我有一个这样的数据集:
MQ = data.frame(Model=c("C150A","B174","DG18"),Quantity=c(5000,3800,4000))
MQ 是一个data.frame,它显示了未来一周的生产计划。带模型生产模型和数量
C150A = data.frame( Material=c("A0015", "A0071", "Z00071", "Z00080","Z00090",
"Z00012","SZ0001"), Number=c(1,1,1,1,1,1,4))
B174= data.frame(Material=c("A0014","A0071","Z00080","Z00091","Z00011","SZ0000"),
Number=c(1,1,1,1,2,4))
DG18= data.frame( Material=c("A0014","A0075","Z00085","Z00090","Z00010","SZ0005"),
Number=c(1,1,1,2,3,4))
T75A= data.frame(Material=c("A0013","A0075","Z00085","Z00090","Z00012","SZ0005"),
Number=c(1,1,1,2,3,4))
G95= data.frame(Material=c("A0013","A0075","Z00085","Z00090","Z00017","SZ0008"),
Number=c(1,1,1,2,3,4))
这些是可以生产的模型...
我的第一个问题是,属于 Productionplan MQ,我想自动打开所需的模型,并将数量乘以数字,以了解每个组件(材料)需要多少。
输出可以是一个data.frame,其中所有需要的组件(不同的模型可以使用相同的组件和不同的组件,所需的组件的数量也可以不同)在生产计划中注明的所有模型都被组合在一起。
Material_Master= data.frame( Material=c( "A0013", "A001","A0015", "A0071", "A0075",
"A0078", "Z00071", "Z00080", "Z00090", "Z00091",
"Z00012","Z00091","Z00010""Z00012","Z00017","SZ0001",
"SZ0005","SZ0005","SZ0000","SZ0008","SZ0009"),
Number=c(20000,180000,250000,480000,250000,170000,
690000,1800000,17000,45000,12000,5000, 5000,
8000,16000,17000,45000,88000,7500,12000,45000))
在最后一步中,应将创建的 data.frame 与 Material_Master 数据合并:在 Material Master 数据中,所有重要的组件都已注明库存。
在我的示例中,Material Master 中还记录了生产所需的所有组件,但也可能是 Material_Master 中缺少一个组件,然后忽略此组件。
输出应该类似于,将所需的组件数量与它们的实际库存进行比较。给一个报告,如果有更多的需要,那么实际的库存有。
谢谢您的帮助。