Методология логистики. Модели перерабатывающего элемента. Модели накопительного элемента, страница 14

5.6. Модели накопительного элемента

Недостатком рассмотренных в п. 3.5 систем управления запасами является то, что они сильно упрощают реальные процессы, которые носят, как правило, случайный характер и подходят для моделирования "отлаженных" ЛС, в которых воздействие случайных факторов сведено к минимуму. В процессе формирования ЛС фактические (случайные) параметры реальной системы управления запасами могут значительно отличаться от расчетных значений в силу влияния множества случайных факторов. Учесть случайные колебания параметров системы управления запасами, а также провести их экспериментальную проверку позволяет имитационная модель. Ниже приводится описание общего алгоритма имитации системы управления запасами (рис. 5.2). Он может быть достаточно легко усовершенствован с целью учета конкретных особенностей реальной системы.

Под термином "генерирование" подразумевается получение случайного значения того или иного параметра, подчиняющегося определенному, установленному в результате статистических наблюдений закону распределения случайной величины. Более подробно методику генерирования случайных величин и вопросов имитационного моделирования можно найти в [17]. Там же приведена библиография по имитационному моделированию.

В строке (1) алгоритма (рис. 5.2) производится начальная установка переменных состояния модели, где CLOCK - системные часы (счетчик сымитированных дней работы склада); T - время очередной поставки на склад; V - количество запаса на складе; B - начальный уровень запаса. Цикл (2-14) имитирует работу склада в течение заданного периода моделирования - TT. В строке (3) генерируется спрос в текущий день - D. Затем (4) системные часы переводятся на день вперед.

В строке (5) проверяется, не совпадает ли текущее время с моментом поставки запаса на склад по сделанному ранее заказу. Если да, то количество запаса увеличивается на величину EOQ. Затем (6) со склада забирается величина запаса в размере текущего спроса - D. Полученная разность может оказаться отрицательной (строка 7), т.е. со склада вывезена вся продукция и образовался дефицит. В этом случае вычисляются связанные с ним потери (C3 - потери, связанные с нехваткой единицы продукта; TC3 - полные потери от дефицита продукта на складе), причем считается, что дефицит нельзя восполнить за счет поставок в будущем: клиенты потеряны безвозвратно. После этого (строка 8) обнуляется значение текущего запаса на складе. В строке (9) подсчитываются полные затраты на хранение запаса TC1 (C1 - затраты на хранение единицы продукта в течение одного дня).

Если количество продукции на складе стало меньше или равным критическому (ROP), то проверяется наличие в системе невыполненного заказа на поставу продукции на склад, сделанного ранее (строка 10). Если в системе нет невыполненных заказов, то производится планирование новой заявки. В строке (11) пересчитываются полные затраты, связанные с организацией поставок - TC2 (C2 - затраты на организацию одной поставки). Затем (12) генерируется время выполнения нового заказа (PLT), которое складывается с текущим временем (13). После имитации в течение заданного времени вычисляются полные затраты на работу системы - TC (15).

Помимо экспериментов с различными значениями переменных управления EOQ и ROP можно также выяснить влияние параметров C1, C2, C3 и B на оптимальную величину полных затрат TC.

Поскольку вопросы управления запасами чрезвычайно важны для практической деятельности всех участников логистического процесса, приведем ряд численных примеров моделей систем управления запасами, в которых учитывается ряд дополнительных факторов [8].

1) Модель системы управления запасами, допускающей дефицит продукции на складе. Известна величина потерь или штрафных санкций, обусловленных нехваткой одной тонны груза в течение суток h=0,2 руб. Задано: затраты на поставку продукции С₀=12,75 руб. за тонну; годовое потребление составляет S=1000 т; затраты на хранение продукции на складе i=0,1 руб. за тонну. Требуется рассчитать оптимальный размер закупаемой партии в условиях дефицита.