Стохастические модели управления запасами с фиксированным временем задержки поставок

80360
знаков
25
таблиц
23
изображения

2.1.5 Стохастические модели управления запасами с фиксированным временем задержки поставок

В рассмотренных выше идеализированных моделях управления запасами предполагалось, что пополнение запаса происходит практически мгновенно. Однако в ряде задач время задержки поставок может оказаться настолько значительным, что его необходимо учитывать в модели.

Пусть за время задержек поставок q уже заказаны n партий по одной в каждый из n периодов продолжительностью Т = q/n.

Обозначим:

sнз — первоначальный уровень запаса (к началу первого периода);

si — запас за i-й период;

ri — спрос за i-й период;

qi — пополнение запаса за i-й период.

Тогда к концу n-го периода на склад поступит Sqi единиц продукта, а будет израсходовано Sri единиц, т.е.

, (2.23)

или


sn = s - r, (2.24)

гдеs - запас за i - й период и определяется по формуле:

; (2.25)

где r - спрос за i - й период. Он равен:

 (2.26)

Требуется найти оптимальный объем партии заказа, который необходимо сделать за последний n-й период, предшествующий поступлению сделанного ранее заказа. Математическое ожидание суммарных затрат в этом случае определяется по формуле (2.18), а оптимальный запас s находится по формуле:

F(s0) < p < F(s0 + 1), (2.27)

Найдя оптимальный запас s0 и зная q1, q2,…, qn-1, можно вычислить qn по формуле (2.28) [10], т.е.

 (2.28)

2.2 Обоснование выбора модели управления запасами

 

Модели управления запасами специфичны, в большинстве случаев они не могут в точности отражать какую-то конкретную ситуацию. И, тем не менее, при планировании хозяйственной деятельности предприятия было бы неверным пренебрегать любыми возможностями использования математического аппарата для построения моделей управления запасами.

Деятельность Змиевской ТЭС осуществляется в таких направлениях: производство и продажа электрической и тепловой энергии, снабжение электроэнергии, коммерческо-посредническая и внешнеэкономическая деятельность, предоставление бытовых услуг. Для этого предприятие закупает уголь у Донецких и Луганских поставщиков с запасом, который хранится на складе.

В процессе деятельности спрос на уголь подвержен влиянию фактора сезонности, то есть существуют периоды, когда спрос выше запаса и угля на складе оказывается недостаточно. В этом случае предприятие обращается к поставщику, однако на его доставку требуется определенное время, в течении которого предприятие несет значительные убытки. Возможен и такой вариант, когда необходимости в запасе угля нет и предприятие несет убыток от его приобретения и хранения, не пользующегося спросом на данный момент времени.

Для расчета оптимального запаса были взяты данные по расходу угля за каждый день в течение всего года.

Анализ статистических данных показал, что величина потребления угля каждый месяц различна и носит случайный, но циклический характер. Этот факт указывает на то, что для расчета оптимального запаса продукции необходимо использовать стохастическую модель управления запасами.

2.3 Расчет оптимального запаса

 

2.3.1 Построение таблиц потребления угля

Построим зависимости потребления угля по дням, по месяцам, а также зависимость потребления, опираясь на данные таблицы 1.4.

Для построения зависимости потребления угля по дням, найдем среднее значения потребления по каждому дню. Для этого просуммируем потребление угля по каждому номеру дня в течение всего года, и разделим это значение на количество дней. Таким образом, мы получим диапазон потребления угля с 1 по 7 день, который показывает среднее значения потребления. Полученный график представлен на рисунке 2.5

Рисунок 2.5 — Потребление угля Змиевской ТЭС по дням

Для построения зависимости потребления угля по месяцам, найдем среднее значение потребления угля за каждый месяц, в течение года. Получим диапазон потребления угля с 1 по 12 месяц. Полученный график представлен на рисунке 2.6

Рисунок 2.6 — Потребление угля Змиевской ТЭС по месяцам

Из рисунков мы видим, что все графики — это периодические процессы.

Также мы видим ярко выраженную циклическую зависимость. Следовательно, функция распределения также должна иметь зависимость от дня, месяца и потребления.

На основании таблицы 1.4 создадим таблицу потребления угля в месяц по каждому дню

Таблица 2.1 — Потребления угля в месяц по каждому дню

Месяц № дня Потребление угля по дням
Январь 1 7788 1789 4958 5869 5278
2 7559 2256 5849 6263 3422
3 5702 587 6658 8794 4151
4 7338 4201 6249 6991
5 6998 3950 5286 5519
6 2650 3385 5904 2022
7 2036 4012 5544 2449
Февраль 1 3286 4388 5229 5350 7156
2 5420 5552 5934 6768
3 5568 3985 6218 6209
4 8022 4289 5306 6224
5 5130 4241 5544 5722
6 5556 6163 5624 5035
7 5855 5577 5316 7361
Март 1 5718 4232 4560 5087 7604
2 5339 6898 3980 6578 7217
3 4813 5271 6026 5348 6663
4 4790 5955 6132 6016
5 5204 4938 5524 5691
6 5215 3798 5838 5201
7 7357 4564 5586 5897

Месяц

№ дня Потребление угля по дням
Апрель 1 6418 3893 3938 3815 3256
2 8519 3636 2820 3560 4865
3 6656 3945 4529 3868
4 6970 7983 3199 3451
5 4683 4221 4397 3315
6 3675 3775 3998 4904
7 4152 3525 3380 2901
Май 1 4037 2615 4241 1529 3131
2 4135 3507 4478 1647 4425
3 3865 4001 4146 2664 3519
4 4368 3974 4104 3666
5 3902 3543 4782 4239
6 4280 4357 3547 4981
7 4588 4010 1882 3420
Июнь 1 3411 2937 3154 2301 1471
2 438 3528 4581 2627 263
3 2157 3290 4354 2641
4 2028 4005 2742 925
5 3747 2552 3019 367
6 2946 3908 3810 1798
7 3113 2818 3589 2700
Месяц № дня Потребление угля по дням
Июль 1 1469 4708 4905 3855 2859
2 1256 3416 4211 1750 4358
3 442 5541 4807 2321 5404
4 6978 4651 4225 2416
5 7532 5790 4628 1954
6 7700 4076 4610 2953
7 6385 4948 4050 1964
Август 1 4806 4895 1964 3695 1569
2 637 4774 1456 3556 1491
3 1632 3681 1259 2254 1098
4 499 5216 2556 1569
5 4116 3380 3256 1988
6 4013 3245 4562 1887
7 4200 1125 1168 2564
Сентябрь 1 1490 3636 1667 2597 503
2 1744 2566 1288 1698 503
3 1193 4632 2561 329
4 624 546 2143 2157
5 1168 1945 2125 1147
6 1168 1839 589 1484
7 2564 250 4563 1092
Месяц № дня Потребление угля по дням
Октябрь 1 1456 987 2047 3927 4219
2 800 1546 3571 3697 3482
3 498 4707 2964 6494 4972
4 564 4519 3045 5573
5 370 5734 3712 4672
6 531 4433 2873 5544
7 333 3209 4442 5077
Ноябрь 1 4004 4841 5463 8156 8557
2 4213 5992 5047 7328 8279
3 5327 4437 4859 7677
4 4311 4927 5518 8165
5 4074 4176 7155 7641
6 3667 4358 6160 7469
7 3347 4857 6520 8119

 

Декабрь

1 8449 9738 6204 6020 4519
2 7394 9059 8781 4926 4660
3 9084 9448 6161 6504 4235
4 8072 8720 7238 5709
5 7220 8276 4413 6067
6 7947 8659 5723 4515
7 7414 9239 6421 6497

2.3.2 Определение экспериментального значения функции распределения

Весь диапазон потребления угля разобьем на три интервала и определим относительную частоту попадания потребления угля в тот или иной интервал, а также сумму частот для каждого интервала.

Конечные данные приведены в таблице 2.2


Таблица 2.2 — Относительная частота попадания потребления угля в интервал

Месяц День Относительные значения Сумма частот
Интервал 250-3412 3413 – 6575 6576 – 9738 1 2 3 4
Январь 1 0,2 0,6 0,2 0 0,2 0,8 1
2 0,2 0,6 0,2 0 0,2 0,8 1
3 0,2 0,4 0,4 0 0,2 0,6 1
4 0 0,5 0,5 0 0 0,5 1
5 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
6 0,5 0,5 0 0 0,5 1 1
7 0,5 0,5 0 0 0,5 1 1
Февраль 1 0 0,8 0,2 0 0 0,8 1
2 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
3 0 1 0 0 0 1 1
4 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
5 0 1 0 0 0 1 1
6 0 1 0 0 0 1 1
7 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
Месяц День Относительные значения Сумма частот
Интервал 250-3412 3413 – 6575 6576 – 9738 1 2 3 4
Март 1 0 0,8 0,2 0 0 0,8 1
2 0 0,4 0,6 0 0 0,4 1
3 0 0,8 0 0 0 0,8 1
4 0 1 0 0 0 1 1
5 0 1 0 0 0 1 1
6 0 1 0 0 0 1 1
7 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
Апрель 1 0 0,8 0,2 0 0 0,8 1
2 0,2 0,6 0,2 0 0,2 0,8 1
3 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
4 0 0,5 1 0 0 0,5 1
5 0 1 0 0 0 1 1
6 0 1 0 0 0 1 1
7 0,25 0,75 0 0 0,25 1 1
Май 1 0,6 0,4 0 0 0,6 1 1
2 0,2 0,8 0 0 0,2 1 1
3 0,2 0,8 0 0 0,2 1 1
4 0 1 0 0 0 1 1
5 0 1 0 0 0 1 1
6 0 1 0 0 0 1 1
7 0,25 0,75 0 0 0,25 1 1
Месяц День Относительные значения Сумма частот
Интервал 250-3412 3413 – 6575 6576 – 9738 1 2 3 4
Июнь 1 0,6 0,4 0 0 0,6 1 1
2 0,6 0,4 0 0 0,6 1 1
3 0,5 0,5 0 0 0,5 1 1
4 0,75 0,25 0 0 0,75 1 1
5 0,75 0,25 0 0 0,75 1 1
6 0,5 0,5 0 0 0,5 1 1
7 0,75 0,25 0 0 0,75 1 1
Июль 1 0,4 0,6 0 0 0,4 1 1
2 0,4 0,6 0 0 0,4 1 1
3 0,4 0,6 0 0 0,4 1 1
4 0,25 0,5 0,25 0 0,25 0,8 1
5 0,25 0,5 0,25 0 0,25 0,8 1
6 0,25 0,5 0,25 0 0,25 0,8 1
7 0,25 0,5 0,25 0 0,25 0,8 1
Август 1 0,4 0,6 0 0 0,4 1 1
2 0,6 0,4 0 0 0,6 1 1
3 0,6 0,4 0 0 0,6 1 1
4 0,75 0,5 0 0 0,75 1,3 1
5 0,25 0,75 0 0 0,25 1 1
6 0,25 0,75 0 0 0,25 1 1
7 0,75 0,25 0 0 0,75 1 1
Сентябрь 1 0,8 0,2 0 0 0,8 1 1
2 1 0 0 0 1 1 1
Месяц День Относительные значения Сумма частот
Интервал 250-3412 3413 – 6575 6576 – 9738 1 2 3 4
Сентябрь 3 0,75 0,25 0 0 0,75 1 1
4 1 0 0 0 1 1 1
5 1 0 0 0 1 1 1
6 1 0 0 0 1 1 1
7 0,75 0,25 0 0 0,75 1 1
Октябрь 1 0,6 0,4 0 0 0,6 1 1
2 0,4 0,6 0 0 0,4 1 1
3 0,4 0,6 0,2 0 0,4 1 1
4 0,5 0,5 0 0 0,5 1 1
5 0,25 0,75 0 0 0,25 1 1
6 0,5 0,5 0 0 0,5 1 1
7 0,25 0,75 0 0 0,25 1 1
Ноябрь 1 0 0,6 0,4 0 0 0,6 1
2 0 0,6 0,4 0 0 0,6 1
3 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
4 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
5 0 0,5 0,5 0 0 0,5 1
6 0 0,75 0,25 0 0 0,8 1
7 0 0,5 0,5 0 0 0,5 1
Декабрь 1 0 0,4 0,6 0 0 0,4 1
2 0 0,4 0,6 0 0 0,4 1
3 0 0,4 0,6 0 0 0,4 1
4 0 0,5 0,75 0 0 0,5 1
5 0 0,5 0,5 0 0 0,5 1
6 0 0,5 0,5 0 0 0,5 1
7 0 0 1 0 0 0 1

Для каждого интервала найдем середину и для каждого дня определим F(x) — экспериментальную функцию распределения.

Полученные данные приведены в таблице 1 приложения А.

Для каждого значения середины интервала определим среднее значение экспериментальной функции распределения F(x). Получим результативные данные, приведенные в таблице А.1 приложения А


Таблица 2.3 — Среднее значение экспериментальной функции распределения

Середина интервала Среднее значение F(X)
125 0
1831 0,27
4994 0,84
8157 1

По полученным данным построим график экспериментального значения функции распределения потребления угля.

Рисунок 2.7 — Экспериментальное значение функции распределения потребления угля Змиевской ТЭС

 


Информация о работе «Оптимальное управление запасами угля Змиевской ТЭС»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 80360
Количество таблиц: 25
Количество изображений: 23

Похожие работы

Скачать
62997
12
2

... которую в пределах инвестиционных обязательств и в контексте государственной энергетической политики по­степенно могли бы реализовать частные стратегические инвесторы. 2.3.     Приватизация и приток инвестиций в тепловую энергетику Украины. На основании вышеизложенного следует отметить, что для приватизации украинской теплоэнергетики существуют два весомых основания: - потребность в более ...

Скачать
61920
2
2

... в управление Минэнерго Украины с последующим созданием в первом квартале 2000 г. государственной акционерной энергетической компании; усилить ответственность руководителей всех уровней за обеспечение оплаты за энергоресурсы, что даст возможность обеспечить выплату текущей заработной платы, соответствующие платежи в бюджет и, что самое главное, оплату топлива; урегулировать вопрос покрытия ...

Скачать
138019
0
0

... биогеохимический кругооборот. В социально-экономических системах около 90% материальных ресурсов переходит в отходы, а основное количество энергии используется в производстве и потреблении. Поэтому главной задачей промышленной экологии является нахождение путей для рационального использования природных ресурсов, предотвращения их исчерпания, деградации и загрязнения окружающей среды, а в конечном ...

Скачать
100528
0
0

... Для улучшенного внедрения экологически чистых энергосберегающих технологий была разработана и утверждена согласно Постановлению Совета Министров Крыма от 14 02.94 г, №26 «Комплексная научно-техническая программа развития нетрадиционных возобновляемых источников энергии в Крыму до 2000 г.». На настоящий момент эта программа из-за отсутствия достаточного финансирования реализована частично и требует ...

0 комментариев


Наверх