全文约1800 字；

阅读时间：约6分钟；

听完时间：约12分钟；

昨天通过一系列的操作，我已经计算出了T+1天的MPS生产计划中的欠料情况。接下来需要分别计算T+2天和T+3天的欠料。为了利用多维表格的内置功能，我们没有采用JS脚本进行编程以一次性完成所有日期的欠料计算。尽管这种方法不如脚本编程那样便捷，但它显著降低了上手的难度。

对于T+2天的库存，执行的流程也是一样的。首先，使用INDEX+FILTER函数从MPS中提取主计划排程工单的子件用料分析数据，然后用经过T+1天扣减后的子件现存量与T+2天的子件用料进行对比运算，从而计算出T+2天的库存。这里需要注意的是，必须引用经过T+1天扣减后的库存，而不是直接引用原始库存。

为了使各数据表规范化，将昨天命名的“表5 欠料汇总”更改名为“表4”。同时，将原本的“表4 T+1 库存”重新命名为“表5”，同时复制此数据表，并重命名为表6“T+2库存”

复制之后，会将T+1天库存的数据表及其涉及的所有公式一并复制过来。这时，需要修改公式，将T+2天的排程日期公式更新为：

INDEX(UNIQUE('1.MPS计划'![排程日期]),2)

公式解释：

从表1的MPS计划中删除重复的排程日期，并使用INDEX函数选取第二天的排程日期。

统计可用现存量时，需要引用T+1天扣减后的库存。为此，应将统计字段改为“公式”字段，并输入以下函数：

IF(XLOOKUP([@子件],'4 欠料汇总'![子件],'4 欠料汇总'![T+1 库存])<0,0,XLOOKUP([@子件],'4 欠料汇总'![子件],'4 欠料汇总'![T+1 库存]))公式解释：

使用XLOOKUP函数根据子件名称，在“4 欠料汇总”表中查找对应的子件，并返回该子件在T+1天库存表中的引用值。如果库存值是负数，则返回0，否则返回实际的库存值。这样处理是为了避免出现不符合实际情况的负库存值。

最后就是用库存减去未发汇总，录入公式：：

=[@[T+1 库存]]-[@未发汇总]

效果如下图所示：

而对于T+3天的库存，还是自制T+2的数据表全部后，再进行更改。我们建立数据表7，并命名为“T+3 库存”，把表中的字段名为更改为“T+2库存”,同时录入以下公式：

IF(XLOOKUP([@子件],'4 欠料汇总'![子件],'4 欠料汇总'![T+2 库存])<0,0,XLOOKUP([@子件],'4 欠料汇总'![子件],'4 欠料汇总'![T+2 库存]))

得到这个库存后，继续录入以下公式：

[@[T+2 库存]]-[@未发量汇总]

这样就计算出T+3后的库存结果，并且T+3天的库存全部计算好了，接下来就是汇总并判断欠料了。

回到表4的欠料汇总表数据页面，分别把T天库存、T+1天库存、T+2天的库存以及T+3天的库存用函数引用过来，分别录入：

T天库存：

XLOOKUP([@子件],'3.现存量'![存货编号],'3.现存量'![可用现存量])

T+1天库存：

XLOOKUP([@子件],'5.T+1 库存'![子件],'5.T+1 库存'![T+1 库存])

T+2天库存

XLOOKUP([@子件],'6.T+2 库存'![子件],'6.T+2 库存'![T+2 库存],[@[T+1 库存]])

T+3 天库存

XLOOKUP([@子件],'7.T+3 库存'![子件],'7.T+3 库存'![T+3 库存],[@[T+2 库存]])

效果如下图所示：

有了结存后的库存，就可以判断欠料，基本逻辑是库存大于0的为不欠料，我们返回0。库存小于0，并且等于次日的我们也返回0，因为前天已经欠料了。

分别新建3个字段：T+1天欠料、T+2天欠料、T+3天欠料后，分别录入以下公式：

IF([@[T+1 库存]]>0,0,[@[T+1 库存]])

IF([@[T+1 库存]]=[@[T+2 库存]],0,IF([@[T+2 库存]]>0,0,[@[T+2 库存]]))

IF([@[T+2 库存]]=[@[T+3 库存]],0,IF([@[T+3 库存]]>0,0,[@[T+3 库存]]))

效果如下图所示：

到这里，我们的《高效自动化的欠料分析系统》就已经基本设计完成了。由于用料分析和现存量已经与ERP系统实现了数据互通互联，因此只需更新表一中的MPS生产计划，即可动态计算出每日的欠料情况。接下来就是数据展示与分析的部分，这可以通过多维表格自带的“仪表盘”功能来实现。由于时间的关系，剩下的内容我们将在明天继续分享。

通过上述步骤，我们不仅成功地计算出了T+1、T+2以及T+3天的欠料情况，还规范了数据表的命名，使得整个系统的结构更加清晰易懂。以下是今日操作的关键点：

逐步计算：我们依次计算了T+1、T+2、T+3天的库存情况，每次都是基于前一天扣减后的库存数据，确保了数据的准确性。

避免负库存：在计算可用现存量时，使用了条件判断来避免出现负库存值，保证了数据的真实性和合理性。

公式标准化：通过复制并调整现有数据表的方式，简化了T+2和T+3天库存计算的过程，减少了重复劳动。

数据汇总与欠料判断：在汇总各个时间段的库存数据后，我们设置了专门的字段来判断欠料情况，确保了系统能够准确识别哪些材料在哪些时间段内存在短缺。

多维表格的应用：虽然我们选择了手动更新而非使用JS脚本来提高系统的易用性，但仍然充分利用了多维表格的内置功能如“仪表盘”，为后续的数据展示和分析提供了便利。

至此，《高效自动化的欠料分析系统》的设计已基本完成，后续将进一步优化和完善，以便更好地服务于生产和库存管理。