Имитационная модель точно в срок

из "Модели и методы теории логистики Издание 2 "

Во всех случаях отклонение сроков выполнения заказа от заданного интервала ведет к затратам поставщика. Поэтому при управлении процедурами заказов необходимо еще на стадии проектирования логистического цикла подобрать такие варианты выполнения операций цикла, чтобы сумма верхних (нижних) оценок доверительных интервалов времени выполнения заказа давала результат, принадлежащий интервалу времени, заданному заказчиком. Если нет таких вариантов, остается решение, в основе которого лежит учет корреляции между составляющими времени отдельных операций. [c.129]
Как отмечалось выше, варианты управленческих решений, направленные на уменьшение среднего квадратического отклонения времени выполнения заказа, могут привести, с одной стороны, к обеспечению заданных сроков, а с другой — к увеличению затрат на выполнение заказа. Уменьшение среднего квадратического времени доставки может привести к ситуации, соответствующей линии 3, изображенной на рис. 6.3, в. В этом случае расчетный доверительный интервал времени выполнения заказа полностью входит в заданный доверительный интервал. С одной стороны, это обеспечивает надежность обеспечения сроков поставки, а с другой — может неоправданно увеличивать затраты, и тогда у поставщика есть возможность выбрать более дешевый вариант управленческого решения. [c.129]
Для определения доверительного интервала времени и оценки надежности выполнения заказа может применяться имитационное моделирование (метод статистических испытаний или метод Монте-Карло), которое заключается в воспроизведении исследуемого процесса при помощи вероятностной математической модели. Одно такое воспроизведение функционирования системы называют реализацией или испытанием . Метод основан на многократных испытаниях построенной модели с последующей статистической обработкой полученных данных с целью определения числовых характеристик исследуемого процесса в виде статистических оценок его параметров. [c.129]
Метод статистических испытаний позволяет воспроизвести любой процесс, на протекание которого влияют случайные факторы, при помощи моделирования случайных величин. Чтобы получить случайную величину, необходимо знать закон ее распределения. При наличии числовых характеристик случайной величины определить закон распределения можно по коэффициенту вариации (отношению среднего квадратического отклонения к среднему значению). В первом приближении выбор закона распределения может быть произведен по табл. 6.3. [c.130]
Для некоторых наиболее часто встречающихся в экономике законов распределения получить случайную величину можно с помощью специальных функций, которые приведены в табл. 6.4. Для того чтобы воспользоваться расчетными формулами, соответствующими закону распределения, необходимо определить параметры распределения случайной величины. [c.130]
Пример 6.3. По результатам имитационного моделирования определить время поставки точно в срок с вероятностью 90% для цикла заказа с параметрами времени выполнения операций, представленными в табл. 6.2 оценить надежность поставки за 14 дн. [c.132]
Для того чтобы смоделировать протекание логистического цикла, необходимо определить законы распределения случайных величин времени выполнения операций цикла. Выбор закона распределения произведем по коэффициенту вариации (табл. 6.3). [c.132]
Определение закона и параметров распределения для остальных операций логистического цикла показано в табл. 6.6. [c.132]
Для моделирования времени обработки и доставки заказа также сначала необходимо вывести 9 столбцов случайных чисел, равномерно распределенных в интервале (0 1), а затем выполнить аналогичные расчеты. [c.134]
По графику функции распределения находим гарантированное с вероятностью 0,9 время выполнения цика заказа опускаем перпендикуляр на ось времени из точки пересечения графика и линии, соответствующей вероятности 0,9, получаем 16 дн. [c.134]
По условиям примера 6.3 требуется найти вероятность выполнения цикла заказа за 14 дн. Из точки на оси времени ведем линию до функции распределения и проецируем эту точку на ось вероятности, находим, что вероятность выполнения цикла заказа за 14 дн. приблизительно равна 0,8. Это не очень высокое значение вероятности, так как в 20% случаев возможны срывы сроков поставки. [c.135]

Вернуться к основной статье