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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:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.13.195
  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

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上传人:w8888u 2021/2/27 文件大小:20 KB

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