計劃員趙工：“我們機加車間剛打電話來，說有物料沒法按計劃做完，產能欠缺很多，生產計劃主要是我依據先前修訂好的期量標準制定的，這回肯定又是因為期量和實際偏差太多，計劃才又沒法完成……”
小智：“趙工，您這邊多久修訂一次期量標準呢？”
計劃員趙工：“1到3年一次，修訂的時候因為沒有可靠的數據或者標準作參考，只能和現場人員溝通，靠他們的經驗來參考制定，可一旦溝通起來，就免不了互相扯皮，每次修訂都費時費力的，而且修訂過后的標準又總是和實際產能不符，要么計劃的量做不完，要么產能空余好多。”
小智：“期量修訂困難、修訂結果偏差大確實是制造業里相對比較普遍的一個問題，不過我們也已經對應有了很成熟的解決方案，具體是這樣的……”

圖1  期量標準分析實現思路

圖3  忽略批量零件期量計算模型

圖 4 考慮批量零件期量計算模型

圖5  綜合分析界面

圖6  異常訂單抓取

圖 7 期量標準分析

計劃員趙工：“你說整理近3年的歷史訂單，這個時間范圍是固定的嗎？”
小智：“依據我們過往的實踐經驗，若時間較短，數據樣本量會較少，不足以支撐建模分析，如果較長，更早的數據可能因為產線變化等原因而不具備參考意義，3年是相對較為合適的一個參考范圍。當然我們會在充分調研的基礎上，根據企業的實際情況，來進行數據采集時間范圍的確定。”
計劃員趙工：“那這個功能主要是每年制定期量的時候用嗎？平時能否用起來呢？”
小智：“可以的，為了保證應用性與擴展性，產品可基于導入的數據，利用模型隨時開展計算。使用人員日常可根據需求，篩選樣本數據范圍、剔除異常訂單后開展計算，從而實時了解物料的合理期量、期量分布情況、期量合理區間等信息，作為生產期量持續優化改善的參考指導。”