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文档简介

第讲库存管理(I),库存费用在不同的领域中所占的比重,库存种类及要解决的问题,零部件库存在制品库存成品库存原材料库存,什么时候发出订货?每次应订多少货?,库存系统特征,需求确定性与不确定性已知与未知供货提前期库存监控方式缺货处理方式,相关成本,持货费用:与库存量成正比。c:每件物品的价值:年利率h:每件物品的年持货费用则下述关系成立,相关成本,持货费用:一个有趣的问题:当库存量随着时间而变时,如何计算持货费用?,相关成本,订购成本:该项成本包含两部分:固定费用换订成本可变部分与订购量成正比,相关成本,订购成本:,相关成本,惩罚成本:惩罚成本是由于缺货而不能满足顾客需求所造成的成本;此项成本视缺货时的处理方式(等待和不等待)而有不同的内涵;它应包含“信誉”方面的成本;用符号p表示单位缺货所带来的惩罚成本。,经济订货批量()模型,基本模型:假设条件:单位时间对物品的需求率为已知且为常数不允许有缺货无订货提前期成本包括每次订货时的换订成本为每单件进货成本为c单件物品的年持货成本为h,经济订货批量()模型,基本模型:,经济订货批量()模型,基本模型:每一周期的进货成本平均库存量单位时间库存成本,经济订货批量()模型,基本模型:经济订货批量(EOQ),经济订货批量()模型,基本模型:从上述图中可见,最小总成本恰巧是两个分项成本的交叉点。注意在经济订货批量*的计算公式中,没有进货价格c。,经济订货批量()模型,例:单位时间的需求率保管费用换产成本经济订货批量EOQ,经济订货批量()模型,包含订货提前期时:,经济订货批量()模型,包含订货提前期时:,经济订货批量()模型,包含订货提前期时:当时,应用如下方法:计算比例将上述比例的余数乘以周期长度将上述结果乘以需求率得出再订货点,有限生产率,有限生产率,有限生产率,单位时间的总成本经济订货批量,按量折扣模型,两种可能性:所订购的所有物品均具有相同的折扣所订购的所有物品中,每超过一个基准量其超过部分物品按一个新的折扣价计算第一种模式(称其为一致折扣)更加普遍些称第二种模式为分段折扣,按量折扣模型,例:书包的折扣价,按量折扣模型,例:,按量折扣模型,例:从图中可以看出,一致折扣模式似乎存在不合理的地方,例如,499个书包的总成本是149.70元,而500个书包的总成本却是145.00元,按量折扣模型,权重:,按量折扣模型,一致折扣模式下的最优订货策略:针对各个折扣价格计算对应的值,按量折扣模型,一致折扣模式下的最优订货策略:,按量折扣模型,一致折扣模式下的最优订货策略:,按量折扣模型,一致折扣模式下的最优订货策略:有三个值可以作为最优解的候选者:400,500和1000。单位时间的成本函数如下,按量折扣模型,一致折扣模式下的最优订货策略:,按量折扣模型,一致折扣模式下的最优订货策略:小结:确定最大的有效的EOQ值比较此最大EOQ处的成本值与大于此EOQ值的各折扣价格点处的成本值,确定最优解。,按量折扣模型,分段折扣模型:,按量折扣模型,分段折扣模型:,按量折扣模型,分段折扣模型:单位时间平均成本函数,按量折扣模型,分段折扣模型:,按量折扣模型,分段折扣模型:,按量折扣模型,分段折扣模型:,按量折扣模型,分段折扣模型:,按量折扣模型,分段折扣模型:和均为有效值;因为,所以为无效值。最优解可通过比较和的大小而获得。,按量折扣模型,分段折扣模型:小结对于每个价格区间,确定其对应的成本代数表达式将的表达式代入表达式中从上一步中确定最小的有效值(即落在正确的区间中),按量折扣模型,其它折扣模式:,资源受限时多品种库存系统,例:商店在进货方面的总投入不超过30000元,资源受限时多品种库存系统,解:,资源受限时多品种库存系统,解:所需的最大进货投入为35835元。可是总投入要求不超过30000元,所得的EOQ解违反了该约束。因此必须减少这些批量。如何做?,资源受限时多品种库存系统,解:我们只需将各EOQ值乘以比率30000/35835=0.8372即可。,资源受限时多品种库存系统,一般地,假定n类品目其单位成本为c1,cn,总的可利用投入为。,资源受限时多品种库存系统,两种可能性:)所得的EOQ解有效;)所得的EOQ解违反约束条件。如果所得的EOQ解有效,则如果所得的EOQ解违反约束条件,则,资源受限时多品种库存系统,如果下列条件成立,即则可容易地获得最优解,资源受限时多品种库存系统,假定约束条件为库存空间约束则该问题很复杂可证明最优解是如下形式,资源受限时多品种库存系统,式中:值的选择应使下式成立其具体值可用试错法来确定。,资源受限时多品种库存系统,例:考虑例中的情形。假定可利用的存货空间为2000平方米。三种货品中,每单件物品所占用的空间分别为9平方米,12平方米,和18平方米。,资源受限时多品种库存系统,例:首先,检查对应的EOQ是否可被满足由此可知,可利用的空间不能满足EOQ的量。

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