- •Управление запасами в цепях поставок
- •Санкт-Петербург
- •Общие положения Цель и задачи курсовой работы
- •Методические указания по выполнению курсовой работы
- •Формирование блока исходных данных
- •1.1. Моделирование расхода запаса
- •1.2. Моделирование интервалов времени между поставками
- •1.3. Моделирование срока исполнения заказа
- •1.4. Определяется начальный уровень запаса на складе (см формулу 1.3)
- •Моделирование действия 5 различных стратегий управления запасами
- •2.1. Моделирования «периодических» стратегий управления запасами Стратегия 1
- •Параметры стратегии «оперативного управления»
- •Стратегия 2:
- •2.2. Моделирование стратегий управления запасами с «точкой заказа» Стратегия 3:
- •Стратегия 4:
- •2.3. Расчет страхового запаса в стратегиях:
- •Дополнительное задание:
- •2.4. Моделирование комбинированных стратеги1 управления запасами
- •3. Экономическая оценка и выбор наиболее эффективной стратегии управления запасами (для конкретной ситуации с соответствующими исходными данными)
- •Рекомендуемая литература
- •Образец оформления титульного листа курсовой работы
- •Курсовая работа по дисциплине Управление запасами в цепях поставок
- •Санкт-Петербург
Параметры стратегии «оперативного управления»
№ |
Показатель |
Расчетная формула |
1 |
Интервал времени между заказами – Тсз, дней; Тсз = const. |
- рассчитывается на основе модели EOQ: , где Qо – оптимальная партия поставки (модель Харриса-Уилсона); Dр- число рабочих дней за рассматриваемый период. А – общая потребность в продукте за рассматриваемый период (например, год); определяется на основе плана производства или реализации. |
2 |
Время выполнения поставки - L, дней |
- определяется статистически на основе данных по прошлым поставкам: или , где li – значение времени выполнения i-й поставки, дней; Qi – величина i-й поставки, ед.; |
3 |
Возможное время задержки поставки – τ (σL), дней. |
- рассчитывается на основании данных о предыдущих поставках: или - |
4 |
Интенсивность потребления– d, ед./день |
- среднее значение: , где di – расход в i-й момент времени; N – объем выборки
|
5 |
СКО интенсивности потребления – σd
|
- среднее квадратическое отклонение (СКО): |
6 |
Потребление за время поставки – d(L), ед. |
- среднее потребление - максимальное потребление |
7 |
Страховой запас - Sс, ед. |
, где - среднее значение периода времени между заказами, дней |
8 |
Sт – текущий запас, ед. |
|
9 |
Максимально желаемый объем запаса– Smax , ед. |
|
10 |
Размер заказа – Qз, ед. |
, где Qзi – размер заказа в момент времени i; Sтi – уровень располагаемого запаса на момент времени i; ЗПi – запас в пути на момент времени i. |
Пример 2.1:
В качестве примера рассмотрим процесс реализации некоторого товара «Х» со следующими характеристиками:
- среднесуточный расход ( ) = 8 шт./день;
- СКО среднесуточного расхода (σd) = 2,4 шт./день;
- коэффициент вариации среднесуточного расхода (νd) = 0,3;
- периодичность заказа (Тсз) = 12 дней;
- средний (ожидаемый) срок исполнения заказа ( ) = 3 дня;
- СКО срока исполнения заказа (σL) = 1
- коэффициент вариации срока исполнения заказа (νL) = 0,33.
Предположим также, что заказ на пополнение запасов подается в начале дня и поставки также осуществляется в начале дня.
В отсутствии реальных данных о фактических сроках исполнения заказов поставщиком (Li) допустим, что:
- срок выполнения поставщиком 1-ого заказа составляет L1=3 дня;
- 2-ого заказа L2= 4 дня;
- 3-его заказа L3= 1 день;
- 4-ого заказа L4= 3 дня;
- 5-ого заказа L5= 4 дня и т.д.
Ограничим рассматриваемый период реализации продукции 46-ю днями.
Рассмотрим, как отразится на уровне запасов применение стратегии «оперативного управления».
Учитывая периодичность заказов 12 дней (Тсз = const) и средний (ожидаемый) срок исполнения заказа 3 дня ( ), первый заказ будет подаваться на 9-й день (12-3=9); 2-й заказ - на 21-й день (12х2–3=21); 3-й заказ - на 33-й день (12х3–3=33) и т.д.
Для расчета страхового запаса воспользуемся соответствующей формулой из табл. 2.1:
, (2.1)
где в качестве коэффициента хp возьмем 2, что соответствует вероятности отсутствия дефицита продукции на складе Р= 98% (табл. 3.1).
Рассчитаем страховой запас:
Поскольку стратегия «оперативного управления» предполагает пополнение запасов до максимального уровня (Smax), рассчитаем этот уровень, воспользовавшись формулами из табл. 2.1:
(2.2)
Получим .
Примем, что на начало 1-ого дня рассматриваемого 46-ти дневного периода реализации товара «Х» на складе будет находиться его максимальный уровень, то есть 119 ед.
Расчет размеров заказов на пополнение запаса в системе будем осуществлять по формуле:
(2.3)
В расчетах примем, что:
- запасы в пути (ЗП) будут всегда равны 0;
- для прогноза расхода товара за время выполнения поставки ( ) воспользуемся формулой:
(2.4)
Величина заказа в первом цикле рассчитывается следующим образом: из максимального начального уровня запаса (Smax), равного 119 ед. вычитаем остаток запаса на момент размещения заказа (на 9-й день, см. табл. 2.2), равный 35 ед., прибавляем расчетную величину расхода запаса за ожидаемое время выполнения заказа ( ), затем вычитаем величину «заказов в пути» (заказанных ранее, но еще не поступивших на склад), которые в нашем примере равны 0.
В результате получим:
Таким образом, в конце 9-ого дня первого цикла размещается заказ в размере 108 ед. Фактический срок выполнения этого заказа L1=3 дня, следовательно, заказ будет выполняться 10-й, 11-й и 12-й день, и поступит на склад в начале 13-ого дня (см. табл. 2.2). Остаток на 12-й день составил 9 ед. Таким образом, фактический запас в начале второго цикла составляет 9 + 108 = 117 ед.
Следующий момент размещения заказа наступит на 21-й день. Остаток в конце 21-ого дня (на момент размещения 2-ого заказа) составляет 34 ед., следовательно:
Срок выполнения 2-ого заказа L2=4 дня, следовательно, заказ будет выполняться 22-й, 23-й, 24-й, и 25-й день и поступит на склад в начале 26-ого дня (см. табл. 2.2). Остаток на 25-й день составит 0, а накопленный к этому моменту дефицит = 2 ед. Предположим, что дефицит будет компенсирован из поставки. Таким образом, фактический запас в начале третьего цикла (на начало 26-ого дня) составит (- 2) + 109 = 107 ед.
Аналогичным образом определяются величины заказов в последующих циклах:
;
Результаты моделирования действия стратегии «оперативного управления» приведены в табл. 2.2. и на рис. 2.3.
Таблица 2.2
Результаты моделирования стратегии «оперативного управления»
Номер дня |
Спрос di |
Запас на складе, ед. |
Дефицит, ед.
|
Величина заказа |
Величина поставки |
||
на начало дня |
на конец дня |
на начало дня |
на конец дня |
||||
1 |
10 |
119 |
109 |
|
|
|
|
2 |
9 |
109 |
100 |
|
|
|
|
3 |
10 |
100 |
90 |
|
|
|
|
4 |
8 |
90 |
82 |
|
|
|
|
5 |
10 |
82 |
72 |
|
|
|
|
6 |
9 |
72 |
63 |
|
|
|
|
7 |
9 |
63 |
54 |
|
|
|
|
8 |
9 |
54 |
45 |
|
|
|
|
9 |
10 |
45 |
35 |
|
|
108 |
|
10 |
9 |
35 |
26 |
|
|
|
|
11 |
8 |
26 |
18 |
|
|
|
|
12 |
9 |
18 |
9 |
|
|
|
|
13 |
9 |
117 |
108 |
|
|
|
108 |
14 |
8 |
108 |
100 |
|
|
|
|
15 |
10 |
100 |
90 |
|
|
|
|
16 |
9 |
90 |
81 |
|
|
|
|
17 |
9 |
81 |
72 |
|
|
|
|
18 |
9 |
72 |
63 |
|
|
|
|
19 |
10 |
63 |
53 |
|
|
|
|
20 |
9 |
53 |
44 |
|
|
|
|
21 |
10 |
44 |
34 |
|
|
109 |
|
22 |
9 |
34 |
25 |
|
|
|
|
23 |
9 |
25 |
16 |
|
|
|
|
24 |
10 |
16 |
6 |
|
|
|
|
25 |
8 |
6 |
0 |
|
-2 |
|
|
26 |
9 |
107 |
98 |
|
|
|
109 |
27 |
10 |
98 |
88 |
|
|
|
|
28 |
9 |
88 |
79 |
|
|
|
|
29 |
10 |
79 |
69 |
|
|
|
|
30 |
8 |
69 |
61 |
|
|
|
|
31 |
8 |
61 |
53 |
|
|
|
|
32 |
9 |
53 |
44 |
|
|
|
|
33 |
9 |
44 |
35 |
|
|
108 |
|
34 |
8 |
35 |
27 |
|
|
|
|
35 |
8 |
135 |
127 |
|
|
|
108 |
36 |
10 |
127 |
117 |
|
|
|
|
37 |
9 |
117 |
108 |
|
|
|
|
38 |
10 |
108 |
98 |
|
|
|
|
39 |
10 |
98 |
88 |
|
|
|
|
40 |
10 |
88 |
78 |
|
|
|
|
41 |
9 |
78 |
69 |
|
|
|
|
42 |
9 |
69 |
60 |
|
|
|
|
43 |
9 |
60 |
51 |
|
|
|
|
4 |
10 |
51 |
41 |
|
|
|
|
45 |
10 |
41 |
31 |
|
|
112 |
|
46 |
10 |
31 |
21 |
|
|
|
|
И т.д. |
… |
… |
… |
… |
…. |
…. |
… |
Рис. 2.3. Стратегия «оперативного управления»
Таким образом вам необходимо на основе исходных данных, смоделированных на первом этапе (раздел 1 курсовой работы), рассчитать параметры стратегии оперативного управления (табл. 2.1), осуществить моделирование действия данной стратегии (как показано в примере 2.1) и построить соответствующий график как на рис. 2.3.