| 不使用迭代进行计划 - 示例 |  |
| 本示例说明，考虑物料约束条件和/或能力约束条件，且不使用任何迭代时，如何模拟物料主计划。 概览 椅子由一个金属框架和一个皮座制造而成。 框架由两根金属管制成。 在计划过程中，将使用具有下列物料代码的物料： CHAIR FRAME METAL PIPE 框架和金属管定义为约束条件。 初始状况 在此示例中，将考虑单个计划期段。 假设满足以下条件： 每种物料的前一计划期段预期库存为零。 相关提前期偏置为零。 每种物料的库存计划为零。 工作负荷控制参数 (cpwlc2101m000) 进程中的工作负荷控制起始点字段设置为当前主计划。 以前的模拟将会产生下列主计划数据：
CHAIR
需求（预测） | 50
生产计划 | 50
预期库存 | 0
FRAME
相关需求 | 50
生产计划 | 50
预期库存 | 0
METAL PIPE
相关需求 | 100
生产计划 | 100
预期库存 | 0
模拟主计划 假定 CHAIR 的实际需求为 60，因而超过了需求预测。而且生产 METAL PIPE 的资源已超负荷，因此，实际上只能生产 80 根管子。 进一步假定模拟主计划时考虑物料约束条件和能力约束条件，但不使用迭代。 模拟包括一个正常计划过程，它按阶段编号递增顺序计划，这意味着首先计划最终产品，然后再计划组件。 下表显示了模拟运行的结果。 左列中包含现有主计划值；右列中显示模拟的结果。
CHAIR | 旧 | 新增
需求（预测） | 50 | 50
需求（实际） | 0 | 60
生产计划 | 50 | 50
预期库存 | 0 | -10
FRAME | 旧 | 新增
相关需求 | 50 | 50
生产计划 | 50 | 50
预期库存 | 0 | 0
METAL PIPE | 旧 | 新增
相关需求 | 100 | 100
生产计划 | 100 | 80
预期库存 | 0 | -20
说明： 在新模拟中，使用的是 CHAIR 的实际需求而非需求预测（因为实际需求大于需求预测）。 根据这个较高的需求，CHAIR 的生产计划应当从 50 增加到 60。但是，FRAME 是 CHAIR 计划中的一个约束条件，而且由于 FRAME 的预期库存为 0，因此 CHAIR 的生产计划将不会增加。 由于 CHAIR 生产计划保持不变，FRAME 的相关需求也不会增加。 METAL PIPE 是 FRAME 计划中的一个约束条件。 但是，由于 METAL PIPE 现有预期库存为零，所以 FRAME 的生产计划没有减少。 METAL PIPE 的有限生产能力仅在 METAL PIPE 的生产计划中起重要作用。 在较高的级别上（较先计划），计划算法无法识别金属管生产的约束条件。 不使用迭代的主要优点在于，它使计划流程变得相对较快。 但是，如此示例中所示，不使用迭代的基于约束条件计划显然有其局限性。 在某些情况下它非常有用，尤其是在下列情况下： 相关关键物料清单 (BCM) 的结构相当简单（没有许多级别，并且通常每个物料只有一个关键组件）。 当前主计划用作工作负荷控制算法的起始点。 主计划数据会定期更新。 尤其是当计划情况更加复杂时（复杂的关键物料清单结构，计划物料之间存在大量相关性），需要使用迭代来全面优化计划。 如需使用迭代的说明，请参见使用迭代进行计划；如需示例，请参见使用迭代进行计划 - 示例。 相关主题 工作负荷控制 工作负荷控制 - 根据约束条件进行计划 使用迭代进行计划 使用迭代进行计划 - 示例 工作负荷控制 - 计算计划优先级 |