Моделирование цепочки поставок производственной компании – Часть 1

В этой серии постов (3 поста) мы будем моделировать цепочку поставок производственной компании. Модель будет создаваться шаг за шагом. Постепенно будут устраняться предположения, упрощающие модель; тем самым мы получим более-менее полезную модель. Цель моделирования заключается в исследовании причин колебаний в цепочке поставок (пост 1 и 2) и последствий её реинжиниринга (пост 3).Диграмма ниже показывает упрощенную модель производственной компании.Скачать модельКомпания производит готовую продукцию и хранит ее на складе. По мере поступления заказов, компания отгружает товары со склада при условии их наличия. В этом варианте модели делается упрощение, что в случае, если какой-либо заказ не  был удовлетворен, то заказ отменяется (а не ставится в очередь и не обрабатывается впоследствии).Руководству компании приходится принимать 3 важных решения, которые смоделированы в нашей модели:1. Выполнение заказов – компания может выполнить заказ только при наличии товара на складе.2. Прогнозирование спроса – компании необходимо прогнозировать будущий спрос, чтобы спланировать производство.3. Планирование производства – чтобы точно подсчитать план производства, помимо будущего спроса, необходимо учесть наличие товаров на складе и наличие незавершенного производства. Хочу заметить, что очередное ограничение модели заключается в том, что никак не учитывается наличия сырья и подразумевается, что компания может производить столько, сколько нужно.

Выполнение заказов

Количество отгруженного товара определяется тем, сколько нужно отгрузить (“Желаемый уровень отгрузки”) и тем сколько мы можем отгрузить (“Максимальный уровень отгрузки”). В нашей модели “Желаемый уровень отгрузки” равен спросу, а “Максимальный уровень отгрузки” определяется формулой: Склад/Минимальное время обработки заказа (см. закон Джона Литтла). Сооветственно, уровнем отгрузки у нас всегда будет минимальное значение из желаемого уровня и максимального уровня, т.е.

Отгрузка = MIN(“Желаемый уровень отгрузки”, “Максимальный уровень отгрузки”)

Прогнозирование спроса

Спрос прогнозируется путем усреднения реальных показателей спроса за определенный период (в исходном состоянии модели он равен 8 неделям). Делается это для того, чтобы снизить воздействие кратковременных изменений спроса.

Планирование производства

План производства рассчитывается исходя из уровня ожидаемого спроса, поправки из за наличия запасов на складе и поправки из-за наличия незавершенного производства. Следует пояснить как рассчитываются эти поправки.Поправка на наличие складских запасов равна разнице между желаемым уровнем складских запасов и реальным. Желаемый уровень складских запасов рассчитывается из следующих соображений:

• во-первых, на складе должно быть достаточно товаров, чтобы удовлетворить ожидаемый спрос в то время, пока компания обрабатывает заказ. Т.е. допустим спрос равен 1000 шт в неделю, а обработка (и доставка) заказа занимает 2 недели. Тогда на складе уже должно быть 2000 шт, чтобы они действительно через 2 недели дошли до покупателя. В противном случае, время доставки увеличится, что отрицательно скажется на уровне сервиса.
• во-вторых, компания предусматривает некоторый “буфер” на случай непредвиденных обстоятельств (брак или остановка производства, утеря товаров, колебания спроса и т.п.)

Хочу заметить, что поправка на наличие складских запасов не полностью учитывается в плане производства, а лишь частично. Это сделано специально, а почему – попробуйте ответить вы.Поправка на наличие незавершенного производства рассчитывается аналогично поправке на налиние складских запасов, но вместо периода обработки заказа используется время, необходимое для производства товара, и “буфер” не предусматривается.

Имитация модели

Проанализируем как ведет себя модель при 20% изменении спроса (используем “STEP Height” переключатель, устанавливая его значение в 0.2). Как видно, модель ведет себя адекватно, и через ~50 недель приходит в равновесное состояние.

В следующем посте

В текущей версии модели не подразумевается никаких ограничений по сырью (т.е. сырья столько сколько нужно для производства, хотя в реальной жизни это не так). Также, все неудовлетворенные заказы отменяются сразу, хотя иногда клиенты идут на то, чтобы подождать появления товара на складе.Именно снятием этих ограничений мы и займемся в следующем посте.Также, можно почитать о модели взаимодействия рынка и производственной компании в одном из предыдущих постов.

Оформить и получить займ на карту мгновенно круглосуточно в Москве на любые нужды в день обращения. Взять мгновенный кредит онлайн на карту в банке без отказа через интернет круглосуточно.

4 отзывов

• 

  By Marcos, June 29, 2009 @ 8:39 pm

  Good… See You Soon…

  Ответить

Ссылки на эту статью

1. Моделирование цепочки поставок производственной компании - Часть 2 — March 27, 2008 @ 11:27 pm

2. Моделирование цепочки поставок производственной компании - Часть 3 — April 3, 2008 @ 6:42 pm

3. Закон Брукса - СД в разработке программного обеспечения — April 11, 2008 @ 1:20 pm

Оставить отзыв