Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Практикум по логистке.doc
Скачиваний:
101
Добавлен:
31.10.2018
Размер:
4.3 Mб
Скачать

Решение

Определим оптимальный размер заказа по формуле Уилсона:

шт.

Так как q  Q*, то определим размер заказа Q** из уравнения:

,

Подставим исходные данные в уравнение:

.

Выполнив элементарные преобразования, получим:

Дискриминант будет равен:

Решения уравнения:

Допустимым решением является Q** = Q1 = 403,06 (Q2  Q*). Представим графически (рис. 1.4.6) решение данной задачи.

q

Q**

Q*

СЗ1

СЗ2

Рис.1.4.6. Зависимость суммарных затрат от объема заказа для товаров, приобретаемых без скидки (СЗ1) и со скидкой (СЗ2)

Так как точка разрыва цены q, свыше которой товар приобретается со скидкой, находится во второй зоне, то оптимальный размер заказа равен 150 шт.

1.5. Многопродуктовая модель управления запасами с ограниченной вместимостью склада

В подавляющем большинстве случаев на предприятии хранится значительный ассортимент n товаров, имеющих определенные размеры и объем.

Предположим, что специалистами из отдела логистики весь ассортимент товара разделен на группы, и каждая группа управляется определенной моделью управления запасами, т.е. рассчитаны оптимальный размер заказа и время поставки. Рассчитаем площадь, которую занимает весь ассортимент товаров. Может оказаться, что она больше площади склада. В данном случае перед отделом логистики ставится задача уменьшения количества товаров, хранимых на складе, за счет корректировки оптимального размера заказа. Математическая модель данной задачи имеет вид:

, (1.5.1)

где

СЗ – суммарные затраты на хранение и доставку всех товаров, руб.;

Аi – стоимость оформления (подачи) заказа на поставку i-го товара, руб.;

Si – потребность в i-ом товаре в единицу времени, шт;

Qi – оптимальный размер заказа на поставку i-го товара, шт.;

Wi – стоимость хранения единицы i-го товара.

при ограничениях:

, (1.5.2)

,

i – целое положительное число.

где

аi – площадь, занимаемая при хранении i-го товара, м2;

N – площадь склада, м2.

Если весь ассортимент товаров на складе можно разделить на группы по степени важности, то сокращение оптимального размера заказа происходит за счет наименее прибыльных. В случае если рассматривается группа товаров, взаимоувязанных между собой или имеющих высокие издержки на хранение и относительно стабильный спрос, то для корректировки оптимального размера заказа можно использовать метод множителей Лагранжа.

Построим функцию Лагранжа:

, (1.5.3)

, (1.5.4)

где

 - множитель Лагранжа (≤0).

Представим (1.5.4) в более удобном для дальнейшего анализа виде:

,

или

(1.5.5)

где

Li – слагаемое, соответствующее скорректированным суммарным затратам на поставку i-го товара, .

Оптимальные значения Q* и * находятся из следующей системы уравнений (необходимые условия для экстремума функции Лагранжа):

(1.5.6)

.

Из формулы (1.5.6) найдем скорректированный оптимальный размер заказа для каждого товара:

. (1.5.7)

Алгоритм решения:

1 шаг. Для каждого товара рассматриваемой группы определить оптимальный размер заказа по формуле Уилсона (1.1.5).

2 шаг. Определить суммарную площадь, занимаемую всеми товарами, и коэффициент использования склада:

. (1.5.8)

Если Ku >1 (рассчитанная площадь больше площади склада или выходит за заданные в задаче ограничения), то следует перейти к шагу три, в противном случае расчет прекращается.

3 шаг. Рассчитывать значение скорректированного оптимального размера заказа для каждого товара по формуле 1.5.7, уменьшая значение множителя Лагранжа, до тех пор, пока не будет соблюдено ограничение 1.5.2. или достигнуто требуемое значение Ku.

Задача

Предприятие планирует выделить 135 м2 для хранения трех видов товаров, обладающих стабильным спросом. Затраты на хранение, потребность, стоимость подачи заказа и занимаемая площадь для всех товаров отражены в таблице. Определить оптимальный размер заказа для трех товаров, чтобы коэффициент использования склада был больше 0,96.

Товар

А,

руб.

S,

т./день

W,

руб./сутки

а,

м2

1

200

7

2

2

2

180

4

1,7

1

3

210

7

3,1

1,5