[点晴模切ERP]供应链管理中，物料需求计划（MRP），和物料清单（BOM）的运算逻辑是什么？

zhenglin

2025年9月2日 10:6 本文热度 180

计划BOM，我们从企业数字化系统的角度看物料清单（BOM）。

从PLM系统的EBOM，到ERP系统用的MBOM，还穿插介绍了ERP系统中的几种BOM形式-普通型物料清单、计划物料清单、模块化物料清单、和成品物料清单，其中就有计划物料清单-计划BOM。

计划BOM是已经被APICS定义的，并且已经写入ERP数据逻辑中的一个概念。是用于预测不同产品组合而成的产品系列，解决多配置产品计划复杂性而设计的。

同时我们也是引入介绍了APS系统用的“超级BOM”。现在是行内人都这么叫着，其实也是服务于计划、生产计划
更接MES数据的口，能做到多源数据的融合、动态可配置、实时响应。

今天我们把计划BOM争取“穿透”：给它的上面“戴戴帽”，给它的身上“穿穿貂儿”，也给它“正正位”，让它带动产品的发展，同时穿上数字化的“靴子”。

物料清单（BOM）作为产品的核心数据载体，其形态和职能across不同系统（PLM/ERP/MES/APS）并在不断演化。

其中，计划BOM（Planning BOM）的概念源自ERP，但其承载主旨我认为不应只局限在"基于预测协调资源"的核心，
而应该外延，应对当下个性化定制、需求多变市场，贯穿所有的企业数字化系统。

我们一起重新审视并升华计划BOM，论证它如何通过与产品标准化设计融合、与执行层数据联动，最终演变为驱动全域计划管理的主核心数据引擎。

1. 对标准化产品：用"固化虚项"锁定批量效率

标准化产品（如通用电机、标准紧固件）的核心诉求是规模效应。
计划 BOM 将 PLM 中成熟的、经过验证的标准化模块（如某型号电机的定子组件）直接映射为 ERP 中的"固化虚项"。
此虚项本身不落地生产，但其子物料清单是100%确定的，百分比分配锁定为100%

设计端价值：计划 BOM 反馈的模块复用率数据（如某轴承组件在 90% 产品中通用）
能倒逼设计端减少冗余设计，强化核心模块的通用性与可靠性，推动产品谱系的优化。
计划端价值：简单产品、简单BOM，并且无需复杂及长期预测，MRP就可直接基于BOM物料数据推出需求；
但复杂产品组合以及长期预测，这些固化虚项就是“抓手”，能催生成稳定、准确的物料需求。

2. 对定制化产品：用"动态虚项”概率分配"平衡柔性与效率

举例一个模拟场景：某车型的"智能驾驶模块"作为一个动态虚项，其下包含 L2（60% 选中率）、L4（30%）、基础版（10%）三个子选项。

计划BOM可根据市场趋势季度性自动迭代这些概率。

设计端价值：基于概率数据（如 L4 需求年增 20%），设计端可优先优化高增长模块的接口设计
使 L4 与 L2 模块的共用零部件占比从 40% 提升至 60%，既降低了物料复杂度，也提升了产线兼容性。
计划端价值：提前储备高概率模块的物料（如 L2 的传感器），将定制订单的物料准备周期压缩近乎为零，整体交付周期具备了压缩的最大基础支撑。
同时，低概率模块的物料准备更加精准，库存积压风险可以降低，这是柔性与效率平衡的“支点”。

3. 对非标化产品：用"基础虚项”锚定定制成本

非标化产品（如特种装备、航天部件）多为单次定制，挑战在于控制成本和周期。

计划BOM的价值在于，强制从PLM的非标设计中提取和分离出"基础虚项"（如通用结构件、标准接口模块、常用标准件）。

设计端价值：按流程规定，要求非标设计必须包含至少一定比例（如40%）的基础虚项
倒逼设计端建立"非标中的标准化"规则库，从设计源头遏制了"零件爆炸"和无限定制，提升了设计质量与可靠性。
计划端价值：基于基础虚项的预测，企业可以对这些通用物料进行战略性预备或建立优先供应商通道。
使这些非标产品中的标准物料无需重新采购或生产，物料准备周期大幅缩短，项目风险和总体定制成本综合降低。

我们第一部分设置题目为“上承设计”。计划BOM只有接上设计，才能更好的发挥它的预测本职职能。
试想，只有“一桶子”物料的BOM，能多大程度指引长线的预测、指引供应与制造资源的配置

做计划管理、或者做企业数字化拉通价值实现关键在于，应该是构建完整的计划管理数据流。
传统ERP系统数据职能的壁垒，正是计划BOM在完成预测使命后即告"退场"，与后续的执行环节产生数据断裂。

所以，以ERP本身内部的制造BOM形式，和PLM中产品设计BOM的形式，数据成了“裹挟泥沙的洪流”，以致产生了所谓的“超级BOM”。

1. 计划BOM与APS的深度协同：构建预测与排程的连续性

计划BOM与APS系统的协同需要建立在计划流数据连续性的基础上，而非简单的数据传递。

- 数据连续性为何必须？

配置继承：当具体订单确认时，计划BOM中的概率性配置（如L4驾驶模块30%概率）可以转化为APS中的需求。
调节预测也只应在一个接口调整，通过APS或者通过ERP调整，按计划BOM重新运算。
资源预分配优化：计划BOM中的概率数据为APS提供产能预规划依据。
高概率配置可提前预留产能资源，实现"预测即预排"。
约束条件传递：计划BOM中包含的物料供应约束、技术约束等，
应无缝传递至APS系统，确保排程方案的可行性。

- 协同价值体现出来