库存系统最优采购批量Witness建模与仿真

库存系统最优采购批量Witness建模与仿真一、系统描述PE消耗量数据Kg消耗量1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月均值标准差月18130011754025120024785033585026178827635021196220080024600023328228986223781555959日均584840538103826210834872689156837669379357776935077781759库存系统采用定量安全库存策略进行采购决策，即系统每天检查一次库存，当库存量小于安全库存（102592）时，发出采购订单，每次采购批量固定，采购提前期为10天。现在想根据上面数据建立一个模型求出一个采购批量，使系统出现缺货的概率低于3%，并且系统库存量最多不能超出警戒量（205184）。其中假设每日需求量服从Normal(7778,1759^2)的正态随机分布。二、WITNESS建模过程2.1系统的WITNESS模型界面该系统WITNESS仿真模型界面如图1所示。图1采购决策WITNESS仿真模型界面图1中右侧路径上每个顾客图标下面的数字（11934、7141、11367、8461…）是每日顾客的需求量；中部分别有当前库存量以及相关的统计数据显示；左侧有一辆运输车运送前次的采购商品80000kg运送到公司来。2.2建模元素说明模型中涉及的建模元素名称、类型、作用见表1。表1仿真建模元素表名称类型数量作用CustomerPart1每日到达的顾客（或领料单）PEPart1产品PECorpDoorBuffer1仓库入口发货员Machine1发货人员，用仓库PE满足顾客RoadConveyor1采购产品送达的运输路径CostRateVariable(整数)31库存费率2采购固定成本3采购单位变动成本PEBatchAttribute1顾客需求量或者运输车辆运送量MaxWarnStockVariable(整数)1最高库存量，库存警界量MinSafeStockVariable(整数)1安全库存量PurchaseBatchVariable(整数)1每次采购批量RecordQtyVariable(整数)61统计总的缺货量2统计超出警戒线的量3满足顾客需求的消耗量4总采购量5仓库的平均库存量6总采购次数7库存成本8采购成本9总成本SendPurchaseVariable(整数)1控制是否发送采购信息StockSeriesVariable(动态)1 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 仓库每日的库存量avgStockFunction1计算仓库平均库存量DayNeedFunction1产生每日顾客的需求量LostRateFunction1计算缺货率OverRateFunction1计算超出警戒线的比率PurchasingDecisionFunction1采购决策函数sumCostFunction1计算系统总的费用RoadOutPath1获得产品的顾客出系统的路径2.3数据初始化通过模型的Model->Initializeactions…菜单项，设置模型初始化数据语句如下：MinMaxStock(1)=102592!安全库存量MinMaxStock(2)=205182!最大库存量PurchaseBatch=80000StockQty=TRUNC((MinMaxStock(2)+MinMaxStock(1))/2)!初始化库存量为安全库存和最大库存的中值；costRate(1)=50!每日每吨PE的库存成本；costRate(2)=1000!每次采购与运输的基本费用，包括通信费、运输基本费用；costRate(3)=10!每吨运输费率!每次采购总成本=costRate(2)+costRate(3)*PurchaseBatch三、系统仿真实验结果统计与分析 为了获得最优订货批量（评价标准为：【1】缺货率小于3%；【2】库存不能超出警界线；【3】总成本最小），需要使用优化器进行优化搜索，以获得最优订货批量。3．1优化器 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 通过菜单Model->Optimize…菜单项打开优化器设计窗口，进行优化设计如下：图2优化设计图在图2优化设计界面中，设计采购批量的取值范围为[40000，140000]step20000，即PurchaseBatch的取值为40000，60000，80000，100000，120000，140000kg，当然如果希望获得更精确的结果，可以降低step，由20000降至1000，这样可以获得更精确的批量决策数值。安全库存量MinSageStock取值范围为[80000，140000]step20000。这两个参数形成的系统配置有24种，运行时间长度为365天。3．2优化结果分析点击Optimize…运行智能优化算法，获得的结果如下表所示：最终的采购批量和安全库存量的确定根据三个判定指标进行判定，可以看出表上编号[2-12]、[14-17]均符合前两个判定标准，即缺货率低于3%（lostRate<3），库存没有超出警界线（OverRate=0）。根据第三个判定条件（总成本），如果不希望有缺货现象发生，则采用编号为2的系统配置【采购批量=80000，安全库存量=100000】；如果可以容许缺货率在3%范围内，那么最低成本的系统配置为编号15【采购批量=80000，安全库存量=80000】。注：以上判断并不是系统的最优库存管理决策，因为如下原因：（1） 系统日消耗量为正态分布的假设没有经过严格统计证明；（2） 成本参数是个人假设的，并不是来自于公司实际数据；（3） 采购批量和安全库存量的优化步长不够精细，均为20000，太长了。4、系统建模源码MODELINFORMATION: ModelName: PurchasingOpt ModelTitle: ExampleModel ModelAuthor: Jiannywang@163.com_____________________________________________________________ CreationDate: SatFeb0714:46:402009_____________________________________________________________InitialActions: MinSafeStock=102592!安全库存量 MaxWarnStock=205182!最大库存量 PurchaseBatch=80000 StockQty=TRUNC((MaxWarnStock+MinSafeStock)/2)!初始化库存量为安全库存和最大库存的中值； costRate(1)=50!每日每吨PE的库存成本； costRate(2)=1000!每次采购与运输的基本费用，包括通信费、运输基本费用； costRate(3)=10!每吨运输费率 !每次采购总成本=costRate(2)+costRate(3)*PurchaseBatch_____________________________________________________________ELEMENTNAME:CustomerElementType: PartType: VariableattributesGroupnumber: 1InterArrivalTime: 1.0FirstArrivalat: 1.0MaximumArrivals: UnlimitedInput/OutputRules Output: PUSHtoCorpDoorActions Create: PEBatch=DayNeed() RecordRealValue(stockSeries,StockQty) RecordQty(5)=MeanVariable(stockSeries) RecordQty(7)=RecordQty(5)*TIME*costRate(1)/1000 RecordQty(9)=RecordQty(8)+RecordQty(7)_____________________________________________________________ELEMENTNAME:PEElementType: PartType: VariableattributesGroupnumber: 1MaximumArrivals: 0Actions Create: PEBatch=PurchaseBatch SendPurchase=0 RecordQty(4)=RecordQty(4)+PEBatch!总采购量增加_____________________________________________________________ELEMENTNAME:CorpDoorElementType: BufferQuantity: 1Capacity: 1000InputOption: RearOutputOption: First SearchFrom: Front_____________________________________________________________ELEMENTNAME:发货员ElementType: MachineQuantity: 1Priority: LowestType: SingleCycleTime: 0.1Input/OutputRules Input: PULLfromCorpDoor Output: PUSHtoSHIPUsingPathActions Start: DIMGiveoutQtyASREAL IFStockQty<PEBatch GiveoutQty=StockQty RecordQty(1)=RecordQty(1)+PEBatch-GiveoutQty!缺货量增加 ELSE GiveoutQty=PEBatch ENDIF StockQty=StockQty-GiveoutQty RecordQty(3)=RecordQty(3)+GiveoutQty!消耗量增加，送出量增加 PurchasingDecision()_____________________________________________________________ELEMENTNAME:RoadElementType: ConveyorQuantity: 1Priority: LowestType: QueuingLength: 10MaximumCapacity: 10IndexTime: 1.0Input/OutputRules Input: IFSendPurchase=1 PULLfromPEoutofWORLD ELSE Wait ENDIF Output: PUSHtoSHIPActions Join: RecordQty(6)=RecordQty(6)+1 RecordQty(8)=RecordQty(8)+PEBatch*costRate(3)/1000+costRate(2) Front: StockQty=StockQty+PEBatch !下面统计是否库存超出最大库存量，如果超出，则将超出部分累加起来 IFStockQty>MaxWarnStock RecordQty(2)=RecordQty(2)+StockQty-MaxWarnStock ENDIF_____________________________________________________________ELEMENTNAME:RoadoutElementType: PathSourceElement: 发货员DestinationElement: SHIPTraverseTime: 5.0UpdateInterval: 0.01_____________________________________________________________ELEMENTNAME:PEBatchElementType: AttributeQuantity: 1_____________________________________________________________ELEMENTNAME:costRateElementType: VariableQuantity: 3_____________________________________________________________ELEMENTNAME:MaxWarnStockElementType: VariableQuantity: 1_____________________________________________________________ELEMENTNAME:MinSafeStockElementType: VariableQuantity: 1_____________________________________________________________ELEMENTNAME:PurchaseBatchElementType: VariableQuantity: 1_____________________________________________________________ELEMENTNAME:RecordQtyElementType: VariableQuantity: 9_____________________________________________________________ELEMENTNAME:SendPurchaseElementType: VariableQuantity: 1_____________________________________________________________ELEMENTNAME:StockQtyElementType: VariableQuantity: 1_____________________________________________________________ELEMENTNAME:stockSeriesElementType: VariableQuantity: 0_____________________________________________________________ELEMENTNAME:avgStockElementType: FunctionType: IntegerParameters: 0Actions Execution: RETURNRecordQty(5)_____________________________________________________________ELEMENTNAME:DayNeedElementType: FunctionType: IntegerParameters: 0Actions Execution: RETURNNORMAL(7777,1758)_____________________________________________________________ELEMENTNAME:lostRateElementType: FunctionType: RealParameters: 0Actions Execution: RETURNRecordQty(1)/RecordQty(3)*100_____________________________________________________________ELEMENTNAME:OverRateElementType: FunctionType: RealParameters: 0Actions Execution: RETURNRecordQty(2)/RecordQty(4)*100_____________________________________________________________ELEMENTNAME:PurchasingDecisionElementType: FunctionType: VoidParameters: 0Actions Execution: IFStockQty<MinSafeStockANDNPARTS(Road)=0 SendPurchase=1!当该变量为1时，表示发出采购订单 ELSE SendPurchase=0!该变量为0时，不发出采购订单 ENDIF_____________________________________________________________ELEMENTNAME:sumCostElementType: FunctionType: IntegerParameters: 0Actions Execution: RETURNRecordQty(9)_____________________________________________________________