供应链系统规划实例.doc

供应链系统规划例题：6月下旬的一天，名藤杜公司的运营部经理Sandra和市场部经理Bill正在一起讨论下6个月的生产和营销计划。名藤杜公司是著名的电子游戏“游戏女孩”的生产商。下半年对该公司的成功来说是很重要的，由于假期的缘故，公司的销售部都集中在这段时间。Sandra正在为即将到来的假期需求高峰给生产带来的影响担心。将“游戏女孩”的生产转包出去的成本在上升。假设其工资与生产成本挂钩，公司正在努力使成本降下来。Bill正担心在圣诞节期间其他竞争对手会抢占市场份额。他看到，很多公司由于不能根据生产业绩调整产品价格而失去了市场份额。他想使“游戏女孩”的市场份额最大化。Sandra和Bill都赞同市场部关于下6个月的需求预测，如表6-1所示：项目成本原材料成本库存单位成本库存不足的边际成本雇用和培训工人的成本解雇工人的成本需要的劳动小时数正常工资加班工资转包成本每单位12美元每月4美元每月10美元每个工人1000美元每个工人5000美元每单位0.25每小时15美元每小时22.50美元每单位18美元表6-1 需求 表6-2 成本月份需求预测7月8月9月10月11月12月100000110000130000180000250000300000公司以每件50美元的价格将“游戏女孩”卖给零售商。在6月末，公司有库存50000件。生产设备的生产能力只是由生产线上的工人人数决定。到6月末，公司有300名工人，每个工人每天工作8小时，一个月工作20天，工资是每小时15美元。公司规定：每个工人每月加班不超过40小时。各种不同的成本如表6-2所示。Sandra考虑到在假期需求高峰期控制成本的问题，建议Bill将7月份的产品价格降低5美元。这会吸引新顾客，从而使7月的需求量增加50%。另外，作为提前购买，下2个月需求的30%将会发生在这个月。她相信这种需求模式会给公司带来很大的好处。Bill不同意Sandra的意见，他坚持在销售旺季11月份进行同样的促销活动。在这种情况下，由于吸引更多新的顾客，促销将会使11月的需求增加50%。另外，作为提前消费，12月需求的30%将发生在11月。他希望因此来增加销售收入，并认为没有比在旺季促销更好的办法来实现这个目的了。问题：1 谁的选择会使公司的利润最大化，是Sandra的计划，还是Bill的计划，或者根本不进行促销？2 如果让打折10美元的效果和打折5美元的效果一样，答案将如何变动？3 假如Sandra担心外部成本会增加，同时转包成本增加到每单位22美元，那么当折扣为5美元时，这种变动会不会改变决策？【分析、解题思路】问题分析这是一个总体规划的问题，其中还包括了对可预测变量的控制，有一定的实际意义。在此我们解决总体规划问题，通常先建立数据模型，再使用EXCEL的规划求解功能，对模型进行最优解的求解。在这个案例中，求最优解就是找出对人员、工时、生产设备、原材料等资源的最佳配置，从而得到最低的成本，在收入一定的情况下，即得到了最高利润。再关注案例的问题。问题要求我们对各种策略进行比较，从而找出利润最高的方案。其中Sandra和Bill提出的方案其实都是对可预测变量的控制，即对预测需求的控制。他们在不同时期采用折扣的方法来控制未来需求，从而达到在下半年的销售活动中获得最高利润的目的。下面的解题过程主要是建立数学模型，然后使用EXCEL进行规划求解后进行比较。一、 模型构建1 决策变量5(1) Ht ：t时期雇佣的员工数（t =1，6）(2) Lt ：t时期解雇的员工数（t =1，6）(3) Wt ：t时期进行工作的员工数（t =1，6）(4) Ot ：t时期所有员工的加班小时数（t =1，6）(5) It ：t时期末的库存数（t =1，6）(6) St ：t时期末的缺货数（t =1，6）(7) Gt ：t时期的转包数量（t =1，6）(8) Pt ：t时期的生产数量（t =1，6）(9) Dt ：t时期的需求数量（t =1，6）(1) 目标函数(2) 雇佣成本： (3) 解雇成本： (4) 工作成本： (5) 加班成本： (6) 库存费用： (7) 缺货费用： (8) 转包费用： (9) 原材料费用： 目标函数： 2 约束条件(1) 每月的员工数目平衡： (2) 每月的生产能力： (3) 成品库存平衡（供需平衡）： (4) 全部变量 ，且为整数(5) 加班总时数限制：(6) 最后一月缺货数量为0：二、 已知条件1 成本项目成本原材料成本库存单位成本库存不足的边际成本雇用和培训工人的成本解雇工人的成本需要的劳动小时数正常工资加班工资转包成本每单位12美元每月4美元每月10美元每个工人1000美元每个工人5000美元每单位0.25每小时15美元每小时22.50美元每单位18美元2 其他1) 正常工作时长：863小时/季度2) 每个工人每月加班总时限：40小时/月3) 初始有300个工人4) 每件商品可卖50美元5) 初始有50000件库存问题1题解方案一：不采用任何促销手段如果不采用任何促销手段，则原来的需求数量不变，其它条件也不变。需求时期需求数量110000021100003130000418000052500006300000方案一总体计划（1）约束变量HtLtWtOtItStGtPtDt时间雇佣解雇人数加班小时库存缺货积压转包数量生产数量需求数量000300050000000109720300005000010000020020308000110080110000300203000012992013000047802814000018000018000051100391024000250240250000677046860000299760300000（2）成本时间雇佣成本解雇成本工作成本加班成本库存费用缺货费用转包费用原材料104850004872000000600000200487200032000132096030048720000001559040478000067440090000021600005110000093840009600030028806770000112320013500003597120（注：相关数据已做了相应的四舍五入）（3）约束条件1人数2生产量3需求平衡4加班小时0.0079920081200.0019840081200.00-5.8E-10081200.004.04E-060112000.0000156400.000018660总成本=17191130产品收入=53500000净利润产品收入总成本36308870（注：相关数据已做了相应的四舍五入）方案二：采用Sandra的计划Sandra的计划是将7月份的产品价格降低5美元，从而使7月的需求量增加50%。另外，作为提前购买，下2个月需求的30%将会发生在这个月。需求变化为如下所示：时期需求数量1222000277000391000418000052500006300000产品价格：时期价格145250350450550650方案二总体计划（1）约束变量HtLtWtOtItStGtPtDt时间雇佣解雇人数加班小时库存缺货积压转包数量生产数量需求数量000300050000000103126900001720002220002002690000770007700030026901600091160910004120281000017984018000051100391024000250240250000677046860000299760300000（2）成本时间雇佣成本解雇成本工作成本加班成本库存费用缺货费用转包费用原材料1015500064560000002064000200645600000092400030064560006400010939204120000674400000021580805110000093840009600030028806770000112320013500003597120（注：相关数据已做了相应的四舍五入）（3）约束条件1人数2生产量3需求平衡4加班小时0160010760095160010760081000010760000112400001564000018660总成本=17869750产品收入=54890000净利润产品收入总成本37020250（注：相关数据已做了相应的四舍五入）方案三：采用Bill的计划在销售旺季11月份进行同样的促销活动（即产品价格降低5美元）。在这种情况下，由于吸引更多新的顾客，促销将会使11月的需求增加50%。另外，作为提前消费，12月需求的30%将发生在11月。需求变化为如下所示： 产品价格：时期需求数量110000021100003130000418000054650006210000时期价格150250350450545650方案三总体计划（1）约束变量HtLtWtOtItStGtPtDt时间雇佣解雇人数加班小时库存缺货积压转包数量生产数量需求数量00030005000000010962040000500001000002002040000110000110000300204016000130160130000477028100001798401800005470328131200020260026240046500060032820000210000210000（2）成本时间雇佣成本解雇成本工作成本加班成本库存费用缺货费用转包费用原材料104800004896000000600000200489600000013200003004896000640001561920477000067440000002158080547000078720029520000364680031488006007872004500002520000（注：相关数据已做了相应的四舍五入）（3）约束条件1人数2生产量3需求平衡4加班小时080560081600205600816004000816000011240000000013100总成本=19573490产品收入=57425000净利润产品收入总成本37851510（注：相关数据已做了相应的四舍五入）【问题1的结论：】不采用任何促销措施时： 净利润36308870美元采用Sandra的计划时： 净利润37020250美元采用Bill的计划时： 净利润37851510美元所以应采用Bill的计划。【问题2，打折10美元】现在假设如果打折10美元的效果和5美元是相同的，即在Sandra和Bill各自的计划下，原来需求变动将不受影响，那么结论将会有什么改变。这是一种灵敏度的分析，通过关键变量的数值改变来寻找模型的变动规律和最佳方案。在此题中，变化的是产品的价格，即改变了总收入，但不影响总成本，因此也不影响先前总体的安排。下面根据打折10美元的情况，重新进行比较。不采用任何促销措施时： 产品收入=53500000净利润36308870采用Sandra的计划时： 产品收入=53780000净利润35910250采用Bill的计划时： 产品收入=55100000净利润35526510通过比较可以看到，此时不采用任何促销措施是最优选择。这说明，如果打折10美元的效果和5美元是一样的，打折将失去意义，由此提醒我们还要关注折扣的效率问题。 【问题3分析】方案一：采用Sandra的方案，同时转包成本增加到每单位22美元。转包费用： 总体计划（1）约束变量HtLtWtOtItStGtPtDt时间雇佣解雇人数加班小时库存缺货积压转包数量生产数量需求数量000300050000000103126900001720002220002002690000770007700030026901600091160910004120281000017984018000051100391024000250240250000677046860000299760300000（2）成本时间雇佣成本解雇成本工作成本加班成本库存费用缺货费用转包费用原材料1015500064560000002064000200645600000092400030064560006400010939204120000674400000021580805110000093840009600030028806770000112320013500003597120（注：相关数据已做了相应的四舍五入）（3）约束条件1人数2生产量3需求平衡4加班小时0160010760095160010760081000010760000112400001564000018660总成本=17869750产品收入=54890000净利润产品收入总成本37020250（注：相关数据已做了相应的四舍五入）方案二：采用Bill的方案，同时转包成本增加到每单位22美元。转包费用： 总体计划（1）约束变量HtLtWtOtItStGtPtDt时间雇佣解雇人数加班小时库存缺货积压转包数量生产数量需求数量000300050000000109720300005000010000020020308000110080110000300203000012992013000042450448010672000286720180000500448178900003582804650006004480000210000210000（2）成本时间雇佣成本解雇成本工作成本加班成本库存费用缺货费用转包费用原材料104850004872000000600000200487200032000132096030048720000001559040424500001075200042688000344064050010752004025250004299360600107520000002520000（注：相关数据已做了相应的四舍五入）（3）约束条件1人数2生产量3需求平衡4加班小时079920081200198400812000081200001792000030076720017920总成本=19986925产品收入=57425000净利润产品收入总成本37438075（注：相关数据已做了相应的四舍五入）【问题3结论：】当转包成本为22美元且折扣为5美元时：采用Sandra的计划时： 净利润37020250美元采用Bill的计划时： 净利润37438075美元所以应采用Bill的计划。习题1热比萨公司需求预测与分析热比萨公司的比萨饼的周需求量如下表所示：星期需求星期需求星期需求11085969112211661191010231187961192412481021291利用4周移动平均法和单一指数平滑法（a=0.1）预测下4周的需求。在每种情况下评价MAD、MAPE、MSE、bias和TS。哪种方法你最喜欢？ 为什么？【解题过程】移动平均法当没有可观测的需求趋势或季节性变动时，我们用移动平均法来预测。在这种情况下，我们运用下面的公式：系统需求=需求水平这种方法将最近N期的需求平均值作为t期的需求水平。 在这里，对未来各期的预测是一样的，都是以现在的需求水平为基础的。 和 当观测完t+1期的需求以后，我们把预测值做以下修正： 在移动平均法中，我们只加入最新的观测值而放弃旧的观测值。修正后的移动平均值是为下一个预测服务的。移动平均法给过去N期数据同样的权重，同时忽略所有比新的移动平均数据陈旧的数据。(1) 4周移动平均星期需求需求水平预测需求预测误差绝对误差偏差平均方差1108211631184124116.5596113.5116.520.520.520.5420.36119114.25113.5-5.55.515225.3796108.75114.2518.2518.333.3261.28102103.25108.756.756.840207.39112107.25103.25-8.758.831.3181.110102103107.255.255.336.5155.51192102103111147.5150.6129199.25102111158.5146.9星期平均绝对离差误差百分比平均绝对百分比误差路径信号1234520.521.421.416134.613.01.2714.819.015.02.3812.86.612.93.1912.07.811.92.61010.85.110.83.41110.912.010.94.41210.912.111.15.4得到下四周的需求：F13=F14=F15=F16=99.25单一指数平滑法当需求没有可观测的趋势或季节变动时，采用单一指数平滑法最合适。因为需求没有可观测的趋势或季节性变动，对需求水平的最初预测L0就被认为是所有历史数据的平均值。 L0= (D1+D2+Dn)/n当前对未来各期需求的预测等于对当前需求水平的预测 和 当我们结束对t+1期的需求Dt+1 观测后，我们对需求水平预测作如下修正： (2) 单一指数平滑法(a=0.1)星期需求需求水平预测需求预测误差绝对误差偏差平均方差平均绝对离差误差百分比平均绝对百分比误差路径信号0106.31108106.5106.3-1.71.7-1.72.81.71.51.5-12116107.5106.5-9.59.5-1146.55.68.24.9-23118108.5107.5-10.610.6-2268.17.28.96.2-34124110.1108.5-15.515.5-37111.19.312.57.8-4596108.6110.114.114.1-23128.410.314.69.2-2.36119109.7108.6-10.410.4-34124.810.38.79.1-3.3796108.3109.713.713.7-20133.810.814.39.8-1.88102107.7108.36.36.3-14122.010.26.29.4-1.39112108.1107.7-4.34.3-18110.59.53.98.8-1.910102107.5108.16.16.1-12103.29.26.08.5-1.31192106.0107.515.515.53.8115.79.816.99.20.41291104.5106.015.015.018.7124.710.216.49.81.8得到下四周需求：F13=F14=F15=F16=104.46【拓展分析】在使用四周移动平均预测法中，平均绝对离差MAD=10.9，路径信号TS=5.4。在单一指数平滑法预测中，平均绝对离差MAD=10.2，路径信号TS=1.8。两种预测方法相比，单一指数平滑预测法的精确性更高。这就说明，对于这家比萨店的销售量预测中，给予当前观测值的权重大于过去观测值的权重的预测方法，更能准确地预测该店的销售量。值得一提的是，在单一指数平滑预测法中，a的值（0a1）越大，说明预测值和最近的观测值越相关；相反，a值越小，说明预测值与观测值的关系越小。习题2鲜花批发商的需求预测与分析一个批发商每季度鲜花销售额如下表所示：年份季度销售额(千美元)年份季度销售额(千美元)1997198199911382106213031093147413341411998113020001144211621423133316541164173利用单一指数平滑法(a=0.1)和HOLT模型(a=0.1,b=0.1),预测2001年每季度销售额。那种方法你最喜欢？ 为什么？【解题过程】(1) 单一指数平滑法(a=0.1)季度销售额(千美元)需求水平预测需求预测误差绝对误差偏差平均方差平均绝对离差误差百分比平均绝对百分比误差路径信号0132.6198129.1132.634.634.634.61194.634.635.335.312106126.8129.123.123.157.7864.228.821.828.523109125.0126.817.817.875.5681.725.216.324.534133125.8125.0-7.988.067.5527.220.96.019.83.25130126.2125.8-4.194.263.3425.317.53.216.53.66116125.2126.210.210.273.5371.916.38.815.24.57133126.0125.2-7.797.865.7327.415.15.913.94.48116125.0126.010.010.075.7298.914.58.613.25.29138126.3125.0-13.0113.062.7284.514.39.412.84.410130126.7126.3-3.713.759.0257.513.22.911.84.511147128.7126.7-20.3420.338.7271.713.913.812.02.812141129.9128.7-12.3012.326.4261.613.88.711.71.913144131.3129.9-14.0714.112.3256.713.89.811.60.914142132.4131.3-10.6710.71.6246.513.67.511.30.115165135.7132.4-32.6032.6-30.98301.014.819.811.9-2.116173139.4135.7-37.3437.3-68.32369.316.221.612.5-4.22001年预测值：17139.3918139.3919139.3920139.39(2) 需求趋势修正后的指数平滑（Holt模型）当系统需求被假定有需求水平和需求趋势而没有季节性变动时，运用这种方法最为合适。在这种情况下，有以下公式：系统需求=需求水平+需求趋势在需求Dt和时间t之间进行线性回归，我们就得到了对需求水平和需求趋势的初始预测。由于在Holt模型中假设需求有趋势但没有季节变动，在需求和时间之间进行线性回归是合适的。也就是说，需求和时间是线性关系。由回归分析，我们得到初始需求水平L0=107，初始需求趋势T0=3。在t期，需求水平Lt和需求趋势Tt给定，对未来需求的预测可表示如下： 和 观测完t期的需求后，我们对需求水平和需求趋势做如下修正：这里的a是需求水平的平滑常数，0a1,b是需求趋势的平滑常数，0b1。在每一次的修正中，修正过的预测值（需求水平或需求趋势）是观测值和过去预测值的加权平均数。Holt模型(a=0.1,b=0.1)由回归分析,得L0=107,T0=3季度销售额(千美元)剔除季节性影响后的需求需求水平需求趋势预测需求预测误差绝对误差01073198108.82.911012.012.02106111.12.8111.75.75.73109115.5113.42.8113.94.94.94133120.8117.92.9116.2-16.816.85130125121.83.0120.8-9.29.26116125.9123.92.9124.88.88.87133124.8127.53.0126.9-6.16.18116127.5129.02.9130.514.514.59138131132.52.9131.9-6.16.110130135.9134.92.9135.45.45.411147139.8138.73.0137.8-9.29.212141142141.63.0141.60.60.613144145.8144.52.9144.50.50.514142152146.92.9147.45.45.415165151.33.0149.8-15.215.216173156.23.2154.3-18.718.7季度偏差平均方差平均绝对离差误差百分比平均绝对百分比误差路径信号0112.0144.012.012.212.21217.788.18.85.48.82322.666.97.54.57.4345.8120.69.812.68.70.65-3.3113.39.77.08.4-0.365.5107.39.67.68.20.67-0.797.39.14.67.7-0.1813.8111.39.712.58.31.497.7103.19.34.47.90.81013.195.89.04.27.51.5113.894.89.06.37.40.4124.587.08.30.56.80.5135.080.37.70.46.30.71410.476.77.53.86.11.415-4.887.08.09.26.3-0.616103.38.710.86.6-2.7得2001年四个季度的需求预测：17159181631916620169【拓展分析】由预测误差分析可知，采用单一指数平滑法，平均绝对离差MAD=16.23，路径信号TS=-4.21；采用需求趋势修正后的指数平滑（Holt模型）所得到平均绝对离差MAD=8.7,路径型号TS=-2.7。可见，采用Holt模型，预测的精确性更高一些。原因在于，该鲜花店需求存在需求趋势的变化，所以模型中包括需求趋势变化的Holt模型的预测更精确。值得一提的是，路径信号TS的正常浮动范围应该在+6与-6之间。当TS0，说明预测高估了需求。习题3哈雷戴维德森公司发动机运输与循环库存分析哈雷戴维德森（Harley Davidson）在米尔沃基有一间发动机组装厂，在宾州有一间摩托车组装厂。用卡车在这两个工厂之间运送发动机，每辆卡车一次行程的费用为1000美元。摩托车厂每天组装和销售300辆摩托车，每台发动机成本500美元，存储成本为20%。每辆卡车应装多少台发动机?发动机的循环库存量是多少？【解题过程】每辆卡车应装多少台实际也就是求批量规模（EOQ），用Q*表示。假定：S=每次行程的费用（固定成本） D=产品的年需求量C=单位产品的成本 I=每年的存储成本由公式： 可求出。当需求稳定时，发动机的循环库存量和批量规模的关系如下：循环库存量 = 批量规模/2 = Q*/2解：台因此每辆卡车应装1480台发动机。循环库存量 = 批量规模/2 = Q*/2 = 740台习题4多供应商情形下哈雷公司零配件最佳补给订购策略分析哈雷从三个供应商处采购产品。从供应商A处采购的零配件的价格为5美元/单位，使用速率为20000单位/月；从供应商B处采购的零配件价格为4美元/单位，使用速率为2500单位/月；从供应商C处采购的产品的价格为5美元/单位，使用速率为900单位/月。现在哈雷采购的产品从3个供应商处分别运送。作为即时制造措施的一部分，哈雷决定对3个供应商的产品采用集中采购的方式。卡车公司的卡车使用的固定费用为400美元.停车一次的附加费用为100美元。因此，假如哈雷要求仅从一个供应商处取货，卡车公司开价500美元；两个供应商处取货，卡车公司开价600美元；从3个供应商处取货，卡车公司开价700美元。请提出一项哈雷年成本最小的补给订购战略建议。哈雷的当前策略是从每个供应商处分别订购，将你的建议与之进行对比。哈雷的每一种零配件的循环库存是多少？【解题思路】分析：哈雷原来从三个供应商处分别独立订货，现在使用联合采购的方式，进行成本对比。【解题过程】假定：S=每次行程的费用（固定成本）D=产品的年需求量C=单位产品的成本I=每年的存储成本解：独立订货的情况：I =0.2ABC年需求量2400003000010800固定成本500500500单位成本545最佳订货批量15491.936123.723286.33循环库存7745.963061.861643.16年存储成本7745.962449.481643.16订购频率15.494.893.28年订购成本7745.962449.4891643.16平均周转时间(单位年)0.0320.1020.152年成本15491.934898.973286.33总成本23677.24联合订货的情况：ABC年需求量2400003000010800固定成本500500500单位成本545订购频率14.0114.0114.01最佳订货批量17130.376123.723286.33循环库存8565.183061.861643.16年存储成本8565.1872449.481643.16年订购成本9807.14平均周转时间(单位年)0.0350.1020.152年成本18372.322449.481643.16总成本=22464.98习题5数量折扣下普绿方伯公司的订购策略分析普绿方伯是一个家具制造商，其胶合板的月需求量是20000平方英尺。卡车公司每次运输原材料的收费是400美元，而不考虑定购数量。制造商提供全部单位产品数量折扣，若订购量少于5000平方英尺，每平方英尺1美元；订购量超过10000平方英尺，每平方英尺为0.96美元。普绿方伯（Prefab）的存储成本为20%。普绿方伯德最优批量规模是多少？这一订购策略的年成本是多少？普绿方伯公司胶合板的循环库存为多少？假如制造商没有提供数量折扣，而是以0.96美元/平方英尺的价格出售所有的胶合板，如何比较两种情况下的循环库存量？【解题思路】1 已知条件需求量D = 20000 平方英尺/月= 240000平方英尺/年运输固定费用S = 400 美元/次存储成本I = 20%全部单位数量折扣订购量（单位：平方英尺）单价C（单位：美元）100000.962 模型构建1）最佳订货批量 （10.1）2）运输固定成本： （10.2）3）循环库存 （10.3）4）仓储成本H= （10.4）5）货物成本C= （10.5）6）总成本TC=S+H+C （10.6）由于有全部单位数量折扣的存在，商品的价格存在三种情况：1美元/平方英尺，0.98美元/平方英尺，0.96美元/平方英尺。由此，在三种情况下有不同的最佳订货批量,由公式8.1得出，如果计算出来的Q不在该价格区间内，则选择最靠近该批量的区间端点为最佳订货批量Q。通过计算不同情况下的不同最佳订货批量，可以得出不同情况下的总成本，而三种情况下的总成本最小的情况即是最优批量规模。而相应情况下的年成本、循环库存量都可以通过公式8.3, 8.5得出。当制造商没有提供数量折扣的情况下，每平方英尺的售价为0.96美元，此情况下的最佳库存量可以根据公式8.1得出，而循环库存量则可由公式8.3得出。【解题过程】1）当订购量Q 5000，则取Q=5000平方英尺循环库存 q = 2500 平方英尺运输固定成本 S= 19200 美元仓储成本 H =500美元/年货物成本 C= 240000 美元 则年总成本TC= 259700 美元 2）当订购量5000Q10000，则取Q=10000 平方英尺循环库存 q= 5000 平方英尺运输固定成本 S= 9600 美元 仓储成本 H= 980 美元/年 货物成本 C= 235200 美元 则年总成本TC= 245780 美元 3）当订购量Q10000时，C为0.96美元/平方英尺，由已知得：最佳订货批量 Q= 31623 平方英尺循环库存 q= 15811.5 平方英尺运输固定成本 S= 3035.77 美元仓储成本 H= 3035.808 美元/年货物成本 C= 230400 美元则年总成本TC= 236471.578 美元由此，最优批量规模为31623平方英尺/次，该订购策略的年成本为236471.58美元。而该公司的循环库存量为15811.5平方英尺。 4）当制造商没有提供数量折扣的情况下，C为0.96美元/平方英尺，由已知得 最佳订货批量Q=31623 平方英尺循环库存 q= 15811.5 平方英尺由此可知，在该两种情况下的最优循环库存均为158141.5平方英尺。习题6边际数量折扣下普绿方伯公司的订购策略分析考虑案例4中的普绿方伯公司的情况。目前胶合板