再订货点计算方法存在的问题及改进

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1、再订货点计算方法存在的问题及改进计算再订货点是流动资金管理中的一个重要问题。由于未来生产经营的不确定性,再订货点计算在存货正常使用量的基础上加上一部分最优保险储备量来避免部分缺货成本,从而使储存成本与缺货成本总和最低。虽然已有关于最优保险储备量的计算方法,但是已有的方法在计算不同储备量下的总成本时仍存在一些问题。本文结合实例,分析原有计算方法存在的问题,并提出自己的观点和见解。一、传统的计算方法及存在的问题假定某企业的存货年需要量D=3600件,单位储存变动成本KC=2元,单位缺货成本KU=1元,交货时间为L=10天;已知经济订货量为Q=300

2、件,每年的订货次数为N=12次。交货期内的存货需求量及其概率分布如下表所示:存货需要量5256…96100104…128132136140144148概率0.040.04…0.040.040.04…0.040.040.040.040.040.04题目中已给出经济订货量。通过概率分布可以看到,在交货的10天里,存货的使用量有25种情况,每种情况的概率都为4%。计算出10天里存货需求量的期望值为100(52×0.04+56×0.04+…+100×0.04+…+148×0.04)件,所以至少要以100件作为再订货点。下面从零开始增加保险储备量,然后比

3、较得到最低总成本,此时的保险储备量即为所求。通过计算发现,保险储备量一直到28件时,总成本都是不断降低的。设保险储备量B=28件,再订货点为128件。则可能发生的缺货量为:S28=(132-128)×0.04+(136-128)×0.04+…+(148-128)×0.04=2.4(件)总成本T28=缺货成本+储存成本=2.4×1×12+28×2=84.8(元)以此类推,分别设保险储备量B=32件,36件…,依次计算其总成本为:T32=1.6×1×12+32×2=83.2(元),其中可能缺货1.6件,储备32件;T36=0.96×1×12+36×

4、2=83.52(元),其中可能缺货0.96件,储备36件。后面总成本会随着保险储备量的增加而增加,计算步骤从略。由此得到结论,在保险储备量为32件的时候,相关成本总和为83.2元,总成本最低,所以保险储备量为32件,应以132件作为再订货点。该方法存在的最大的问题存在于相关成本总和的计算。上面的计算中,总成本包括缺货成本与储存成本两部分。缺货成本的计算是依照概率分别计算各种缺货的可能性,然后得到期望值,即可能的缺货量。但是在计算储备成本的时候,却仅仅是用储备量乘上单位储存成本,没有考虑各种可能性下的储备量。如上例中,当保险储备量为0时,再订货点

5、为100件,即在交货的10天里还有100件存货。当10天的使用量没有达到100件时,如4%的概率使用了60件,那么企业有4%的可能性需要多储存40件存货,同样其他存货不足100件的情况也是一样。所以,针对储备量为0的情况下,笔者认为储存成本并不为0,而应该是12.48[(100-96)×0.04+…+(100-52)×0.04]件存货的储存成本,即24.96(12.48×2)元。这是由存货使用量的不确定性决定的,其产生原因与可能发生缺货成本的原因是相同的。二、再订货点计算方法的改进笔者认为,储存成本也是由于存货使用量的不确定性所产生的,应以此思

6、路重新计算各种情况下的总成本。改进后的方法可以在解法上比原方法更为简化,只需注意到总成本与储备量变化之间存在的线性关系。仍结合以上例题进行分析。首先,假设保险储备量是可以连续变化的,变化的范围是从0到4(因为存货需要量相邻情况之间的差为4),那么如果从100开始,再订货点范围则是100到104之间(包括端点),变化量为x(0≤x≤4)。利用概率计算可能发生的缺货量为:(104-100-x)×0.04+(108-100-x)×0.04+(12-x)×0.04…+(48-x)×0.04该式子移项整理后为:4×0.04+8×0.04+…+48×0.0

7、4-(0.04×12)x所以,此时的缺货成本为上式乘以12×1,得到(4×0.04+8×0.04+…+48×0.04)×12-0.48×12x。然后计算储存成本,可能发生的储存量为0.04x+(4+x)×0.04+(8+x)×0.04+…+(48+x)×0.04同样移项整理后为:4×0.04+8×0.04+…+48×0.04+(0.04×13)x所以,此时的储存成本应为上式乘以2,得到(4×0.04+8×0.04+…+48×0.04)×2+0.52×2x。总成本为缺货成本与储存成本之和,不考虑上述两式前的正数部分,只比较变化量前的系数。缺货成本

8、中前的系数为-5.76,储存成本中前的系数为1.04,所以两式相加后前的系数为-4.72。由此可以得到,总成本随的增加而减少,所以0一定不是最优保险储

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