计划员赵工：“我们机加车间刚打电话来，说有物料没法按计划做完，产能欠缺很多，生产计划主要是我依据先前修订好的期量标准制定的，这回肯定又是因为期量和实际偏差太多，计划才又没法完成……”
小智：“赵工，您这边多久修订一次期量标准呢？”
计划员赵工：“1到3年一次，修订的时候因为没有可靠的数据或者标准作参考，只能和现场人员沟通，靠他们的经验来参考制定，可一旦沟通起来，就免不了互相扯皮，每次修订都费时费力的，而且修订过后的标准又总是和实际产能不符，要么计划的量做不完，要么产能空余好多。”
小智：“期量修订困难、修订结果偏差大确实是制造业里相对比较普遍的一个问题，不过我们也已经对应有了很成熟的解决方案，具体是这样的……”

图1  期量标准分析实现思路

图3  忽略批量零件期量计算模型

图 4 考虑批量零件期量计算模型

图5  综合分析界面

图6  异常订单抓取

图 7 期量标准分析

计划员赵工：“你说整理近3年的历史订单，这个时间范围是固定的吗？”
小智：“依据我们过往的实践经验，若时间较短，数据样本量会较少，不足以支撑建模分析，如果较长，更早的数据可能因为产线变化等原因而不具备参考意义，3年是相对较为合适的一个参考范围。当然我们会在充分调研的基础上，根据企业的实际情况，来进行数据采集时间范围的确定。”
计划员赵工：“那这个功能主要是每年制定期量的时候用吗？平时能否用起来呢？”
小智：“可以的，为了保证应用性与扩展性，产品可基于导入的数据，利用模型随时开展计算。使用人员日常可根据需求，筛选样本数据范围、剔除异常订单后开展计算，从而实时了解物料的合理期量、期量分布情况、期量合理区间等信息，作为生产期量持续优化改善的参考指导。”