PowerBI案例之计算零件用量

在制造业和供应链管理中,准确计算零件用量是生产计划、库存管理和成本控制的基础,本篇文章将介绍如何在PowerBI中计算零件用量。

问题描述

生产一个组件可能需要用到多个零件,请自行建模,计算每年的零件用量。

具体问题如下图所示:

本案例的初始数据如下:

组件构成表:

组件号码零件号码用量
ASDFF120AOPE10041
ASDFF120AOPE10051
ASDFF130AOPE10051
ASDFF120AOPE10063
ASDFF130AOPE10065
ASDFF130ARRE10012
ASDFF130ARRE10021
ASDFF130ARRE10033
ASDFF100AWSD10012
ASDFF120AWSD10012
ASDFF100AWSD10021
ASDFF120AWSD10021
ASDFF100AWSD10032
ASDFF120AWSD10032
ASDFF100AWSD10041
ASDFF130AWSD10041
ASDFF100AWSD10051
ASDFF100AWSD10063

组件月产量表:

组件号码月份产量
ASDFF1002021年10月1日2010
ASDFF1202021年10月1日2992
ASDFF1302021年10月1日2709
ASDFF1002021年11月1日2093
ASDFF1202021年11月1日2189
ASDFF1302021年11月1日2428
ASDFF1002021年12月1日2997
ASDFF1202021年12月1日2163
ASDFF1302021年12月1日2784
ASDFF1002022年1月1日2880
ASDFF1202022年1月1日2835
ASDFF1302022年1月1日2628
ASDFF1002022年2月1日2042
ASDFF1202022年2月1日2892
ASDFF1302022年2月1日2167
ASDFF1002022年3月1日2377
ASDFF1202022年3月1日2822
ASDFF1302022年3月1日2941

若需其它辅助表等,可自行创建并建模。

解题要点

由于生产一个组件可能需要用到多个零件,也就是说一个零件可能需要供给多个组件,因此只需要计算出该零件对应的各个组件的产量,然后用产量乘以对应的零件需求量,最后再汇总即可。

解决方案

首先,数据模型如下图所示:

然后,在组件月产量表中添加一个年份计算列,如下图所示:

然后,创建如下度量值:

零件用量 = SUMX('组件构成表','组件构成表'[用量]*CALCULATE(SUM('组件月产量表'[产量])))

最后创建一个矩阵,将组件构成表中的零件号码字段作为行标签,将组件月产量表中的年份字段作为列标签,再将上面的度量值放入矩阵的值字段即可,如下图所示:

总结

以上方法仅供参考,若有更优雅的解决方案,欢迎留言讨论,或者加入我们的技术交流群,一起享受这种思维碰撞的快乐吧!

PBI/DAX技术交流群(QQ):344353627

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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PowerBI | 夕枫

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