我为什么开始用 Python 做 PMC 日报？

一、不是难，是纯粹的机械重复
每天上班第一件事：从 SAP 导一堆表。
MB52 (库存) + COOIS (工单) + 采购/在途数据，然后再像做拼图一样把 Excel 粘在一起：匹配、展开 BOM、算缺料、看齐套。
真正让我受够了的是两件事：
1.同样的操作，天天按部就班重做。
2.数据一多，Excel 动不动就卡死崩溃。
后来我就想既然都是固定规则，我为什么要天天手工去算呢？直接把业务规则写成代码，把原始表扔进去，让程序来跑，不香吗？
二、难的不是代码，是把“经验”变成“逻辑”
刚开始以为很简单，无非是读表+算数。
直到开始做 BOM 展开、动态缺料、工单齐套，才发现全是坑。
最难的从来不是写 Python，而是怎么把人脑里的“经验”，翻译给电脑听：
哪些算有效需求？
动态库存怎么扣？
采购在途哪天能算可用？
父项满足了，子项还要不要展开？
做 PMC 自动化，本质不是把 Excel 搬进 Python，而是把你脑子里的业务逻辑代码化。
三、从“表哥”到“掌控逻辑”
踩完无数 Bug 后，程序成了。
数据秒级串联，日报直接从 1-2 小时 变成了 秒级生成。
但最爽的改变，其实是心态：
以前：天天焦虑“今天表能不能按时赶出来”（被静态 Excel 绑架）
现在：只关心“现场规则变了，逻辑要怎么调”（掌控动态计算）
写在最后
不需要人人去转行当程序员，Excel 也依然好用。
但有一条铁律：
只要一件事每天重复做、且规则明确，它就极度值得被自动化。
AI 和自动化，不是为了抢 PMC 的饭碗，而是帮我们把抄表、算数、对账的时间省下来，去干真正需要经验和智慧的事。