生产库存控制模型的仿真设计

1、 1 前言1.1 国内外研究现状19 世纪末期以前，封建地主、资本家等均以其拥有的库存多少作为衡量财富的 重要指标，库存即是财富。而在 19 世纪末至第一次世界大战，美国由于生产过剩二 造成库存过剩，从而引起恐慌，库存占用了大量的资金，影响企业的投资、扩张，企 业的发展受到库存过剩的束缚，这时，库存再也不是财富，而是企业的坟墓，企业也 从此意识到了库存管理的重要性。 随后，众多的企业都加强了对订购量的管理， 初期 库存管理的模型相对简单， 并做了许多假设。 随着对库存控制的要求越来越高， 市场 需求也越来越呈现动态特性的一面， 这个阶段， 有必要在库存控制中引入统计学和运 筹学的理论和方法进行

2、分析。 到了20世纪50年代，电子计算机出现了， 原来对库存 进行分析和控制均采用手工操作，工作量太大，影响了效率，现在借助计算机，一方 面计算处理的速度大大提高， 另一方面， 也发展出许多综合的比较复杂的库存控制策 略1。另一方面，在仿真技术的研究领域， 20 世纪五六十年代开始，自动控制领域普 遍采用计算机模拟（computer simulation）方法研究控制系统动态过程。为了规范术语与 译名，1979年在烟台举行的全国系统仿真学术会议上建议将“simulation译为 仿真”2 。 80 年代后期，特别是近十几年数字技术的发展使仿真技术本身及其应用领域 大大扩展了，计算机仿真在应用领

3、域、仿真对象、仿真框架、仿真目的及仿真软件等 方面都发生了十分重大的转变 3。这种转变十分明显地说明：计算机仿真已进入一个 崭新的发展阶段，它的重要性与特殊功效已越来越突出。如：1）在应用领域方面，已有航空、航天领域转向制造业。 1991年美国国家关键技术委员会列出了 90年代影响 美国国家繁荣与安全的 21 项关键技术，建模与仿真为其中之一 3，而仿真的应用领 域排在第一位的是制造业； 2）在被仿真的系统方面，已由重点是对连续系统仿真转向 对离散时间系统的仿真； 3）在对仿真基本框架中三个步骤 （建模、仿真实验、结果分 析）的重视程度方面，已由重视仿真实验转向重视建模及仿真结果分析； 4）在

4、与计算 机技术结合方面， 已由强调并重视与人工智能相结合转向强调与重视与图形技术及面 向对象技术相结合； 5）在仿真环境方面，已由集中式仿真转向分布式仿真； 6）在仿真 软件方面，已由开发仿真语言转向研究开发一体化仿真软件系统（或称一体化仿真环境）。在仿真的对象及目的方面，已由研究系统的动力学特性扩展为研究系统的各种 特性，包括动力学特性、运动学特性。进行生产库存模型仿真设计的意义本篇论文的选题为生产库存控制模型的仿真设计 ，顾名思义，对于库存模型 的研究是我们写这篇论文的首要目的， 而对于模型的仿真设计则是这篇的论文创作的 主题所在。具体来说， 企业在生产过程中会产生库存， 为了持续生产，

5、减少原材料订货周期 对企业的影响， 企业会有目标的保持一定量的库存。 如果库存控制不当， 多则会产生 浪费， 增加企业额外的库存管理费用， 而且过多的库存会因陈旧而变成废料， 导致企 业经济损失。但是，另一方面，库存过少又会使得企业不能快速地满足生产需要，导 致企业供货不足，盈利下降，使企业在市场竞争中处于不利地位。因此，企业的生产 库存控制是十分必要的， 而对库存模型进行仿真设计是对生产库存控制进行优化的一 种有效方法。2 库存模型的研究本章节主要是对所要进行仿真设计的两种主要库存模型进行初步的研究和学习， 了解两种库存模型的运行过程和具体运行方法。2.1 库存控制的作用要了解库存模型、 研

6、究库存控制模型， 就要对库存控制的作用有一定的了解。 库 存控制的作用主要有： 在保证企业生产、 经营需求的前提下， 是库存量保持在合理的 水平上；掌握库存量的动态，适时、适量地提出订货请求，避免暴库和缺货；减少库 存空间的占用，降低库存总费用；控制库存资金的占用，加速资金的周转。库存及库存成本概念的了解1库存的含义库存是指处于储存状态的物品或商品。 从经济学角度来讲， 库存是指一切闲置的， 用于未来的，有经济价值的资源。 4设置库存的根本目的是要保证在需要的时间， 需要的地点， 为需要的物料提供需 要的数量。同时，库存还能起到以下作用：防止缺货、提高服务水平；节省开支、降 低成本；保证生产、

7、销售过程顺利进行。2库存成本的含义库存成本是和库存系统的经营活动有关的成本， 主要由以下几部分组成： 购入成 本、订货成本、储存成本、缺货成本。库存模型需要确定的的主要参数有：（1）订货点：订货触发条件，将发出订货时库存量水平叫做订货点；（ 2）订货批量： 一次订货数量；（3）订货提前期：从发出订单到货物入库时间间隔； 需要考虑费用的费用主要有 :（1）订货成本：包括批量的订货的商品成本和每次订货的固定成本（2）存储成本；（ 3）缺货成本；（4）商品成本；即商品的单价2.3 库存模型的研究1定量订货模型 基本经济订货批量模型 （EOQ）： 定量订货模型有时也可称为经济定量模型 （Economi

8、c Order Quantity，EQQ） 所谓经济定量模型是指， 利用数学方法， 求得在一定时期内储存成本和订购成本总和为最低时的订购批量。-假设条件：需求率已知，且均匀为常数；维持费用是库存量的线形函数，可由平均库存量确定;订货提前期LT固定，为常量；订货费用与订货批量无关，即无价格折扣； 全部货物一次交付，不允许延期交货；D年需求量；P单位产品成本；S每次订货成本，元/次；H 单位商品年平均存储成本，元/年；Q批量或订货量。(1)最佳经济批量:v2DSQH(2)订货点：R 二 D/t LT该模型中假设需求与交货提前期是固定的，而且不允许缺货。因此，订货点 就是提前期内的需求。(3)总成本

9、：TC=H (Q/2) +S (D/Q) +DP总成本=储存成本+商品成本+订货成本2 定期订货模型一一基本经济订货间隔期模型(EOI):定期订货模型。定期订货模型则是时间驱动，即每隔一定时间就要进行订货, 在这种模型中要设定一个库存盘点期，在盘点期内，不产生订货请求，只在盘点 期结束时才进行订货，这种模型叫定期订货模型(也称定期系统，定期盘点系统 等)。-基本问题是确定订货间隔期 T和目标库存数量Qmax。-假设条件与EOQ模型的假设相同。物品的需求率是连续均匀的； 需求率已知，且均匀为常数； 维持费用是库存量的线形函数，可由平均库存量确定； 订货提前期LT固定，为常量；订货费用与订货批量无

10、关，即无价格折扣; 不允许缺货，即无缺货成本；全部货物一次交付，不允许延期交货；D年需求量；P单位产品成本；S每次订货成本，元/次；H 单 位商品年平均存储成本，元/年；Q批量或订货量最佳经济批量：-* , 2S 2DSQ DT D,V HD H最佳订货间隔期EOI:目标库存量:由于要考虑到能够满足订货周期 T的订货提前期L期间内的库存需求，故Qmax=D (T*+LT ) /365总成本：TC=H ( DT/2) +S (1/T) +DP +缺货损失成本(S*缺货数量) 不考虑缺货成本：总成本=储存成本+商品成本+订货成本3逻辑模型的建立在运用Witness软件建立仿真模型之前，建立两种库存

11、模型的逻辑概念模型是十 分必要的。逻辑模型的建立过程大致如下：1）了解两种模型的运行方式和过程，；2）绘制逻辑模型的运行过程；3）为逻辑模型添加关联关系；库存量的变化是一个循环往复的过程，可以表示如下:发出订单库存消耗到达库存临界点2.生产库存控制的整体过程如下:4 Witn ess仿真模型的建立Witn ess软件的介绍本文将通过学习使用 Witness 软件，加深对仿真系统的认识，熟练掌握软件的使 用，并运用该软件对定量订货模型、 定期订货模型进行仿真建模设计。 在进行计算机 仿真软件设计之前，需要对 Witness 软件有一定的了解。Witness 综述Win ess是由英国Lanner

12、公司推出的功能强大的仿真软件系统。它可以用于离散 事件系统的仿真，同时又可以用于连续流体(如液压、化工和水力)系统的仿真。目 前已被成功运用于国际 3000多家知名企业的解决方案项目中，如 Airbus 公司的机场 设施布局优化、 BAA 公司的机场物流规划、 BAE SYSTEMS 电气公司的流程改善、 EXXon 化学公司的供应链物流系统规划、 Ford 汽车公司的工厂布局优化和发动机生 产线优化及Trebor Bassett公司的分销物流系统规划等5。Wit ness 元素现实的事物系统都是由一系列相互关联的部分组成的，比如制造系统中的原材 料、机器设备、仓库、运输工具、人员、加工路线，

13、服务系统中的顾客、服务台和服 务路线等。Witness仿真软件使用与现实系统相同的事物组成相对应的模型，通过运 行一定的时间来模拟系统的绩效。模型中的每个部件都被称为元素(Element):该仿 真软件主要通过离散型元素、 连续性元素、 运输逻辑型元素、 逻辑型元素和图形元素 这五种元素来构建现实系统的仿真模型。离散型元素。离散型元素是为了表示所要研究的现实系统中可以看得见的、可以计量个数的物体，一般用来构建制造系统和服务系统等。主要包括：零部件(Part)、机器(Machine)、输送链(Conveyor)、缓冲区(Buffer)、车辆(Vehicle)、轨道(Track)、劳 动者(Lab

14、or)、路径(Path)和模块(Module)。连续型元素。 同离散型元素相对应， 连续性元素用来表示加工或者服务对象是 流体的系统。主要包括：流体(Fluid)、管道(Pipe)、处理器(Processor和容器(Tank)。运输逻辑型元素， 运输逻辑型元素用于建立物料运输系统。 主要包括： 运输网 络(Network)、单件运输小车(Carriers)、路线集(Section)和工作站(Station)。逻辑元素。逻辑元素是用来处理数据、定制报表、建立复杂逻辑结构的元素， 通过这些元素可以提高模型的质量并实现对具有复杂结构的系统建模。 主要包括：属 性(Attribute)、变量(Vari

15、able)、分布(Distribution)、函数(Fuction)、文件(File)、零部件 文件(Part File)和班次(Shift)。图形元素。图形元素可以将模型的运行指标在仿真窗口动态地表现出来。 主要包括：时间序列图(Timeseries)饼状图(Pie Chart)和直方图(Histigram)。4.1.3 Wit ness随机分布函数Win ess提供了 14种整型和实数型的标准随机分布函数，方便于用户构建随机仿 真模型，这些函数能返回一系列理论分布的随机样本值。一些比较经常用的函数有：Normal正态分布Uniform均匀分布Negexp负指数分布Random 0-1 均匀

16、分布Poisson泊松分布4.1.4 Wit ness 规则模型中创建了元素之后，就必须说明各个元素之间，比如零部件、车辆或者流体 它们之间是样流动以及劳动者是怎么样分配的，这就必须用到规则。Win ess的规则有：输入规则(包括装载和填入规则) 。其目的是控制输入元素的流量。输出规则(包括连接、卸载、空闲、车辆进入和缓冲区退场管理) 。其目的是 控制从元素中输出的零部件或者小车等的数量。劳动者规则。可用来进一步说明劳动者的类型，或者是完成一项任务中机器、工作站等需要用到的劳动者的数量。4.1.5 Witness程序设计基础变量类型Wit ness提供了四种类型的变量用来进行数据处理：整型、实

17、型、名型和字符型运算符及表达式算术运算符主要的算术运算符有： *(乘)、 /(除)、 *( 乘方)、 +(加)、 -(减)等。 进行算术表达式的计算时，需遵循先括号，在同一括号内，先乘方，再乘除， 后加减的优先顺序。关系运算符 不等于大于小于= 大于等于逻辑运算符NOT逻辑非AND逻辑与OR逻辑或4.1.6 程序的三种基本结构1. 顺序结构分支结构。 该结构的功能是在执行程序时， 可以根据不同的条件， 选择执行不 同的语句。简单分支结构表达如下：IfEndif复杂分支结构表达式：IfElseEndif循环结构 本文研究中，没有用到循环结构，所以此处不进行详述。4.1.7 Witness 常用系

18、统函数Witn ess仿真平台提供了丰富的系统函数，使得在该软件环境下的程序编写极为 方便。系统函数的类型包括： 数学函数、 转换函数、模型交互对话函数、 数据库函数、 EXCEL 函数、常用元素函数以及用户自定义函数等。具体的函数使用将会在模型的 建立过程进行描述。Witness仿真模型的设计过程4.2.1 系统介绍本文将以某工厂减速箱生产原料的库存控制为例子， 针对其中的 5 种原料进行库 存控制仿真模型设计求其最优的库存方案， 判断库存模型的选择， 即判断是使用定期 订货模型还是定量订货模型。 5 中原料的已知数据如表 4.1所示。表4.1 5种原料的已知数据垫圈螺母螺栓销防松垫片年需求

19、量5000070000200003000050000单位商品成本25435单位商品年平均储存成本5050505050每次订货成本10001000100010001000初始库存量30005000200030004000订货提前期1010101010根据表4.1所给出的数据，设计仿真模型，并判断各种原料所适用的库存控制模 型。422仿真模型的具体设计由于建立的5种原料的仿真模型除所给数据之外， 其他基本相同，故现在主要对 一种原料进行库存模型的仿真设计，其他原料的模型可根据建立好的模型进行修改运 用。1建模元素说明该仿真模型的元素定义如表4.2所示表4.2实体元素定义兀素名称兀素类型数量说明原料

20、Part1输入路径Conveyor1发货员Mach ine1仓库入口Buffer1领料单Part1输出路径Path1需求量Attribute1库存量Variable1每日库存量Variable1年需求量Variable1日需求量Variable1日需求量函数Function1求日需求量单位商品成本Variable1每次订货成本Variable1单位商品年平均储存成本Variable1消耗量采购次数采购量统计数据Variable7平均库存库存成本采购成本总成本采购信息Variable1订货提前期Variable1订货提前期函数Function1最佳经济批量Variable1每年的订货次数Vari

21、able1平均订货间隔期Variable1订货点Variable1最佳订货间隔期Variable1目标库存量Variable1判断采购信决策函数Function1息模型选择函数Function1选择模型2.可视化设置(Display)实体元素的可视化设置由于该模型中，多以变量 Variable来表示库存指标，所以可视化设置仅仅是 将整个库存运行过程形象化地表示出来，不需要太多的修饰。以Machine元素发 货员”为例子，在这里对它进行可视化设置的具体步骤分析。在元素选择窗口选择 发货员”元素，鼠标右键点击display；弹出的display对话框如图4.1所示，从中进行可视化设置；|1 Ld恫

22、氓三I 圄面 屈而冋5S Display Machine -原料 1,塩货员图4.1在对话框Draw状态下，点击下拉菜单中的 Name，点击pencil按钮， 弹出对话框如图4.2所示，在此处可对Name属性进行设置，包括字体颜色、大小等;图4.2设置完Name后，再设置Icon,即设置元素的图标。元素的图标可以 从软件的自带图库中选取，也可自己进行绘制之后导入软件图库中； 在进行完Draw工作后，如果觉得设置不够满意，还可以点击Draw所在下拉菜单中的Update,即对所已有的设置进行更新。 Update的对话 框如图4.3所示。其他实体元素的可视化设置可参照以上的步骤进行设置，此处不多加赘

23、述。（2）Variable元素的可视化设置Variable元素并非实体元素，所以对于它的可视化设置，主要是对其Text以及Value进行设置。在整体布局中，Variable元素表示的不是具体模型的运行过程， 而是模型运行过程中各个参数的变化以及状态。（3）在进行完各个元素的可视化设置之后，参照库存模型逻辑模型，对各个 实体元素的显示进行整体布局。如图 4.4所示。消耗量0采购法数0采购量0平均库存0库存咸本O采购成本0总成本0麵料車图4.4模型的建立过程及细节设计（1）模型的初始化定义在模型的初始化中，我们定义了已知条件和参数计算公式。具体初始化数据 如下：Trun c(Time)!将时间取整

24、XLReadArray （link.xls,原料,$B$2,原料 1 年需求量）XLReadArray （link.xls,原料,$B$3,原料 1.单位商品成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$4,原料1 .单位商品年平均储存成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$5,原料 1.每次订货成本） XLReadArray （link.xls,原料,$B$6,原料 1.库存量）！原料1.模型选择=原料1.模型选择函数（）！IF原料1.模型选择=定量订货模型原料1.最佳经济批量=（2 *原料1.年需求量*原料1.每次订货成本/原料 1.单位商品年平均储存

25、成本）* 0.5原料1.每年的订货次数=原料1.年需求量/原料1.最佳经济批量原料1.平均订货间隔期=365 /原料1.每年的订货次数原料1.日需求量=原料1.日需求量函数（）原料1.订购点=原料1.平均订货间隔期*原料1.日需求量原料1.最佳订货间隔期=TRUNC （2 *原料1.每次订货成本/ （原料1.单位 商品年平均储存成本*原料1.年需求量）* 0.5 * 365） + 1ELSEIF原料1模型选择=定期订货模型原料1.最佳经济批量=(2 *原料1.年需求量*原料1.每次订货成本/原料 1单位商品年平均储存成本)* 0.5原料1.最佳订货间隔期=TRUNC (2 *原料1.每次订货成

26、本/ (原料1.单位 商品年平均储存成本*原料1.年需求量)* 0.5 * 365) + 1原料1.目标库存量=原料1.年需求量* (原料1.最佳订货间隔期+原料1. 订货提前期)/ 365ENDIF在初始化数据中，运用到了了 XLReadArray()函数。此函数为Excel调用函 数，即将外部Excel数据调入Witness中使用，实现了 Excel与Witness的交互功 能。具体调用函数的如下：调用的Excel表格link.xls必须放在与建立的仿真模型文件的同一个文件夹 中，这样才能保证Excel的顺利调用。同时，为了使模型在运行开始时，能够为用户提供模型选择的功能，初始化 中调用了

27、模型交互函数 COMBODLG()。但是，该模型交互函数并不是直接调用， 而是通过一个用户自定义函数 模型选择函数”来实现。该 模型选择函数”是为变 量模型选择”服务，其目的是通过该 模型选择函数”来实现 模型选择”的可视化， 同时便于语句的方便书写。在选择完库存控制模型之后，需要进行的工作就是确定各个库存模型参数的 确定。定量订货模型需要确定的参数是最佳经济批量”和订购点”定期订货模型需要确定的参数是最佳经济批量”最佳订货间隔期”和目标库存量”仿真模型中变量Variable和自定义函数Fuction的细节设计在该仿真模型中，变量的设置是为了可视化在库存模型运行过程中关键参数 的变化。如定义的

28、变量数组 统计数据”，其数量为7,即为7个变量组成，在可 视化定义之后，7个变量表示的数据如图4.5。消耗虽0采鳴次数00平均库存0库存成本0采购成本Q总成本0图4.5模型中还有有一个重要的变量元素模型选择”该变量相对应的自定义函数 为 模型选择函数”自定义函数的设定主要是为了给变量定义一个返回值，如变 量 模型选择”其自定义规则actio ns为：II IIRETURN COMBODLG （Choose The Model,请为原料 1 选择库存模型: 定量订货模型|定期订货模型,定量订货模型）。自定义函数的细节设计界面如图46图4.6此外，对于变量采购信息”该变量对应的自定义函数为决策函数

29、”决策 函数的自定义规则比较复杂。由于需要考虑到定期订货模型以及定量订货模型之 间的选择，所以在规则中，需要采用分析结果If语句的嵌套结果，分别判断当模 型选择为定期订货模型或者定量订货模型时的采购信息”的返回值。具体的自定义规则如下：TRUNC （TIME）IF模型选择=定期订货模型IF库存量 目标库存量 AND NPARTS （输入路径）=0 ！定期订货模型 的订货条件采购信息=1ELSE采购信息=0ENDIFELSEIF库存量 订购点 AND MOD （TIME,最佳订货间隔期）=0 AND NPARTS （输入路径）=0!定量订货模型的订货条件采购信息=1ELSE采购信息=0ENDIF

30、ENDIF为了便于模型运行时，我们可以清楚地看到在运行过程中用到的数据及计算 后得出的数据，我们对这些数据都定义了Variable变量，并进行了“ Name”和“Value”的可视化Dasplay设置；同时为了外形美观，我们定义了一个 Part元素 “已知数据1”，进行了 “Name”和“Rectangl6进行了可视化设置，可以将Variable 元素的可视化设置放于 Part元素的“Rectangl6中。设置完之后，如图4.7所示。已知数轄1年需求量5 DC 0 0日需求星137单位商品成本2毎次订货成本1000单位商品年平均储存成本50杲隹经葆批星1414每年的订货次数35订购点136 0

31、平均订货间隔期1Q最隹订货间隔期G目标库存呈0模型选择炬空b直枷耳（3）Part元素的细节设计 该仿真模型中，运用的Part元素有两个，原料与领料单。元素原料”在模型中未进行可视化定义，所要实现的功能主要是进行变量元 素 统计数据（2）,（6）”的逻辑计算。其设置界面如图4.8所示。图4.8其中Actio ns on create的内容为：统计数据(2)=统计数据(2) + 1 !采购次数的计算统计数据(6)=统计数据(6) +每次订货成本+最佳经济批量*单位商 品成本！采购成本的计算元素 领料单”则主要是实现企业生产需求的控制，与元素 原料”不同的是， 领料单”的type为active,即它

32、的类型为为主动；inter arrival为1，即每隔一天发 出一次请求；lot size为1，即最大批量为1。它的to规则为：push to仓库入口， 即推向buffer仓库入口 ”。Actio ns on create的规则为：需求量=日需求量函数()!属性 需求量”为自定义函数 日需求量函数”的 返回值RecordRealValue每日库存量,库存量)！记录 每日库存量”为 库存量”的实数 值统计数据(4) = MeanVariable每日库存量)！平均库存为 每日库存量”的平均 值统计数据(5)=统计数据(4) * TIME *单位商品年平均储存成本/ 1000统计数据(7)=统计数据

33、(5) +统计数据(6)(3) Conveyor元素及Path元素的细节设计在模型中，表示原料输入路径和输出路径的两个元素分别为 Conveyor 和 Path在 Conveyor 元素的细节设计中， 原料的运输在途时间由 Conveyor 的 Length 和 Index time 来表示，即路程除以速度得到运输时间。Co nveyor的in put规则和output规则分别表示原料的运入条件和输出目的地。 在 input 规则中，采用 If 分支语句来表达，具体语句如下：IF 采购信息 = 1PULL from 原料 out of WORLD ！原料从外界拉入ELSEWaitENDIF由于

34、该仿真模型中， 并没有设置一个仓库作用的 Buffer 元素，仅仅是用变量 元素display的Value来表示库存量，所以，Output规则为：push to ship !直接 推向外界。Conveyor 元素的 Actions on join 规则为：统计数据 (3) = 统计数据 (3) + 最佳经济批量 !原料输入时采购量的计 算Actions on front 规则为：库存量 = 库存量 + 最佳经济批量!原料输入后库存量的计算Path元素的细节设计可以从截图中更直观的看到。见图4.9。Detail Path -原科丄.转出路径Act ions CoEting | Reporting

35、Name：Fath TraverseFath Update0.01Source Element：cti ons on Leave. P取消帮助图4.9Machine元素的细节设计该仿真模型中的Machine只有发货员”其主要作用是控制Part元素领料 单”发货员”的in put规则为：pull from仓库入口！从Buffer中拉入领料单；output规则为：push to ship using Path !通过输出路径将领料单推出该元素最重要的设定是 Actio ns on start,其具体语句为：DIM GiveoutQty AS REAL!定义一个局部变量IF库存量 需求量Giveou

36、tQty =库存量ELSEGiveoutQty =需求量ENDIF库存量=库存量-GiveoutQty!库存量的变化规则统计数据(1)=统计数据(1) + GiveoutQty !消耗量的统计决策函数()!在此处调用决策函数()Module元素的建立以上的介绍中，我们大体完成了 1种原料的库存模型设计，由于总共需要建 立5种原料的库存模型，因此可运用Module元素建立一个模块，以便于再建立了 5种原料的库存模型之后元素太多导致混乱。建立Module的方法是将你想要建立模块的元素都选上，然后点击窗口工具栏中的“create a modul按钮，即可建立一个新的模块。在建立模块之后，可双击新建立

37、的Module元素，弹出对话框如图4.10所示，在Name处可更改你想要更新的名称，此处我们改为原料1”。图 4.10剩余原料的库存仿真模型的建立在建立完以上模型之后，还有其他四种原料需要建立库存模型，这里我们可 以利用元素的克隆功能，方便简捷地建立其他四种原料的模型。如图4.11所示,总共建立了 5个Module模块，分别为5种原料的库存仿真模型模块。Siffiiilat i onModel曰口 a些严5T D s T aa 图 4.11（7）总体模型的仿真设计由于总共有5种原料，所以在模型初始化中需要增加其他5种原料的数据规则。具体初始化语句如下：TRUNC （TIME）!XLReadAr

38、ray （link.xls,原料,$B$2,原料 1 年需求量）XLReadArray （link.xls,原料,$B$3,原料 1.单位商品成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$4,原料1 .单位商品年平均储存成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$5,原料 1.每次订货成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$6,原料 1.库存量）!XLReadArray （link.xls,原料,$B$2,原料 2年需求量）XLReadArray （link.xls,原料,$B$3,原料 2单位商品成本）XLReadArray （link

39、.xls,原料,$B$4,原料2.单位商品年平均储存成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$5,原料 2每次订货成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$6,原料 2库存量）!XLReadArray （link.xls,原料,$B$2,原料 3年需求量）XLReadArray （link.xls,原料,$B$3,原料 3.单位商品成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$4,原料3.单位商品年平均储存成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$5,原料 3.每次订货成本）XLReadArray （link.xls,

40、原料,$B$6,原料 3库存量）!XLReadArray （link.xls,原料,$B$2,原料 4.年需求量）XLReadArray （link.xls,原料,$B$3,原料 4.单位商品成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$4,原料4.单位商品年平均储存成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$5,原料 4.每次订货成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$6,原料 4.库存量）!XLReadArray （link.xls,原料,$B$2,原料 5.年需求量）XLReadArray （link.xls,原料,$B$3,原料

41、5.单位商品成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$4,原料5.单位商品年平均储存成本）XLReadArray （link.xls,原料,$B$5,原料 5.每次订货成本） XLReadArray （link.xls,原料,$B$6,原料 5库存量）!原料 1.模型选择 = 原料 1.模型选择函数 （） 原料 2.模型选择 = 原料 2.模型选择函数 （） 原料 3.模型选择 = 原料 3.模型选择函数 （） 原料 4.模型选择 = 原料 4.模型选择函数 （） 原料 5.模型选择 = 原料 5.模型选择函数 （）IF 原料 5.模型选择 = 定量订货模型 原料 5.最佳

42、经济批量 = （2 * 原料 5.年需求量 * 原料 5.每次订货成本 / 原料 5.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 5.每年的订货次数 = 原料 5.年需求量 / 原料 5.最佳经济批量原料 5.平均订货间隔期 = 365 / 原料 5.每年的订货次数原料 5.日需求量 = 原料 5.日需求量函数 （）原料 5.订购点 = 原料 5.平均订货间隔期 * 原料 5.日需求量ELSEIF 原料 5.模型选择 = 定期订货模型 原料 5.最佳经济批量 = （2 * 原料 5.年需求量 * 原料 5.每次订货成本 / 原料 5.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 5.最佳订货间隔

43、期 = TRUNC （2 * 原料 5.每次订货成本 / （原料 5. 单位商品年平均储存成本 * 原料5.年需求量） * 0.5 * 365）原料 5.目标库存量 = 原料 5.年需求量 * （原料 5.最佳订货间隔期 + 原 料 5.订货提前期） / 365ENDIF!IF 原料 4.模型选择 = 定量订货模型 原料 4.最佳经济批量 = （2 * 原料 4.年需求量 * 原料 4.每次订货成本 / 原料 4.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 4.每年的订货次数 = 原料 4.年需求量 / 原料 4.最佳经济批量 原料4.平均订货间隔期 = 365 / 原料 4.每年的订货次数原

44、料 4.日需求量 = 原料 4.日需求量函数 （）原料 4.订购点 = 原料 4.平均订货间隔期 * 原料 4.日需求量ELSEIF 原料 4.模型选择 = 定期订货模型 原料 4.最佳经济批量 = （2 * 原料 4.年需求量 * 原料 4.每次订货成本 / 原料 4.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 4.最佳订货间隔期 = TRUNC （2 * 原料 4.每次订货成本 / （原料 4. 单位商品年平均储存成本 * 原料 4.年需求量 ） * 0.5 * 365）原料 4.目标库存量 = 原料 4.年需求量 * （原料 4.最佳订货间隔期 + 原 料 4. 订货提前期 ） / 36

45、5ENDIF!IF 原料 3.模型选择 = 定量订货模型 原料 3.最佳经济批量 = （2 * 原料 3.年需求量 * 原料 3.每次订货成本 / 原料 3.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 3.每年的订货次数 = 原料 3.年需求量 / 原料 3.最佳经济批量原料 3.平均订货间隔期 = 365 / 原料 3.每年的订货次数原料 3.日需求量 = 原料 3.日需求量函数 （）原料 3.订购点 = 原料 3.平均订货间隔期 * 原料 3.日需求量ELSEIF 原料 3.模型选择 = 定期订货模型 原料 3.最佳经济批量 = （2 * 原料 3.年需求量 * 原料 3.每次订货成本 /

46、 原料 3.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 3.最佳订货间隔期 = TRUNC （2 * 原料 3.每次订货成本 / （原料 3. 单位商品年平均储存成本 * 原料 3.年需求量 ） * 0.5 * 365）原料 3.目标库存量 = 原料 3.年需求量 * （原料 3.最佳订货间隔期 + 原 料 3. 订货提前期 ） / 365ENDIFIF 原料 2.模型选择 = 定量订货模型 原料 2.最佳经济批量 = （2 * 原料 2.年需求量 * 原料 2.每次订货成本 / 原料 2.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 2.每年的订货次数 = 原料 2.年需求量 / 原料 2.最

47、佳经济批量原料 2.平均订货间隔期 = 365 / 原料 2.每年的订货次数原料 2.日需求量 = 原料 2.日需求量函数 （）原料 2.订购点 = 原料 2.平均订货间隔期 * 原料 2.日需求量 ELSEIF 原料 2.模型选择 = 定期订货模型 原料 2.最佳经济批量 = （2 * 原料 2.年需求量 * 原料 2.每次订货成本 / 原料 2.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 2.最佳订货间隔期 = TRUNC （2 * 原料 2.每次订货成本 / （原料 2. 单位商品年平均储存成本 * 原料 2.年需求量 ） * 0.5 * 365）原料 2.目标库存量 = 原料 2.年需

48、求量 * （原料 2.最佳订货间隔期 + 原 料 2. 订货提前期 ） / 365ENDIFIF 原料 1.模型选择 = 定量订货模型 原料 1.最佳经济批量 = （2 * 原料 1.年需求量 * 原料 1.每次订货成本 / 原料 1.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 1.每年的订货次数 = 原料 1.年需求量 / 原料 1.最佳经济批量 原料1.平均订货间隔期 = 365 / 原料 1.每年的订货次数原料 1.日需求量 = 原料 1.日需求量函数 （）原料 1.订购点 = 原料 1.平均订货间隔期 * 原料 1.日需求量ELSEIF 原料 1.模型选择 = 定期订货模型 原料 1.

49、最佳经济批量 = （2 * 原料 1.年需求量 * 原料 1.每次订货成本 / 原料 1.单位商品年平均储存成本 ） * 0.5原料 1.最佳订货间隔期 = TRUNC （2 * 原料 1.每次订货成本 / （原料 1. 单位商品年平均储存成本 * 原料 1.年需求量 ） * 0.5 * 365）原料 1.目标库存量 = 原料 1.年需求量 * （原料 1.最佳订货间隔期 + 原 料 1. 订货提前期 ） / 365ENDIF其他 4 种原料的元素定义与原料 1 相同，就不多加介绍了4.模型的运行在模型运行之前，需要更改模型仿真钟的单位时间 base time unit 修改为 days,即系

50、统仿真运行的单位时间为天”。将仿真模型的运行时间设定为1年，即 365 天，然后开始运行模型。在仿真模型开始运行时，会得到一个模型选择交互窗口的提示，可以先选择 “定量订货模型 ”，点击确定，得到的仿真结果如图 4.12所示。原料11436消耗量49640采购挨数34采购量8076平均库存127S库存咸本23323采购咸本260304总成本23627额料单图 4.12如果选择的是 定期订货模型”，得到的仿真结果如图4.13所示。库存量13&消耗量9640采购次数35采购量4949 0平均库存197库存戒車3116采购成車267960总成本3O4076图 4.13其他4种原料的库存仿真模型运行过

51、程同上。5.模型的运行结果分析本文建立库存控制仿真模型的目的是为了给原料库确定适合的库存模型，使总成本最低。所以，我们所要做的就是在两种库存模型：定期订货模型和定量订 货模型之间选择仿真运行一年之后总成本较低的那个模型，此模型即为适合本原料的库存模型。在这里，将5种原料的仿真运行结果列成表格，如表 4.3所示。表4.3仿真运行结果定期订货模型定量订货模型垫圈304076283627螺母813071773424螺栓213276210684销247965244352防松垫片585601573155从仿真运行结果中，我们可以看到，5种原料采用定量订货模型的总成本都 较低，所以都适合采用定期订货模型。

52、5 结 论本文企业生产库存控制模型的仿真设计进行了一定研究。 在分析国内外库存 控制和仿真设计的研究现状的基础上，重点进行了一下三个方面内容的研究：（1）对于进行生产库存控制模型仿真设计的意义的研究，这是本文进行创 作的前提所在。总结来说，进行库存模型仿真设计的意义在于为企业的原料库的 模型选择提供依据，从而为各种原料选择合适的库存模型，降低了再库存控制方 面的浪费，降低了企业的生产和经营管理成本。（2）对于两种基本库存控制模型的研究。本文所研究的两种库存控制模型为最基础的库存模型：EOQ和EOI。对两个库存模型进行逻辑过程的分析以及各种库存条件的理解是我们进行仿真的基础工作。（3）对于 Wi

53、tness 仿真软件的运用。 Witness 仿真软件是本文进行仿真设计 工作的重要工作，所有的仿真工作都是在这个软件的环境里进行的。总体来说， Witness 软件的设计环境以及各种功能都是十分强大的。本次设计所涉及的仅仅 是该软件的一小部分，如何能够将该软件熟练运用是今后我们所要努力的方向。参考文献潘尔顺生产计划与控制巨 M 上海：上海交通大学出版社，2003王行仁.建模与仿真技术的发展和应用J.机械制造与自动化，2010,39(1).冯霞仿真技术的发展以及未来趋势J 现代经济信息(学术版)，2008(7).钟琼订单生产型企业库存控制仿真模型研究 D 杭州：浙江大学， 2008王亚超，马汉

54、武生产物流系统建模与仿真 M 北京：科学出版社，2006董景峰，周燕，许恒勤面向内外部逆向物流的库存控制模型J 计算机集成制造系统，2010,16(1)顾银芳，苑士华，李玮，安永江仿真技术的发展与展望J 河北工业科技，2000,17(5)李晓斌 基于 WITNESS 的集装箱码头堆场闸口系统仿真研究 D 大连：大连理工大学， 2007侯玉梅.简单生产&库存系统的优化控制J.系统工程理论与实践，2003,23(4).吕靖，宫晓嫜，周丽丽.基于Witness的集装箱码头物流系统仿真分析J 水运工程，2010(5).马欢欢，赵月霞.基于Witness的供应链多产品库存系统仿真研究J.中国制造业信息化，2010,39(21)施文武，严洪森，汪峥.一种多周期随机需求生产/库存控制方法D.控制