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024|齐套到底怎么算?拿Excel跑一遍就知道了
前面几篇，我们一直在讲齐套。
为什么库存看着很多，车间却还是开不了工？
为什么自制件库存为 0 以后，不能直接判定缺料？
为什么不能只告诉生产“还缺 80 个”，而是要继续往下追，找到真正的瓶颈？
道理讲到这里，其实已经差不多了。
这一篇不再讲太多理论。
直接拿几张基础表、几行简单公式，在 Excel 里把最基本的齐套逻辑完整跑一遍。
先说明一下：为了把逻辑讲清楚，下面这个例子只考虑即时可用库存，暂时不考虑预留、检验、冻结、在途、WIP 等状态。
实际 PMC 使用时，再把这些供应状态逐步加进去。
一、先准备几张最简单的表
假设现在有一张生产工单：
产品 A 的 BOM：
现在仓库里有：
好了。
现在问题来了：
这张 A 的工单，到底能不能做？能做多少？
二、第一步：先把 BOM 展开
A 要生产 100 个。
按照 BOM：
B：100 × 1 = 100 个 C：100 × 2 = 200 个
所以第一层需求是：
公式非常简单：
组件需求 = 工单数量 × BOM 用量
到这里，Excel 甚至不用什么复杂公式。
三、第二步：拿库存直接扣
现在看仓库库存。
C
需求 200 个。
库存 180 个。
所以：
200 - 180 = 20
C 缺 20 个。
B
需求 100 个。
库存 20 个。
所以：
100 - 20 = 80
表面上看，B 缺 80 个。
于是很多系统可能直接给出：
A 工单缺 B 80 个。
但问题来了。
B 是自制件。
所以这里还不能停。
四、自制件库存只有 20，不代表只能供应 20
继续往下展开 B 的 BOM。
B 需要：
D：1 个 E：1 个
现在仓库里：
D 有 50 个 E 有 20 个
那么 B 最多能生产多少？
D 可以支持：
50 ÷ 1 = 50 个 B
E 可以支持：
20 ÷ 1 = 20 个 B
所以 B 的有效生产能力取最小值：
MIN(50, 20) = 20
也就是说：
现在最多还能生产 20 个 B。
注意这里有两个数字不要混在一起。
B 当前库存
20 个。
B 当前可以继续生产
20 个。
所以 B 总共可以支持：
20 + 20 = 40 个 B
五、现在再回到 A
A 需要 B 100 个。
B 目前可以提供：
20 个库存 + 20 个可生产 = 40 个
所以 B 这一条线，最多支持：
40 个 A
再看 C。
C 有 180 个库存。
A 每个需要 2 个 C。
所以 C 最多支持：
180 ÷ 2 = 90 个 A
于是：
最终 A 能生产多少？
取最小值：
MIN(40, 90) = 40
所以这张 100 个的 A 工单：
目前真正能够稳定生产的数量，是 40 个。
不是缺 80。
也不是缺 20。
而是：
当前最多能做 40 个。
继续往下追，真正的瓶颈是：
E → B → A
E 只有 20 个，直接限制了 B 的生产能力。
六、到这里，你会发现齐套其实没那么复杂
最核心的逻辑，真的就是几步：
工单需求
↓
BOM展开
↓
查库存
↓
外购件：到供应边界
↓
自制件：继续向下展开
↓
计算每一层有效供应
↓
找到最小值
↓
得到最终可生产数量
甚至核心公式都可以浓缩成一句：
最终可生产数量 = 各关键物料可支持数量的 MIN
例如：
A 需要 B、C、D。
B 可以支持 80 个 A。
C 可以支持 120 个 A。
D 可以支持 65 个 A。
那么：
A = MIN(80, 120, 65) = 65
这就是齐套最核心的地方。
库存看的是总量，齐套看的是结构。
七、但这只是最简单的齐套
有人看到这里可能会说：
“这不就是小学数学吗？”
没错。
公式不难。
真正难的是数据。
现实里的 PMC，可能同时面对：
几百张生产工单 几千甚至上万种物料 多层 BOM 外购件 自制件 在制工单 在途采购订单 已下单未交 已收料未入库 检验库存 冻结库存 已分配库存 替代料 共用料 半成品 多工厂、多组织
这时候，问题就不再是：
“会不会算？”
而是：
“每天能不能稳定、重复、准确地算？”
八、真正的 PMC 齐套，不应该只输出“缺多少”
如果只做：
需求 - 库存 = 缺料
那其实还不够。
真正有价值的结果应该是：
这张工单目前最多能做多少？
以及：
真正卡在哪里？
所以实际计算逻辑应该逐步变成：
工单需求
↓
BOM展开
↓
查找供应
↓
扣减有效库存
↓
外购 / 自制分流
↓
自制件继续向下展开
↓
计算有效供应
↓
找到瓶颈
↓
计算最终可产出数量
供应也不能简单理解成一个“库存数字”。
真正需要识别的是：
有多少即时可用库存 有多少已经确认的采购 有多少在途 有多少已经收料但还没有入库 有多少 WIP 有多少自制工单可以形成供应 有多少库存已经被其他工单占用
只有把这些状态拆开，齐套结果才真正有意义。
九、为什么我反而建议先拿 Excel 算
因为在没有把业务逻辑想清楚之前，直接写程序，很容易把问题搞复杂。
先拿一张工单算。
再算 10 张。
再算 100 张。
当你开始发现每天都在重复做这些事情：
导出库存 导出工单 导出 BOM 匹配物料 展开 BOM 扣库存 找自制件 继续往下追 算可生产数量 找瓶颈 整理成 PMC 能看的结果
这个时候你自然会问一句：
“为什么不让程序替我干？”
这时候，Python 才真正有意义。
因为程序真正接手的，不应该是“帮我做几个 Excel 公式”。
而是把这套已经验证过的 PMC 业务逻辑，变成每天可以重复运行的一套流程。
十、齐套计算真正要解决的，不是“缺多少”
做到这里，我觉得齐套的思路其实已经发生了一点变化。
以前我们看到的是：
A 需要 100 个 B 缺 80 个 C 缺 20 个
现在我们真正想知道的是：
A 现在到底能做多少？
继续往下追：
B 能供应多少？
再往下：
B 为什么只能供应这么多？
再继续：
是 D 卡住了，还是 E 卡住了？
最后找到真正的瓶颈。
所以齐套分析真正有价值的结果，不应该只是：
“缺料表”
而应该是：
“可生产数量 + 瓶颈物料 + 瓶颈原因”
这才是 PMC 真正拿去排产、催料、调拨、协调生产的东西。
写在最后
齐套其实真的没那么玄乎。
先算需求。
再找供应。
外购到底。
自制穿透。
锁定瓶颈。
最后取最小数。
最开始，我们可能只是想知道：
“还差多少料？”
算到后面，真正应该问的是：
“现在究竟能稳稳当当地产出多少？”
而当工单从 1 张变成 100 张、1000 张的时候，又会出现另一个问题：
这套逻辑，难道每天都让 PMC 手工算吗？
当然不是。
下一步，就该让程序接手这些重复工作了。
👤 作者｜AI制造实验室
我是 老马，一名拥有 13年PMC（生产与物料控制）经验的制造业从业者，也是 PMC AI Agent 开发者。
这个公众号不讨论遥远的 AI 概念，只记录 AI 在制造业中的真实实践：PMC 自动化、供应链优化、AI Agent、知识库、Dashboard，以及我在一线工作中的思考与踩坑。
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—— AI制造实验室
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