隨著工業化的推進和市場需求的不斷變化，生產計劃的編制變得越來越重要。然而，傳統的手工編制計劃方式效率低、容易出錯，為此，許多企業開始采用計算機軟件進行生產排產計劃。Python作為一種高級編程語言，具備易學、易用、可擴展等特點，已逐漸成為計劃編制時的重要工具。

# 示例代碼
import pandas as pd
from pulp import *
# 輸入數據表
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='生產計劃')
# 建立線性規劃模型
model = LpProblem('生產計劃優化', LpMinimize)
# 定義變量
production = LpVariable.dict('production', df['產品'], lowBound=0, cat=LpContinuous)
inventory = LpVariable.dict('inventory', df['產品'], lowBound=0, cat=LpContinuous)
# 定義目標函數
model += lpSum(df['生產成本'] * production[p] + df['庫存成本'] * inventory[p] for p in df['產品'])
# 定義約束條件
for i, r in df.iterrows():
model += production[r['產品']] + inventory[r['產品']] >= r['需求']
model += inventory[r['產品']] + r['生產時間'] * production[r['產品']]<= r['產能']
# 求解模型
model.solve()
# 輸出結果
for p in df['產品']:
print('{}：生產量={}, 庫存量={}'.format(p, production[p].value(), inventory[p].value()))

如上所示，本示例代碼使用pandas庫讀入生產計劃需求數據，使用PuLP庫建立線性規劃模型，定義變量、目標函數和約束條件，并求解模型，最終輸出優化后的生產排產計劃。可以看出，Python編寫生產排產計劃程序的過程相對簡單，但對于提高生產效率和降低成本具有重要的作用。