存储系统、费用和管理概述.ppt

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1、存储理论 InventoryTheory平抑波动,保障供给1存储理论(InventoryTheory)与排队现象一样,存储是一种常见的社会和日常现象平抑波动,保障供给两方面的矛盾:短缺造成的损失和存储形成的费用起源于物资管理和生产过程控制经典存储理论和现代物流管理经典研究最佳订货周期和订货量现代研究如何将存储降至最低,减少和优化物流环节,如JIT,MRPII,SupplyChain现代物流管理的原因产品个性化、地皮价格暴涨、专业化生产、信息系统、商业信誉本章只介绍经典存储理论的基础21.存储系统、

2、费用和管理存储过程通常包括三个环节:订购进货、存储和供给需求存储系统的中心可视为仓库,如下图对存储系统而言,外部需求一般是不可控的因素,但可以预测;总体上需求可分为确定型的和随机型的但订购时间和订购量一般是可控的因素。问题是:什么时间订货,一次订多少?备运期:从订购单发出到物资运到入库这段时间备运期可能是确定型的,也可能是随机型的几种相关的费用订购费:包括联系、质检、运输、入库等与订购数量无关的一次性费用物资单价:是否与时间有关?是否与批量有关?3存储费:包括保管费、仓库占用费、流动资金利息、存储

3、损耗费等,与时间和数量成正比缺货损失费:两种形式,停产形成的真正损失;商店断货形成的机会损失存储策略:确定订货的间隔时间和订购量定期补充法:以固定的时间间隔订货,每次订货要把储量恢复到某种水平。简单但容易造成缺货或积压定点补充法:当存货量下降到某点就订货,每次的订货量可以是固定的。称为(s,S)策略,s代表订货点,S代表最大储量,因此订货量为Q=Ss。要监视订货点分类管理法:按照占用流动资金的多少或总的存储费的大小将存储物资分为三类,如下表所示。第一类是管理重点,第二类适当控制,第三类大体估算,

4、可多存一些以免缺货60%以上5~10%20~30%60~70%15~20%10%以下占总资金的%占全部品种的%第一类第二类第三类42确定型存储模型备运期和需求量都是确定性的称为确定型模型,若其中有一个是随机的,则称为随机型模型。本节只介绍确定型模型2.1不允许缺货模型模型假设单位时间的需求量为常数D(称为需求率)备运期为0;不允许缺货;各种参数均为常数设订货量为Q,订货周期为t,需求率为D一次订购费为Cd,单位物资单位时间的存储费为Cs定性分析每次订购量小,则存储费用少,但订购次数频繁,增加订购费

5、;每次订购量大,则存储费用大,但订购次数减少,减少订购费;因此有一个最佳的订货量和订货周期定量分析每次订购量Q=Dt(1)平均储量=0.5Q5不允许缺货模型的推导可比性原则单位相同,时间相同;目标函数的含义相同由于系统存量具有周期性,因此只需研究一个周期Q不同,周期长度t也不同,因此目标函数应为单位时间内的总费用单位时间内总费用是订货量Q的非线性函数6不允许缺货模型的推导由C(Q)曲线可见Q0点使单位时间总费用最小,称为经济订货量(EconomicOrderQuantity,E.O.Q)根据(2)

6、式求经济订货量Q0,对C(Q)求导7不允许缺货模型的几点说明1、没有考虑物资单价若物资单价与时间和订购量无关,为常数k,则单位时间内的物资消耗费用为2、若备运期不为零,(3)(4)(5)式仍成立设备运期L为常数,则可得订货点s=LD,Q0和t0都不变3、灵敏度分析设实际订购量Q=rQ0,r为一比例常数8则实际订购量的平均总费用为当r由0.5增大到2时当r=1.1比值仅为1.0045,可见灵敏度很低9例1某工厂生产载波机需电容元件,正常生产每日需600个,每个存储费Cs=0.01元/周,订购费每次为

7、Cd=50元,问:(1)经济订货量为多少?(2)一年订购几次?(一年按52周计),(3)一年的存储费和订购费各是多少?解:以周为时间单位,每周按5天计,则D=5600=3000个/周(1)由(3)式得102.2允许缺货模型允许缺货,但到货后补足缺货,故仍有Q=DtQ为订货量,q为最大缺货量;t是订货周期,t1是不缺货期,t2是缺货期;最大存储量为H=QqCq为单位缺货损失费,其它费用参数符号同不允许缺货模型11故单位时间平均总费用为将q代入(7)式,得先对C(Q,q)对q求偏导,并令导数为01

8、2由于Cq/(Cs+Cq)<1,故允许缺货是有利的拆借现象,商店中的期货Cq,退化为不允许缺货模型132.3连续进货,不允许缺货模型周期性的零部件生产t1为零件生产期,单位时间产量为K,D为零件消耗率,K>D;Q=Kt1为生产期总产量;t2为转产期,t=t1+t2为生产周期,H最大存储量Cd这里称为准备费14故单位时间平均总费用为KD,C(Q0)0,Q0(长期合同)正是JIT无仓储生产的道理K,退化为不允许缺货模型直接应用不允许缺货模型的公式(3),得152.4两种

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