SAP中五个报废率的计算逻辑

SAP 中有几个地方都有报废率的字段 , 对应到不同的业务场景 , 这些不同的报废字段会起到不同的作用 , 希望能通过这篇博文能整理出这些报废字段的逻辑 , 以及适用的业务场景 .

首先看看哪些地方有报废率字段 , 要注意一点 , 既然讲到报废率 , 它们的单位都是百分号 %:

1. 物料主数据 MRP1 视图 – 装配报废 (%)

2. 物料主数据 MRP4 视图 – 部件废品 (%)

3. BOM 行项目 - 工序废品 (%) 与净 ID

4. BOM 行项目 – 部件废品 (%)

5. 工艺路线中工序 – 以 % 计废品

我们通过一个测试案例 , 来看看这么多报废率到底有哪些作用 , 首先建立测试主数据如下 :

1. 物料主数据 : 成品 FG001, 材料 RAW001,RAW002,RAW003,RAW004

2. 物料清单 , 为了方便测试的效果 , 成品与材料的关系均为 1:1

3. 工艺路线 , 并在工序 0010 上设定报废率 30%

4. 针对这些主数据中的报废率字段设置数值如下表

接下来 , 我们用 CO01 开立一张需求数量 100 的生产订单 :

1. 回车后发现 , 物料主数据中的 ” 装配报废 (%)” 对 ” 总计数量 ” 与 ” 废品部分 ” 产生了影响 ,即对于成品 / 半成品阶 , “ 装配报废 (%)” 表示为了生产需求数量的产品 , 必须要多生产 ” 装配报废 (%)” 的数量 , 同时因为有废品数量的产生 , 其需要的下阶物料数量会随之增加 .

2. 到生产订单的 ” 组件视图 ” 中看看下阶物料的需求状况 , 可以看到 : 因为主数据中的报废率设置的不一样 , 所以反映到生产订单的需求数量也不一样

3. 研究 RAW001 物料需求数量 126 的计算逻辑为 (100 5)*1.2, 可以看到对于组件而言 ,” 部件废品(%)” 会影响组件阶的物料需求数量 , 同时 BOM 中的 ” 部件废品 (%)” 优先级高于物料主数据中的 ” 部件废品 (%)”.

4. 研究 RAW002 物料需求数量 126.5 的计算逻辑为 100*1.15*1.1, 可以看到 BOM 中的 ” 工序废品” 和 ” 净 ID” 字段覆盖了成品 FG001” 装配报废 (%)” 的影响 , 同时还考虑了物料主数据 MRP4视图中的 ” 部件废品 (%)”. 常见的业务场景为 RAW002 为高价值的原材料 , 如电路板等 , 装配报废只针对用在上面的其他材料 , 而电路板本身的报废率另外计算 .

5. 研究 RAW003 物料需求数量 138 的计算逻辑为 100*1.15*1.2, 可以看到 BOM 中的 ” 工序废品 ”和 ” 净 ID” 字段覆盖了成品 FG001” 装配报废 (%)” 的影响 , 同时 BOM 中的 ” 部件废品 (%)”优先级高于物料主数据中的 ” 部件废品 (%)”.

6. 研究 RAW004 物料需求数量 120 的计算逻辑为 100*1.2, 可以看到只维护 BOM 中的 ” 净 ID” 字段 , 效果为以 0 覆盖成品 FG001 设置的 ” 装配报废 (%)” 字段 , 同时 BOM 中的 ” 部件废品(%)” 优先级高于物料主数据中的 ” 部件废品 (%)”. 这里要注意的是 ,BOM 中的 ” 净 ID” 可以单独维护 , 但 ” 工序废品 (%)” 不能单独维护 , 必须与 ” 净 ID” 同时维护 .

7. 综合以上 , 我们得出这四个原材料需求数量的运算逻辑如下表