504WPS表格升级实战:GROUPBY函数在PMC生产数据分析的应用-4

职场计划有古哥 2024-09-07 02:07:21

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昨日文章我们介绍了如何利用GROUPBY函数配合其他函数,HSTAK、INDEX以及LET函数,来完成复杂的客户需求汇总任务。通过动态数组公式和多重聚合,实现了无需辅助列的一键式数据汇总与排序。这不仅提升了数据的清晰度,还加强了对生产计划的支持,使得PMC人员可以更快地获取关键信息,进而优化主生产计划(MPS)的制定过程。

今天继续分享此函数在PMC生产计划分析欠料场景中的使用方法。

场景案例

以下以从ERP系统导出的《生产任务子件用料明细表》为例,该表包含任务单号、产品代码、订单数量、子件物料代码、发料信息(应发、实发、未发)以及欠料情况等信息。

现在需要进行的数据分析方向包括:每个生产任务对应的订单数量、每个订单所需的子件数量、每个任务的欠料子件数量以及各工单的齐套率。

老版本函数

分析用料是每位PMC生产计划人员必备的技能之一。无论使用新版本还是旧版本的软件,运用函数建模都是一个非常高效的方法。一旦模型建立完成,后续只需更新输入数据即可。下面我们将使用旧版本的函数来进行建模。

首先,为了统计任务明细,可以在适当的位置输入以下函数以去除重复项:

J2=UNIQUE(A2:C5005)

函数解释:此函数用于对用料分析表中的生产任务进行去重处理。

接下来,统计每个任务对应的子件数量,可以输入以下函数:

M2=COUNTIFS(A2:A5005,J2:J124)

函数解释:此函数用于对用料分析中的工单数量(去重前)进行条件计数(去重后)。

然后,统计每个任务对应子件的欠料数量,可以使用以下函数:

N2=IFERROR(ROWS(FILTER($A$2:$A$5005,($A$2:$A$5005=J2)*($H$2:$H$5005<0))),0)

公式解释:

筛选函数:FILTER 用于筛选出用料分析表中的记录,条件是工单号等于 J2 中的具体工单号,并且对应的子件欠料数量(H列)小于0。

统计行数函数:ROWS 用来统计上述筛选结果的行数,从而得到欠料子件的数量。

屏蔽错误函数:IFERROR 用于处理当筛选函数没有结果时可能出现的错误,如果没有符合条件的子件欠料,则返回0。

新版本函数

接下来用WPS更新新版本后的新函数GBY上场了,在合适位置录入以下函数:

=GROUPBY(A1:C5005,H1:H5005,HSTACK(COUNTA,LAMBDA(X,IFERROR(ROWS(FILTER(X,X<0)),0))),0)

公式解释:

参数1: 数据范围(行字段)A2:C5005

这是指定的数据范围,表示我们要对A列到C列之间的行数据进行操作,从第2行开始一直到第5005行结束。相同于J2=UNIQUE(A2:C5005)

参数2: 分组依据(值)H2:H5005

这是根据哪一列的值来进行分组。这里表示根据H列的值(从第2行到第5005行的欠料信息)将数据分成不同的组别。

参数3: 聚合操作(函数)

HSTACK(COUNTA, LAMBDA(X, IFERROR(ROWS(FILTER(X, X<0)), 0)))

HSTACK(COUNTA, ...): HSTACK 函数用于水平堆叠数组或单元格的值。在这里,它用来组合多个聚合操作。

COUNTA: 这是一个内置函数,用于计数非空单元格的数量。在这个上下文中,它将计算每个分组中记录的数量,即统计每个任务或产品有多少条记录。

LAMBDA(X, IFERROR(ROWS(FILTER(X, X<0)), 0)): 这是一个定义了匿名函数的表达式,用来执行进一步的数据分析。

LAMBDA: 它定义了一个临时函数,接受一个参数 X,并在每次调用时传递一个数组给它。

IFERROR(ROWS(FILTER(X, X<0)), 0):

FILTER(X, X<0): 该函数筛选出数组 X 中所有值小于0的元素。

ROWS(...): 计算上述筛选结果的行数,即统计每个分组中有多少行的某列值小于0,这可以理解为统计每个任务或产品的欠料数量。

IFERROR(..., 0): 如果筛选的结果为空(即没有值小于0的行),则返回0,避免产生错误。

可以看到GBY的优势在于无需要辅助列,直接一键完成建模。

今日技巧总结

通过今天的分享,我们了解了GROUPBY(GBY)函数在PMC生产计划分析欠料场景中的应用。使用GROUPBY函数配合其他函数如HSTACK、LAMBDA、FILTER等,可以实现高效的数据分析,无需依赖辅助列即可完成复杂的统计任务。具体而言,我们展示了如何利用GROUPBY函数统计每个生产任务的订单数量、所需子件数量以及欠料子件数量。

对于老版本的Excel,我们介绍了使用UNIQUE、COUNTIFS以及IFERROR与FILTER组合的函数来达到类似的效果。然而,新版本的GROUPBY函数进一步简化了流程,通过一次性设置即可完成数据的分组与聚合,极大地提高了工作效率。

掌握了这些高级函数的应用,PMC人员能够更迅速地获取关键信息,从而更好地支持生产计划的制定与调整,提高企业的运营效率。无论是使用新版本还是旧版本的工具,合理运用函数建模都能有效提升数据分析的速度和准确性,为供应链管理提供坚实的数据支持。

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