一、常規方法

    在傳統的MRP軟件中，BOM是采用網狀的結構存儲數據的，因此可能出現一個父項編號下面有很多個子項編號，一個子項編號同時屬于不同的父項編號的情況。其數據結構為：父項編號，子項編號，結構數量，低層碼。軟件可以通過項目縮進的方式表示物料間的層次關系。

    優點：1）適應性好，存儲數據量小。

          2）便于進行物料分解和材料匯總。

    缺點：1）需編制大量程序實現直觀顯示產品構成。

          2）不便于進行反查零件適合產品的情況。 

    二、樹型結構方法

    在MRP軟件中，特別是在WINDOWS平臺下的MRP軟件，一般BOM采用樹型結構進行構造，其數據結構為：Treekey，Parent，物資編碼，結構數量，分解標志。其中Treekey標識節點號，Parent標識父節點號。

    優點：1）利用WINDOWS平臺的TreeView控件可以實現節點的添、刪、復制等操作。

          2）界面構造美觀、直觀易懂，用戶操作簡單。

          3）適應單件小批量生產方式下產品BOM的構造。

    缺點：1）對于多系列多產品的情況，數據量會急劇膨脹。

          2）不便于進行反查零件適合產品的情況。

          3）物料分解算法編制比較復雜，處理不當效率會很低。

    三、標志位方法

    此方法適合多系列多產品的情況，每一種不同的零件都要標識出它適合的系列和產品型號，采用在相應型號標志位置位的方法。
    例如：某機車廠有17個產品系列，每個系列大約有20~25個不同型號的產品，每個產品有80~90個零件，采用Treekey，Parent構造BOM，其記錄條數大約為17*20*80=27,200，其數據量非常巨大。編輯，修改，計算BOM可能效率很低。

    采用標志位方法按每個系列構造BOM可能可以解決問題：每個系列零件數大約在150~200條，其總記錄數大約在2550條。

     1）構造方法：

    ·BOM表結構：物資編碼，結構數量，所屬系列，適應型號，物資類別

    注釋：在物資適應該系列的某型號時，其標志位置1

     物資類別分為：產成品，自制件，外購件，外協件

    ·MARK表結構：系列編號，物資編碼，碼位

    注釋： 此處存放各產成品對應的型號標志位。

    2）物料分解算法

    取出MPS中的一條記錄，查詢BOM.dbf，若該物資為產成品，查詢MARK.dbf，取出系列編號-->xlbh，碼位-->mw，取出BOM.dbf中所屬系列=xlbh，適應型號中mw=1的記錄。

    MPS中產成品需求數量*BOM中的結構數量既為零件毛需求量。此算法不用遞歸，一個簡單的SELECT語句即可，效率高。#p#分頁標題#e#
    優點：1）適合多系列多產品的情況，基礎數據可按系列整理，實施工作量小。

          2）物料分解算法效率高，速度快。

          3）便于進行反查零件適合的系列和型號。

    缺點：1）要求BOM只有一層，系列為根，該系列下的零件為葉子，適應性受限制。

          2）不能以直觀的方式顯示每個產品的組成。

    四、模塊化BOM構造

   模塊化BOM主要應用于多系列多產品情況。該產品由基本件、特征件、可選件組成，其中特征件有多種（必選一種）因此可構成不同的產品。例如：卡車生產廠，有10種發動機，2種欄板，4種底盤，30種顏色，便可形成10*2*4*30=2400種產品，如果按產品結構存儲，就要存入2400種結構，并使MRP物料分解很復雜。采用模塊化BOM構造，去掉產品層，以部件層做為最終狀態，其結構只有：10+2+4+30種。其數據量會大大減少。

    BOM表數據結構為：父項編號，子項編號，選件號，結構數量，預測比率

    注釋：選件號表示：基本件、特征件序號，可選件

    MRP物料分解基本算法：根據MPS種產品需求數量，分解為各基本件和特征件的數量（需求數量*結構數量*預測比率）。