Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Основы кибернетики предприятия
Шрифт:
empty-line/>

IAF=(AIF)(RSF),

13–70, N

RSF=RRF,

13–71, N

CPF=(DCF)(RRF),

13–72, N

OPF=(DPF)(RRF),

13–73, N

где

RRF — исходная величина требований, получаемых производством (единицы в неделю);

RRR — исходная величина

требований, получаемых розницей (единицы в неделю);

UOF — исходное число заказов, не выполненных производством (единицы);

RSF — исходная величина усредненных требований к производству (единицы в неделю);

DHF — минимальное запаздывание выполнения заказа производством (недели);

DUF — среднее запаздывание выполнения заказов производством из-за отсутствия на складе некоторых товаров при общем «нормальном» объеме запасов (недели);

IAF — исходный фактический запас в производстве (единицы);

AIF — постоянный коэффициент пропорциональности (недели);

CPF — исходное количество заказов в стадии оформления на заводе (единицы);

DCF — запаздывание оформления заказа на заводе (недели);

OPF — исходное количество заказов в производстве (единицы);

DPF — запаздывание, связанное с затратой времени на производство продукции (недели).

Уравнения с 13–54 по 13–73 дают исходные величины, необходимые для того, чтобы можно было начать решение уравнений с 13-1 по 13–53.

13.5.5. Параметры (константы) системы

Теперь, когда мы завершили формулирование уравнений, описывающих поведение системы, и уравнений, определяющих начальные условия, нам необходимо определить числовые значения параметров системы (величин, постоянных на протяжении каждого отдельного проигрывания модели).

Первый параметр, с которым мы встречаемся в уравнениях, является скорее параметром процесса вычисления, чем системы, как таковой. Это интервал решений DT. Интервал решений должен быть небольшой частью (менее одной шестой) отрезка времени, представленного в системе любым из запаздываний третьего порядка. Так как мы будем отражать в системе запаздывания длительностью порядка половины недели, то выберем следующий интервал решений:

DT=0,05 недели.

Поскольку в этой главе мы рассматриваем систему типичную или возможную, а не представляющую какую-либо конкретную фирму, мы не будем подробно останавливаться на выборе числовых значений параметров, а возьмем их вероятные значения с тем, чтобы позднее посмотреть, как влияет изменение значений параметров на характеристики системы.

Рассмотрим сначала запаздывания выполнения заказов розничной, оптовой торговлей и производством. Первый параметр связан с минимальным запаздыванием выполнения заказа в случае, когда необходимый товар имеется в запасе на складе. Предположим, что эти запаздывания будут порядка одной недели в каждом из трех подразделений системы:

DHR — 1,0 недели — минимальное запаздывание в розничном звене;

DHD = 1,0 недели — минимальное запаздывание в оптовой торговле;

DHF = 1,0 недели — минимальное запаздывание обработки заказа на заводе.

Необходимо также выбрать величины запаздываний выполнения заказов из-за отсутствия на складе необходимого товара DUR, DUD и DUF. При рассмотрении уравнения 13-6 мы на основе интуитивных предположений установим, что эти запаздывания

пропорциональны отношению желательного запаса к фактическому. С помощью модели можно проверить влияние на систему выбора и других видов функциональной взаимосвязи и различных значений постоянной запаздывания, связанного с отсутствием на складе необходимого товара.

На рис. 13–17 показан ряд функций, из которых мы должны сделать выбор. По вертикальной оси отложена та часть общего среднего запаздывания, которая связана с отсутствием на складе необходимого товара; она выражена в долях минимального запаздывания DHR. По горизонтальной оси отложено безразмерное отношение фактического запаса к желательному. Отдельные кривые показывают различные отношения запаздывания DUR (связанного с отсутствием на складе некоторых товаров в то время, как их суммарное количество IAR находится на желательном уровне JDR) к запаздыванию DHR (минимальному времени, необходимому для оформления заказа).

Рис. 13–17. Зависимость запаздывания от отношения запасов.

На рис. 13–17 проведена жирная вертикальная линия в том месте, где фактический запас равен желательному. Точки, в которых кривые пересекают эту линию, соответствуют такому отношению запаздываний DUR и DHR, которое будет иметь место в условиях «нормальной» величины общего запаса. Приведенные кривые показывают, сколь быстро изменяется среднее запаздывание выполнения заказа при изменении запаса. Пока мы придерживаемся определенного функционального отношения, задаваемого уравнениями 13-6, 13–24 и 13–42, мы не можем независимо выбирать величину запаздывания DUR при нормальном запасе товаров и скорость, с какой будет увеличиваться это запаздывание, при сокращении наличия товаров. Желательное соотношение между этими величинами можно установить, принимая различные функциональные отношения между запасом и запаздыванием[80]. Допустим, что кривые, обозначенные 0,4; 0,6 и 1,0, согласуются соответственно с нашей оценкой запаздываний выполнения заказов розничной и оптовой торговлей и производством из-за отсутствия на складах необходимых товаров. Для определения абсолютных величин этих запаздываний приведенные в обозначениях числа надо умножить на минимальное запаздывание, которое уже выбрано нами равным 1 неделе; поэтому запаздывания для розничной и оптовой торговли и производства будут равны соответственно:

DUR = 0,4 недели,

DUD — 0,6 недели,

DUF = 1,0 недели.

Принятие таких значений отношения запаздываний DUR и DHR означает, например, что, если запас товаров в рознице сократится до половины желательного количества, то среднее запаздывание выполнения заказа розничным звеном увеличится с 1,4 до 1,8 минимального времени, необходимого для выполнения заказа. В оптовой торговле соответствующее запаздывание увеличилось бы с 1,6 до 2,2 раза по сравнению с минимальным, а в производстве — с 2 до 3 раз. Оценка достоверности этих значений в конкретной ситуации могла бы быть произведена на основе анализа движения типичных заказов с целью определить характерное для них время выполнения и величину запаздывания из-за отсутствия на складе некоторых товаров.

Поделиться:
Популярные книги

Треск штанов

Ланцов Михаил Алексеевич
6. Сын Петра
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Треск штанов

Низший - Инфериор. Компиляция. Книги 1-19

Михайлов Дем Алексеевич
Фантастика 2023. Компиляция
Фантастика:
боевая фантастика
5.00
рейтинг книги
Низший - Инфериор. Компиляция. Книги 1-19

Купеческая дочь замуж не желает

Шах Ольга
Фантастика:
фэнтези
6.89
рейтинг книги
Купеческая дочь замуж не желает

Враг из прошлого тысячелетия

Еслер Андрей
4. Соприкосновение миров
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Враг из прошлого тысячелетия

Фиктивная жена

Шагаева Наталья
1. Братья Вертинские
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Фиктивная жена

Темный Охотник

Розальев Андрей
1. КО: Темный охотник
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Темный Охотник

Мастер Разума III

Кронос Александр
3. Мастер Разума
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
аниме
5.25
рейтинг книги
Мастер Разума III

Отборная бабушка

Мягкова Нинель
Фантастика:
фэнтези
юмористическая фантастика
7.74
рейтинг книги
Отборная бабушка

Кодекс Охотника. Книга X

Винокуров Юрий
10. Кодекс Охотника
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
6.25
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга X

Сумеречный Стрелок 2

Карелин Сергей Витальевич
2. Сумеречный стрелок
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Сумеречный Стрелок 2

Купидон с топором

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
7.67
рейтинг книги
Купидон с топором

Отмороженный 4.0

Гарцевич Евгений Александрович
4. Отмороженный
Фантастика:
боевая фантастика
постапокалипсис
рпг
5.00
рейтинг книги
Отмороженный 4.0

Черный Маг Императора 5

Герда Александр
5. Черный маг императора
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Черный Маг Императора 5

На границе тучи ходят хмуро...

Кулаков Алексей Иванович
1. Александр Агренев
Фантастика:
альтернативная история
9.28
рейтинг книги
На границе тучи ходят хмуро...