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OE实施日记之三
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之前做了两家企业，第一家是液压设备厂为其做了异地库存管理。最后对方因为某种特殊原因没有实施。
第二家是电子厂为其做了mrp的核心部分。不过过年回来后，客户人失踪了，晕倒。
现在是第三家，做按摩椅。老板是一个德国人。我上周六 向其介绍了OpenERP，并开设账户让其试用，不到几天下来该客户尽然找出不少问题和bug。
问题1:产品的customer lead time和延期交货
按道理lead time应该是产品的最快交货日期。现在有产品A假设lead time为7天。
订单一 订单日期3月31日 订产品A 20件。那么自动生成的发货单4月6日。
订单二 订单日期4月1日 订产品A 50件，由于前面生成未完成，我手动在订单中把delivery delay设定为10天。但是此订单生产的发货单预订的发货日期还是 4月8日，而不是4月11日。
bug 已经解决。就在刚才在群里，wjf给出了源码
date_planned = DateTime.now() + DateTime.DateTimeDeltaFromDays(line.delay or 0.0)
date_planned = (date_planned - DateTime.DateTimeDeltaFromDays(company.security_lead)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
发货单日期=销售订单操作日期+货物延期-公司安全期
其实上面不是bug只是和我原先理解有点不同。
问题2：产品虚拟库存
实际库存是当前时间仓库的实际库存
虚拟库存实际上就是未来库存。一般情况下会计算，未来所有时间的订单。
前面两家需求都没有要求对虚拟库存的准确计算，此次德国佬对未来库存要求高，我也被问住了，不过回家用Excel整理一下。
sale_order delivery_packing production
id date_order confirm_date amount goods_delay date_order planned_date date_done date
SO002 03/27/2010 03/27/2010 13:09:03 50 7 03/27/2010 13:09:03 03/27/2010 14:25:00 03/27/2010 14:25:00 03/27/2010 14:23:37
SO003 04/15/2010 03/27/2010 13:45:08 20 30 03/27/2010 13:45:08 04/21/2010 13:45:08 unknown 04/19/2010 13:45:08
SO006 03/31/2010 03/27/2010 14:45:02 20 15 03/27/2010 14:45:02 04/06/2010 14:45:02 unknown 04/04/2010 14:45:02
S0007 03/27/2010 03/27/2010 23:14:13 1 20 03/27/2010 23:14:13 04/11/2010 23:14:13 unknown unprepare
发现对产品的虚拟和实际库存影响比较大的是deliverypacking的planned_date和production的date。
以上面的订单举例。
当前时间3月28日
当前的实际库存为0(因为当前无货）
虚拟库存-1（因为订单07没有安排生产，目前缺货。而02，03，06已经安排生产，正负抵消不影响虚拟库存）
如果我们选择虚拟库存的截止日期为4月5日。
此时实际库存还是还是-1（实际库存是当前库存）
但是未来库存为 19 （因为订单06在4月安排生产完毕，但是货未发，所以仓库有19个货物）[[i] 本帖最后由 mihi 于 2010-3-28 10:21 编辑 [/i]]
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问题3继续讨论日期问题从上面的讨论中，我们已经知晓。订单的date_order并不重要。关键是订单的confirm_date。就是确认订单的具体时间。暂且简称订单时间。
货物发货=订单时间+延期日期（默认为产品的lead time）-公司安全期。
比如上面的SO002日期03/27/2010 13:45:08 延期交货30天，公司安全期 5天。所以
发货日期为04/21/2010 13:45:08。
目前问题就是生产的日期：当前的计算结果为04/19/2010 13:45:08。而该货物的生产时间为 1天。按道理为4月20日。
按wjf提醒：还会减去bom下面原料的Manufacturing Lead Time。这里原料还有一天，所以-2 为04/19 。验证通过。
继续讨论，就是原料的采购时间。
我们这里产品A的Customer Lead Time: 7. Manufacturing Lead Time: 1.00
该产品A的原料R其Customer Lead Time: 7. Manufacturing Lead Time: 1.00
那么该原料的采购日期：4月19-7-1=4月11日。
为什么还要减-1？
经过wjf继续提醒。
A产品的生产日期=A需求日期-A的生产用时-公司的生产延期
R原料的采购日期=R需求时间（A的生产时间）-R的采购延期-公司的生产延期[[i] 本帖最后由 mihi 于 2010-3-28 21:38 编辑 [/i]]
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还在公司设置那里
采购时间: 1.00
Go on，祝老梅马到成功！
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嗯. 从表单里显示的地方, 看源码倒推回去好了....
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以上3个问题都得到了确认！系统的确做得非常棒！下面这个问题就比较难了。本公司卖按摩椅，但按摩椅包括配件遥控器，手指器，脚踏器，电源适配器。
假设公司有3种按摩椅，5种遥控器，7种手指器，8种脚踏器，5种电源适配器。供客户选择。
那么产品的组合就有4200种。如果把所有的组合都看成产品是无法想象。如果不把最终的组合当成产品，那么如何在订单中体现出这种配件的选择呢？ -
兄弟的提问方式超赞，不但自己问题解决，我们也一起学习受益。
关于第三个问题,你可以看一下addons-extra下的‘product_variant_configurator'，它还要依赖另外两个模块：'product_variant_multi' 和 'sale_product_multistep_configurator'.
上面提到的OE的这个模块应该也可以解决服装鞋帽行业的，产品款式与产品颜色，尺寸的组合。它实际上提供了产品定义的多个维度（Dimension)OE的这个模块相对功能较简单，product configurator可以根据需求变得非常复杂，比如Dell网站上的产品配置，它还会通过动态BOM跟生产关联。
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谢谢老大提醒。昨天晚上L21兄也向我推荐了该模块。
由于OEM生产的动态配置带来了问题的复杂性。而这个复杂性在系统上体现在两个层次：
1销售层次，销售人员必须确认客户订单的微细差别。并能方便输入到系统中。
销售层次复杂性通过试用product_multi_variants基本解决。
2生产层次，配件不同。实际上也带来了BOM的微细差别。
校长说的的动态BOM怎么使用呢？研究中。。。。[[i] 本帖最后由 mihi 于 2010-3-29 09:37 编辑 [/i]]
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老梅继续努力。。。
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问题：如何删除需求单？新建订单A，并确认后。根据我们前面的经验，知道此时系统会自动生成一需求单B。
假设此时，订单A突然被取消。此时需求单却还在，如何删除需求单B?
问题解决：
如果你先删除了订单，此时再运行需求单，系统会自动把需求单变成cancel。然后就可以删除！
如果已经安排生产就麻烦了？[[i] 本帖最后由 mihi 于 2010-4-10 09:53 编辑 [/i]]
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继续求问：1.在系统中为何可以在销售菜单中可以直接看到sale_order_lines而无法在采购中看到purchase_order_line
2.目前purchase_order_line中已有planed_date，我想继续在其界面中加入done_date。两者分开，用于考核供应商的返货及时度。
3.产品的tree中，如果按照产品种类查找产品，能否把种类的输入变成下拉框而不是文本输入。 -
@mihi
你想要实现的动态bom是不是根据选取的配件不同，成本也会相应变化呢？ -
一般单位最小库存和最大库存 的值 怎么来设？
转身 20:57:44
最小库存也称为再订购点！也就是一个物品的消耗量和采购周期综合得来的
比如一个物品每天消耗10个，采购周期是7天，那再订购点可能是100个，最小库存70个。
以上最小库存的设置比较圆满。但是对于最大库存该如何设呢？
有没有一般比较规范的设置方法？ -
最小库存就是再订货点，mrp计算mto的时候会检查，物理库存低于再订货点则采购。
那么采购多少呢？
采购数量= 最大库存 - 物理库存。也就是每次补货都补到最大库存。
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现在的问题就是最大库存的值怎么设比较合适？有没有估算公式？
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现在的问题就是最大库存的值怎么设比较合适？有没有估算公式？
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www1.ck100.com/web_test/zccc08/zsd.asp?zsdid=449
最优经济订货量水平，就对应OE里的最大库存。因为是计划值，不必特别精确。
这些阈值都是计划，决策是在针对历史数据分析的基础上做的，你做的客户现在应该还没有达到这个高度。所以公式其实意义不大。因为你也看到了，公式中的计算因子很少中小企业老板能说清的。
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再订货点=交货时间×平均日需求+保险储备量
最大库存=(2年消耗量采购成本/库存成本)开根号[[i] 本帖最后由 mihi 于 2010-4-15 11:23 编辑 [/i]]
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留步赞一个，正在思考的和老梅思考过的问题很类似。
