Определение оптимального плана замены оборудования

Оглавление

Введение 3

Глава I. Обзор моделей управления запасами 5

1.1 Однопродуктовая статическая модель 5

1.2 Модель с постепенным  пополнением запасов 9

1.3 Вероятностные модели  управления запасами 12

1.5 Однопериодная модель 18

Глава II. Метод динамического программирования в задаче управления запасами и его реализация. 21

2.1 Метод динамического  программирования. 21

2.2 Метод динамического  программирования в задаче управления  запасами и его реализация 26

Заключение. 32

Список использованной литературы 33

Приложение 34

 

Введение

 

Научно-технический прогресс создает предпосылки для повышения  качества управления за счет использования  вычислительной техники, математических методов, теории управления, автоматизации  управления. Все это нашло конкретную реализацию в автоматизированных системах управления.

Управление заключается  в сборе информации, ее переработке  и выводе управляющей информации для изменения хода процесса.

Основным путем повышения  качества управления является автоматизация  управления производством, при которой  данные задачи решаются средствами вычислительной техники.

Одной из  задач управления предприятием является задача определения  оптимального плана производства изделий, обеспечивающего заданный спрос  продукции при минимизации затрат на производство и хранение продукции. Это задача оптимального управления запасами. Теория управления запасами позволяет определять уровни запасов  материалов, полуфабрикатов, производственных мощностей и других ресурсов в  зависимости от спроса на них.

Проблема управления запасами является одной из наиболее важных в организационном  управлении. Но, как правило, не существует типовых решений – условия на каждом предприятии или фирме уникальны и включают множество ограничений и различных особенностей. С этим связаны и проблемы, возникающие при разработке математической модели и определении оптимальной стратегии управления запасами.

В соответствии с вышеизложенным, целью данной работы является оптимизация работы логистического отдела фармацевтической компании Sandoz (точнее её официального дистрибьютора на территории Кыргызстана). Официальный дистрибьютор ведёт свою деятельность на территории Кыргызстана с 2005 года. Занимается поставкой лекарственных средств. Товар на склад дистрибьютора доставляется самолётом из завода в Швейцарии. Проблема состоит в неоптимальном управлении запасами вследствие интуитивного определения объёма заказа. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

- рассмотреть методы  решения

- выбрать наилучший метод  решения

- сделать постановку задачи  в терминах выбранного метода

- решить данную задачу

- провести сравнительный  анализ

В соответствии с поставленными  целью и задачами данная курсовая работа состоит из двух глав. Первая глава будет посвящена рассмотрению методов решения проблемы и выбору наилучшего метода, вторая – решению проблемы выбранным методом с помощью пакета MatLab и сравнению полученных результатов с реальными данными.

 

Глава I. Обзор моделей управления запасами

 

1. Однопродуктовая статическая модель

 

Модель управления запасами простейшего типа характеризуется  тремя свойствами:

• постоянным во времени спросом;
• мгновенным пополнением запаса;
• отсутствием дефицита.

В этом случае модель с фиксированным  размером заказа и модель с фиксированной  периодичностью ведут себя совершенно одинаково, поскольку интенсивность  спроса и продолжительность заготовительного периода не изменяются.

На практике такой модели могут соответствовать следующие  ситуации: использование осветительных  ламп в здании; использование крупной  фирмой канцелярских товаров: бумаги, блокнотов, карандашей и т.д., потребление  основных продуктов питания.

График движения запаса на складе для подобной ситуации представлен на рисунке 1.1.1 На рисунке обозначены:

q - размер партии;

Z_ср = q/2 - средний уровень запаса;

- тангенс соответствующего угла, интенсивность спроса (количество  продукции, потребляемой в единицу  времени);

S – «точка заказа»; 

– продолжительность заготовительного периода;

l - продолжительность цикла  заказа (планируемого периода).

 

Рисунок 1.1.1 – Движение запаса в однопродуктовой статической модели

 

Для такой модели размер запаса в определенный момент времени может быть рассчитан по формуле:

Z(t) = Z(0) - t + W(t),

(1.1.1)

где W(t) - суммарное поступление  продукта за период [0,t].

Величина суммарных поступлений  определяется из соотношения:

W(t) = q∙n(t),

(1.1.2)

где n(t) - полное число поставок за период [0,t].

При этом l = , т.е. уровень запаса достигнет нуля, спустя единиц времени после получения заказа размером q.

Полное число поставок:

n(t) =      =

(1.1.3)

где [ ] - целая часть числа.

Из соотношений (1.1.1), (1.1.2) и (1.1.3) получим:

Z(t) = Z(0) - t + q∙

(1.1.4)

Уравнение (1.1.4) полностью описывает рассматриваемую систему хранения запаса.

Оптимизация заключается  в выборе наиболее экономичного размера  партии q. Утверждение иллюстрирует рисунок 1.1.2.

 

Рисунок 1.1.2 – Экономический смысл оптимального размера партии

 

Чем меньше q, тем чаще нужно  размещать новые заказы. Однако при  этом средний уровень запаса будет  уменьшаться.

С другой стороны, с увеличением q уровень запаса повышается, но заказы размещаются реже.

Так как затраты зависят  от частоты заказов и объема хранимого  запаса, то величина q должна определяться из условия обеспечения сбалансированности между двумя видами затрат.

Итак, с₀, как и прежде, - затраты на оформление заказа, имеющие место всякий раз при его размещении; b - затраты на хранение единицы продукции в единицу времени; с₁ - закупочная цена единицы продукта; d(t) - общий объем потребленной продукции за период [0,t].

Выразим суммарные затраты V(t) за период времени [0,t] и зададимся  целью отыскать минимум этих затрат:

V(t) = c0n(t) + b∙Zср∙t + c1d(t) → min.

Используя соотношения (1.1.3) и (1.1.4) и переходя к затратам в единицу времени (для этого разделим предыдущее выражение на t), получим:

V = c0∙    + b∙ +    c1 → min.

Заметим, что требованием о целой части в выражении (1.1.3) нам пришлось пренебречь, чтобы получить дифференцируемую функцию.

Далее найдем производную  функции по q и приравняем ее нулю:

откуда найдем q:

(1.1.5)

Заметим, что вторая производная  в точке q^* строго положительна, что говорит о том, что найден именно минимум функции.

Соотношение (1.1.5) принято называть формулой экономичного размера заказа Уилсона. Формула Уилсона занимает центральное место во всей теории управления запасами.

Таким образом, оптимальная  стратегия модели предусматривает  заказ q^* единиц продукта через каждые l^* = единиц времени.

Стратегия размещения заказов  в приведенной модели должна определять также "точку заказа". Можно  показать, что "точка заказа" для  данного случая определяется как:

S* = .

(1.1.6)

При использовании формул (1.1.5) и (1.1.6) необходимо контролировать, чтобы интенсивность спроса и стоимость хранения b были отнесены к одному и тому же промежутку времени, например, к году, месяцу или дню.

В отношении оптимального объема партии q^* необходимо сделать следующее замечание.

Стоимость хранения и стоимость  заказа, а также предполагаемый спрос, - все это по своей сути ориентировочные  показатели, их невозможно точно рассчитать. Иногда стоимость хранение не рассчитывается, а просто устанавливается, исходя из каких-то разумных соображений. Соответственно, экономичный объем заказа нужно  считать приблизительным, а не точным показателем. Так, вполне допустимо  округление полученной величины. Расчеты  с точностью до нескольких десятичных знаков могут создать ложное впечатление  о точности данного показателя. Возникает  вопрос: в какой степени приемлем такой "приблизительный" объем  партии с точки зрения минимальных  расходов? Ответ состоит в том, что кривая издержек в районе точки q^* относительно пологая, особенно вправо от данной точки (рисунок 1.1.3). Следовательно, показатель экономичного объема партии можно считать достаточно устойчивым.

 

Рисунок 1.1.3 – Зона оптимального размера партии

 

Данный метод не подходит для решения данной проблемы, так как предполагает постоянство спроса во времени.

 

1.2 Модель с постепенным пополнением запасов

 

В некоторых случаях, например, когда предприятие одновременно является производителем и потребителем изделий, запасы пополняются постепенно, а не мгновенно. То есть, в данном случае одна часть производственной системы выполняет функцию поставщика для другой части этой системы, выступающей  в роли потребителя.

Если темпы производства и потребления одинаковы, то запасы создаваться вообще не будут, поскольку  весь объем выпуска сразу же используется. В этом случае вопрос об объеме партии не рассматривается. Чаще бывает, что  темп производства превышает темп потребления.

График движения запасов  в такой системе будет иметь  вид, соответствующий графику, представленному на рисунке 1.2.1. Приведем обозначения необходимых для дальнейшего анализа величин:

q - объем производимой  партии, шт.;

- интенсивность потребления, шт./ед. времени; 

- темп производства, шт./ед. времени;  соответственно, - - темп прироста запасов (шт./ед. времени), на графике - тангенс соответствующего угла;

Z_max - максимальный уровень запасов;

b - расходы на хранение  единицы продукции в единицу  времени, ед. стоимости; 

c₀ - затраты на пуско-наладочные работы, ед. стоимости;

- продолжительность пуско-наладочных  работ, иначе время упреждения  заказа, ед. времени.

 

Рисунок 1.2.1 – Движение запасов в модели с постепенным пополнением

 

Из графика видно, что  изделия производятся в течение  только части цикла, потому что темп производства выше темпа потребления; потребление же происходит на протяжении всего цикла. Во время производственной стадии цикла создаются запасы. Их уровень равен разнице между  уровнем производства и уровнем  потребления. Пока продолжается производство, уровень запасов будет повышаться. Когда производство прекращается, уровень  запасов начинает снижаться. Следовательно, уровень запасов будет максимальным в момент завершения производственной стадии. Когда наличный запас будет  исчерпан, производство возобновляется, и весь цикл повторяется вновь.

Когда компания сама производит изделия, то у нее нет как таковых  расходов на заказ. Однако для каждой производственной партии существуют расходы  на подготовку - это стоимость подготовки оборудования к данному производственному  процессу: наладка, замена инструмента  и т.п. По иному такие расходы  называются затратами на пуско-наладочные работы. Стоимость подготовки в данном случае аналогична стоимости заказа, поскольку она не зависит от размера  партии. Аналогично и использование  этих величин при расчетах.

Перейдем к определению  оптимальных параметров рассматриваемой модели. Составим выражение, показывающее зависимость затрат V от параметров модели, отыщем производную и приравняем ее нулю.

На этот раз включим  в общие расходы всего два  вида издержек: затраты на проведение пуско-наладочных работ и затраты  на хранение продукции. Расходы, пропорциональные объему партии (компонент, включающий величину c₁), в функцию включать не будем. Во-первых, как мы видели выше, это слагаемое никак не влияет на итоговые выражения для оптимальных параметров, во-вторых, в условиях, когда предприятие одновременно является и производителем, и потребителем продукции, такие затраты по сути не связаны с функционированием системы хранения запасов.