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1、1第十章 存储理论平抑波动，保障供给2存储理论 (Inventory Theory)与排队现象一样，存储是一种常见的社会和日常现象平抑波动，保障供给两方面的矛盾：短缺造成的损失和存储形成的费用起源于物资管理和生产过程控制经典存储理论和现代物流管理 经典研究最佳订货周期和订货量 现代研究如何将存储降至最低，减少和优化物流环节，如 JIT，MRPII，Supply Chain现代物流管理的原因 产品个性化、地皮价格暴涨、专业化生产、信息系统、商 业信誉本章只介绍经典存储理论的基础310.1 存储系统、费用和管理存储过程通常包括三个环节：订购进货、存储和供给需求 存储系统的中心可视为仓库，如下图 对
2、存储系统而言，外部需求一般是不可控的因素，但可以 预测；总体上需求可分为确定型的和随机型的 但订购时间和订购量一般是可控的因素。问题是：什么时 间订货，一次订多少？备运期：从订购单发出到物资运到入库这段时间 备运期可能是确定型的，也可能是随机型的 几种相关的费用 订购费：包括联系、质检、运输、入库等与订购数量无关 的一次性费用 物资单价：是否与时间有关？是否与批量有关？4 存储费：包括保管费、仓库占用费、流动资金利息、存 储损耗费等，与时间和数量成正比 缺货损失费：两种形式，停产形成的真正损失；商店断 货形成的机会损失 存储策略：确定订货的间隔时间和订购量 定期补充法：以固定的时间间隔订货，每
3、次订货要把储 量恢复到某种水平。简单但容易造成缺货或积压 定点补充法：当存货量下降到某点就订货，每次的订货 量可以是固定的。称为(s, S)策略，s 代表订货点，S 代 表最大储量，因此订货量为 Q=Ss。要监视订货点分类管理法：按照占用流动资金的多少或总的存储费的大 小将存储物资分为三类，如下表所示。第一类是管理重点 ，第二类适当控制，第三类大体估算，可多存一些以免缺 货60 % 以上510 %2030 % 6070 %1520 % 10 % 以下占总资金的 %占全部品种的 % 第一类第二类 第三类510.2 确定型存储模型备运期和需求量都是确定性的称为确定型模型，若其中有一 个是随机的，则
4、称为随机型模型。本节只介绍确定型模型10.2.1 不允许缺货模型模型假设 单位时间的需求量为常数 D (称为需求率) 备运期为 0；不允许缺货；各种参数均为常数 设订货量为 Q，订货周期为 t，需求率为 D 一次订购费为 Cd，单位物资单位时间的存储费为 Cs定性分析 每次订购量小，则存储费用少，但订购次数频繁，增加 订购费；每次订购量大，则存储费用大，但订购次数减 少，减少订购费；因此有一个最佳的订货量和订货周期 定量分析 每次订购量 Q=Dt(1) 平均储量 = 0.5Q6不允许缺货模型的推导可比性原则 单位相同，时间相同；目标函数的含义相同 由于系统存量具有周期性，因此只需研究一个周期
5、Q 不同，周期长度 t 也不同，因此目标函数应为单位时 间内总的可变费用 单位时间内总费用是订货量 Q 的非线性函数7不允许缺货模型的推导由 C(Q) 曲线可见 Q0 点使 单位时间总费用最小，称 为经济订货量 (Economic Order Quantity, E.O.Q) 根据 (2)式求经济订货量 Q0，对 C(Q) 求导8不允许缺货模型的及点说明1、没有考虑物资单价 若物资单价与时间和订购量无关，为常数 k，则单位时间 内的物资消耗费用为2、若备运期不为零，(3)(4)(5)式仍成立 设备运期 L 为常数，则可得订货点 s=LD，Q0 和 t0 都不变3、灵敏度分析 设实际订购量 Q=
6、rQ0，r 为一比例常数9 则实际订购量的平均总费用为当 r 由 0.5 增大到 2 时当 r=1.1 比值仅为 1.0045，可见灵敏度很低10例1 某工厂生产载波机需电容元件，正常生产每日需600个，每 个存储费 Cs =0.01 元/周，订购费每次为 Cd =50 元，问：(1)经 济订货量为多少？(2)一年订购几次？(一年按 52 周计)，(3) 一 年的存储费和订购费各是多少？ 解： 以周为时间单位，每周按 5 天计，则 D=5600=3000个/周 (1)由(3)式得1110.2.2 允许缺货模型允许缺货，但到货后补足 缺货，故仍有 Q=Dt Q 为订货量，q 为最大缺货 量；t
7、是订货周期，t1 是不 缺货期， t2 是缺货期；最 大存储量为 H=Qq Cq 为单位缺货损失费，其 它费用参数符号同不允许 缺货模型12故单位时间平均总费用为将 q 代入(7)式，得先对 C(Q, q) 对 q 求偏导，并令导数为 013 由于 Cq / (Cs+Cq)D ；Q =K t1为生 产期总产量； t2 为转产期 ，t = t1 + t2 为生产周期， H 最大存储量 Cd 这里称为准备费16故单位时间平均总费用为KD，C(Q0)0， Q0 (长期合同) 正是 JIT 无仓储生产的道理 K，退化为不允许缺货模型直接应用不允许缺货模型的公式(3)，得1710.2.4 两种存储费，不
8、允许缺货模型自有仓库容量不够，需要租 用仓库 t1 租用仓库存储时间；t2 自 有仓库存储时间，t = t1 + t2 =Q/D 为订货周期 W 为自有仓库容量Cr 为租用仓库存储费率，且 Cr Cs ，所以先用租用仓库18故单位时间平均总费用为Cr，Q0wW Cr=Cs 时，退化为不允许缺货模型对(15)式导，解极值点1910.2.5 不允许缺货，批量折扣模型物资单价与购买批量有关。 设共有 n 个批量等级，等 级越高，批量越大，单价越 低 令 Kj 代表第 j 级的批量单 价；Mj 代表该批量的最小 一次订购量，即一次订购量 在区间 Mj , Mj+1) 内，享有 单价 Kj 其它条件都同
9、不允许缺货模 型 因此，批量折扣模型的单位 时间平均总费用为公式(18)只适用Mj , Mj+1) 红线描出的一段20批量折扣模型最经济订货量的计算步骤1、先用公式(3)求 Q0，若 Q0 落入 Mn , ) ，则 Qm= Q0； 若落在 Mi , Mi+1)内，则 2、计算 Cj(Mj), j=i+1, ., n 3、求C(Qm)=minCi(Q0), Cj(Mj) ji例2 某工厂每月需要某种零 件 2000件，已知每件每月 存储费为 0.1 元，一次订购 费为 100元。一次订购量与 零件单价关系如下：21解：(1)不考虑单价，计算经济订货量2210.3 多阶段存储模型是一种动态规划 可
10、以用网路图来表示 用最短路解法10.4 随机型存储模型10.4.1 报童问题 在合同期，邮局每日定量向“报童”供应报纸，但购买报纸 的顾客是随机的。报纸当日出售，一份可得纯收入 a 角钱 ，若过期销售，每份亏损 b 角钱。如何确定日进货量使合 同期收入最大？(忽略订购费) 供大于求：折价处理的损失相当存储费 b 供小于求：机会损失，相当缺货损失费 a由于需求是随机的，因此应使总的期望损失最小23设 Q 为每日定货量，常数；x 为每日需求量，随机变量 x 为离散随机变量，P(x) 为分布函数 则每日损失 C(Q) 为当 Q0 为最优值时，应满足下两式24将(4),(1)式代入(2)式，解不等式，
11、可得故 Q0 满足下式时，总期望损失 EC(Q0) 最小将(5),(1)式代入(3)式，解不等式，可得a/(a+b) 称为临界比。P(x)已知，通过求累积概率可得 Q025例2 设报纸零售商出售一份报纸的净收入为 a=1角，售不出去 时，每份亏损 b=3角，已知需求量 x 的概率分布如表，求： (1)零售商应订多少份报纸才能使纯收入期望值最高？纯收 入期望值是多少？(2)当 a=b=2角时，应订多少？纯收入期 望值为多少？(3)只订 30份，纯收入期望值为多少？解：(1) a/(a+b)=0.25，查表可知 Q=32。期望净收入为(2) a/(a+b)=0.5，查表可知 Q=34。同理期望净收
12、入为64.24角 (3)显然期望净收入为 230=60角2610.4.2 随机需求存储模型 II 缓冲储备量s 为订货点，备运期 t2 为常数 ，备运期内总需求为随机变量 y 已知 y 的概率分布 P(y)，有 备运期 总需求的期望值备运期内不缺货的概率为备运期内缺货的概率为 1R 若给定 R 很高，则订货点 s 提高，当 sE(y)，就出现了缓冲 储备量 B， 有 B = s E(y)，即订货点 s = B +E(y) 单位时间缓冲物资的存储费为 Cs(B) = Cs B每周期的平均缺货量为27例10.4.3 随机需求存储模型 II 缓冲储备量某单位经常使用汽油，采用定点订购策略。已知采购汽
13、油的 备运期 L=1 个月，在备运期中，需求量 y 近似正态分布，其 平均需求量 Ey=50公斤/月，标准差 y =10，存储费 Cs=0.5 元/月公斤，当不缺货概率分别为 80%, 90%, 95%, 98% 时， 试求：(1) 订货点 s ；(2) 缓冲储备量 B； (3) 缓冲物资存储费 。 解：在数学用表中，一般只给出标准正态分布 N(0,1) 的积分值 ，给定 R ，通过查标准正态分布表可得上百分位 z，由此可得 订货点 s = y = zy +Ey28例10.4.3 随机需求存储模型 II 缓冲储备量(1) R=0.8 时，查得 z=0.84，订货点 s = zy +Ey=0.8
14、410+50=58.4公斤 (2) 缓冲储备量 B = s Ey=8.4公斤 (3) 缓冲物资存储费 C(B)=CsB=0.5 8.4=4.2元/月标准正态分布表Z (Z) Z (Z) Z (Z) 0.00 0.5000000.950.8289441.700.955434 0.50 0.6914631.000.8413451.800.964070 0.60 0.7257471.100.8643341.900.971283 0.70 0.7580361.200.8849302.000.977250 0.75 0.7733731.300.9032002.250.987776 0.80 0.7881451.400.9192432.500.993790 0.85 0.8023381.500.9331932.750.997020 0.90 0.8159401.600.9452013.000.998650
