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数学建模论文-代工企业的生产管理和薪酬分配.doc

上传人:3346389411 2013/4/8 文件大小:0 KB

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数学建模论文-代工企业的生产管理和薪酬分配.doc

文档介绍

文档介绍:代工企业的生产管理和薪酬分配
摘要
本文讨论了大型代工企业的生产管理和薪酬分配问题,主要目的是通过不同的策略使企业与工人的利益达到最大化。
为了便于我们解决问题,我们首先结合相关资料建立了学习曲线模型以及残次率模型。
在问题一的解决方案中,我们在确定招募工人数及其初次分配时先将残次率、部件加工时间设为处于平均水平的常值,我们根据学习曲线模型给出计算方法,计算工人生产个部件时所需要的时间,这样为我们决定人员调整或者工作时间调整提供了依据;不考虑部件类型对残次率的影响,通过式得出具体方案,之后针对主要不确定因素,在人员调整和工作时间变更方面我们通过方程组建模,并对两种策略各进行了定性与定量的细致讨论。
对于问题二中薪酬政策的制定,我们首先结合了相关的经济及管理学原理,以包工薪酬制为基础,并定义薪酬考核量——贡献值,借助残次率子模型建立模型,并给出相应薪酬政策。之后,我们还利用层次分析法给出了另一种薪酬政策,这种薪酬政策能有效地体现各种影响因素的强弱。
问题三是一个对策模型,我们结合问题二中的薪酬模型建立了关于工人利益函数模型,使工人的利益得以量化分析。利用模型,通过调节工人可控的主要自变量工作效率及残次率,来优化工人的所得利益。
一、问题提出
(1)背景:
某大型电子代工企业接获一宗订单,需在一周(天)时间内生产某型号产品余万件。每件该型号产品由个独立部件组装而成,每个部件需在不同车间内加工。组成一件产品的不同部件生产时间无先后限制,组装时间忽略不计。
不同部件加工所需时间不尽相同,短的平均每个约需秒,长的平均每个约需秒。同种部件的加工时间也与操作工人有关,最快与最慢的工人之间可有倍的差距。工人上岗时需经过半天左右的培训,随后正式开始生产。对大多数工人来说,速度会随着熟练程度的提高逐渐加快,经两天左右时间达到峰值。工人在中途调换工作岗位时仍需重新经过培训与熟练过程。
部件加工约有的残次率。残次率的大小既与部件类型有关,也与操作工人能力、责任心、速度等因素有关。特别是当工人盲目加快速度时,残次部件会显著增加。残次部件可即时检出并重新加工,但记录不会消除。
为完成该份订单,企业一次性招募数百名工人从事该订单的生产。出于场地、设备等多方面的考虑,企业倾向于在可能情况下尽可能减少工人总量。企业根据每个部件情况,凭借以往经验,估算每个车间所需工人数,进行工人的初次分配。在生产过程中企业还可对工人在不同车间之间进行调配。企业实行八小时工作制,在必要时可作出减少或适当延长某个车间工作时间的决定,但延长工作时间也会增加企业生产成本。企业可实时掌握每个车间和每位工人的加工数量、残次率、平均速度等数据。
企业实行二级管理。企业负责工人的招募和调配、薪酬政策制定,车间负责工人的培训指导和日常管理。在生产过程中,企业对具体人员的调动和工作时间的变更一般需征求车间的意见。企业必须在规定时间内完成订单,在此基础上减少残次率以维护企业声誉。企业以其利润的固定比例作为工人的报酬
(2)重述
问题1:企业应如何确定招募工人数及进行工人的初次分配,如何根据各车间完成情况进行人员的调整及工作时间变更。
问题2:企业应制定怎样的薪酬政策,使之能激励车间和工人按时、保质地完成任务,并且不同车间和工人之间在收益与付出上尽可能公平。
问题3:在上述薪酬政策下,车间和工人应采取何种策略,使自身的利益最大化。
二、模型的基本假设:
(1)在招募工人时已按照合适的年龄、性别招募,即工人的能力与责任心与年龄和性别等因素无关。
(2)每种类型部件所需加工的总数相等,且均设为万件
(3)该企业的生产情况只受内部因素影响,不受外界干扰。
(4)企业中安排六个车间,每个车间分别一种类型的部件,且在生产过程中不更换。
(5)在工人不更换岗位的情况下,车间与车间之间互不影响工作效率。
(6)模型中建立的函数关系均认为可微。
(7)企业的目标如下:
: 规定时间内完成订单
: 尽可能减小残次率以维护声誉
三、模型中符号的约定:
六种类型部件单个加工分别所需的时间
残次率
六个车间在初次分配时得到的工人数
六个车间分别所获薪酬
四、模型中相关问题的分析:
(1)为了便于解决问题,对于上述问题中所包含的相关条件,结合相关资料,建立两个子模型:
子模型一:学习曲线模型[2]
每个工人随着生产零件的数目增多会变得熟练,也即生产某个零件的时间会不断减少,直到达到峰值:
具体的关系是:
其中: 为生产第个零件所用的时间,为工人在接受对某种类型部件加工的培训后,对单个该类型部件的初始加工时间。
设平均每个工人前2天共生产个零件,工人生产零件所用的平均时间为,工人生产第一个零件平均所用时间为,的求解方法为:
注1:对于生产时间