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楊建華博士 教授010 82375472 庫存管理中的不確定性 例 1 年需求量 1 000件每年按365日計(jì)訂購成本 10 次每年每件的持有成本 2 50提前期 7days單價(jià) 15 已知下列信息 求EOQ與再訂貨點(diǎn)庫存水平 例 1 解 結(jié)論 每次訂90件 剩余20件時(shí)采購 主要議題 需求不確定性的度量產(chǎn)品可獲得能力的度量補(bǔ)貨策略定量訂貨模型定期訂貨模型舉例 實(shí)踐中的一些討論單周期庫存模型 舉例 每周平均需求1000件 實(shí)際需求超過1000 低于1000 如果我們僅保持滿足平均需求1000的庫存 那么 當(dāng)需求超過1000時(shí)會(huì)發(fā)生什么 在一定時(shí)期內(nèi) 持有一定的安全庫存 Safetyinventory 以滿足這一時(shí)期超過需求預(yù)測(cè)量的那部分需求 需求不確定性的度量MeasuringDemandUncertainty 需求量中隨機(jī)部分的估計(jì)Notation d 每期的平均需求sd 每期需求的標(biāo)準(zhǔn)方差 standarddeviation L 提前期變異系數(shù)cv Coefficientofvariation m s 期望 標(biāo)準(zhǔn)方差 與需求相關(guān)的變異大小 重要的是 提前期內(nèi)需求的不確定性 需求不確定性的度量MeasuringDemandUncertainty 產(chǎn)品可獲得能力 ProductAvailability 度量 產(chǎn)品可獲得能力 利用可獲得庫存完成顧客訂單的能力缺貨 Stockout 產(chǎn)品沒有存貨時(shí) 顧客訂單來了產(chǎn)品滿足率 Productfillrate fr 利用庫存滿足產(chǎn)品需求的比率訂單滿足率 Orderfillrate 利用可獲得庫存滿足訂單的比率周期服務(wù)水平 Cycleservicelevel 所有顧客需求都得到滿足的補(bǔ)貨周期占所有補(bǔ)貨周期的比率 產(chǎn)品可獲得能力水平的重要性 產(chǎn)品可獲得能力 用周期服務(wù)水平或滿足率度量也指顧客服務(wù)水平 customerservicelevel 權(quán)衡 產(chǎn)品獲得能力高 響應(yīng)度增加 收益增加產(chǎn)品獲得能力高 庫存水平增加 成本加大產(chǎn)品可獲得能力與利潤目標(biāo) 戰(zhàn)略及競(jìng)爭(zhēng)問題相聯(lián)系如何設(shè)立滿足率或周期服務(wù)水平 確保供應(yīng)鏈上利潤最大 補(bǔ)貨策略ReplenishmentPolicies 補(bǔ)貨策略 決定何時(shí)再下訂單 訂單數(shù)量 庫存的持續(xù)檢查Continuousreview 庫存處于持續(xù)監(jiān)控下 當(dāng)庫存水平達(dá)到再訂貨點(diǎn) thereorderpoint ROP時(shí) 下達(dá)訂單訂貨批量Q 定量訂貨模型庫存的定期檢查Periodicreview 以固定周期檢查庫存水平 下達(dá)訂單的訂貨批量需要達(dá)到一個(gè)預(yù)先確定的極限水平 定期訂貨模型 定量訂貨模型 不確定需求 不確定提前期防止缺貨 保持充足庫存 如最大的日需求量 最長(zhǎng)的提前期 極端保守做法 安全庫存 需求是變化 為應(yīng)對(duì)隨機(jī)因素而設(shè)立的附加庫存 預(yù)防缺貨 提高顧客服務(wù)水平 安全庫存降低了提前期內(nèi)缺貨風(fēng)險(xiǎn) 使用安全庫存的定量訂貨模型 安全庫存量確定方法簡(jiǎn)單方法 提前期內(nèi)平均需求的百分比 25 40 或平方根 概率方法 跟蹤需求的變化 服從正態(tài)分布 幅度 考慮需求與供應(yīng)的不確定性 依據(jù)期望的顧客服務(wù)水平確定 再訂貨點(diǎn)ReorderPoint的確定 基于提前期需求量服從正態(tài)分布 來計(jì)算再訂貨點(diǎn)ROP 再訂貨點(diǎn)ReorderPoint的確定 需求率Therateofdemand提前期Theleadtime需求量或提前期的波動(dòng)Demandand orleadtimevariability缺貨風(fēng)險(xiǎn)Stockoutrisk 安全庫存safetystock 使用安全庫存的定量訂貨模型 訂購批量Q按通常方法 再訂貨點(diǎn)庫存水平 訂貨提前期中的期望需求量 安全庫存量 服務(wù)水平95 下z 1 64可通過Excel的NORMSINV函數(shù)求得 例 某產(chǎn)品日需求量服從均值60 標(biāo)準(zhǔn)差為7的正態(tài)分布 供應(yīng)來源可靠 提前期固定為6天 訂購成本為10元 年持有成本為每單位0 5元 不計(jì)缺貨成本 缺貨時(shí)的訂單將在庫存補(bǔ)充之后得到滿足 假設(shè)銷售全年365天都有發(fā)生 計(jì)算提前期內(nèi)能滿足95 服務(wù)水平的訂貨量與再訂貨點(diǎn)庫存水平 使用安全庫存的定量訂貨模型 不確定提前期 需求量固定不確定的需求 不確定的提前期 使用安全庫存的定量訂貨模型 不確定提前期 需求量固定化工廠每天消耗800噸酸性溶液 來自供應(yīng)商的交貨期服從正態(tài)分布 期望值14天 標(biāo)準(zhǔn)差4天 如果化工廠希望保證99 的服務(wù)水平 那么再訂貨點(diǎn)應(yīng)是多少 z 2 33 不確定的需求 不確定的提前期一種工業(yè)用齒輪的需求服從正態(tài)分布 其均值是每天40單位 標(biāo)準(zhǔn)差是每天6單位 來自供應(yīng)商的提前期也服從正態(tài)分布 均值是10天 標(biāo)準(zhǔn)差是5天 求95 服務(wù)水平下的再訂貨點(diǎn) z 1 645 使用安全庫存的定量訂貨模型 不確定提前期 需求量固定化工廠每天消耗800噸酸性溶液 來自供應(yīng)商的交貨期服從正態(tài)分布 期望值14天 標(biāo)準(zhǔn)差4天 如果化工廠希望保證99 的服務(wù)水平 那么再訂貨點(diǎn)應(yīng)是多少 z 2 33 使用安全庫存的定量訂貨模型 不確定的需求 不確定的提前期一種工業(yè)用齒輪的需求服從正態(tài)分布 其均值是每天40單位 標(biāo)準(zhǔn)差是每天6單位 來自供應(yīng)商的提前期也服從正態(tài)分布 均值是10天 標(biāo)準(zhǔn)差是5天 求95 服務(wù)水平下的再訂貨點(diǎn) z 1 645 雙箱系統(tǒng)TwoBinSystems Q1 檢查點(diǎn)庫存 T T LT LT 訂貨Q1到達(dá) Q2 M I 0 庫存數(shù)量 時(shí)間軸 M 最大庫存水平M I 補(bǔ)貨數(shù)量LT 提前期 T 盤點(diǎn)間隔期I 庫存量 單一物品的定期模型PeriodicControlforaSingleItem T Q d 固定訂貨期模型Fixed TimePeriodModel EOQ公式 訂貨間隔期Timebetweenorders EOQ 75 年度需求量為936時(shí) 訂貨間隔期 庫存檢查周期 固定訂貨期模型Fixed TimePeriodModel 訂貨量 平均需求量 安全庫存 現(xiàn)有庫存量 定期訂貨模型 確定sT L 例 某產(chǎn)品日平均需求量為20件 盤點(diǎn)周期30天 提前期10天 管理部門制定的政策是滿足96 的庫存需求 在盤點(diǎn)期開始時(shí) 庫存中有200件 日需求標(biāo)準(zhǔn)差為4件 已知下列信息 確定訂貨數(shù)量 單箱OneBinSystems 小結(jié) 定量訂貨模型的安全庫存與周期服務(wù)水平 平均庫存水平 Q 2 ss 例1 給定補(bǔ)貨策略下安全庫存的估計(jì) 某產(chǎn)品周需求量服從正態(tài)分布 均值d 2 500 week d 500 滿足需求的訂單需要2周完成 當(dāng)前訂貨策略是庫存下降到6000臺(tái)時(shí)訂貨10000臺(tái) 該產(chǎn)品平均庫存量是多少 平均庫存周轉(zhuǎn)期是幾周 周期服務(wù)水平 訂單滿足率 例1 給定補(bǔ)貨策略下安全庫存的估計(jì) 某產(chǎn)品周需求正態(tài)分布 d 2 500 week d 500 滿足需求的訂單需要2周完成 L 2周 當(dāng)前訂貨策略是庫存下降到6000臺(tái)時(shí)訂貨10000臺(tái) Q 10 000 ROP 6 000 該產(chǎn)品平均庫存量是多少 DL dL 2500 2 5000ss ROP dL 6000 5000 1000平均庫存量 Q 2 ss 5000 1000 6000庫存周轉(zhuǎn)期 平均庫存量 出庫率 6000 2500 2 4周 例2 周期服務(wù)水平的估計(jì) d 2 500 week d 500L 2weeks Q 10 000 ROP 6 000周期服務(wù)水平CSL Prob 提前期L內(nèi)需求量 ROP F ROP DL L NORMDIST ROP DL L 1 NORMDIST 6000 5000 707 1 0 92 給定補(bǔ)貨策略下滿足率FillRate的計(jì)算 ESC 補(bǔ)貨周期內(nèi)期望缺貨量在每個(gè)補(bǔ)貨周期內(nèi) 當(dāng)平均需求量超過ROP時(shí) 才發(fā)生缺貨 ESC ss 1 NORMDIST ss L 0 1 1 LNORMDIST ss L 0 1 0 Fs標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布累積函數(shù)fs標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布密度函數(shù) 例3 給定補(bǔ)貨策略 計(jì)算滿足率 ss 1000 Q 10000 sL 707 FillRate fr ESC ss 1 NORMDIST ss L 0 1 1 LNORMDIST ss L 0 1 0 1 000 1 NORMDIST 1 000 707 0 1 1 707NORMDIST 1 000 707 0 1 0 25 13fr Q ESC Q 10 000 25 13 10 000 0 9975 影響滿足率的因素 安全庫存ss 安全庫存增加 滿足率增加 周期服務(wù)水平也會(huì)增加 訂貨批量 增加訂貨批量 周期服務(wù)水平不變 但滿足率會(huì)增加 例4 給定CSL 計(jì)算安全庫存 超市中樂高積木的周需求量服從正態(tài)分布 均值d 2 500 week d 500 補(bǔ)貨提前期為2周 假設(shè)超市采取庫存連續(xù)監(jiān)控補(bǔ)貨策略 要達(dá)到90 的周期服務(wù)水平 確定再訂貨點(diǎn)庫存警戒水平 例4 給定CSL 計(jì)算安全庫存 d 2 500 week d 500L 2weeks CSL 0 90DL 5000 L 707ss FS 1 CSL L NORMSINV 0 90 707 906ROP DL ss 5000 906 5906 給定期望滿足率 計(jì)算安全庫存 超市中樂高積木的周需求量服從正態(tài)分布 均值d 2 500 week d 500 補(bǔ)貨提前期為2周 假設(shè)超市采取庫存連續(xù)監(jiān)控補(bǔ)貨策略 補(bǔ)貨批量為10 000 要達(dá)到97 50 的滿足率 確定安全庫存水平 給定期望滿足率 計(jì)算安全庫存 d 2 500 week d 500L 2weeks Q 10 000滿足率fr 0 975ESC 1 fr Q 250求解 sL 707 試試不同的ss值 供應(yīng)不確定性的影響 供應(yīng)不確定性的影響 提前期不確定性對(duì)安全庫存的影響DELL計(jì)算機(jī)的日需求量服從正態(tài)分布 均值2500臺(tái) 標(biāo)準(zhǔn)差500臺(tái) 硬盤供應(yīng)商平均補(bǔ)貨提前期為7天 DELL對(duì)其硬盤庫存設(shè)定CSL為90 提前期的標(biāo)準(zhǔn)差為7天 計(jì)算安全庫存 DELL與供應(yīng)商合作 將提前期的標(biāo)準(zhǔn)差降為0 安全庫存將會(huì)降為多少 d 2 500 day d 500L 7days CSL 0 90 sL 7days 供應(yīng)不確定性的影響 d 2 500 day d 500L 7days CSL 0 90 sL 7daysDL dL 2500 7 17500ss F 1s CSL sL NORMSINV 0 90 x17550 22 491 供應(yīng)不確定性的影響 sL 0時(shí)ss 1 695sL 1時(shí)ss 3 625sL 2時(shí)ss 6 628sL 3時(shí)ss 9 760sL 4時(shí)ss 12 927sL 5時(shí)ss 16 109sL 6時(shí)ss 19 298 集中策略對(duì)安全庫存的影響 集中模型 集中策略對(duì)安全庫存的影響 汽車經(jīng)銷商 4個(gè)分散的零售店 各自負(fù)責(zé)獨(dú)立的區(qū)域 周需求量服從正態(tài)分布 d 25輛 sd 5輛 制造商的補(bǔ)貨提前期L 2周 經(jīng)銷商希望CSL 0 90 經(jīng)銷商考慮將4家合為1家零售店 安全庫存會(huì)受影響嗎 集中策略對(duì)安全庫存的影響 汽車經(jīng)銷商 4個(gè)分散的零售店 各自負(fù)責(zé)獨(dú)立的區(qū)域 周需求量服從正態(tài)分布 d 25輛 sd 5輛 制造商的補(bǔ)貨提前期L 2周 經(jīng)銷商希望CSL 0 90 經(jīng)銷商考慮將4家合為1家零售店 安全庫存會(huì)受影響嗎 分散店 L 2周 sL 7 07輛ss Fs 1 CSL xsL Fs 1 0 9 x7 07 9 06每個(gè)店的安全庫存為9輛 4個(gè)店總計(jì)4 9 36輛 集中策略對(duì)安全庫存的影響 集中店 RC 25 25 25 25 100輛 周sLC 10 Sqrt 2 10 1 414 14 14ss Fs 1 CSL xsLC Fs 1 0 9 x14 14 18 12 集中策略對(duì)安全庫存的影響 分散的零售店n個(gè) 集中后安全庫存有望降低至原來的 平方根規(guī)則 電子商務(wù)零售集中化集中的兩大劣勢(shì) 顧客訂單的響應(yīng)度降低對(duì)顧客的運(yùn)輸成本可能增加 信息集中 虛擬集中體Virtualaggregation信息系統(tǒng)允許訪問所有倉庫的庫存記錄訂單貨物來自最近的倉庫這個(gè)倉庫出現(xiàn)缺貨 另外倉庫補(bǔ)充響應(yīng)能力強(qiáng) 運(yùn)輸費(fèi)用低 產(chǎn)品可獲得能力強(qiáng) 安全庫存還能降低例如 Wal Mart 物品存儲(chǔ)專業(yè)化問題 在每一個(gè)分散地存儲(chǔ)所有物品項(xiàng)目 還是在不同倉庫存放不同的物品項(xiàng)目 不同物品在不同地區(qū)有不同的需求可從綜合存儲(chǔ)中受益集中存儲(chǔ)收益可受下列影響 需求變異系數(shù) cv大的可從集中存儲(chǔ)中獲得安全庫存的大幅度削減 物品的價(jià)值 高價(jià)值物品更易從集中存儲(chǔ)中受益 單周期庫存問題 報(bào)童問題 某一產(chǎn)品訂貨專門為某一特定事件或某一特定時(shí)期 一旦錯(cuò)過時(shí)機(jī)就無法按原價(jià)格賣出去了 確定報(bào)童當(dāng)天的進(jìn)貨量的過程就是一個(gè)對(duì)脫銷和滯銷這兩種情況的后果和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行權(quán)衡的過程 時(shí)裝企業(yè) 出版商 流行音樂CD制造商 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例 音樂會(huì)主辦者需要決定訂購多少件印有音樂會(huì)圖標(biāo)的T恤衫 如果能賣出的話 每件賺5元 如果賣不完的話 還可以將剩余的T恤衫退回工廠 但是每件要支付3元的賠償 違約金 音樂會(huì)聽眾對(duì)T恤衫的需求是不確定的 但是主辦單位估計(jì)不會(huì)超過200 1000這個(gè)大的范圍 不同需求水平出現(xiàn)的概率如下表 求分布函數(shù) 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例期望利潤法 列出利潤矩陣 成本c 售價(jià)p 售出的單位利潤p c 5元 殘值s 未售出的單位損失c s 3元各訂貨方案在不同狀態(tài)下利潤 售出利潤 未售出損失 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例期望利潤法 列出利潤矩陣 成本c 售價(jià)p 售出的單位利潤p c 5元 殘值s 未售出的單位損失c s 3元各訂貨方案在不同狀態(tài)下利潤 售出利潤 未售出損失 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例1期望利潤法 假定現(xiàn)在不知道概率 問題由風(fēng)險(xiǎn)決策變?yōu)椴淮_定性決策 悲觀Maximin Choosethealternativewiththebestoftheworstpossiblepayoffs選擇事件發(fā)展最壞狀態(tài)下益損值最大的方案樂觀Maximax Choosethealternativewiththebestpossiblepayoff選擇事件發(fā)展最好狀態(tài)下益損值最大的方案理性Laplace Choosethealternativewiththebestaveragepayoffofanyofthealternatives選擇各備選方案平均益損值最大的方案后悔值MinimaxRegret Choosethealternativethathastheleastoftheworstregrets從各方案的最大后悔值中選擇與最小值相對(duì)應(yīng)的方案作為最優(yōu)方案 DecisionMakingunderUncertainty 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例不確定性決策 首先作出損益表 然后在不同策略下制定決策悲觀Maximin樂觀Maximax 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例不確定性決策 首先作出損益表 然后在不同策略下制定決策理性Laplace 單周期庫存問題 報(bào)童問題 例后悔值MinimaxRegret 單周期庫存問題邊際經(jīng)濟(jì)分析法marginaleconomicanalysis 最優(yōu)訂貨量Q 必須滿足 co 單位高估需求物品的成本 殘值成本sal
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