什么是物料需求计划 (MRP)?
MRP 是指根据生产计划和客户需求计算物料采购计划的功能或软件。
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物料需求计划 (MRP) 概览
20 世纪 60 年代,物料需求计划 (MRP) 软件面世。这种“杀手级应用”引发了人们对业务软件及运行业务软件所需的计算机的广泛采用。全球数十万家大大小小的企业竞相实施 MRP 软件。在二战后的经济爆发期,能够简化制造业生产流程的软件备受青睐,因为效率提升通常能够带来丰厚的回报。借助这类软件的电脑计算技术,制造企业能够加快生产速度,提供种类更丰富的产品,并通过更精确地估算物料需求来削减成本。
在当今竞争异常激烈的商业环境下,提高生产效率的重要性日益凸显。因此,现代资源规划系统比早期基于 MRP 的软件套件要复杂先进得多。如今,许多行业内各种规模的企业都依赖基于 MRP 的系统,来满足客户的产品需求、控制库存、加强供应链管理、降低成本,以及应对自然灾害和供应链中断等市场变化。
MRP 的定义
MRP 是用于制定制造生产计划的系统。该系统能够确定所需物料,估算数量,按照生产计划确定需要物料的时间,并管理交货时间,旨在满足需求并提高整体生产效率。
MRP 与 ERP
MRP 可以说是企业资源规划 (ERP) 的前身,也可以说是 ERP 的组成部分,两种说法都正确。
为了帮助大家理解,我们来了解一下 MRP 到 ERP 的发展历程。MRP 面世后,在发展过程中逐渐集成了销售、库存、采购、物料清单和生产控制等原始组件,并将这些组件与财务和会计功能整合,形成了一款新套件,即 MRP II。此后,MRP II 软件套件继续发展,不断扩展出新功能。最后,为了更全面、准确地描述 MRP II 的广泛功能,ERP 一词应运而生。
如今,ERP 的计划功能虽然已远超物料管理的范畴,但即使是最新的 ERP 版本也能直接追溯到 MRP。同时,所有的 ERP 仍然秉持 MRP 的最初原则,即确定需求的内容、数量与时间。
另一方面,ERP 软件包含的功能远远超过 MRP,因此前面提到的第二种说法同样有说服力,即 MRP 实际上只是 ERP 软件的组成部分。
现在, ERP 系统能够与 MRP 工具集成,提高制造流程的效率。通过 ERP 集成,制造商可以确保重要数据在生产排程、库存管理和供应链运营之间顺畅流动,从而简化运营。现代 ERP 云解决方案提供可扩展的灵活平台,支持实时数据分析和决策,能帮助制造商快速响应市场变化并提高生产效率。因此,ERP 集成对于在当今快速发展的制造行业保持竞争优势至关重要。
MRP 系统的优势
产品生产企业需要 MRP 系统,因为他们的成功很大程度上依赖于精确的物料计划、生产和库存管理。虽然对于产品数量少、种类有限以及组件较少的企业来说,物料计划似乎很简单,但随着产品复杂性和生产量的增加,物料计划的复杂性也会随之增加。高效的 MRP 系统会提供预测和规划物料及组件所需的工具,这对于管理生产排程和维持足够的库存水平至关重要。
在涉及复杂计算的生产环境中,能够实时生成切实可行的洞察成为了一项竞争优势。企业必须对之前的手动流程进行优化和自动化,从而提高运营效率和盈利能力。如果使用依赖人工干预的孤立系统,可能会引发错误、延误和客户不满,令企业付出高昂代价。
此外,库存通常意味着一大笔制造成本,是影响盈利能力的关键因素。没有强大的 MRP 系统,企业便难以高效管理库存,很难在库存过剩与缺货风险之间达成平衡,而前者会造成成本增加,后者则可能导致生产中断、发货延迟和客户服务水平降低。因此,为了确保制造商适时持有适量的库存,同时优化成本和服务水平,MRP 系统不可或缺。
MRP 系统的目标受众
尽管我们常常认为 MRP 是专为制造商设计的功能,但实际上“制造商”一词涵盖的范围非常广泛,认识到这一点非常重要。从 MRP 的角度来说,制造商可以是具备以下特点的任何组织:采购零部件或物料,然后以某种方式将其进行转化,生产出一种可以出售给客户的不同商品。这类组织包括:
- 打包产品或者将一系列商品组装为“套件”或组合并整体转售的仓库
- 按订单组装定制配置的仓库(储备主要部件和选配附件,组装成定制产品后发货)
- 组装文档包、设备、耗材或其他实物并提供给客户/患者的服务提供商
- 根据预测用量管理物资和设备的办公楼、医院、政府大楼管理员以及公寓管理员
- 使用 MRP 管理食材和物资库存及补货的餐厅
MRP 的工作原理
现代 MRP 系统是一个紧密集成的闭环系统,覆盖整个企业。该系统能够跟踪所有活动,并与计划和排程系统持续交互,确保企业有序运营,帮助他们始终专注于履行客户承诺,满足客户期望。
MRP 流程的关键步骤包括:
- 准确说明需要生产的产品。工程部门负责创建并管理所有成品和半成品的物料清单 (BOM)。BOM 又称产品结构,是描述每件产品具体组成的分级模型。例如,一件成品可能包含很多个半成品,每个半成品可能包含两个或更多组件,而每个组件又可能由一系列零部件组成。BOM 将描述物料需求的顺序、各个部件之间的依存关系以及每样部件的所需数量。
- 量化需求。MRP 系统会根据需求计算所需的成品数量和交付日期。计算主要依据销售部门提供的客户订单和预测结果,并减去预计的现有库存。真正按订单生产的制造商会把主要精力放在客户订单上,而按库存生产的企业就重视预测结果,还有一些企业则结合订单和预测结果来制定未来的生产计划。这些信息将纳入主生产计划 (MPS)。MPS 是所有利益相关者根据既定产能、库存和盈利能力等因素,就未来要生产的产品达成的一致意见。
- 确定供应情况。MRP 系统利用所有产品的 BOM 和 MPS,逐步计算计划期内必须生产或采购的装配件、组件和物料;接下来,对照可用库存核实所需数量,确定每个组件的净短缺额,这个过程被称为净需求计算;然后根据批次规模等预定义参数,确定每个物料自制或外购的合理数量;最后,视情况利用采购或生产的交付周期,计算出合适的购置起始日期,并将其发送给采购部门或生产控制部门。
MRP 流程流如下所示:
MRP 流程图
借助 MRP 系统,制定产能计划
传统 MRP 计划功能运用“无限产能”或“非受限型”模式来计算物料需求(生产和采购订单),这种模式只考虑物料,而忽略了产能问题或约束条件。
然而,一些企业的产能有限,限制了他们的生产能力,因此制定计划时必须采用“有限产能”模式,将这些约束条件纳入考虑范围。产能的限制条件包括烤炉或涂装线等生产资源、工具或经过专门培训的技术人员等等。
传统 MRP 必须使用单独的产能计划工具,根据产能来验证物料计划。这个流程分为两步,具有迭代性,耗费时间长。尽管这不失为一个可行的解决方案,体现了制造计划领域取得的巨大进步,但是,称为高级计划与排程或高级计划系统 (APS)的新软件能够同时优化物料和产能,创建受限型生产计划。
借助 MRP 系统,制定生产计划
生产计划是指整理安排各个制造要素的过程,目的是确保高效且有效地生产出产品。制造商可以使用 MRP 系统来预测需求、安排生产和管理物料采购,从而优化制造运营。MRP 系统集成了库存水平、产能和物料交付周期方面的数据,能够针对生产内容和时间提供详细的计划,帮助制造商尽可能地降低成本、提高效率。
借助 MRP 系统,企业能够根据客户订单调整生产排程计划,确保最优资源分配并避免生产过剩或短缺。通过这种同步调整,企业能够提高生产力和竞争力,从容应对不断变化的市场环境。此外,MRP 系统还提供实时更新和详细报告功能,这有助于提升决策水平,帮助管理人员快速响应市场变化和潜在中断危机,从而持续改进运营流程、提高客户满意度。
传统 MRP 软件与现代 MRP 软件
与传统 MRP 系统相比,现代 MRP 系统具备多重优势。以下是两者的一些主要区别:
面向 MRP 的新技术
与过去一样,如今的 MRP 软件供应商也在利用新技术改进产品,为用户提供更多功能。其中最引人注目的是,将机器学习和人工智能 (AI) 技术应用于高级计划流程,支持系统制定更完善的计划和排程。基于机器学习技术的计划系统能够持续监控各种情况和活动,开发更精准的因果模型,确保未来提出更全面、更准确、更有效的建议。
另一项重要的创新是工业物联网 (IIoT),也称为工业 4.0。工业物联网泛指大量应用低成本、智能且互联的传感器与设备,在线监控和控制整个供应链中的几乎所有环节。工业物联网能够将海量数据整合到计划系统中,为生成式 AI 和机器学习引擎提供信息。
尽管并非全新技术,云部署仍在持续为 MRP 系统增添新功能,包括对当下工作模式至关重要的协作工具。此外,云端还通过规范的备份、故障转移和灾难恢复功能,提供可用性更高且更加安全、可靠和可持续的系统。最后,内存数据库为 MRP 系统带来了前所未有的运行速度,大大缩短了响应时间。
未来,持续创新对制造商保持竞争力仍然至关重要。多达 87% 的企业认为,AI 技术对改进产品和运营流程大有裨益。凭借敏捷的生产计划和物流实践,并结合实时数据和预测分析的使用,智能制造技术正在重塑制造行业的未来。这些技术非常重要,有助于准确预测需求、发现低效环节、减少浪费和排放、简化运营、推动可持续发展并提升成本效益。
如今的 MRP 系统
整体来看,MRP 系统就像一个生物体。经过半个多世纪的发展壮大,MRP 系统已从相对简单直接的计算系统,进化成全面、智能且至关重要的决策支持系统。该系统能够为企业提供响应迅速且富有成效的计划和管理功能,帮助他们将组件转化为产品,满足客户需求。
常见问题
基础 MRP 系统仅限于根据标准交付周期等固定假设条件来制定物料需求计划。制定工单计划后,系统会建议在截止日期前的指定天数(标准交付周期)开始执行工单。这种方法假设产能始终充裕,也就是以无限产能假设为前提。
生成 MRP 基础计划后,企业将执行单独的产能计划流程,检测并报告调度冲突,比如计划同时在同一台机器上运行多个作业。用户必须在计划系统外手动解决这些资源冲突。但是,高级计划系统 (APS) 等现代计划引擎可以同时制定物料和产能计划,因此能够认识到产能的有限性。