SQL语句练习实例之五 WMS系统中的关于LIFO或FIFO的问题分析

复制代码 代码如下:

—在仓储管理中经常会碰到的一个问题

一、关于lifo与fifo的简单说明

—fifo: first in, first out.先进先出。

—lifo: last in, first out.后进先出。

–如货物a:本月1日购买10件,单价10元/件,3日购买20件,单价15元/件;10日购买10件,单价8元/件。

–本月15日发货35件。

–按fifo先进先出,就是先购入的存货先发出,所以,先发1日进货的10件,再发3日进货的20件,最后发10日进货的5件,发出成本共为:10*10+20*15+5*8=440元。

–按lifo后进先出,就是后购入的存货先发出,所以,先发10日进货的10件,再发3日进货的20件,最后发1日进货的5件,发出成本共为:10*8+20*15+5*10=430元

二、示例


复制代码 代码如下:

——–

create table stock

(id int not null primary key,

articleno varchar(20) not null,

rcvdate datetime not null,

qty int not null,

unitprice money not null

)

go

—-

insert stock

select 1,’10561122′,’2011-1-1′,15,10 union

select 2,’10561122′,’2011-2-2′,25,12 union

select 3,’10561122′,’2011-3-3′,35,15 union

select 4,’10561122′,’2011-4-4′,45,20 union

select 5,’10561122′,’2011-5-5′,55,10 union

select 6,’10561122′,’2011-6-6′,65,30 union

select 7,’10561122′,’2011-7-7′,75,17 union

select 8,’10561122′,’2011-8-8′,110,8

go

—-此时如果在2011-8-8卖出300件产品,那么应该如何计算库存销售的价值呢?

—-1使用当前的替换成本,2011-8-8时每件产品的成本为8,就是说你这300件产品,成本价值为2400

—-2使用当前的平均成本单价,一共有420,总成本为6530,平均每件的成本为15.55

—-1.lifo (后进先出)

—-2011-8-8 110 *8

—-2011-7-7 75*17

—-2011-6-6 65*30

—-2011-5-5 50*10

—–总成本为 4605

—–2.fifo(先进先出)

—- ‘2011-1-1’,15*10

— ‘2011-2-2’,25*12

—–‘2011-3-3’,35*15

—–‘2011-4-4’,45*20

—–‘2011-5-5’,55*10

—–‘2011-6-6’,65*30

—–‘2011-7-7’,65*17

—-总成本为5480

—成本视图

create view costlifo

as

select unitprice from stock

where rcvdate= (select max(rcvdate) from stock)

go

create view costfifo

as

select sum(unitprice*qty)/sum(qty) as unitprice from stock

go

—–找出满足订单的、足够存货的最近日期。如果运气好的话,某一天的库存数量正好与订单要求的数字完全一样

—–就可以将总成本作为答案返回。如果订单止的数量比库存的多,什么也不返回。如果某一天的库存数量比订单数量多

—则看一下当前的单价,乘以多出来的数量,并减去它。

—下面这些查询和视图只是告诉我们库存商品的库存价值,注意,这些查询与视图并没有实际从库存中向外发货。

create view lifo

as

select s1.rcvdate,s1.unitprice,sum(s2.qty) as qty,sum(s2.qty*s2.unitprice) as totalcost

from stock s1 ,stock s2

where s2.rcvdate>=s1.rcvdate

group by s1.rcvdate,s1.unitprice

go

select (totalcost-((qty-300)*unitprice )) as cost

from lifo as l

where rcvdate=(select max(rcvdate) from lifo as l2 where qty>=300)

go

create view fifo

as

select s1.rcvdate,s1.unitprice,sum(s2.qty) as qty,sum(s2.qty*s2.unitprice) as totalcost

from stock s1 ,stock s2

where s2.rcvdate<=s1.rcvdate

group by s1.rcvdate,s1.unitprice

go

select (totalcost-((qty-300)*unitprice )) as cost

from fifo as l

where rcvdate=(select min(rcvdate) from lifo as l2 where qty>=300)

——–

go

—–

—–在发货之后,实时更新库存表

create view currstock

as

select s1.rcvdate,sum(case when s2.rcvdate>s1.rcvdate then s2.qty else 0 end) as prvqty

,sum(case when s2.rcvdate<=s1.rcvdate then s2.qty else 0 end) as currqty

from stock s1 ,stock s2

where s2.rcvdate<=s1.rcvdate

group by s1.rcvdate,s1.unitprice

go

create proc removeqty

@orderqty int

as

if(@orderqty>0)

begin

update stock set qty =case when @orderqty>=(select currqty from currstock as c where c.rcvdate=stock.rcvdate)

then 0

when @orderqty<(select prvqty from currstock c2 where c2.rcvdate=stock.rcvdate)

then stock.qty

else (select currqty from currstock as c3 where c3.rcvdate=stock.rcvdate)

-@orderqty end

end



delete from stock where qty=0



go

exec removeqty 20

go

—————

三、使用“贪婪算法”进行订单配货

复制代码 代码如下:

——-还有一个问题,如何使用空间最小或最大的仓库中的货物来满足订单,假设仓库不是顺序排列,你可以按钮希望的顺序任意选择满足订单。

—使用最小的仓库可以为订单的装卸工人带来最小的工作量,使用最大的仓库,则可以在仓库中清理出更多的空间

——-例如:对于这组数据,你可以使用(1,2,3,4,5,6,7)号仓库也可以使用(5,6,7,8)号仓库中的货物来满足订单的需求。

—-这个就是装箱问题,它属于np完全系统问题。对于一般情况来说,这种问题很难解决,因为要尝试所有的组合情况,而且如果数据量大的话,

—-计算机也很难很快处理。

—所以有了“贪婪算法”,这个算法算出来的常常是近乎最优的。这个算法的核心就是“咬最大的一口”直到达到或超越目标。



–1. 第一个技巧,要在表中插入一些空的哑仓库,如果你最多需要n次挑选,则增加n-1个哑仓库

insert stock

select -1,’10561122′,’1900-1-1′,0,0 union

select -2,’10561122′,’1900-1-1′,0,0

–select -3,’1900-1-1′,0,0

—-

go

create view pickcombos

as

select distinct (w1.qty+w2.qty+w3.qty) as totalpick

,case when w1.id<0 then 0 else w1.id end as bin1 ,w1.qty as qty1,

case when w2.id<0 then 0 else w2.id end as bin2,w2.qty as qty2

,case when w3.id<0 then 0 else w3.id end as bin3 ,w3.qty as qty3

from stock w1,stock w2, stock w3

where w1.id not in (w2.id,w3.id)

and w2.id not in (w1.id,w3.id)

and w1.qty>=w2.qty

and w2.qty>=w3.qty

—-

—1.使用存储过程来找出满足或接近某一数量的挑选组合

——–

go

create proc overpick

@pickqty int

as

if(@pickqty>0)

begin

select @pickqty,totalpick,bin1,qty1,bin2,qty2,bin3,qty3

from pickcombos

where totalpick=(select min(totalpick) from pickcombos where totalpick>=@pickqty)

end

go

exec overpick 180

———-

select * from stock

drop table stock

drop view lifo

drop view fifo

drop view costfifo

drop view costlifo

drop view currstock

drop proc overpick

drop proc removeqty

drop view pickcombos

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