拆分后的数据进行进一步的数据分析，从而支持更精准的数据决策。例如，通过分析不同类型的物料、它们的产地以及版本年份，我们可以做出更加科学合理的生产计划与控制策略。
分拆数据
对于这类有着相对标准格式的物料代码（M-APC5-SZ-2024｝我们可以用文本分拆函数配合舍弃函数来实现，录入动态数组公式并向下填充的合适位置，这样就快速的把物料代码分拆成为多个单元格了：
=DROP(TEXTSPLIT(A2,"-"),,1)
函数解释：
TEXTSPLIT(A2, "-")：这个函数用于根据指定的分隔符（在这个例子中是“-”）将文本字符串拆分成多个部分，并返回一个数组。
DROP(TEXTSPLIT(A2, "-"), ,1)：此函数用于从TEXTSPLIT的结果中舍弃第一列的数据。例如，在物料代码“M-APC5-SZ-2024”中，“M”可能是不需要的部分，因此我们通过DROP函数将其去除，仅保留“APC5”，“SZ”，和“2024”等有用信息。
这样处理后，每个物料代码的关键部分就会被拆分到不同的单元格中，便于后续的数据分析和处理。
自动化处理
对于PMC生产计划而言，理想的表格模型应避免手动填充公式。因此，我们可以将上述公式转换为全动态数组公式，以实现一键填充。这里可以使用 REDUCE 函数结合 LAMBDA 函数来实现这一目标。具体公式如下：
=DROP(REDUCE("",TOCOL(A2:A100,3),LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1,1)
函数解释：
TOCOL(A2:A100, 3)：将指定范围（A2到A100）的单元格转换为单列数组，忽略空值。
REDUCE：用于累积处理数组中的每个元素。
LAMBDA(x, y, VSTACK(x, TEXTSPLIT(y, "-")))：定义了一个匿名函数，其中 x 是累加器（初始为空字符串），y 是当前处理的元素（即每个物料代码）。该函数通过 TEXTSPLIT 将每个物料代码按“-”拆分，并使用 VSTACK 将拆分结果垂直堆叠到累加器中。
DROP(..., 1, 1)：从最终结果中删除第一行和第一列的数据，因为这些通常是不需要的部分或标题。
这个公式能够自动处理并拆分指定范围内的所有物料代码，并将拆分后的结果整齐地排列在多个单元格中，从而简化了数据处理过程，提高了工作效率。
其他方案
除了使用数据堆叠的自动化方法外，还可以通过连接一个特殊符号“-”，将所有物料代码合并成一个字符串，再利用分拆函数将其拆分成一列，最后转换为多行并去除不必要的数据。具体公式如下：
=DROP(WRAPROWS(TEXTSPLIT(TEXTJOIN("-",,A2:A100),"-"),4),,1)
函数解释：
这个公式的步骤如下：
TEXTJOIN合并：将所有物料代码通过“-”连接成一个长字符串。A2:A100为预留的范围，可以根据实际情况预留更大的范围。
TEXTSPLIT拆分：根据“-”将合并后的字符串拆分成多个部分。
WRAPROWS转换：将拆分后的单列数据重新包装成多行格式。
DROP清理：移除不需要的第一列数据，保留有用信息。
最后总结
此模型适用于具有规律性的编码拆分，特别是那些通过特殊符号（如“-”）连接不同类型代码字符的情况。通过这种方法，可以快速拆分数据，显著提高PMC生产计划的工作效率。
此外，该模型也可以作为物料编码规则的学习工具。在今后创建新的编码时，可以考虑使用特殊符号来连接不同类型的信息，将其转换为对应的字母或数字。这样做不仅便于后续的数据处理和分析，还能促进数字化升级，使整个生产计划与控制系统更加高效和智能化。
简而言之，这种编码拆分方法不仅能简化当前的数据处理流程，还能为未来的编码设计提供有益的指导，助力企业的数字化转型。
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