我对以下主题有疑问.
使用Excel后,执行此操作的工作量很高.现在我想用自动方式用R来做.
我有不同型号的洗衣机:
对于每个模型,我有一个包含所有必需组件的data.frame.以1型号为例
Component = c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J")
Number = c(1,1,1,2,4,1,1,1,2,3)
Model.A= data.frame(Component,Quantity)
作为第二个信息,我有一个包含所有组件的data.frame,所有组件都使用这些组件,另外还有这些组件的实际库存.
Component = c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N","O","P","Q","R","S","T","U","V","W","X","Y","Z")
Stock = c(100,102,103,105,1800,500,600,400,50,80,700,900,600,520,35,65,78,95,92,50,36,34,96,74,5,76)
Comp.Stock = data.frame(Component,Stock)
第三个也是最后一个Inforamtion是关于每周生产计划的.我每周有4个生产计划=计划1个月.我得到了一个带有洗衣机型号的数据框架,它将在接下来的4周内生产,还有它们的数量.
pr.Models= c("MODEL.A","MODEL.B","MODEL.C","MODEL.D")
Quantity= c(15000,1000,18000,16000,5000)
Production= data.frame(pr.Models,Quantity)
我现在的问题是,将这些信息组合在一起,我可以将生成的模型(最后的信息)与组件进行比较.首先是每个Model的使用组件,另外还有data.frame,它包含所有组件和库存的信息.
如果组件库存不足以从生产计划中生成模型,则目标是获取信息和警告.
后:(许多相同的组件被不同的模型使用)
希望你理解我的意思,并可以帮助我解决这个问题.
谢谢=)
编辑:
我无法完成你的所有步骤:
也许这个想法也很好,但我知道如何做到这一点:
也许可以将每个生成的模型(生产)与使用的组件合并.(考虑到生产数量和每台洗衣机的数量需求).
我首选的输出是自动生成具有所需组件的每个生产模型的数据帧.
在下一步中,它应该能够将这些数据与Comp.Stock合并,以查看需要多长时间的组件并将其与库存进行比较.
你有这方面的想法吗？
也许我对于呈现的方式是愚蠢的......我真的需要一种自动方式,因为有超过4k种不同的组件和超过180种不同型号的洗衣机.
谢谢
Comp.Stock另外还有所有使用的型号及其数量(生产)