- •3.Эволюция моделей и методов в теории уз
- •4. Задачи оптимизации уз
- •Оптимальная партия заказа!Модель eoq.
- •10.Особенности учета составлющих ф-ли уилсона. Затрат на хранение в модели eoq
- •11. Учет скидок в модели eoq
- •14.Многономенклатурные задачи управления запасами.
- •15.Страховой запас. Анализ формулы Феттера
- •18.Классификация стратегий уз
- •16. Система контроля запасов с фиксированным размером заказа.
- •17.Система управления запасами с фиксированными интервалами времени между поставками.
- •19.Двухуровневая стратегия управления запасами (мини-макс).
- •20.Методы прогнозирования в управлении запасами
- •22.Имитационное моделирование в управлении запасами
- •23(Блок-схема «Имитац.Моделир. Уз)
- •26. Общий алгоритм уз.
14.Многономенклатурные задачи управления запасами.
Многономенклатурная задача подразумевает оптимальное объединение в одной поставке нескольких видов продукции для сокращения транспортных издержек и полной загрузки транспортных средств.
При наличии на складе поставщика широкой номенклатуры продукции (товаров) встает вопрос о возможной организации одновременной поставке потребителю n номенклатур. Аргументами в пользу объединения разных номенклатур в один заказ являются:
требование поставщика о стоимости каждого заказа не ниже некоторой предельной величины;
реализация полной загрузки используемых транспортных средств;
ограничение количества отправок и их периодичности каждому клиенту (синхронизация поставок);
снижение затрат на организацию, комплектацию партий поставок, поставляемых клиенту.
Для расчета многономенклатурных поставок составляющих затрат, связанную с выполнением заказа, целесообразно представить в виде:
, (1)
где - затраты на выполнение заказа i-й продукции номенклатуры;
Со – постоянная составляющая затрат, связанная главным образом с транспортировкой;
Сi – переменная составляющая, зависящая от объема выполняемых на складе операций при формировании заказа.
При одновременной поставке n позиций номенклатуры расчет оптимальной периодичности производится по формуле:
(2)
Размер i-й поставки:
(3)
Количество поставок:
(4)
Минимальные суммарные затраты:
(5)
15.Страховой запас. Анализ формулы Феттера
Классическая модель расходования и пополнения запасов является идеальной при полностью детерминированных параметрах управления запасами. Большая часть практических ситуаций отличается от идеальной схемы; в них присутствует неопределенность, вызванная различными причинами, но главным образом случайным характером ежедневного спроса dj и продолжительности логистического цикла Ti. Случайность основных параметров поставок и спроса, а также логистические риски являются причинами создания страховых запасов.
Анализ различных источников позволил сформулировать следующие положения:
Реализация текущего запаса в общем случае представляет собой дискретный, невозрастающий случайный процесс, отражающий нестационарность и стохастичность спроса; (А, рис.5).
Поставки являются случайными величинами и подчиняются определенным законам распределения (В, рис.5);
Момент окончания каждой реализации случаен, но в одних случаях остаточный запас в момент поставки больше нуля, в других - равен нулю. При отсутствии страхового запаса, последняя ситуация означает наступление дефицита (D, рис.5). При наличии страхового запаса данная ситуация может быть названа «псевдодефицитом», поскольку спрос удовлетворяется за счет страхового запаса. С вероятностной точки зрения функция распределения текущего запаса (в момент поставки) будет подчиняться усеченному нормальному закону распределения либо законам распределения для положительных случайных величин (С, рис.5).
При расчете параметров системы управления запасами используются оптимальная величина заказа (формула Уилсона (11)) и время между заказами формула (13). Однако сама формула получена при идеальных условиях, что накладывает дополнительные ограничения на возможности ее использования при управлении заказами. Помимо этого, расчет по формуле Уилсона не всегда возможен ввиду трудности и отчасти условности определения значений, входящих в нее величин, например, годовой объем потребления, затраты на поставку и хранение и т.д.
5. Если в момент времени tj суммарный ежедневный расход достигает начального запаса на складе Sо, т.е. возникает ситуация дефицита, то предполагается, что неудовлетворенные заявки продолжают накапливаться до случайного момента Тк - времени поступления нового заказа. Таким образом, при ≥So речь идет не о реальном, а о прогнозируемом процессе накопления заявок на интервале ΔT = Tk - Tj. Случайные накопленные величины дефицита используются для оценки страхового запаса.
Для расчета величины страхового запаса в условиях неопределенности в ряде работ используется формула
(28)
где tp– коэффициент, соответствующий вероятности Р отсутствия дефицита продукции на складе (см. табл. 9).
Среднее квадратическое отклонение σc рассчитывается по формуле:
σc = , (29)
где - соответственно среднее значение продолжительности поставки и среднесуточный расход продукта в день;
σТ, σD – соответственно средние квадратические отклонения случайных величин T и d.
Формула (29) была предложена в 1961 г. Р. Феттером. Однако ее также иногда называют формулой Бауэрсокса-Клосса.
Рис.5. Модель расхода и пополнения запасов с учетом неопределенности спроса и продолжительности цикла заказа
Табл. 9
Уровень обслуживания с вероятностью отсутствия дефицита Р(tв), % |
Коэффициент tв |
84,1 |
1,0 |
90,3 |
1,3 |
94,5 |
1,6 |
97,7 |
2,0 |
98,9 |
2,3 |
99,5 |
2,6 |
99,9 |
3,0 |