Теория управления запасами объединяет в себе различные методы анализа одного класса проблем, которые в целом можно сформулировать следующим образом какие запасы некоторого продукта необходимо иметь при неопределенном спросе на этот продукт В задачах такого рода необходимо найти рациональное количество запаса, учитывая то, что потери возникают как при наличии неудовлетворенного спроса, так и от того, что продукт лежит на складе. Часто считают, что спрос является случайной величиной с заданным распределением. Тогда модель системы хранения запаса можно сформулировать в виде модели со случайным фактором. Реже предполагают, что спрос является неопределенным фактором, т. е. заданы лишь его границы. [c.212]
Резервный запас. Представленная ранее модель управления запасами основана на ряде упрощающих предположений, в частности, о том, что время поставки заранее точно известно и расход запасов в единицу времени всегда одинаковый. Однако на практике эти предположения почти никогда не выполняются нередки срывы поставок, расход запасов колеблется в зависимости от случайных факторов. Поэтому возникает необходимость в формировании резервного запаса на случай подобных "ожидаемых неожиданностей". Таким образом, в условиях неопределенности уровень повторного заказа превышает уровень повторного заказа в условиях определенности на величину, равную резервному запасу. [c.266]
Математическая формулировка задачи о нахождении оптимальной стратегии существенно зависит от исследуемой ситуации. Однако общность учитываемых факторов позволяет говорить о единой модели управления запасами. Приведем ее качественное описание, ограничившись для простоты одним складом, на который поступает случайный поток качественно однородных требований — заявок от потребителей. [c.20]
Детерминированность спроса (иначе говоря, его предсказуемость) определяется ролью случайных факторов (и действием закона больших чисел) в процессе потребления материальных средств. Для завода с жесткой производственной программой или магазина продовольственных товаров эта роль относительно невелика, и спрос может быть спрогнозирован с достаточной для практики точностью. Наоборот, планирование поставок запасных частей, как правило, приводит к управлению запасами с вероятностным спросом. Критерием перехода к таким моделям можно считать коэффициент вариации (отношение среднеквадратического отклонения к среднему спросу), превышающий значение 0.2. [c.41]
Далее мы будем предполагать, что в рассматриваемой нами проблеме недетерминированность некоторых факторов существенна, т. е. мы не можем обойти ее путем решения детерминированной задачи. Какие методы можно предложить для анализа таких проблем Дать ответ на этот вопрос мы постараемся в трех следующих параграфах. Сначала рассмотрим модели массового обслуживания и модели управления запасами, представляющие собой два наиболее распространенных типа моделей с использованием случайных факторов (отметим, кстати, что модели, в которые включаются случайные факторы, часто называются стохастическими). Распространенность этих двух типов моделей связана, с одной стороны, с большим числом задач, укладывающихся в их рамки, и, с другой стороны, с наличием достаточно развитых методов, позволяющих проанализировать модели такого рода. Как мы уже говорили, стохастические модели используются при анализе повторяющихся явлений, поэтому в этих задачах обычно стараются принять такое решение, которое было бы рационально при многократном повторении изучаемого явления. Например, в уже упоминавшемся примере телефонной станции при ее проектировании надо выбрать такое количество соединяющих устройств, чтобы в среднем за год обеспечивалось достаточно оперативное соединение абонентов и при этом оборудование не простаивало бы слишком много времени. [c.198]
Смотреть страницы где упоминается термин Модели со случайными факторами управление запасами
: [c.73]Смотреть главы в:
Математическое моделирование в экономике -> Модели со случайными факторами управление запасами