2014-02-02
1064
Компания пользуется дисконтными скидками для оптовых покупателей. Дисконтное расписание представлено в табл. 9.2. Затраты заказа составляют $49 на заказ, годовой спрос равен 5000 ед. товара, и текущие затраты запаса изменяются в проценте от стоимости /, который равен 20% или.2. Какое заказываемое количество минимизирует обшие затраты запаса?
Первый шаг – расчет Q* для каждого дисконта согласно табл. 9.2. Результат следующий:
Q*1 = sqr (2(5000)(49) / (.2) / (5.00)) = 700 ед. заказ,
Q*2 = sqr (2(5000)(49) / (.2) / (4.80)) = 714 ед. заказ,
Q*3 = sqr (2(5000)(49) / (.2) / (4.75)) = 718 ед. заказ.
Второй шаг – корректировка в сторону увеличения тех значений Q*, которые ниже допустимого дисконтируемого диапазона величины заказа. Поскольку Q*1 находится между 0 и 999, оно не должно быть увеличено. Q*2 находится ниже значений заказов, входящих в диапазон от 1.000 до 1.999, и поэтому оно должно быть увеличено до 1.000 ед. То же самое можно сказать и о Q*3 . Оно должно быть увеличено до 2.000 ед. После этого шага получены размеры заказов:
Q*1 = 700,
Q*2 = 1000 – увеличено,
Q*3 = 2000 – увеличено.
|
|
|
Третий шаг – расчет затрат для всех заказываемых количеств, используя уравнения общих затрат. Результат представлен в табл. 9.3.
Таблица 9.3. Расчет общих затрат
| Номер дисконта | Цена единицы, $ | Заказы-ваемое количество | Годовые затраты на товар, $ | Годовые затраты на заказ, $ | Годовые затраты хранения, $ | Общие затраты, $ |
| 5.00 | ||||||
| 4.80 | 1 000 | |||||
| 4.75 | 2 000 | 1 225 | 24822.5 |
В результате четырех шагов мы выбрали заказ, соответствующий минимальным общим затратам. Согласно данным табл. 9.3, это заказ, равный 1000 ед. Необходимо, однако, заметить, что общие затраты заказа 2000 ед. лишь ненамного больше, чем общие затраты на заказ 1000 ед. Таким образом, если третий дисконт понизить до $4.65, например, тогда заказываемое количество (2.000) может стать тем, которое минимизирует общие затраты запаса.
Вероятностная модель с постоянным текущим временем. Все модели запасов, которые мы рассматривали выше, предполагали, что спрос на продукт постоянен и однороден. Теперь мы освободимся от этого допущения. Рассматриваемая здесь модель запасов используется, когда спрос на продукт неизвестен, но может быть описан вероятностным распределением его значений. Модели этого типа называются вероятностными моделями. Важным значением для службы менеджмента является поддержание адекватного уровня сервиса перед лицом неожиданного спроса. Уровень сервиса является дополнением вероятности его отсутствия. Например, если вероятность отсутствия запаса.05, то уровень сервиса равен.95. Неустойчивый спрос повышает вероятность отсутствия запаса. Одним методом, понижающим опасность отсутствия запаса, является создание дополнительных единиц хранения запаса, которые позволяют снизить вероятность его отсутствия. Такой запас обычно относится к запасам безопасности (резервный запас). Добавляя некоторое количество резервных единиц к основному запасу, мы как бы создаем буфер для точки перезаказа.
|
|
|
Вспомним наши предыдущие обсуждения:
Точка перезаказа – ROP = dL,
d— дневной спрос,
L – время, необходимое для выполнения заказа, или количество рабочих дней, необходимое на доставку заказа.
Учет резервного запаса (SS) изменит выражение:
| ROP = dL + SS. | (9.14) |
Количество единиц, формирующих резервный запас, зависит от величины затрат, вызванных отсутствием запаса, и затрат хранения дополнительного запаса.
Пример 11 показывает, как это происходит в одной из компаний.
