Оптимальное управление запасами угля Змиевской ТЭС

Оптимальный запас s0 при непрерывном спросе по данному значению р может быть найден и графически на рисунке 2.4.

Рисунок 2.4 — График функции распределения спроса

2.1.5 Стохастические модели управления запасами с фиксированным временем задержки поставок

В рассмотренных выше идеализированных моделях управления за

пасами предполагалось, что пополнение запаса происходит практически мгновенно. Однако в ряде задач время задержки поставок может оказаться настолько значительным, что его необходимо учитывать в модели.

Пусть за время задержек поставок q уже заказаны n партий по одной в каждый из n периодов продолжительностью Т = q/n.

Обозначим:

sнз — первоначальный уровень запаса (к началу первого периода);

si — запас за i-й период;

ri — спрос за i-й период;

qi — пополнение запаса за i-й период.

Тогда к концу n-го периода на склад поступит Sqi единиц продукта, а будет израсходовано Sri единиц, т.е.

, (2.23)

или

sn = s - r, (2.24)

гдеs - запас за i - й период и определяется по формуле:

; (2.25)

где r - спрос за i - й период. Он равен:

(2.26)

Требуется найти оптимальный объем партии заказа, который необходимо сделать за последний n-й период, предшествующий поступлению сделанного ранее заказа. Математическое ожидание суммарных затрат в этом случае определяется по формуле (2.18), а оптимальный запас s находится по формуле:

F(s0) < p < F(s0 + 1), (2.27)

Найдя оптимальный запас s0 и зная q1, q2,…, qn-1, можно вычислить qn по формуле (2.28) [10], т.е.

(2.28)

2.2 Обоснование выбора модели управления запасами

Модели управления запасами специфичны, в большинстве случаев они не могут в точности отражать какую-то конкретную ситуацию. И, тем не менее, при планировании хозяйственной деятельности предприятия было бы неверным пренебрегать любыми возможностями использования математического аппарата для построения моделей управления запасами.

Деятельность Змиевской ТЭС осуществляется в таких направлениях: производство и продажа электрической и тепловой энергии, снабжение электроэнергии, коммерческо-посредническая и внешнеэкономическая деятельность, предоставление бытовых услуг. Для этого предприятие закупает уголь у Донецких и Луганских поставщиков с запасом, который хранится на складе.

В процессе деятельности спрос на уголь подвержен влиянию фактора сезонности, то есть существуют периоды, когда спрос выше запаса и угля на складе оказывается недостаточно. В этом случае предприятие обращается к поставщику, однако на его доставку требуется определенное время, в течении которого предприятие несет значительные убытки. Возможен и такой вариант, когда необходимости в запасе угля нет и предприятие несет убыток от его приобретения и хранения, не пользующегося спросом на данный момент времени.

Для расчета оптимального запаса были взяты данные по расходу угля за каждый день в течение всего года.

Анализ статистических данных показал, что величина потребления угля каждый месяц различна и носит случайный, но циклический характер. Этот факт указывает на то, что для расчета оптимального запаса продукции необходимо использовать стохастическую модель управления запасами.

2.3 Расчет оптимального запаса

2.3.1 Построение таблиц потребления угля

Построим зависимости потребления угля по дням, по месяцам, а также зависимость потребления, опираясь на данные таблицы 1.4.

Для построения зависимости потребления угля по дням, найдем среднее значения потребления по каждому дню. Для этого просуммируем потребление угля по каждому номеру дня в течение всего года, и разделим это значение на количество дней. Таким образом, мы получим диапазон потребления угля с 1 по 7 день, который показывает среднее значения потребления. Полученный график представлен на рисунке 2.5

Рисунок 2.5 — Потребление угля Змиевской ТЭС по дням

Для построения зависимости потребления угля по месяцам, найдем среднее значение потребления угля за каждый месяц, в течение года. Получим диапазон потребления угля с 1 по 12 месяц. Полученный график представлен на рисунке 2.6

Рисунок 2.6 — Потребление угля Змиевской ТЭС по месяцам

Из рисунков мы видим, что все графики — это периодические процессы.

Также мы видим ярко выраженную циклическую зависимость. Следовательно, функция распределения также должна иметь зависимость от дня, месяца и потребления.

На основании таблицы 1.4 создадим таблицу потребления угля в месяц по каждому дню

Таблица 2.1 — Потребления угля в месяц по каждому дню

Месяц

№ дня

Потребление угля по дням

Январь

1

7788

1789

4958

5869

5278

2

7559

2256

5849

6263

3422

3

5702

587

6658

8794

4151

4

7338

4201

6249

6991

 

5

6998

3950

5286

5519

 

6

2650

3385

5904

2022

 

7

2036

4012

5544

2449

 

Февраль

1

3286

4388

5229

5350

7156

2

5420

5552

5934

6768

 

3

5568

3985

6218

6209

 

4

8022

4289

5306

6224

 

5

5130

4241

5544

5722

 

6

5556

6163

5624

5035

 

7

5855

5577

5316

7361

 

Март

1

5718

4232

4560

5087

7604

2

5339

6898

3980

6578

7217

3

4813

5271

6026

5348

6663

4

4790

5955

6132

6016

 

5

5204

4938

5524

5691

 

6

5215

3798

5838

5201

 

7

7357

4564

5586

5897

 

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 
 16  17  18  19  20  21 


Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы