从最初的物料需求计算到如今的综合性管理系统，MRP不断进化，适应着市场的快速变化。如果您对MRP的发展历程及未来趋势感到好奇，请继续阅读这篇文章，我们将为您一一揭晓答案。

---

MRP的发展之旅

早在1975年，随着美国生产/库存控制协会（APICS）大力宣传MRP的好处，MRP就引起了企业的关注。（更早以前，经济订货量的概念是由福特·w·哈里斯在1913年提出的。)

MRP多年来不断发展，尤其是随着现代计算机的引入。

随着软件解决方案成为生产和企业流程的一部分，MRP也从识别组件和交付周期的人工工作转变为由软件执行的更加精简的自动化解决方案。制造趋势和新技术继续影响MRP的进展。

1983年，MRP II进入了这个领域，并超越了物料和生产计划的基本功能。为此，该公司在总计划中增加了其他职能领域，如营销、财务、工程和人力资源。

2011年，需求驱动的物料需求计划（DDMRP）发展成为一种强调客户需求而非预测的方法。MRP的这种扩展根据现有库存、已订购但未收到的库存以及合格的销售订单需求来生成供应。

---

MRP的未来趋势

未来的MRP可能会涉及五个主要的转变。让我们在下面更深入地了解其中的每一项。

01 与物联网的持续集成

物联网是指可以连接和共享数据的设备。

一般来说，日常消费者已经熟悉各种物联网和“智能”设备，包括:

▷ 用于加热和冷却、照明和草坪灌溉的智能家居监控设备。

▷ Fitbits或苹果手表等可穿戴设备和健身追踪器。

▷ 血糖仪和血压计等健康监测设备。

▷ 先进的汽车和车辆技术，包括高级驾驶员辅助系统

随着这项技术的普及，物联网将推动整个行业业务方式的快速变化和创新，特别是如果您在零售、分销或制造部门工作。

您的软件将与物联网设备更加集成，从而为您的企业提供关于日常运营的宝贵见解。您的公司将能够更好地跟踪机器和车队的性能，识别和缓解任何流程瓶颈，并提高整体效率。

物联网技术已经在MRP软件中发挥作用的一个例子包括安装在机械设备上的实时传感器，以监控和调整生产。这也有助于防止能源中断并预测您的机器何时需要更换。

02 人工智能和机器学习的使用增加

人工智能（AI）机器学习（ML）技术允许机器学习并不断改进这些学习，有助于分析海量数据集并识别人类通常无法检测到的复杂模式。

将机器学习添加到人工智能驱动的MRP软件中，您的生产效率甚至会更高。MRP系统可以从过去的生产运行（错误）中学习，并使用这些数据对未来事件做出更好的预测和建议，例如需求增加、能源中断或机器维护停机。一个明显的例子是:如果在一天中的某个特定时间你的企业有更多的新需求（更高的订单量），MRP软件可以自动增加产量以满足任何临时高峰。

03 越来越多地采用基于云的MRP软件

制造商越来越多地采用基于云的MRP软件，使用托管在服务器上并通过互联网访问的应用程序。

与传统软件相比，基于云的MRP软件具有许多优势，包括可扩展性、成本效益、灵活性以及易于更新和与其他基于云的应用程序集成。因此，使用基于云的MRP软件可以让企业简化运营并提高利润。

从历史上看，由于安全问题、对传统系统的依赖以及普遍缺乏特定于行业的解决方案，制造业在采用基于云的软件技术方面一直落后。然而，由于易于扩展和节省大量成本，制造商越来越多地转向基于MRP云的软件。随着采用率的提高，更多特定于行业的解决方案开始出现。

04 移动应用程序的使用增加

移动应用程序已经成为制造商的主要游戏规则改变者，其使用将继续增长。

这些应用程序为您的企业提供连续、实时的生产数据。这对于持续监控和调整绩效输出的主管和流程经理来说是无价的。移动应用程序可轻松收集楼层数据，便于远程管理。

此外，移动应用程序有助于您的团队更高效地沟通和协作。所有利益相关者都可以了解情况并掌握生产流程，在危机变成危机之前避免危机。

05 更复杂的数据分析和可视化

最后但同样重要的是，MRP软件将允许更令人印象深刻的数据分析和可视化。

数字化的MRP系统使生产经理只需点击几下鼠标即可分配配额、更新记录和分析单个生产水平。这意味着更好、更及时的数据。它还为所有相关人员、产品和机器提供了清晰的审计跟踪。

除了数据输入之外，MRP软件具有越来越令人印象深刻的可视化工具，使制造商能够更清楚地识别效率低下的领域，包括瓶颈预测因素。这些数据可视化可以减少交付时间和浪费。

简而言之，改进的数据分析和可视化将帮助您清晰、轻松地了解生产中发生的情况，并能够快速发现已经发生或可能发生的问题。

---

结语

经过近50年的实践，MRP与现有技术一起不断发展，为制造企业带来了一系列好处。那些致力于该流程、投资于培训并应用所获得的见解的人将能够体验下一个MRP时代及其优势。