可知：单位设备工时贡献毛益：A产品>B产品 单位人工工时贡献毛益：B产品>A产品
(2)第一次测试：若优先满足A产品的生产，用剩余的生产资 源生产B产品
项目 产量 （件） 耗用设备工时 （小时） 总耗量 单位耗 量 耗用人工工时 （小时） 总耗量 单位耗 量 贡献毛益（元）
总产量
单位产 量
A产品
B产品 合计 限制因素 剩余因素
产品组合优化决策
——逐次测算法
在多品种产品的生产过程中，各种产品的生产都离不开 一些必要的条件或因素，如机器设备、人工、原材料等， 而其中有些因素可以 用于不同产品的生产，如果各种产 品共用一种或几种因素，而这些因素又是有限的，就应使 各种产品的生产组合达到最优化的结构，以便有效、合理 地使用这些限制因素。 产品组合优化决策就是通过计算、分析进而 作出各种 产品应生产多少才能使得各个生产因素得到合理、 充分 的利用，并能获得最大利润的决策。
逐次测算法
逐次测算法是根据企业有限的各项生产条件和各种产品的 情况及各项限制因素等数据资料， 分别计算单位限制因 素所提供的贡献毛益并加以比较，在此基础上，经过逐步 测试，使各种 产品达到最优组合。
例题
某企业生产A,B两种产品，两种产品共用设备工时总数 为18000小时，共用人工工时为24000小时。
限制因素
剩余因素
18000
800
24000
0
总结
以满足B产品2000件安排最大生产量为原则可多获贡献毛 益4800（220800-216000）元，同时剩余设备工时也由 1500人减少到800人。 因此生产A产品2400件，B产品200件是最优产品组合。
3000
1500
9000
7500 16500 18000 1500
3
5
15000
9000 24000 24000 0
5
6
12600
90000 21600
42
60
(3)第二次测试：若优先满足B产品的生产，用剩余的生产资 源生产A产品
项目 产量 （件） 耗用设备工时 （小时） 总耗量 A产品 B产品 合计 2000 2400 10000 7200 17200 单位耗 量 5 3 耗用人工工时 （小时） 总耗量 12000 12000 24000 单位耗 量 6 5 贡献毛益（元） 总产量 120000 100800 220800 单位产 量 60 42
项目 最大销量（件） 单位产品所需设备工时（小时） 单位产品所需人工工时（小时） 单位贡献毛益（元） A产品 3000 3 5 42 B产品 2000 5 6 60
计算工时需求量
资源 工时需求 项目 限制 A产品 B产品 合计 设备 3×3000＝9000 5×2000＝10000 19000 18000 人工 5×3000=15000 6×2000=12000 27000 24000
通过计算可以看出，在给定的生产工时、设备工时总数无法同时满足同 时甲生产3000件，乙生产2000件。因此，需要找到生产的最优组合。
（1）比较两种产品单位限制因素所提供的贡献毛益额
项目 单位设备工时贡献毛益 （元） 人工工时工时贡献毛益 （元） A产品 42/3=14 42/5=8.4 B产品 60/5=12 60/6=10 限制因素 18000小时 24000小时