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  • 本篇我们详细介绍“手动重订货”的概念,及SAP系统中的功能。正文一、业务背景什么是重订货?在了解手动重订货之前,我们先了解重订货的概念。所谓“重订货”,其需求的计算方式:就是在系统中,针对物料的...

    导读

    我们知道,“手动重订货点”是归属于MRP过程“重订货点”,且是典型的“基于消耗的计划”。

    本篇我们详细介绍“手动重订货点”的概念,及SAP系统中的功能。

    正文

    一、业务背景

    什么是重订货点? 

    在了解手动重订货点之前,我们先了解重订货点的概念。

    所谓“重订货点”,其需求的计算方式:就是在系统中,针对物料的库存数量设置一个数值,每当该物料的库存量低于这个数值时,系统在运行MRP功能时,会认为该物料需要采购,产生需求。 

    这个具体的数值,就是我们说的“重订货点”。

    企业如何计算重订货点? 

    我们了解了“重订货点”的作用。那么,对于企业来说,在实际业务中,针对不同的物料,如何设置“重订货点”的具体值呢? 

    一般来说,某个物料的重订货点计算,符合以下公式: 

    重订货点 = 安全库存 + 每天消耗量 × 补货提前期(天数)

    在这个公式中,我们需要明确几个概念: 

    安全库存:

    是企业设置的库存最低值,为以防供应商运货不及时的情况,企业还有足够的物料,保证生产业务的进行,一般来说,企业不允许在任何时候,物料的实际库存低于安全库存。 

    每天消耗量:

    由于我们是“基于消耗的计划”,其消耗量的判断是依据历史数据的,所以基于历史数据,每天的消耗量,是可以评估出来的。

    补货提前期(天数):

    简单理解,就是从物料的需求产生开始,到物料成功入库且完全可用,所需要的天数。 

    如果该物料是外部采购的话,补货提前期=采购订单的处理天数+供应商的处理及送货天数+收货处理天数。

    采购订单的处理天数:实际上就是企业内部从产生物料需求或采购申请开始,到采购部将需求和申请彻底转化为采购订单的时间。 

    供应商的处理和送货天数:这个很好理解,就是供应商接到采购订单后,到其成功送货至企业所需的天数。 

    收货处理天数:这个也很好理解,供应商送货到位后,企业内部可能需要入库、质检等,才能完全可用,这个过程需要的天数,就是收货处理天数。 

    基于上述三个时间段,我们就很好理解“补货提前期”这个概念了。

    在我们彻底了解了上述概念后,我们对于“重订货点”公式的理解,就更加清楚了。

    结合下图,假定,企业某物料的安全库存是20PC,其消耗量为每天10PC,补货提前其为4天(下图6月1日到6月5日)。

    那么,根据此,我们可以计算出来此物料的重订货点,为: 

    重订货点 = 安全库存 + 每天消耗量 × 补货提前期 = 20 + 10 ×4 = 60 PC

    1fb63266a27ff7f71c2dbb1ed8710961.png

    上述,就是重订货点计划的主要业务逻辑了

    二、“手动重订货点”系统功能的介绍

    在我们了解了“重订货点”的业务含义之后,我们介绍一下SAP中,针对此业务的系统功能实现。

    根据重订货点的业务计算逻辑,可以确定“安全库存”和“重订货点”的具体数值。

    SAP系统对此业务的主要逻辑是:在MRP运行时,SAP系统会判断物料的实际库存,是否低于“重订货点”,如果低于“重订货点”,系统会推荐该物料的计划需求,所推荐的计划需求=重订货点 - 实际库存。

    注意:这里我们简单提一下,“手动重订货点”的功能中,“安全库存”和“重订货点”是由企业先计算好,维护至物料主数据中;而“自动重订货点”的功能,“安全库存”和“重订货点”是可以由系统的预测程序进行自动计算,进而进行重订货点的运算。

     在这篇中,我们主要介绍“手动重订货点”功能,关于“自动重订货点”,我们以后再做详细分享。

    1.“手动重订货点”的基础功能

    1.1. 维护物料主数据 

    T-code:MM02

    如下图所示,在视图"MRP1"中:

    “MRP类型”选择:VB-人工重订购点计划;

    “再订货点”维护:“100”。这里我们假定,此物料的重订货点为“100”。 

    注意:大家在测试中,可以先把“批量大小”,维护为:EX-直接按批订货量。这里主要涉及批量采购等相关概念,后续有机会给大家再做具体介绍。

    c05032d3e008df559fe816b25f558c0b.png

    再如下图所示,视图"MRP2"中:

    “安全库存”维护为:20。这里,我们假定安全库存为20。

    注意,在这里还有"计划交货时间" 和 "收货处理时间",我们后面会介绍到。

    459b33ac73ce436b7f75bcd43953d142.png

    1.2 查看库存情况

    使用MMBE,物料:ZRM-MRP-001,其当前库存。

    物料的当前库存查询结果,如下图所示,为20。 

    df223e7f862881a72c0437000243bd67.png

    1.3 执行MRP单个物料的运行

    T-code:MD03

    c45e7eca97c7166ae10a13ba60d2580b.png

    注意:MD03中的每个字段参数,都有其具体含义,这个我们后续给大家分享,如果大家不了解,想进行测试,可以直接参考截图上的参数值,进行设置。

    1.4 执行MD04查看计划运行结果

    94ddbee097fc6108bd93a62b8be3cf8d.png

    3b4cbcc46c59e10de05d88d6c668cb89.png

    如上图所示, 

    当前库存是20,符合我们之前所查询的库存。 

    安全库存是20,符合我们之前维护的内容。 

    我们在物料主数据中,将“重订货点”维护为100。

    根据重订货点的逻辑:计划需求 = 重订货点 - 当前库存 =100 - 20 = 80

    在上图中,我们能看到系统建议的需求是80,是符合计算逻辑的。

    如果80个需求被采购回来,并入库,其可用库存量为:原有库存(20)+需求入库(80)=100。

    由于安全库存是20,所以实际可用库存量= 可用库存量(100) - 安全库存(20)= 80。 

    所以,在上图中,我们能看到需求采购入库后的可用库存量为:80。

    基于上述功能的演示,我们能够看到,手动重订货点计划在SAP系统中的具体功能实现,且完全符合其业务逻辑。

    在上图中还有一个重点:为什么需求可用日期为:2019.06.25?

    换句话说,此时系统认为,在2019.06.25时,其所建议的需求,可以入库并可用。

    需求可用日期的计算逻辑又是如何的呢?

    2.物料可用日期的计算逻辑介绍

    根据我们对重订货点计划的业务逻辑介绍,从物料需求的产生到物料的实际可用,这段时间,我们可以理解为:补货提前期

    换句话说,从我们运行MRP计算出需求的日期开始,加上物料的补货提前期,就得到了物料在未来的可用用日期了。 

    如下图所示:物料可用日期= 需求计算日期 + 补货提前期

    be2f43d8d1dd8b5663665a62fae82ba7.png

    基于上述内容,需求计算的日期,我们很清楚,就是运行MRP的日期。

    接下来的问题是:补货提前期是如何确定的?是如何维护在SAP系统中的?

    补货提前期的介绍 

    补货提前期,在我们之前的介绍中,可以分为如下的三个期间: 

    补货提前期 = 采购订单的处理天数 + 供应商的处理及送货天数 + 收货处理天数。

    0a4e711c216b66dd6044b0fa46b39ea6.png

    如上图所示,其业务逻辑已经很清晰了,我们就不再赘述了。

    我们主要讲讲这几个字段,是如何被维护在系统中的。

    采购处理时间,是以工厂参数的形式,被维护在后台配置中的。

    后台路径:IMG → 物料管理 → 基于消费的计划 → 工厂参数 → 执行工厂参数总体维护 →计划运行-外部采购 

    注意: 采购处理时间,是以工作日计算日期的。

    72898fa2488c33d82afe8bda1fdb4e04.png

    计划交货时间和收货处理时间,都是被维护在物料主数据的“MRP2”视图中。

    注意1:计划交货时间,是以自然日计算日期的;收货处理时间,是以工作日计算日期的。 

    注意2:除了物料主数据,还可以在信息记录和框架协议中维护,但是要确保信息记录和框架协议必须被维护在货源清单中,且允许被MRP执行时使用。这个大家可以自行测试,或者我们以后再分享。

    8b71729ba5a9c2c424ef5e8a181ea5b5.png

    结合这部分内容,我们就能够回答之前提出的问题了:

    为什么在06月18日运行MRP,而系统会认为物料的可用日期为06月25日。

    关于手动重订货点的第一部分,我们先介绍到这里。

    那么,关于重订货点的需求计算中,是不是就这么简单呢?是否可以考虑外部需求呢?是否考虑即将收货的采购订单、固定的采购申请、计划订单等呢?

    这些内容,我们在下篇内容中,再给大家分享。


    后文

    分享知识,也是为自己做一些总结和记录,方便以后查阅。

    根据自己所趟过的坑,更愿意把这些知识和经验分享给大家。

    愿意与更多的朋友一起讨论、总结,共同进步。

    希望所写的文章对大家有用……

    希望大家的学习之路,轻松且愉快……

    分享知识,也是为自己做一些总结和记录,方便以后查阅。

    每一个SAP顾问都不容易

    最后还是希望:

    大家的学习工作之路,轻松且愉快……

    ~~~~~~~这篇内容就到这儿吧,我们下篇见~~~~~~~~~~

    愿大家的学习,轻松且愉快。

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  • 1、调整JVM大小进行性能优化,修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本。 参数参考: -Xmx1024m:设置JVM最大可用内存为1024M。 -Xms512m:设置JVM促使内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同,以...

     

    一、Kettle调优

    1、  调整JVM大小进行性能优化,修改Kettle定时任务中的Kitchen或Pan或Spoon脚本。

    参数参考:

    -Xmx1024m:设置JVM最大可用内存为1024M。
      -Xms512m:设置JVM促使内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
      

    样例:OPT=-Xmx1024m -Xms512m

     2、  调整提交(Commit)记录数大小进行优化

    如修改RotKang_Test01中的“表输出”组件中的“提交记录数量”参数进行优化,Kettle默认Commit数量为:1000,可以根据数据量大小来设置Commitsize:1000~50000。

     

    3、  调整记录集合里的记录数

     

    4、尽量使用数据库连接池;

    5、尽量提高批处理的commit size;

    6、尽量使用缓存,缓存尽量大一些(主要是文本文件和数据流);

    7、Kettle是Java做的,尽量用大一点的内存参数启动Kettle;

    8、可以使用sql来做的一些操作尽量用sql;

          Group , merge , stream lookup,split field这些操作都是比较慢的,想办法避免他们.,能用sql就用sql;

    9、插入大量数据的时候尽量把索引删掉;

    10、尽量避免使用update , delete操作,尤其是update,如果可以把update变成先delete,  后insert;

    11、能使用truncate table的时候,就不要使用deleteall row这种类似sql合理的分区,如果删除操作是基于某一个分区的,就不要使用delete row这种方式(不管是deletesql还是delete步骤),直接把分区drop掉,再重新创建;

    12、尽量缩小输入的数据集的大小(增量更新也是为了这个目的);

    13、尽量使用数据库原生的方式装载文本文件(Oracle的sqlloader, mysql的bulk loader步骤);

    14、尽量不要用kettle的calculate计算步骤,能用数据库本身的sql就用sql ,不能用sql就尽量想办法用procedure,实在不行才是calculate步骤;

    15、要知道你的性能瓶颈在哪,可能有时候你使用了不恰当的方式,导致整个操作都变慢,观察kettle log生成的方式来了解你的ETL操作最慢的地方;

    16、远程数据库用文件+FTP的方式来传数据,文件要压缩。(只要不是局域网都可以认为是远程连接)。

    二、索引的正确使用

    在ETL过程中的索引需要遵循以下使用原则:

    1、当插入的数据为数据表中的记录数量10%以上时,首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率,当数据全部插入后再建立索引。

    2、避免在索引列上使用函数或计算,在where子句中,如果索引列是函数的一部分,优化器将不使用索引而使用全表扫描。

    3、避免在索引列上使用 NOT和 “!=”,索引只能告诉什么存在于表中,而不能告诉什么不存在于表中,当数据库遇到NOT和 “!=”时,就会停止使用索引转而执行全表扫描。

    4、索引列上用 >=替代 >

          高效:select * from temp where deptno>=4

          低效:select * from temp where deptno>3

          两者的区别在于,前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。

    三、数据抽取的SQL优化

    1、Where子句中的连接顺序。

    2、删除全表是用TRUNCATE替代DELETE。

    3、尽量多使用COMMIT。

    4、用EXISTS替代IN。

    5、用NOT EXISTS替代NOT IN。

    6、优化GROUP BY。

    7、有条件的使用UNION-ALL替换UNION。

    8 、分离表和索引。

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  • 首先,我们保存一次操作过程,修改一下下图红色的参数(文件名保存为.txt)即可。然后关闭fluent,会看到有相应的日志文件生成。 然后可以复制修改了,如果想保存n个,那就需要复制n次。设置完成之后,在...

    在此之前请参考我的另一篇文章:如何自动创建点
    如何自动的生成某一个点的数据文件?还是利用日志文件。首先,我们保存一次操作过程,修改一下下图中红色的参数(文件名保存为.txt)即可。然后关闭fluent,会看到有相应的日志文件生成。
    这里写图片描述
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    然后可以复制修改了,如果想保存n个点,那就需要复制n次。设置完成之后,在导入这个日志的文件之前,需要在fluent里切换到“Monitors”,否则会出现错误:Error: cx-name-to-id: cannot find widget:。解决方法是你可以创建一个日志文件,里面只保存从初始界面切换到“Monitors”的过程,然后把这个语句加到之前的日志文件里的最前面就行了。如图所示
    这里写图片描述
    最后,要记得把日志文件的之后关闭fluent的过程代码给删掉,否则fluent读取完日志文件会自动关闭的。

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    优化函数
    SGD是随机梯度下降,每一次迭代计算数据集的mini-batch的梯度,然后对参数进行更新
    momentum参考了物理中动量的概念,前几次梯度也会参与到当前的计算中去,但是前几轮的梯度叠加会在当前一轮有一定的衰减
    adagard在训练的过程中可以自动的变更学习的速率,设置一个全局的学习率,而实际的学习率与以往的参数模和的开方成反比
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    L1不可导的时候应该怎么办
    损失函数不可导,那么梯度下降就不在有效,可以使用坐标轴下降法,梯度下降是沿着当前点的负梯度方向进行参数更新,坐标抽下降法是沿着坐标轴的方向。假设有m个特征个数。梯度下降进行参数更新的时候,要首先固定m-1个参数然后再求另外一个的局部最优解,从而避免函数不可导的问题,使用Proximal Algorithm对L1进行求解,此方法是优化损失函数上界的结果。
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    sift特征提取和匹配的具体步骤
    生成高斯差分金字塔
    尺度空间构造
    空间极值点检测
    稳定关键点的精确定位
    稳定关键点的方向信息分配
    关键点描述
    特征点匹配

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