по МУ

Оглавление
Введение
Теоретическая часть
1. Виды запасов по времени учета
2.Основные системы управления запасами (СУЗ)
2.1. Система с фиксированным размером заказа
2.2.Система с фиксированным интервалом времени между заказами
2.3.Прочие системы управления запасами
2.4. Система с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня
2.5.Система «минимум–максимум»
Расчетно-аналитическая часть
1.Формирование блока исходных данных
1.1. Моделирование расхода запасов
1.2. Моделирование интервалов времени между поставками
1.3. Моделирование срока исполнения заказа (поставки)
2.Знакомство с основными вариантами моделирования величины запаса
2.1. Моделирование величины запаса при фиксированном начальном уровне
2.2. Моделирование величины запаса с фиксированным размером заказа
3.Существующие методы расчета величины страхового запаса
4. Разработка стратегии управления запасами
4.1.Система с фиксированной периодичностью заказа и пополнением запаса до максимального уровня
4.2.Система управления запасами с «точкой заказа» (ROP)
4.Оценка эффективность рассмотренных систем управления запасами
Заключение
ЛИТЕРАТУРА

по МУ

В таком случае целесообразно экономить на содержании запасов. Это приведет к возможности непрерывного обслуживания потребителя, что соответствует цели функционирования логистической системы управления запасами. Во всех других ситуациях определение оптимального размера заказа не обеспечивает уменьшение издержек на хранение запасов без потери качества обслуживания.Оптимальный размер заказа по критерию минимизации совокупных затрат на хранение запаса и повторение заказа рассчитывается по формуле (формула Вильсона):,(1)где ОРЗ – оптимальный размер заказа, шт.; А – затраты на поставку единицы заказываемого продукта, руб.; S – потребность в заказываемом продукте, шт.; i – затраты на хранение единицы заказываемого продукта, руб/шт..Затраты на поставку единицы заказываемого продукта (А) включаютследующие элементы:стоимость транспортировки заказа;затраты на разработку условий поставки;стоимость контроля исполнения заказа;затраты на выпуск каталогов;стоимость форм документов.Формула (1) представляет собой первый вариант формулы Вильсона. Он ориентирован на мгновенное пополнение запаса на складе. В случае если пополнение запаса на складе производится за некоторый промежуток времени, учитывающий скорость этого пополнения:,(2)где k – коэффициент, учитывающий скорость пополнения запаса на складе.Однако на практике значения A, S, i сами зависят от величины размера заказа и не являются постоянными. Поэтому наиболее эффективный размер заказа в ряде практических случаев целесообразно определять прямым подсчетом величины совокупных затрат по различным вариантам.Система с фиксированным интервалом времени между заказамиСистема с ФИВМЗ – вторая и последняя система управления запасами, которая относится к основным. Классификация систем на основные и прочие вызвана тем, что две рассматриваемые системы лежат в основе всевозможных иных систем управления запасами. В системе с фиксированным интервалом времени между заказами, как ясно из названия, заказы делаются в строго определенные моменты времени, которые отстоят друг от друга на равные интервалы, например один раз в месяц, один раз в неделю, один раз в 14 дней и т.п.Расчет интервала времени между заказами можно производить следующим образом:,(3)где N – количество рабочих дней в году, дня; S – потребность в заказываемом продукте, шт.; ОРЗ – оптимальный размер заказа, шт.Полученный с помощью формулы (3) интервал времени между заказами не может рассматриваться как обязательный к применению. Он может быть скорректирован на основе экспертных оценок. Например, при полученном расчетном результате (4 дня) возможно использовать интервал в 5 дней, чтобы производить заказы один раз в неделю.Прочие системы управления запасамиРазобранные выше основные системы управления запасами базируются на фиксации одного из двух возможных параметров – размера заказа или интервала времени между заказами. В условиях отсутствия отклонений от запланированных показателей и равномерного потребления запасов, для которых разработаны основные системы, такой подход является вполне достаточным. Однако на практике чаще встречаются иные, более сложные ситуации, В частности, при значительных колебаниях спроса основные системы управления запасами не в состоянии обеспечить бесперебойное снабжение потребителя без значительного завышения объема запасов. При наличии систематических сбоев в поставке и потреблении основные системы управления запасами становятся неэффективными. Для таких случаев проектируются иные системы управления запасами и названы «прочими».Здесь же мы подробнее остановимся на двух наиболее распространенных прочих системах:системе с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня;системе «минимум–максимум».Система с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровняВ данной системе, как и в системе с ФИВМЗ, входным параметром является период времени между заказами. В отличие от основной системы она ориентирована на работу при значительных колебаниях потребления. Чтобы предотвратить завышение объема запасов, содержащихся на складе, или их дефицит, заказы производятся не только в установленные моменты времени, но и при достижении запасом порогового уровня. Таким образом, рассматриваемая система включает в себя элемент системы с ФИВМЗ (установленную периодичность оформления заказа) и элемент системы с ФРЗ (отслеживание порогового уровня запасов).Система «минимум–максимум»Эта система, как и система с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня, содержит в себе элементы основных систем управления запасами, Как и в системе с ФИВМЗ, здесь используется постоянный интервал между ними. Система «минимум–максимум» ориентированная на ситуацию, когда затраты на учет запасов и издержки на оформление заказа настолько значительны, что становятся соизмеримы с потерями от дефицита запасов. Поэтому в рассматриваемой системе заказы производятся не через каждый заданный интервал времени, а только при условии, что запасы на складе в этот момент оказались равными или меньше установленного минимального уровня. В случае выдачи заказа его размер рассчитывается так, чтобы поставка пополнила запасы до максимального желательного уровня. Таким образом, данная система работает лишь с двумя уровнями запасов – минимальным и максимальным, чему она и обязана своим названием.Расчетно-аналитическая частьФормирование блока исходных данных1.1. Моделирование расхода запасов Необходимо определить:- среднее значение расхода деталей на складе и среднего интервала времени между поставками ;- средние квадратические отклонения (СКО) ежедневного расхода деталей σd и интервала времени между поставками σТ;- коэффициенты вариации νd и νТ. ,Учитывая связь между СКО и коэффициентом вариации, для целей проектирования, возможны 2 варианта последовательности их определения:выбирается значение СКО, с учетом среднего значения, затем, рассчитывается коэффициент вариации;выбирается значение коэффициента вариации (от 0,1 до 1), затем, рассчитывается СКО.По коэффициенту вариации нужно определить закон распределения, которому подчиняется процесс расхода деталей и периодичность поставок (интервал времени).Выбираем исходные данные:dср = 8σd = 2vd = 0,25Tср = 7σT = 2vT = 0,29Lср = 3σL = 1vL = 0,3Выбираем нормальное распределение.Для генерации случайных чисел’ () используем встроенные функции табличного процессора Excel: заходите в меню <сервис> / <анализ данных> / <генерация случайных чисел>.Рис.1. Параметры нормального распределенияВ результате генерации получим таблицу 1.Таблица 1. Моделирование расхода деталей Распределение нормальное  ДатаСлучайная величинаРасход деталей diОкругленное значение di    01.04.2012-1,959534,080933402.04.2012-1,019835,960340603.04.2012-1,169675,660661604.04.20121,167410,3348001005.04.20121,86970311,7394061206.04.2012-1,340015,319983507.04.20120,2583118,516623908.04.20120,7734049,5468071009.04.20120,2315878,463174810.04.2012-1,014825,970353611.04.20121,09404710,1880941012.04.20121,14118810,2823771013.04.20121,6709611,3419201114.04.2012-0,382067,235872715.04.20121,01533510,0306701016.04.20122,39271712,7854341317.04.2012-1,42265,154791518.04.20120,0352358,070470819.04.20120,8749459,7498911020.04.20120,1200468,240093821.04.20120,366728,733439922.04.2012-0,31997,360207723.04.20120,7593469,5186921024.04.2012-0,413867,172278725.04.2012-0,930136,139747626.04.2012-1,33055,339009527.04.20120,1318448,263688828.04.20120,2440218,488042829.04.20120,1031128,206223830.04.20121,35729410,7145871101.05.2012-0,316367,367287702.05.2012-0,963056,073890603.05.2012-3,181631,636739204.05.2012-1,198665,602672605.05.20120,5585129,117023906.05.2012-0,644146,711723707.05.20120,3344238,668847908.05.20121,23294310,4658861009.05.2012-0,736986,526041710.05.20120,3240878,648174911.05.2012-0,334517,330989712.05.2012-0,458967,082072713.05.2012-0,003867,992274814.05.20120,3226368,645273915.05.2012-0,052927,894153816.05.2012-1,196635,606747617.05.2012-0,22287,554409818.05.2012-1,774814,450388419.05.20120,5637059,127410920.05.2012-0,727086,545841721.05.20121,32661210,6532231122.05.2012-1,564074,871866523.05.20121,69911811,3982361124.05.2012-1,259555,480895525.05.20122,05522212,1104431226.05.2012-0,306887,386239727.05.20120,2974328,594864928.05.20120,1009588,201917829.05.20120,0874348,174869830.05.20120,6541489,308297931.05.20120,2086238,417247801.06.2012-1,722924,554161502.06.2012-1,208615,582781603.06.20121,2941210,5882401104.06.20121,91268611,8253711205.06.20120,3343448,668688906.06.2012-2,123733,752532407.06.2012-0,340177,319652708.06.20120,0196228,039245809.06.20121,12231910,2446371010.06.20121,08849710,1769941011.06.20121,10991110,2198221012.06.20120,7294739,458945913.06.2012-0,730176,539656714.06.2012-1,288145,423729515.06.20121,38271410,7654281116.06.2012-1,280115,439782517.06.2012-0,050557,898903818.06.20120,0645728,129144819.06.2012-0,237727,524557820.06.2012-0,010677,978656821.06.2012-0,912476,175063622.06.2012-0,453117,093784723.06.20120,2716238,543246924.06.2012-0,93776,124604625.06.2012-1,549424,901161526.06.20120,4131118,826221927.06.20120,0399048,079808828.06.2012-0,869916,260182629.06.2012-0,484967,030078730.06.2012-0,368277,263450701.07.20121,47435910,9487181102.07.20120,9804729,9609431003.07.20120,1128078,225614804.07.20120,5353249,070648905.07.2012-0,970386,059243606.07.2012-1,330875,338268507.07.2012-0,017717,964580808.07.20121,33907210,6781441109.07.20120,9538519,907702101.2. Моделирование интервалов времени между поставкамиИспользуя генерацию случайных чисел, получим таблицу 2.Таблица 2. Моделирование времени между поставкамиСлучайная величинаИнтервалы времени между поставками ТiОкругленное значение Тi   -0,360436,27914660,9963068,99261291,61803710,236073101,1947499,3894979-1,405974,18806540,3661477,7322938-0,018326,96335671,0439299,08785991,94920210,898404110,6174428,2348858Аналогично, генерируются значения интервалов времени между поставками для *=2.Tср = 14σT = 2,8vT = 0,2По формуле расчитывается N2T:Таблица 3. Моделирование интервала времени между поставкамиСлучайная величинаИнтервалы времени между поставками Тi`Округленное значение Тi`-0,4138613,17227813-0,9301312,13974712-1,330511,339009110,13184414,263688140,24402114,488042141.3. Моделирование срока исполнения заказа (поставки)Используя генерацию случайных чисел, получим таблицу 4.Таблица 4. Моделирование срока исполнения заказаСлучайная величинаСрок исполнения заказа LiОкругленное значение Li   -1,697181,3028241-1,774071,2259311-0,481862,51813630,6065573,6065574-0,777952,22205020,4619413,46194130,3878313,38783130,6562353,65623540,5952853,59528540,2945553,2945553Lср = 5σL = 1vL = 0,2Таблица 5. Моделирование срока исполнения заказаСлучайная величинаСрок исполнения поставки Li`Округленное значение Li`-0,930134,0698734-1,33053,66950540,1318445,13184450,2440215,24402150,1031125,1031125Знакомство с основными вариантами моделирования величины запаса2.1. Моделирование величины запаса при фиксированном начальном уровнеРассчитаем Qмакс=56Страховой запас=34Проведем моделирование с помощью Excel. Построим таблицу 6.Таблица 6. Моделирование величины запаса при фиксированном начальном уровнеДатаНомер дня циклаРасход за деньЗапасна начало дняна конец дня01.04.2012145652поставка02.04.2012265246 03.04.2012364640 04.04.20124104030 05.04.20121125644поставка06.04.2012254439 07.04.2012393930 08.04.20121105646поставка09.04.2012284638 10.04.2012363832 11.04.20121105646поставка12.04.20122104636 13.04.20123113625 14.04.2012175649поставка15.04.20122104939 16.04.20123133926 17.04.2012155651поставка18.04.2012285143 19.04.20123104333 20.04.2012185648поставка21.04.2012294839 22.04.2012373932 23.04.20121105646поставка24.04.2012274639 25.04.2012363933 26.04.2012155651поставка27.04.2012285143 28.04.2012384335 29.04.2012483527 30.04.20121115645поставка01.05.2012274538 02.05.2012363832 03.05.2012125654поставка04.05.2012265448 05.05.2012394839 06.05.2012473932 07.05.2012195647поставка08.05.20122104737 09.05.2012373730 10.05.2012195647поставка11.05.2012274740 12.05.2012374033 13.05.2012483325 14.05.2012195647поставка15.05.2012284739 16.05.2012363933 17.05.2012185648поставка18.05.2012244844 19.05.2012394435 20.05.2012473528 21.05.20121115645поставка22.05.2012254540 23.05.20121115645поставка24.05.2012254540 25.05.20121125644поставка26.05.2012274437 27.05.2012393728 28.05.2012185648поставка29.05.2012284840 30.05.2012394031 31.05.2012185648поставка01.06.2012254843 02.06.2012364337 03.06.20121115645поставка04.06.20122124533 05.06.2012195647поставка06.06.2012244743 07.06.2012374336 08.06.2012185648поставка09.06.20122104838 10.06.20121105646поставка11.06.20122104636 12.06.2012195647поставка13.06.2012274740 14.06.2012354035 15.06.20124113524 16.06.2012155651поставка17.06.2012285143 18.06.2012384335 19.06.2012483527 20.06.2012185648поставка21.06.2012264842 22.06.2012374235 23.06.2012493526 24.06.2012165650поставка25.06.2012255045 26.06.2012394536 27.06.2012483628 28.06.2012165650поставка29.06.2012275043 30.06.2012374336 01.07.20121115645поставка02.07.20122104535 03.07.2012185648поставка04.07.2012294839 05.07.2012165650поставка06.07.2012255045 07.07.2012384537 08.07.20124113726 09.07.20121105646поставкаПостроим графикРис.2. Запас в зависимости от времени.2.2. Моделирование величины запаса с фиксированным размером заказаИспользуя Excel, получим таблицу 7.Таблица 7. Моделирование величины запаса при фиксированном размере заказаДатаНомер дня циклаРасход за деньЗапасна начало дняна конец дня01.04.2012149086поставка02.04.2012268680 03.04.2012368074 04.04.20124107464 05.04.20125126452 06.04.2012655247 07.04.2012794738 08.04.20121109484поставка09.04.2012288476 10.04.2012367670 11.04.20124107060 12.04.20125106050 13.04.20126115039 14.04.2012773932 15.04.20121108878поставка16.04.20122137865 17.04.2012356560 18.04.2012486052 19.04.20125105242 20.04.2012684234 21.04.2012199081поставка22.04.2012278174 23.04.20123107464 24.04.2012476457 25.04.2012565751 26.04.2012655146 27.04.2012784638 28.04.2012189486поставка29.04.2012288678 30.04.20123117867 01.05.2012476760 02.05.2012566054 03.05.2012625452 04.05.2012765246 05.05.2012894637 06.05.2012179386поставка07.05.2012298677 08.05.20123107767 09.05.2012476760 10.05.2012596051 11.05.2012675144 12.05.2012774437 13.05.2012189385поставка14.05.2012298576 15.05.2012387668 16.05.2012466862 17.05.2012586254 18.05.2012645450 19.05.2012795041 20.05.2012874134 21.05.20121119079поставка22.05.2012257974 23.05.20123117463 24.05.2012456358 25.05.20125125846 26.05.2012674639 27.05.2012199586поставка28.05.2012288678 29.05.2012387870 30.05.2012497061 31.05.2012586153 01.06.2012655348 02.06.2012764842 03.06.20121119887поставка04.06.20122128775 05.06.2012397566 06.06.2012446662 07.06.2012576255 08.06.2012685547 09.06.20127104737 10.06.20128103727 11.06.20121108373поставка12.06.2012297364 13.06.2012376457 14.06.2012455752 15.06.20125115241 16.06.2012654136 17.06.2012189284поставка18.06.2012288476 19.06.2012387668 20.06.2012486860 21.06.2012566054 22.06.2012675447 23.06.2012794738 24.06.2012863832 25.06.2012158883поставка26.