案例特塞格公司的选址问题

案例 特塞格公司的选址问题问题描述特塞格公司（Texago Corporation）是一家设在美国本土的大型一体化石油公司。这家公司大部分的石油在公司自己的油田中生产，所需的其他部分从中东地区进口。公司拥有大型配送网络，把石油运送到公司的炼油厂，然后再把石油产品从炼油厂运送到公司的配送中心。这些设施的所在地如表1所示。表1 特塞格公司目前设施的所在地设施种类所在地的位置油田1、 有几个在德州 Texas state2、 有几个在加州 California state3、 有几个在阿拉斯加州 Alaska state炼油厂1、 在新奥尔良 New Orleans 附近2、 在查尔斯顿 Charleston 附近3、 在西雅图 Seattle 附近配送中心1、 在匹兹堡 Pittsburgh2、 在亚特兰大 Atlanta3、 在堪萨斯城 Kansas City4、 在旧金山 San Francisco特塞格公司正在持续增加其几种主要产品的市场占有率。因此管理层决定建立一个新的炼油厂来增加公司的产量，同时增加从中东地区进口石油的数量。接下来所要作出的决策就是确定在什么地方建设新的炼油厂。新的炼油厂的加入对整个配送系统都将产生巨大的影响，其中包括要确定从每一个出发地运输到新的炼油厂的原油数量，以及从每一个炼油厂运送石油制品到每一个配送中心的数量。因此，影响管理者选择新炼油厂建设地点的三个关键因素是：1. 从出发地运送原油到所有炼油厂（包括新炼油厂）的成本；2. 从所有炼油厂（包括新炼油厂）运送石油制品到每一个配送中心的成本；3. 新的炼油厂的运作成本，包括劳动力成本、税赋、原料（不包括原油）成本、能源成本、保险成本，等等。（资金成本并不是一个所要关心的因素，因为任何地点的资金成本几乎都是相同的。）管理层决定成立一个特别工作小组来专门研究在什么地点建造这个新炼油厂的问题。经过大量的研究，特别工作组确定了三个非常有潜力和吸引力的备选地点。这些地点以及每一个地点的主要优势如表2。表2 特塞格公司新炼油厂的备选建造地点他们的主要优势备选地点主要优势靠近加州的洛杉矶Los Angeles1、 靠近加州的油田2、 可以从阿拉斯加的油田取得原油3、 十分靠近旧金山配送中心靠近德州的加尔维斯敦Galveston1、 靠近德克萨斯油田2、 可以从中东进口原油3、 靠近公司总部靠近密苏里州的圣路易斯St. Louis1、 较低的运营成本2、 处于配送中心的中央地域3、 已经有了穿过密西西比河的输油途径收集必要的数据特别工作小组需要收集大量的数据，其中一些数据甚至需要进行大量的挖掘工作，以此来对管理层提出的问题新炼油厂的选址问题进行分析。管理者希望所有的炼油厂（包括新炼油厂）都能够满负荷运转。因此，特别工作组需管理者希望所有的炼油厂（包括新炼油厂）都能够满负荷运转。因此，特别工作组需要确定这种种条件下每一个炼油厂每年所需要的原油数量是多少。使用100万桶为计量单位，这些需求量的数据如表3-1所示。表3-2各个油田每年的石油产量。这些数据在未来几年中预计将保持稳定。由于炼油厂所需要的原油总量为3.6亿桶，而公司的油田只能自己生产出2.4亿桶，所以不得不从中东进口1.2亿桶原油。表3-1 特塞格公司的生产数据炼油厂每年所需原油量（百万桶）新奥尔良New Orleans100查尔斯顿Charleston60西雅图Seattle80新炼油厂New Site120总量360表3-2油田每年原油产量（百万桶）德克萨斯Texas80加利福尼亚California60阿拉斯加Alaska100总量240所需中东进口量= 360-240 =120由于不管炼油厂建在什么地方，原油需总求量是不会改变的，特别工作小组以此得出结论：相关的生产和购买成本（不包括运输成本）与新炼油厂的选址无关；另一方面，原油从出发地运输到炼油厂的运输成本和新炼油厂的建立地点紧密相关。表4给出了从原油产地到现有三个炼油厂以及三个备选新炼油厂地点的运输成本。另一个紧密联系的因素是把石油制品从炼油厂运送到公司配送中心的运输成本。如果加工一个单位原油就可以得到一个单位石油制品（中间没有什么消耗）的话，就可以列出这些运输成本，如表5所示，单位是百万桶。这个表的最后一行显示了每一个配送中心所需要的石油制品数量。最后一个关键数据是每一个备选地点新炼油厂的运营成本。要对这些数据进行估计就要派出几名特别工作组的成员来收集相关的劳动力成本、税赋等详细数据。参照一个现在正在运营的炼油厂运营成本，可以帮助我们对这些数据进行提炼。而且特别工作组还要收集在这个地点建设新炼油厂所需要的土地成本、建设成本以及其他成本。然后以年金的形式摊销这些成本，就可以得到如表6所示的计算结果。表4 特塞格向炼油厂运输原油的运输成本数据 接收地发出地向炼油厂或潜在炼油厂运输原油的运输成本（百万美元每百万桶）新奥尔良查尔斯顿西雅图洛杉矶加尔维斯敦圣路易斯德克萨斯245313加利福尼亚452134阿拉斯加573456中东225434表5 特塞格公司把石油制品运送到配送中心的运输成本数据把石油制品运送到配送中心的单位成本（百万美元）匹兹堡亚特兰大堪萨斯城旧金山原炼油厂新奥尔良5268查尔斯顿6435西雅图7843未来的炼油厂洛杉矶8632加尔维斯敦5436圣路易斯4315所需要的石油制品量1008080100表6 特塞格公司在每一个备选地点建新炼油厂的估计运营成本数据备选新炼油厂地点每年的运营成本（百万美元）洛杉矶620加尔维斯敦570圣路易斯530请为公司管理层提供一份决策分析报告，给出最优选择方案，并说明理由。写作基本要求：1、 对问题背景材料的理解、认识。2、 对决策者应考虑的问题的分析、归纳。3、 针对问题应采用的优化模型的适应性描述。4、 对决策方案的应用环境分析。5、 报告完成过程的总结。（洛杉矶炼油厂）min=2*x11+4*x12+5*x13+3*x14+4*x21+5*x22+2*x23+1*x24+5*x31+7*x32+3*x33+4*x34+2*x41+2*x42+5*x43+4*x44;x11+x12+x13+x14=80;x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33+x34=100;x41+x42+x43+x44=120;x11+x21+x31+x41=100;x12+x22+x32+x42=60;x13+x23+x33+x43=80;x14+x24+x34+x44=120; Global optimal solution found. Objective value: 820.0000 Total solver iterations: 7 Variable Value Reduced Cost X11 40.00000 0.000000 X12 0.000000 2.000000 X13 0.000000 3.000000 X14 40.00000 0.000000 X21 0.000000 4.000000 X22 0.000000 5.000000 X23 0.000000 2.000000 X24 60.00000 0.000000 X31 0.000000 2.000000 X32 0.000000 4.000000 X33 80.00000 0.000000 X34 20.00000 0.000000 X41 60.00000 0.000000 X42 60.00000 0.000000 X43 0.000000 3.000000 X44 0.000000 1.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 820.0000 -1.000000 2 0.000000 -2.000000 3 0.000000 0.000000 4 0.000000 -3.000000 5 0.000000 -2.000000 6 0.000000 0.000000 7 0.000000 0.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 -1.000000（加尔维斯顿炼油厂）min=2*x11+4*x12+5*x13+1*x15+4*x21+5*x22+2*x23+3*x25+5*x31+7*x32+3*x33+5*x35+2*x41+2*x42+5*x43+3*x45;x11+x12+x13+x15=80;x21+x22+x23+x25=60;x31+x32+x33+x35=100;x41+x42+x43+x45=120;x11+x21+x31+x41=100;x12+x22+x32+x42=60;x13+x23+x33+x43=80;x15+x25+x35+x45=120; Global optimal solution found. Objective value: 860.0000 Total solver iterations: 8 Variable Value Reduced Cost X11 20.00000 0.000000 X12 0.000000 2.000000 X13 0.000000 5.000000 X15 60.00000 0.000000 X21 0.000000 0.000000 X22 0.000000 1.000000 X23 0.000000 0.000000 X25 60.00000 0.000000 X31 20.00000 0.000000 X32 0.000000 2.000000 X33 80.00000 0.000000 X35 0.000000 1.000000 X41 60.00000 0.000000 X42 60.00000 0.000000 X43 0.000000 5.000000 X45 0.000000 2.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 860.0000 -1.000000 2 0.000000 0.000000 3 0.000000 -2.000000 4 0.000000 -3.000000 5 0.000000 0.000000 6 0.000000 -2.000000 7 0.000000 -2.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 -1.000000(圣路易斯）min=2*x11+4*x12+5*x13+3*x16+4*x21+5*x22+2*x23+4*x26+5*x31+7*x32+3*x33+6*x36+2*x41+2*x42+5*x43+4*x46;x11+x12+x13+x16=80;x21+x22+x23+x26=60;x31+x32+x33+x36=100;x41+x42+x43+x46=120;x11+x21+x31+x41=100;x12+x22+x32+x42=60;x13+x23+x33+x43=80;x16+x26+x36+x46=120; Global optimal solution found. Objective value: 1040.000 Total solver iterations: 8 Variable Value Reduced Cost X11 40.00000 0.000000 X12 0.000000 2.000000 X13 0.000000 5.000000 X16 40.00000 0.000000 X21 0.000000 1.000000 X22 0.000000 2.000000 X23 0.000000 1.000000 X26 60.00000 0.000000 X31 0.000000 0.000000 X32 0.000000 2.000000 X33 80.00000 0.000000 X36 20.00000 0.000000 X41 60.00000 0.000000 X42 60.00000 0.000000 X43 0.000000 5.000000 X46 0.000000 1.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 1040.000 -1.000000 2 0.000000 0.000000 3 0.000000 -1.000000 4 0.000000 -3.000000 5 0.000000 0.000000 6 0.000000 -2.000000 7 0.000000 -2.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 -3.000000从炼油厂到配送中心配置洛杉矶min=5*x11+2*x12+6*x13+8*x14+6*x21+4*x22+3*x23+5*x24+7*x31+8*x32+4*x33+3*x34+8*x41+6*x42+3*x43+2*x44;x11+x12+x13+x14=100;x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33+x34=80;x41+x42+x43+x44=120;x11+x21+x31+x41=100;x12+x22+x32+x42=80;x13+x23+x33+x43=80;x14+x24+x34+x44=100; Global optimal solution found. Objective value: 1260.000 Total solver iterations: 8 Variable Value Reduced Cost X11 20.00000 0.000000 X12 80.00000 0.000000 X13 0.000000 4.000000 X14 0.000000 7.000000 X21 60.00000 0.000000 X22 0.000000 1.000000 X23 0.000000 0.000000 X24 0.000000 3.000000 X31 20.00000 0.000000 X32 0.000000 4.000000 X33 60.00000 0.000000 X34 0.000000 0.000000 X41 0.000000 2.000000 X42 0.000000 3.000000 X43 20.00000 0.000000 X44 100.0000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 1260.000 -1.000000 2 0.000000 -1.000000 3 0.000000 -2.000000 4 0.000000 -3.000000 5 0.000000 -2.000000 6 0.000000 -4.000000 7 0.000000 -1.000000 8 0.000000 -1.000000 9 0.000000 0.000000加尔维斯顿炼油厂min=5*x11+2*x12+6*x13+8*x14+6*x21+4*x22+3*x23+5*x24+7*x31+8*x32+4*x33+3*x34+5*x51+4*x52+3*x53+6*x54;x11+x12+x13+x14=100;x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33+x34=80;x51+x52+x53+x54=120;x11+x21+x31+x51=100;x12+x22+x32+x52=80;x13+x23+x33+x53=80;x14+x24+x34+x54=100;Global optimal solution found. Objective value: 1240.000 Total solver iterations: 8 Variable Value Reduced Cost X11 20.00000 0.000000 X12 80.00000 0.000000 X13 0.000000 3.000000 X14 0.000000 3.000000 X21 0.000000 1.000000 X22 0.000000 2.000000 X23 40.00000 0.000000 X24 20.00000 0.000000 X31 0.000000 4.000000 X32 0.000000 8.000000 X33 0.000000 3.000000 X34 80.00000 0.000000 X51 80.00000 0.000000 X52 0.000000 2.000000 X53 40.00000 0.000000 X54 0.000000 1.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 1240.000 -1.000000 2 0.000000 -3.000000 3 0.000000 -3.000000 4 0.000000 -1.000000 5 0.000000 -3.000000 6 0.000000 -2.000000 7 0.000000 1.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 -2.000000圣路易斯min=5*x11+2*x12+6*x13+8*x14+6*x21+4*x22+3*x23+5*x24+7*x31+8*x32+4*x33+3*x34+4*x61+3*x62+1*x63+5*x64;x11+x12+x13+x14=100;x21+x22+x23+x24=60;x31+x32+x33+x34=80;x61+x62+x63+x64=120;x11+x21+x31+x61=100;x12+x22+x32