Диссертация (1026452), страница 14

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 14)

Расход материалов на складе6/6/20126/3/20125/31/20125/28/2012только5/25/20125/22/20125/19/2012взаимодействовало5/16/20125/13/20125/10/20125/7/20125/4/20125/1/20124/28/20124/25/2012складом4/22/20124/19/20124/16/2012со4/13/20124/10/2012бы4/7/20124/4/2012Если4/1/2012Объём запасов6/5/20126/2/20125/30/20125/27/20125/24/20125/21/20125/18/20125/15/20125/12/20125/9/20125/6/20125/3/20124/30/20124/27/20124/24/20124/21/20124/18/20124/15/20124/12/20124/9/20124/6/20124/3/2012Размер заявки91Графически эти данные можно изобразить способом, изображенным наРисунке 3.7.80706050403020100Рисунок 3.7. Поступление запросов на материалы от производства в отделснабжениярассматриваемоеподразделение, то расход материалов на складе имел бы вид, отраженный наРисунке 3.8.600500400300200100092Данный фрагмент можно отобразить в форме совместных частот реализацийзначений случайных величин, характеризующих поток заявок.

Результат длярассматриваемого фрагмента отражен в Таблице19.Таблица 19.Совместные частоты реализаций значений случайных величин,построенные на основании фрагмента данных∆T123456789103035400.10Размер заявки455055606570750.100.100.100.100.100.100.100.100.10В Таблице 19 требуется отразить полную историю взаимодействияподразделения со складом, т.е. данные за несколько лет или от несколькихпредприятий с использованием весовых коэффициентов. Пример полностьювнесенной истории отражен в Таблице 20.Оценка совместной плотности распределения, соответствующая Таблице 20отражена на Рисунке 3.9. Такое описание потока заявок позволяет делатьвыводы относительно вероятности тех или иных событий.

Пример 1: наосновании полученных параметров потока заявок, описываемых Таблицей 20,можно определить, что вероятность поступления заявки в течение 5 дней смомента поступления предыдущей равна 0,5501. Это число получается путёмсложения частот всех реализаций событий, которые описывают поступлениезаявки через пять и менее дней. Пример 2: на основании полученных93параметров потока заявок, описываемых Таблицей 20, можно определить, чтовероятность поступления заявки с момента поступления предыдущей в течение4 дней и размером больше или равном 60 единиц равна 0,0256.

Это числополучается путём сложения частот всех реализаций событий, которыехарактеризуют поступление заявки размером 60 единиц и более в течение 4дней и меньше.Таблица 20.Пример совместных частот реализаций значений случайных величин,построенные на основании всех имеющихся данных∆T12345678910Размер заявки455055303540606570750,01070,00640,02130,01490,02770,02560,01490,02770,00640,01490,00210,00640,00000,00210,00000,00000,00000,00000,00000,00000,00210,00000,01280,01070,02560,02130,03200,03410,02130,02770,01070,01280,00430,00850,00210,00430,00000,00210,00000,00210,00000,00640,01710,03410,02990,02130,01490,00640,00210,00210,00000,00000,00000,00210,00210,00000,01070,00430,00000,02560,01280,01070,02770,01920,01490,02560,02350,02130,01710,02130,01920,00850,01280,01490,00210,00430,00430,00210,00210,00430,00000,00000,00000,00430,01070,01710,01490,01710,00640,00640,00000,00000,00000,00000,00210,01070,01280,01920,00850,0064Для учета факторов, которые не были отражены в истории взаимодействияпроизводственного подразделения со складом, при построении поверхностираспределения системы случайных величин, описывающих поток заявок,можно использовать все те же методы, что и для получения оценки плотностираспределения вероятности выполнения этапов логистического цикла (см.Главу 2): метод весовых коэффициентов и метод экспертных оценок.Сезонные изменения работы предприятия можно моделировать следующимобразом.

Выбирается несколько сезонных интервалов, для которых требуетсяопределить параметры системы управления запасами, и для всех подразделений94на каждом интервале определяется своя модель потока заявок. Для каждоговременного интервала запускаются многократные испытания, на основаниикоторых и выбирается оптимальные параметры системы управления запасами.ОценкаВероятности0.03500.03000.02500.02000.015010.010030.00500.00005Время спредыдущейзаявки7975706560555045403530Количество запрашиваемых материаловРисунок 3.9. Оценка совместной плотности распределения вероятностиВажно отметить, что поскольку в описанной модели параметры заявки, вособенности период между ними, являются случайными величинами, то этоозначает, что даже имея статистику, описывающую поток заявок в прошлом,нельзя предсказать время появления следующей заявки [64].Возможны модификации рассмотренной модели, которые учитывают иныевзаимосвязи в поступлении заявок на материалы от производственныхподразделений.

Например, вместо взаимосвязи между размером заявки ивременем, прошедшим с момента подачи предыдущей, может наблюдатьсязависимость между размером заказываемой партии и временем поступленияследующего заказа. Такая модификация модели заявок может имитироватьфиксированный диапазон скорости использования материалов производством.95Другаявозможнаямодификациямоделизаявокможетимитироватьвзаимосвязь между размером поданной заявки, размером предыдущей ивременем между ними.

Такая модификация может описываться системой трёхслучайных величин.3.3. Описание расчетного алгоритма оценки надежности и эффективностисистемы управления снабжениемРасчётный алгоритм состоит из следующих основных блоков: Инициализация входных параметров Моделирование Анализ результатовБлок «Моделирование» в свою очередь состоит из следующих подблоков: Моделирование потока заявок Моделирование пополнения запасов Учет издержек процесса управления запасами Проверка критерия окончания моделированияОбобщённый алгоритм изображен на Рисунке 3.10.Инициализация входных параметров устанавливает начальные значенияпеременных и констант, задействованных в моделировании. Список констант ипеременных, задействованных в алгоритме, перечислен в Таблице 21.На Рисунке 3.11 изображен алгоритм моделирования потока заявок.

На шаге1 проверяется поступила ли заявка от производственных подразделений.Считается, что заявка поступила, если оставшееся время до поступления заявкипринимает значение 0. На шаге 2 происходит уменьшение запаса материалов науказанную заявкой величину. На шаге 3 происходит генерация новой заявки,что означает задание новых значений оставшегося времени до поступлениязаявки и размера заказываемой партии материалов. На шаге 4 время,оставшиеся до поступления новой заявки уменьшается на один день. Если к96отделу снабжения обращается несколько производственных подразделений, томоделирование потока заявок производится для каждого из них отдельно.0Инициализация входных параметров1Моделирование потока заявок2Моделирование пополнения запасов3Расчет издержек4Проверка на завершениемоделирования5Анализ результатовРисунок 3.10.

Алгоритм оценки надежности и эффективности стратегииуправления запасами97Таблица 21.Переменные и константы, задействованные в алгоритмеОбозначениепеременнойNNзNminNпостTзакtзакTtTзTпостFlagпостfз(ξ)fпост(ξ)C∑,хрC∑,постC∑,штCхр/1едC постCшт/1едCштОписание переменнойКоличество материалов на складеКоличество материалов, указанных в заявке отпроизводстваУровень объёма запасов материалов, при переходечерез который принимается решение на пополнениезапасовКоличество поставляемых материаловПериод между заказамиСчетчик времени между заказамиТребуемое количество дней, которое необходимопромоделироватьСчетчик смоделированных днейОставшееся время до поступления заявкиОставшееся время до поступления заказанныхматериалов от поставщикаФлаг, показывающий, что заказ материалов упоставщика был совершен.Функция генерации заявки на основании моделипотока заявокФункция генерации времени выполнения заказапоставщикомСуммарные издержки хранения материаловСуммарные издержки поставки материаловСуммарные издержки задержки в обеспеченииматериалами производстваИздержки хранения одной единицы материалов вденьИздержки поставки материаловИздержки задержки в обеспечении материаламипроизводства для одной единицы материалов в деньИздержки задержки в обеспечении материаламипроизводства в день980Начало моделирования потока заявок1ДаПроверкана поступление заявкиTз  0Нет2Выдача материалов со складаN  N  Nз3Генерирование параметров новой заявки[Tз , Nз ]  f (x)4Ожидание новой заявкиTз  Tз 15Конец моделирования потока заявокРисунок 3.11.

Алгоритм моделирования потока заявокМоделирование пополнения запасов заключается в моделировании принятиярешения на пополнения запасов в соответствии с выбранной стратегиейуправления; генерации времени выполнения заказа и ожидания истечения этоговремени, результатом чего является увеличение запасов материалов на складе.На Рисунке 3.12 изображен алгоритм моделирования пополнения материалов сиспользованием стратегии управления запасами по уровню материалов.

Нашаге 1 происходит проверка на необходимость пополнения материалов.Проверка происходит на основании критерия выбора точки заказа всоответствии со стратегией управления запасами. Если необходимостьотсутствует, то моделирование пополнения запасов на текущей итерациипропускается. Если необходимость в заказе материалов существует, то система99снабжения может находиться в одном из двух состояний: подготовке заказа наматериалы у поставщика или в ожидании их получения. На шаге 2 проверяетсяс помощью определенного флага наличие заказа на материалы.

Если заказа нет,то происходит переход на шаг 3, где моделируется отправка заказа поставщикув виде генерации времени выполнения заказа на основании соответствующейоценки плотности распределения. На шаге 4 устанавливается флаг наличиязаказа. Если на шаге 2 определяется, что заказ существует, то происходитпереход на шаг 5. На шаге 5 определяется, доставлены ли материалы.Материалы считаются доставленными, если счетчик времени поставки равеннулю. В этом случае выполняется шаг 6, на котором происходит пополнениематериалов путём увеличения размера запасов на заказанный объём. На шаге 7происходит уменьшение счетчика времени поставки материалов на один день.Если материалы были получены, то счетчик примет значение «-1», котороебудет флагом при учете издержек путём сравнения текущего количестваматериалов с уровнем, характеризующим точку заказа. Для стратегииуправления запасами с точкой заказа по оставшемуся объёму материаловкритерий isSetOrder() будет соответствовать приведенному ниже выражению:isSetOrder ()  N  N minНа Рисунке 3.13 изображен алгоритм моделирования пополнения материаловсиспользованиемстратегииуправлениязапасамисфиксированнымипериодами между заказами материалов.

Характеристики

Список файлов диссертации