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华中科技大学ERP信息系统习题 参考答案(11)

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华中科技大学ERP信息系统习题 参考答案(11)一、完成MTS下的生产计划大纲的编制某公司的经营计划目标为:完成全年游戏机市场销售额的10%。据预测,全部市场的全年销售额为4800万元。要做到全年均衡销售,预计关键部件每月可提供9000台,现有能力工时为每月800小时。初始库存为1500台,未完成订单100台,期末所需库存800台。资源清单如下:产品    关键部件  劳动力/小时  单台收入/元游戏机  10    1    500求解:1).按月编制生产计划大纲初稿2).分析资源清单,计算并列出资源需求3).比较可用资源与需求解:1、将年预测销售量(4800...

华中科技大学ERP信息系统习题 参考答案(11)
一、完成MTS下的生产计划大纲的编制某公司的经营计划目标为:完成全年游戏机市场销售额的10%。据预测,全部市场的全年销售额为4800万元。要做到全年均衡销售,预计关键部件每月可提供9000台,现有能力工时为每月800小时。初始库存为1500台,未完成订单100台,期末所需库存800台。资源清单如下:产品    关键部件  劳动力/小时  单台收入/元游戏机  10    1    500求解:1).按月编制生产计划大纲初稿2).分析资源清单,计算并列出资源需求3).比较可用资源与需求解:1、将年预测销售量(4800*10%)/0.05=9600台2、按月平均分布,每月销售量9600/12=800台。3、计算期初库存:当前库存-拖欠订单=1500-100=1400台4、计算库存变化:库存目标-期初库存=800-1400=-600台5、计算总生产需求量:预测数量库存变化=9600-600=9000台6、把总生产需求量按时间段分配在计划展望期,得到生产计划大纲初稿月123456789101112全年销售预测8008008008008008008008008008008008009600库存14001300120011001000900800800800800800800800目标800大纲7007007007007007008008008008008008009000根据生产计划大纲初稿可以得到资源需求如下:产品类计划生产量/台关键部件/台劳动力/h游戏机单台101需求总量9000900009000可用资源:  关键部件每月可用为9000台,一年为9000*12=108000台>90000台劳动力每月可用为800小时,一年为800*12=9600小时>9000小时每月的关键部件需求量最大为8000台,劳动力需求量最大为800h,因此,可用资源能满足资源需求,以上生产计划大纲可以发布。二、完成MTO下的生产计划大纲的编制某公司的经营计划目标为:完成全年游戏机市场销售额的10%。据预测,全部市场的全年销售额为4800万元。要做到全年均衡销售,预计关键部件每月可提供9000台,现有能力工时为每月800小时。期初未交货数量1400台,交货期为:1月750台,2月400台,3月200台,4月50台。期末未交货数量为800台。资源清单如下:产品    关键部件  劳动力/小时  单台收入/元游戏机  10    1    500求解:1).按月编制生产计划大纲初稿2).分析资源清单,计算并列出资源需求3).比较可用资源与需求解:1、销售预测量计算同第一题。2、将年预测销售量9600台按月平均分布,每月800台。3、把未完成订单按客户交货期分布在计划展望期。4、计算未完成订单的改变量:800-1400=-600。5、计算总生产量:9600-(-600)=10200台。6、总生产量平均分配到各月:月123456789101112全年销售预测8008008008008008008008008008008008009600期初未完成订单140075040020050期末未完成订单800预计未完成订单13501300125012001150110010501000950900850800大纲85085085085085085085085085085085085010200根据生产计划大纲初稿可以得到资源需求如下:产品类计划生产量/台关键部件/台劳动力/h游戏机单台101需求总量1020010200010200可用资源:  关键部件每月可用为9000台,一年为9000*12=108000台>102000台劳动力每月可用为800小时,一年为800*12=9600小时<10200小时因此,可用资源不能满足资源需求,以上生产计划大纲需要调整。三、完成MPS项目初步计划的制定已知一个MPS项目的期初库存为275,安全库存为50,MPS批量200,销售预测第1~8周均为200,实际需求第1~8周分别为180、250、185、230、90、200、50、30。解:假设毛需求量规则为取预测量和订单量的最大值。时段12345678预测量200200200200200200200200订单量180250185230902005030毛需求200250200230200200200200PAB初值27575-17525-5-5-5-5-5净需求0225255555555555计划产出量400200200200200200200预计库存量PAB75225225195195195195195可供销售量ATP7515015-301100150170计算:以时段1为例:按照毛需求量计算规则:毛需求=200;PAB初值=275-200=75;安全库存量安全库存,则净需求为0,计划产出量为0六.某最终产品X的产品结构图如图1所示,其第5周至第12周的MPS数据如表2。如果不考虑第5周前的现有库存和计划接收量,A、B、C、D的批量分别为200、150、300、300,安全库存均为80,试计算物料A、B、C、D的需求计划。图1X的产品结构图表2产品X在第5-12周的Mps数据周次56789101112计划投入1001004080100150200100解:低层码提前期现有量分配量安全库存批量物料号时段当期567891011121180200A毛需求20020080160200300400200计划接收量PAB初值0-2000120-40-40-140-14060PAB200200120160160260260260净需求2808012012022022020计划产出量400200200200400400200计划投入量2002002004004002001280150B毛需求1001004080100150200100计划接收量PAB初值0-100100601303030-2030PAB200100210130180180130180净需求18020505010050计划产出量300150150150150150计划投入量1501501501501502280300C毛需求500500500700700200计划接收量PAB初值0-500100-400-300-400-500-100200PAB100100200300200100200200净需求580480380480580180计划产出量600600600600600300计划投入量6006006006003002180300D毛需求400400400800800400计划接收量PAB初值0-400200-200-300-500-700-200100PAB200200100300100200100100净需求480280380580780280计划产出量600300600600900300计划投入量300600600900300计算:针对物料C:第一时段:现有可用库存为:40-10=30;毛需求为:1*A投入量2*B投入量=500PAB初值=0–500=500;PAB初值<安全库存,则净需求=80–PAB初值=580;计划产出量为600。七.已知产品A的物料清单,物料需求计划中的4个输入——主生产计划单、物料清单、独立需求和库存文件如表3的(a)、(b)、(c)、(d)所示,各物料安全库存均为0。编制物料B、C的物料需求计划。表3物料清单(a)主生产计划单周期12345678产品A1010101010101010(b)物料清单物料层用量A0B12C11(c)独立需求周期12345678物料C55555555(d)库存文件物料计划收到(周)现有库存已分配量提前期批量12345678B40205110C30305150解:低层码提前期现有量分配量安全库存批量物料号时段当期1234567811205010B毛需求2020202020202020计划接收量40PAB初值15-5-15-15255-15-15-15PAB555255555净需求51515151515计划产出量102020202020计划投入量202020202011305050C毛需求1515151515151515计划接收量30PAB初值2510-5604530150-15PAB104560453015035净需求515计划产出量5050计划投入量5050八.已知产品A的主生产计划如表4,产品结构图如图2,工艺路线文件如表5,工作中心文件如表6。并假设工作中心有1位操作工,一天工作8小时,工作中心利用率是0.85,效率是0.90。物料B、C、E、F的提前期分别为1周、2周、2周、1周,B和C的订货策略为2周净需求,E的订货策略为3周净需求,F的订货策略为固定批量80。计算:●各工作中心负荷。●各工作中心的开工日期和完工日期(按表7将日期装换为实际日历)。表4产品A的主生产计划周次12345678910主生产计划25252020202030303025表5产品A的工艺路线文件零件号工序号工作中心单件加工时间生产准备时间平均批量单件准备时间单件总时间A101300.090.40200.02000.1100B201250.060.28400.00700.0670C301150.141.60800.02000.1600302200.071010800.01380.0838E401100.110.851000.00850.1185402150.260.961000.00960.2696F501100.110.85800.01060.1206表6工作中心文件工作中心工作间隔时间(天)排队时间运输时间30212521201115111011库房-1表7车间日历1月120013002456003700480059006100071112130081400915010160111701218192001321014220152301624017252627018280192902030021310222月123023402450256026702789100281102912030130311403215161718033190342003521036222324037250382603927040280413月12304240435044604570468047910110481204913050140511516170521805319054200552105622057232405825059260602706128062290634月3031106420653066406756706880699070100711107212131407315074161707518076190772021078220792308024081250822627280832908430085图2产品A的产品结构图解:Step1.分解产品物料需求,产品A的MRP订货政策物料项目12345678910A主计划25252020202030303025LT=1周订货=2周净需求B毛需求25252020202030303025计划接收量38PAB272200200300250计划投入量38406055LT=2周订货=3周净需求E毛需求38406055计划接收量76PAB543433355计划投入量112LT=1周订货=固定批量80F毛需求38406055计划接收量PAB22646424244444696969计划投入量808080LT=2周订货=2周净需求C毛需求50504040404060606050计划接收量72PAB555400400600500计划投入量7580120110Step2.编制工作中心能力需求1)、计算每个工作中心每道工序的负荷件数*单件加工时间准备时间2)、计算每个工作中心的可用能力每天的可用工时=每天工时*操作人数*效率*利用率=8*1*0.85*0.9=6.12定额工时;3)、计算每个工作中心对各负荷的加工天数负荷能力/可用能力物料工作中心可用能力排队时间运输时间订单数量能力负荷生产时间A306.1221252.651202.681303.101B256.1221382.561402.681603.881553.581C156.12117512.128012.8212018.43110173C206.1211756.351806.7011209.5011108.801E106.121111213.172E156.12117620.72311230.385F106.1211809.6514)、计算每道工序的开工日期和完工日期以物料C为例,第1个计划订单75的工序安排为:第2个计划订单80的工序安排为:第3个计划订单120的工序安排为:第4个计划订单110的工序安排为:这样,可以得到物料C的能力需求表:物料工作中心拖期12345678910CWC-20006.3506.7009.5008.8000WC-15012.1012.8018.4017.0000按照此计算过程,对其它物料计算各个时段的工序安排,然后计算对各工作中心的能力需求。5)、按时间周期计算每个工作中心的负荷。九.采用ABC分类法对表8中的项目进行分类,设A类项目占总价值的70%,B类占20%,C类占10%。表8项目数据项目号单位成本年需求量金额按金额排序占总值百分比ABC101155285015675010.64%B1290203380676004.59%B2030102100210001.43%C225548759036432024.73%A227576490037240025.27%A241030750225001.53%C3860221620356402.42%C536265533034645023.51%A6422120350420002.85%C780080560448003.04%B排序后:项目号单位成本年需求量金额排序百分比累积百分比ABC2275764900372400125.27%25.27%A2255487590364320224.73%50%A5362655330346450323.51%73.51%A1011552850156750410.64%84.15%B12902033806760054.59%88.74%B7800805604480063.04%91.78%B64221203504200072.85%94.63%C38602216203564082.42%97.05%C2410307502250091.53%98.58%C203010210021000101.43%100%C
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