Статистическая детерминированная модель управления запасами без дефицита - Экономико-математическое моделирование курсовая работа
Главная
Экономико-математическое моделирование
Статистическая детерминированная модель управления запасами без дефицита
Исследование детерминированной модели управления запасами без дефицита. Примеры ее реализации. Поиск пополнения и расхода запасов, при которой функция затрат принимает минимальное значение. Информационные технологии для моделирования экономической задачи.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Статистическая детерминированная модель управления запасами без дефицита
В курсовой работе рассматривается детерминированная модель управления запасами без дефицита и примеры ее реализации. Решается несколько типов задач с различными исходными данными. Делаются выводы об оптимальных значениях параметров для минимизации затрат.
В качестве критерия эффективности принятой стратегии управления запасами выступает функция затрат (издержек), представляющая суммарные затраты на хранение и поставку запасаемого продукта (в том числе потери от порчи продукта при хранении и его морального старения, потери прибыли от омертвения капитала и т. п.) и затраты на штрафы.
Управление запасами состоит в отыскании такой стратегии пополнения и расхода запасов, при которой функция затрат принимает минимальное значение.
В курсовом проекте рассматривается простейшая модель управления запасами - управление запасами без дефицита. В ней функции A(t), B(t), R(t) выражают соответственно пополнение запасов, их расход и спрос на запасаемый продукт за промежуток времени [0, t]. В моделях управления запасами обычно используются производные этих функции по времени a(t), b(t), r(t), называемые соответственно интенсивностями пополнения, расхода и спроса запасаемого продукта.
Если функции a(t), b(t), r(t) - не случайные величины, то модель управления запасами считается детерминированной, если хотя бы одно из них носит случайный характер - стохастической. Если все параметры модели не меняются во времени, она называется статической, в противном случае динамической. Статические модели используются, когда принимается разовое решение об уровне запасов на определенный период, а динамические - в случае принятия последовательных решений об уровнях запаса или корректировке ранее принятых решении с учетом происходящих изменений.
В настоящее время широко развиты информационные технологии. Они продолжают совершенствоваться и становятся все более доступны для широкого круга людей. Их применение облегчает работу сотрудников многих фирм, которым требуется производить множество расчетов, строить модели и др. При помощи информационных технологий можно смоделировать множество процессов, существенно ускорить и упростить обработку информации. В курсовом проекте также применяются информационные технологии для моделирования экономической задачи управления запасами без дефицита
На временном интервале [0, T] уровень запаса уменьшается по прямой
J ( t ) = n - b * t от значения n до нуля. Так как дефицит не допускается, то в момент T уровень запаса мгновенно пополняется до прежнего значения n за счет поступления партии заказа. И так процесс изменения J ( t ) повторяется на каждом временном интервале продолжительностью T (см. Рис.1 ).
Задача управления запасами состоит в определении такого объема партии n , при котором суммарные затраты на создание и хранение запаса были бы минимальными.
Обозначим суммарные затраты через С , затраты на создание запаса - через С 1 , затраты на хранение запаса - через С 2 и найдем эти величины за весь промежуток времени Т .
Пусть затраты на доставку одной партии продукта, не зависимые от объема партии, равны с 1 , а затраты на хранение одной единицы продукта в единицу времени - с 2 . Так как за время необходимо запастись N единицами продукта, который доставляется партиями объема n , то число таких партий k равно:
Мгновенные затраты хранения запаса в момент времени t равны с 2* J ( t ) . Значит, за промежуток времени [0, T] они составят
Средний запас за промежуток [0, T] равен ( n * T )/2 , т.е. затраты на хранение всего запаса при линейном (по времени) его расходе равны затратам на хранение среднего запаса.
Учитывая периодичность функции J ( t ) (всего за промежуток времени будет k = N / n «зубцов», аналогичных рассмотренному на отрезке [0, T]), и формулу (3), получаем, что затраты хранения запаса за промежуток времени равны:
Нетрудно заметить, что затраты С 1 обратно пропорциональны, а затраты С 2 прямо пропорциональны объему партии n . Графики функций С 1 ( n ) и C 2 ( n ) , а также функции суммарных затрат
В точке минимума функции C ( n ) ее производная
Формула (8), называемая формулой Уилсона или формулой наиболее экономичного объема партии, широко используется в экономике. Эта формула может быть получена и другим способом, если учесть, что произведение С 1* С 2 = 0,5*с 1* с 2* N * есть величина постоянная, не зависящая от n . В этом случае, как известно, сумма двух величин принимает наименьшее значение, когда они равны, т.е. С 1 = С 2 или
Из (9) следует, что минимум общих затрат задачи управления запасами достигает тогда, когда затраты на создание запаса равны затратам на хранение запаса. При этом минимальные суммарные затраты
откуда, учитывая (7) и (1), получим
Число оптимальных партий за время с учетом (3), (7) и (1) равно:
Время расхода оптимальной партии на основании (2) с учетом (7) и (1) равно
Для разработки программной модели использовалось приложение Microsoft Excel. Потому что оно позволяет производить вычисления без написания специального программного кода, а это важно для людей, не очень хорошо разбирающихся в программировании, или для тех, кому нужно быстро решить одну проблему. Это значительно облегчает задачу, так как, введя исходные данные, нам нужно просто описать формулы, по которым они будут обрабатываться, а приложение само вычислит результат.
Программная модель - это рабочий документ (книга) Microsoft Excel. В определенные ячейки таблицы мной были введены исходные данные, используемые при решении задачи. Для получения результатов, в соответствующих ячейках таблицы я ввел формулы, описанные в анализе предметной области данной курсовой работы.
Следовательно, в роли программной модели в данном случае выступает электронная таблица, в одних ячейках которой находятся исходные данные, а в других - результаты. Связывают исходные данные и результаты - соответствующие формулы.
Ниже приведен алгоритм работы разработанной программной модели:
Например, рассмотрим задачу: потребность сборочного предприятия в деталях некоторого типа составляет 120 000 деталей в год, причем эти детали расходуются в процессе производства равномерно и непрерывно. Детали заказываются раз в год и поставляются партиями одинакового объема, указанного в заказе. Хранение детали на складе стоит 0,35 денежных единиц в сутки, а поставка партии -- 10 000. Задержка производства из-за отсутствия деталей недопустима. Определить наиболее экономичный объем партии и интервал между поставками, которые нужно указать в заказе (предполагается, что поставщик не допускает задержки поставок).
По условию затраты на одну партию составляют с 1 = 10 000 денежных единиц, затраты хранения единицы запаса в сутки с 2 = = 0,35 денежных единиц. Общий промежуток времени = 1 год = 365 дней, а общий объем запаса за этот период N = 120 000 деталей. По формуле (7)
Итак, наиболее экономичный объем партии равен 4335 деталей, а интервал между поставками 13 дней.
Решим данную задачу с помощью электронных таблиц Excel.
Рассчитаем количество партий, затраты на все партии и на хранение товара на складе, а также оптимальный объем партии n 0 :
Рассчитаем интервал между поставками:
По условиям предыдущей задачи, определим, на сколько процентов увеличатся затраты на создание и хранение запаса, по сравнению с минимальными затратами, при объеме заказываемых партий 5000 деталей.
Относительное изменение объема партии по сравнению с оптимальным n 0 = 4335 составляет
Д n / n 0 = (5000-4335)/4335 = 0,153 .
относительное изменение суммарных затрат составит ДС/С 0 = 0,153 2 /2 ? 0,012 или лишь 1,2%.
Достоверные результаты, полученные при решении аналогичных задач в используемом мной учебном пособии, и результаты, полученные в результате работы программной модели, при одинаковых исходных данных совпадают. Отсюда следует вывод, что разработанная программная модель функционирует правильно. Значит, ее можно использовать для решения сходных задач управления запасами без дефицита, используя собственные исходные данные.
5. Использование разработанного программного средства
Построим график уровня запаса в зависимости от времени при постоянной величине поставки. Исходные данные введем в следующие ячейки:
Результаты будем выводить в ячейки J(t) {C2:C3767}.
По полученным данным построим диаграмму:
В данном случае мы предполагали, что поставщик не допускает задержки поставок, и запас мгновенно пополняется при достижении им нулевого уровня. Также предполагалось, что величина поставки и интенсивность потребления остаются неизменными.
Рассмотрим случай, когда величина поставки каждый раз меняется по случайному закону:
Исходные данные введем в следующие ячейки:
Результаты будем выводить в ячейки J(t) {D2:D3767}.
По полученным данным построим диаграмму:
Такой разброс величины поставки может происходить из-за поломки транспорта, неточностей в документах и др.
Теперь рассмотрим как это повлияет на относительное изменение суммарных затрат Д С/С 0 :
На графике видно, что небольшое изменение объема партии по сравнению с оптимальным объемом практически не влияет на относительное изменение суммарных затрат. При больших изменениях относительное изменение суммарных затрат может достигать 1,5% - 3%, что негативно сказывается на деятельности фирмы.
Рассмотрим случай сезонного изменения интенсивности потребления запаса (простейший пример - сахар). В зимние, осенние и весенние месяцы потребление сахара гораздо ниже, чем в летние, следовательно, меняется период потребления партии продукта. Данное изменение мы можем видеть на графике
Схема управления запасами для определения оптимального количества запасов. Потоки заказов, время отгрузки как случайные потоки с заданными интенсивностями. Определение качества предложенной системы управления. Построение модели потока управления запасами. контрольная работа [361,3 K], добавлен 09.07.2014
Построение модели управления запасами в условиях детерминированного спроса. Методы и приемы определения оптимальных партий поставки для однопродуктовых и многопродуктовых моделей. Определение оптимальных параметров системы управления движением запасов. реферат [64,5 K], добавлен 11.02.2011
Построение имитационной модели "AS-IS" подсистемы управления производственными запасами ООО "Фаворит", адаптация программного обеспечения. Функциональные возможности табличного процессора MS Excel, VBA for Excel. Математическое обеспечение модели. курсовая работа [1,4 M], добавлен 12.07.2011
Пример решения графическим методом задачи линейного программирования с двумя неизвестными. Решение транспортной задачи методами северо-западного угла и минимальной стоимости. Стохастическая модель управления запасами, ее значение для предприятий. контрольная работа [606,2 K], добавлен 04.08.2013
Изучение порядка постановки задач и общая характеристика методов решения задач по календарному планированию: модель с дефицитом и без дефицита. Анализ решения задачи календарного планирования с помощью транспортной модели линейного программирования. курсовая работа [154,0 K], добавлен 13.01.2012
Понятие товарно-материального запаса. Внедрение систем имитационного моделирования, предназначенных для решения различного рода экономических задач. Решение конкретной задачи по управлению запасами с неудовлетворительным спросом с помощью GPSS World. курсовая работа [61,6 K], добавлен 03.03.2011
Структура управления и экономический анализ показателей функционирования Змиевской ТЭС. Структура себестоимости производства энергии и основные характеристики моделей управления запасами. Алгоритм автоматического расчета запаса угля на каждый день. дипломная работа [1,3 M], добавлен 11.03.2010
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Статистическая детерминированная модель управления запасами без дефицита курсовая работа. Экономико-математическое моделирование.
Развернутый План Сочинения На Тему Ярославна
Краткий Отчет Студента О Прохождении Практики
Курсовая работа по теме Технологический процесс изготовления корпуса аппарата
Реферат На Тему Літературний Образ Запорозької Січі
Административное Наказание Общее Реферат
Реферат по теме Электроснабжение участка
Курсовая работа по теме Управление базами данных
Сочинение Моя Школа На Русском Языке
Курсовая работа: Прибыль и её виды 3
Медицинские Папирусы Древнего Египта Реферат
Эссе На Тему Ценности Моего Поколения
Реферат: Предупреждение педагогической запущенности детей и подростков
Сочинение На Тему Читая Горе От Ума
Сочинения На Тему Капитанская Дочка 8 Класс
Вычислительная Техника Реферат По Информатике
Сочинение По Истории 1917
Дипломная работа по теме Изучение развития произвольного внимания у старших дошкольников средствами занимательного математического материала
Леонардо Ди Каприо Сочинение На Английском
Дипломная работа по теме Проектирование машинного агрегата
Как Писать Литературу В Курсовой Пример
Создание программного продукта для моделирования процесса абсорбции - Программирование, компьютеры и кибернетика курсовая работа
Проектирование и испытание фототранзистора - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника курсовая работа
Анализ финансовых результатов деятельности предприятия и пути их увеличения (на примере ЧУП "Свiтанак" ОАО "Актамир" г. Могилева) - Финансы, деньги и налоги дипломная работа