摘要：大家好，我是古老师。今天，我将发布PMC行业群第51周的“每日一练”题目及其答案。此次发布的资料包括每日练习题、正确答案和相关考点的解析，供大家学习参考。本周的主题聚焦于PMC工作场景中各类数据问题的综合应用。希望大家通过这些练习提升自己的技能，从而更好地胜任
全文约2500字
大家好，我是古老师。今天，我将发布PMC行业群第51周的“每日一练”题目及其答案。此次发布的资料包括每日练习题、正确答案和相关考点的解析，供大家学习参考。本周的主题聚焦于PMC工作场景中各类数据问题的综合应用。希望大家通过这些练习提升自己的技能，从而更好地胜任PMC相关岗位的工作。
题目背景：
针对带有不同日期的生产任务，PMC需要对指定日期的相关信息进行汇总。例如，在统计多个日期对应的工单数量时，可以采用多种方法，如筛选、转换和聚合等技术。
特别需要注意的是，当汇总的数据不是标准数值，或者日期以文本格式呈现时，提前进行数据转换是一项非常重要的技能。确保日期和数值被正确格式化，可以提高后续处理的准确性和效率。
考核点：
1.多条件汇总求和
2.数据格式转换（文本转数值）
3.动态数据扩展
参考答案：
这里介绍一种效率较高的方法。首先，使用减负（--）法运算将A列的日期和C列的生产任务数量从文本格式转换为标准的数字格式。接着，利用GROUPBY函数对数据进行聚合汇总。然后，通过VLOOKUP函数引用指定日期的条件，结合GROUPBY汇总的数据来查找并引用相应的记录。这样就可以实现根据指定查询日期条件汇总生产任务数量的目标。
题目背景：
在编制二维生产计划表格时，如果排程的日期周期较长（例如超过60天），要查看具体订单的开工日期和完工日期可能会变得非常繁琐。用户可能需要频繁地通过鼠标移动来查询信息。此时，使用函数动态确定每个订单的开工和完工日期将显著提高效率。
考核点：
1. 条件判断
2. 文本与数值格式转换
3. 数组范围处理（如截取、拼接）
4. 数组组合等高级操作
参考答案：
针对此需求，有多种方法可以实现，包括筛选法、条件判断法和转换法等。这里提供一个简洁高效的解决方案：
首先，使用IF函数识别排程数量大于0的记录，并找出对应的排程日期。接着，应用MIN函数确定最早的日期作为开工日期，使用MAX函数确定最晚的日期作为完工日期。最后，利用TAKE、HSTACK、BYROW等函数对结果进行动态合并与拼接，实现数据的一键动态聚合扩展。
这种方法不仅减少了手动查询的工作量，还确保了信息的准确性和实时更新
题目背景：
在PMC（生产与物料控制）的多工序排程中，不同工序对应不同的加工周期。如果使用标准的一维表来展示这些信息，会导致垂直方向的行数过多，使得数据展示不够直观。将一维表转换为二维表或多维表，可以在二维矩阵中更高效地展示数据，从而提高数据阅读效率。掌握这种表格变形技巧对PMC的数据分析非常有帮助。
考核点：
1. 一维数据转换为二维数据
2. 数据唯一标识编号的生成
3. 不同维度数据的拼接
4. 全动态扩展设计思路
本题答案：
本题的关键在于确定多工序的工序顺序编号，并将其作为二维聚合中水平方向的一个条件。具体步骤如下：
使用SCAN函数结合OFFSET函数判断每个产品的加工工序顺序，例如标记为1、2、3等。
应用PIVOTBY函数进行二维聚合，设置产品代码作为行标签，加工工序顺序号作为列标签，加工周期作为值字段。
通过上述方法，可以将原本的一维数据转换为易于阅读和分析的二维数据结构。这种方法不仅简化了数据展示，还提高了数据分析的效率和准确性
题目背景：
在生产计划中，MRP（物料需求计划）物料需求运算是每个PMC（生产与物料控制）人员必须掌握的技能，特别是对物料清单（BOM）的理解，包括常见的树型BOM和父子型BOM。本题的难点在于将非标准的“二维结构BOM物料清单”转换为标准的父子型BOM结构，并同时进行物料需求运算。
考核点：
1.学习二维BOM结构的优势
2.物料毛需求的计算公式
3.表格维度的变形
4.聚合汇总的转换
本题答案：
要解决在MRP物料需求运算中引用非标准BOM数据结构的问题，关键是将BOM结构标准化以方便引用。具体步骤如下：
标准化BOM结构：使用GROUPBY函数快速将二维BOM结构表聚合转换为一维结构，确保每一项物料都有明确的父项关联。
引用订单数量：转成一维结构后，利用XLOOKUP函数从MPS（主生产计划）表中引用相关订单的数量。
计算需求数量：根据BOM表中的用量乘以从MPS表中获取的订单数量，计算出各子件的具体需求数量。
筛选需求物料：最后，使用筛选函数仅保留有实际需求的物料记录。
通过上述步骤，可以实现一键式MRP运算，自动得出所有子件物料的需求结果。这种方法不仅提高了运算效率，还确保了数据的准确性和一致性。。
出题背景：
多条件查询是日常操作中非常常见的需求，尤其是在源数据结构不标准的情况下，例如当查询的源数据为二维结构而非标准的一维结构时。设计一个全自动化的查询方案成为PMC（生产与物料控制）人员需要考虑的重要问题。
本题考点：
1. 一个公式全动态扩展设计；
2. 复杂条件的查询设计；
3. 查找与引用函数XLOOKUP；
4. 表格数据结构的变换二维到一维；
本题答案：
将二维表格转换为一维表格的方法有很多，这里采用了一种巧妙利用XLOOKUP函数查询二维表格并返回一维表格结果的思路来进行转换。具体步骤如下：
二维转一维：使用XLOOKUP函数查询二维表格，将其转换为一维表格格式。这一步骤的关键在于正确设置查询参数，以确保所有相关数据都被准确提取并转换为一维格式。
聚合汇总：得到一维数据后，将其作为GROUPBY函数的输入参数，结合源订单表的数量和相关信息列进行聚合汇总。这样可以有效地整合数据，为后续的条件筛选做好准备。
条件筛选：最后，使用筛选函数（如FILTER）根据设定的条件对聚合后的数据进行筛选，从而获得满足特定条件的结果。
此方法的巧妙之处在于通过GROUPBY函数实现首次查询条件的判断，并在GROUPBY参数中的筛选条件部分进行二次查询条件的过滤。这种方法不仅提高了查询效率，还确保了结果的准确性。
通过本周“每日一练”的学习，我们深入探讨了PMC（生产与物料控制）领域中几个关键的数据处理和分析技能。从周一到周五，每一天的练习都针对不同的挑战设计，旨在提升大家在实际工作场景中的操作能力。
这些技能不仅对于提高个人工作效率至关重要，也是现代PMC专业人员必须掌握的核心能力。希望大家能够将这周学到的知识应用到实际工作中，不断优化自己的工作流程，从而更好地应对日益复杂的生产管理和数据分析任务。同时，也鼓励大家持续关注行业最新动态和技术发展，保持学习的热情，共同推动行业的进步和发展。
来源：古哥计划一点号