文档介绍：数据驱动下的库存优化模型研究

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数据驱动下的库存优化模型研究
作者：未知
　　数据驱动下的库存优化模型研究
　　胡嘉展，赵苗苗
　　（北京交通大学机电学院，北京 100044）
　　摘要：文章研究了与产业供应链密切相关的考虑库存的排程优化，依据某厂的生产流程：一：针对某简单生产系统，分析出了A产品在瓶颈工序s，尤以s工序的切换成本、加工成本及在制品库存成本对总成本影响最为显著，进行GAMS建模和仿真分析。二：对多任务、不同产品、复杂工序、具有优先级的大规模企业生产进行影响因素分析，并建立运筹学模型。
　　关键词：库存；生产排程；总成本；GAMS
　　DOI：.37-1222/
　　0 引言
　　《2016年政府工作报告》中明确提出“以供给侧结构性改革提高供给体系的质量和效率”，并把工业领域作为供给侧结构性改革的主战场。企业越来越注重数据驱动的生产和库存方式，纷纷从传统大批量、少品种转向小批量、多品种模式。但是随之而来的生产成本增加、线边仓增多、管理混乱等问题亟待解决，正确建模并使用软件工具进行仿真模拟是解决方案之一。
　　1 背景和现状
　　随着我国运筹优化的研究和对物流产业的重视，库存优化方面取得一定成效，供应链和库存管理不断完善。但目前仍处于初期阶段，没有较成熟的整体规划，缺乏信息化建设，大多中小企业以使用人工经验管理，存在不少亟待解决的问题。
　　产线库存管理学术研究方面存在问题：只针对一侧不确定性因素进行建模；随机参数的表征方法过于单一；库存模型多为静态模型。本文从运筹学角度提出了考虑基于数据的、动态更新的库存管理优化模型。
　　2 简单双产线系统
　　某生产流程中s为核心工序，对应两条预处理产线。进行系统研究：两条预处理产线与s工序产线衔接处有线边仓，产线在切换产品单位的过程会产生切换成本。产品通过一条预处理产线后在对应s产线加工有任务时进入线边仓，产品存在优先级。
　　根据对以上问题的分析确定变量、参数、目标函数等，并寻找合适的数学模型表征数据关系，建立运筹学混合规划模型：
　　主要变量：；
　　决策变量：；
　　二元变量：；；
　　中间变量：；；
　　参数：；；
　　；；
　　；；
　　；。
　　目标函数总成本最小：
　　Min Z=
　　（总成本=库存成本+切换成本+加工成本）
　　库存约束：（）
　　（上期在制品库存量+新进入在制品库存量-本期将消耗的加工量）
　　总时间约束：；
　　安全库存约束：；
　　线性约束：；
　　上下界：；
　　将转化线性算式。
　　该数学建模将降低总费用为目标，将产能约束非线性模型转换为线性模型[2]。
　　使用GAMS（The General Algebraic Modeling Syste