1.  управлении поставками материальных ресурсов;

2.  определении оптимальной величины запуска деталей в производство с учетом переналадок на одном и том же технологическом оборудовании.

Во втором случае K – это издержки, связанные с переналадками. Предполагается, что они не зависят от величины выпускаемой партии и порядка запуска деталей в производство, l – интенсивность выпуска (производительность), τ1+ τ4 – время, затраченное на производство определенного типа изделий.

Из уравнений (4-13) – (4-22) можно получить ряд других частных моделей:

a)  при большой интенсивности пополнения, когда вся заказанная партия поступает одновременно; это значит, что l>>n и тогда можно принять n/l®0.

b)  при больших штрафах за допущение дефицита S/d®0, т.е. дефицит недопустим (d>>S).

c)  когда пункты а) и b) действуют одновременно. т.е. n/l®0, S/d®0, тогда имеем:

q* = √ 2·K·n/S

τц*=√ 2·K/(S·n)

Lуд*=√ 2·K·n·S

Последняя модель в отечественной и зарубежной литературе получила название Уилсона.Применяя формулы (4-17) – (4-19), можно показать, что за счет разумного компромисса между затратами на содержание и потерями от дефицита можно уменьшить общие затраты в единицу времени в √1+S/d раз. При n/l®0 и высоких штрафах за дефицит рассматриваемая модель превращается в модель Уилсона.

  1.2 Оптимальные партии поставки для многопродуктовых моделей

Также как и для однопродуктовых поставок, суммарные издержки от функционирования системы складываются из издержек размещения заказов, содержания запаса и убытков вследствие дефицита.

Суммарные издержки размещения заказа:

iКi = К0(1+ γ·N)

где К0 – издержки, не зависящие от числа одновременно заказанных продуктов и размера партии поставки;

γ – доля издержек, учитывающая размещение заказа по каждому i-тому продукту;

N – число продуктов.

Правая часть формулы (4-23) используется для расчета оптимального поставочного комплекта. Если же рассчитываются оптимальные партии запуска деталей в производство, изготавливаемых на одном и том же оборудовании, тогда используется левая часть формулы (4-23), где Кi --издержки переналадок. Причем, Кi не зависят от последовательности запуска деталей в производство. Период возобновления заказов τц* одинаков для всех одновременно заказываемых N продуктов.

Для удельных издержек работы системы с учетом интенсивности поступления и потерь от дефицита (т.е. с учетом неудовлетворенных требований) справедлива формула:

Lуд = 1/ τц·∑i Кi+0,5· τц·∑i[(1-ni / l i)/(1+ S i / d i)]

Взяв частную производную и приравняв к нулю ∂Lуд/∂ τц=0, получим:

τц* = √2·∑i Кi / [∑i(S i·ni·(1-ni / l i)/(1+ S i / d i))]

Тогда можно найти оптимальные размеры партии запуска деталей в производство из формулы:

qi* = ni · τц*

Оптимальная величина удельных издержек, с учетом (4-24), составит:

Lуд* = √2·∑i Кi · [∑i(S i·ni·(1-ni / l i)/(1+ S i / d i))] (4-27)

Минимизация издержек от переналадок достигается из условия:

i=1N(ni/ li)≤1 (4-28)

В общем случае ограничение по ресурсам можно отразить в формуле:

iaij· qi≤ Aj, j=1,n (4-29)

где aij– расход соответствующего ресурса на единицу продукции;

Aj– величина ограничения по виду ресурса (норматив).

Если условие (4-29) не выполняется, то рассчитывается новое значение оптимального периода выпуска деталей или партии поставки из условия:

τ*= min{ƒ/(∑i ƒ i ·ni), A/(∑i α i ·ni)} (4-30),

где, например, первое ограничение относится к складским площадям, а второе – к оборотным средствам. И, далее, все параметры системы пересчитываются заново.

  1.3 Определение оптимальных параметров системы управления движением запасов

Применим рассмотренную в 4.1 модель управления запасами к конкретному примеру, который заключается в следующем: на одном и том же оборудовании производится три типа полуфабрикатов.

Объект моделирования – склад готовой продукции, система управления движением запасов с учетом ограничений на складские помещения и оборотные средства.

Проблемная ситуация – определение оптимальных значений партии поставки полуфабрикатов, их максимального уровня запаса, времени производства, бездефицитной и дефицитной работы системы управления запасами для каждого вида полуфабрикатов при заданных условиях.

Наблюдаемые параметры:

·  стоимость переналадок оборудования Ki [ден. ед.], которая не зависит от очередности выпуска полуфабрикатов, отправляемых затем в неподалеку расположенные склады общей площадью F = 300 м²;

·  стоимость содержания единицы запаса полуфабрикатов Si
[ден. ед./ (ед. п/фабр.: ед. врем.)];

·  скорость поступления li [ ед. п/фабр.: (ед. врем.) ];

·  скорость расходования Vi [ ед. п/фабр.: (ед. врем.) ];

·  нормативы по складским помещениям fi [ м/(ед. п/фабр.) ];

·  нормативы по оборотным средствам ai [ ден. ед./ед. п/фабр.];

·  потери от дефицита di [ ден.ед./(ед. п/фабр.:ед. врем.) ];величина оборотных средств не должна превышать значения;

·  А0 = 20000 [ ден. ед.].

Ненаблюдаемые параметры:

1)  партии поставки полуфабрикатов qi* ;

2)  максимальный уровень запасов полуфабрикатов Yi* ;

3)  времени производства полуфабрикатов τпрi*;

4)  времени формирования запасов τi1*;

5)  времени ликвидации дефицита τi4*;

6)  времени расходования запаса τi2*;

7)  времени бездефицитной работы Hi* ;

8)  времени работы при наличие дефицита Ni* для каждого вида полуфабрикатов.

Адекватность – соответствие расчетных и фактических параметров системы управления движением запасов.

Математический аппарат – дифференциальное исчисление, частные производные, алгебраические уравнения.

Результат моделирования – организация системы оптимального управления запасами; оптимальные значения партии поставки полуфабрикатов qi* , максимальный уровень запасов полуфабрикатов Yi* ; времени производства полуфабрикатов τпрi*; времени формирования запасов τi1*; времени ликвидации дефицита τi4*; времени расходования запаса τi2*; времени бездефицитной работы Hi* ; времени работы при наличие дефицита Ni* для каждого вида полуфабрикатов (табл. 1.1.).

Таблица 1.1

Исходные данные по полуфабрикатам

I Vi

li

Ki Si di fi

ai

1

49 245 52 6 18 1,5 50

2

178 685 78 8 32 1,4 50

3

266 1520 43 10 20 2 100

Для решения данной задачи следует использовать модель с учетом неудовлетворенных требований многопродуктового производства.

В связи с этим предварительно рассчитываются вспомогательные данные:

Vi/li, Аi=1- Vi/li , Mi= S i / d i , Bi=1- S i / d i , R i= S i· Vi · Аi / Bi

Тогда оптимальное время возобновления поставок:

τц*=√2·∑i Кi / [∑i(S i· Vi · Аi / Bi)]

Подставив числовые значения исходных данных, получим значения вспомогательных данных (табл. 1.2.).


Таблица 1.2

Значения вспомогательных данных

i

Аi

Mi

Bi

R i

1

0,8 0,33 0,67 351,05

2

0,74 0,25 0,75 1405,01

3

0,825 0,5 0,5 4389

Требуемые оптимальные параметры управления запасами вычислим по следующим формулам:

qi*= Vi ·τц*

τпрi*= qi*/li

τi1*= τпрi*/ Bi

τi4*= τпрi*- τi1*

τi2*= τц*· Аi / Bi (4-31)

Hi* = τi1*+ τi2*

Ni* = Hi*+ Mi

Yi* = qi·(1+ Vi)/li

Подставив числовые данные, получим (табл.1.3.):

Таблица 1.3

Оптимальные параметры системы управления запасами

I

qi*

τпрi*

τi1*

τi4*

τi2*

Hi*

Ni*

Yi*

1

11,61 0,05 0,07 0,02 0,28 0,35 0,68 2,37

2

42,19 0,06 0,08 0,02 0,23 0,31 0,56 11,02

3

63,04 0,04 0,08 0,04 0,39 0,47 0,97 11,07

Выполним проверку ограничений:

·  по складским помещениям

τF=F/∑i fi· Vi, τF= 0,35 ед. врем.

·  по оборотным средствам

τA= А0/∑i ai · Vi, τA= 0,53 ед. врем.

Поскольку τц* < τF< τA, то пересчет полученных оптимальных параметров (табл. 4.3.) не требуется.


Заключение

Системы управления материальными запасами играют важную роль в экономической системе, так как они обеспечивают надежность функционирования экономических объектов – предприятий, отраслей, транспорта.

В данном разделе рассмотрены математические модели управления запасами в условиях детерминированного спроса, которые применяются для управления поставками ресурсов и очередностью запуска деталей (полуфабрикатов) в производство с учетом переналадок на одном и том же технологическом оборудовании.

В качестве примера были рассчитаны оптимальные партии поставки для многопродуктовой модели при заданных исходных условиях.

В результате вычислений получены следующие параметры системы управления запасами:

1)  партии поставки полуфабрикатов qi*;

2)  максимальный уровень запасов полуфабрикатов Yi*;

3)  времени производства полуфабрикатов τпрi*;

4)  времени формирования запасов τi1*;

5)  времени ликвидации дефицита τi4*;

6)  времени расходования запаса τi2*;

7)  времени бездефицитной работы Hi*;

8)  времени работы при наличие дефицита Ni* для каждого вида полуфабрикатов.

Кроме того, установлены точные соответствия между продолжительностью цикла поставок τц* и основными характеристиками системы управления запасами.


Информация о работе «Математические модели формирования и использования запасов»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 16687
Количество таблиц: 3
Количество изображений: 3

Похожие работы

Скачать
75818
3
7

... параметрами, показателями объекта именно в то время. Дискретные модели отображают состояние объекта управления в отдельные, фиксированные моменты времени. Имитационными называют экономико-математические модели, используемые с целью имитации управляемых экономических объектов и процессов с применением средств информационной и вычислительной техники. По типу математического аппарата, применяемого в ...

Скачать
77015
19
0

... Заключение Проведенное исследование убедило в многоаспектности темы курсовой работы. В процессе написания курсовой работы было выявлено, что организация управления формированием и использованием оборотного капитала предприятия с учетом методов, адекватных рыночной экономике, осуществляется в рамках финансового менеджмента. В условиях рыночной экономики руководство фирмы должно иметь четкое ...

Скачать
96009
6
0

... в 15 %, может составить от 575.65 до 9266.94 тыс. тенге в зависимости от количества перерабатываемого угля фабрикой. 2 Анализ использования сырьевых ресурсов и пути их улучшения в производстве готовой продукции (на примере ЦОФ “Карагандинская“)   2.1 Состояние и анализ показателей отработки пластов и поставки углей на ЦОФ “ Карагандинская “ Решение проблемы повышения качества угольной ...

Скачать
55537
0
18

... лишь прагматическими представителями значительно более широкого перечня алгоритмов, применяющихся в планировании и других экономических расчетах. IV. Заключение Как видно из всего вышесказанного, значение математических моделей и информатики в управлении велико. В ближайшие 10 лет мир изменится сильнее, чем за предыдущие 50. И от того, насколько правильно мы сможем организовать свою жизнь, ...

0 комментариев


Наверх