Реферат 26. Оценка стандартных допущений при планировании и управлении спросом
При этом подходе полагается, что все объекты планирования (семейства продуктов и сами продукты, ресурсы) являются независимыми и допускающими агрегирование информации. Считается, что при управлении запасами соблюдаются следующие 3 допущения:
а)существует некоторая особая структура спроса;
б)известны параметры распределения спроса, которые не влияют друг на друга;
в)эти параметры мало изменяются.
Иерархический подход предусматривает ведение производства по некоторым уровням, что облегчает подбор ресурсов и материалов, при этом агрегированный план по удовлетворению спроса может быть разделен на составные части. Существующий подход фактически предполагает, хотя и случайное, но равномерное поступление заказов во времени. Проявляющиеся систематические отклонения от этого допущения приводят к значительному увеличению времени производственного цикла (lead time) при производстве или сборке на заказ, а при производстве на склад – к избыточным запасам.
В примере, приведенном для исследования, производятся и продаются 3 вида продуктов, имеющих до 80-85% одинаковых компонентов и составляющих примерно 75% общего объема выпускаемой продукции. Продукты 1 и 2 имеют регулярный спрос с нормальным распределением, а спрос на продукт 3 носит неустойчивый характер и не имеет ярко выраженного тренда. При этом продукт 1 еще часто продается совместно с другими продуктами, что делает его критичным для всего процесса продаж.
При исследовании рассматриваются следующие параметры структуры спроса: средний размер заказа за период; отклонение от среднего размера; количество заказов за период; общий спрос за период. Определение связи между этими параметрами показало, что по продукту 1 между средним размером заказ количеством заказов наблюдается отрицательная корреляция с величиной -0.55, что противоречит обычно используемым допущениям. Для остальных продуктов такая связь отсутствовала. Количество заказов положительно коррелирует с величиной общего спроса, а величины отклонений от среднего значения заказа с самим этим значением.
В работе построены кривые распределения спроса во времени с различной степенью вероятности, показывающие возможности появление пиковых значений спроса в отдельные моменты времени. Изучена связь между описанными выше аналогичными параметрами всех трех различных продуктов – оказалась, что такая корреляция есть и для различных параметров колеблется от 0.1 до 0.4. Эти данные также нарушают обычные допущения о спросе. В заключение авторы предлагают использовать «ключевые индикаторы» (Key Indicators, KI) для оценки корреляции между параметрами спроса. Например, между количеством заказов и общим спросом KI=1, а между средним размером и его отклонением может изменяться от 0 до1.
Мауэргауз Юрий Ефимович©
к.т.н., доцент, эксперт
ERPNEWS©
Оригинальное название:Evaluating the Standard Assumptions o Demand Planning and Control, Peter Nielsen, Kenn Steger-Jensen
Литература: 10 названий
Информация о публикуемых ERPNEWS рефератах статей, представленных на международных конференциях и симпозиумах, посвященных последним достижениям в области разработки и применения систем управления производством.
а)существует некоторая особая структура спроса;
б)известны параметры распределения спроса, которые не влияют друг на друга;
в)эти параметры мало изменяются.
Иерархический подход предусматривает ведение производства по некоторым уровням, что облегчает подбор ресурсов и материалов, при этом агрегированный план по удовлетворению спроса может быть разделен на составные части. Существующий подход фактически предполагает, хотя и случайное, но равномерное поступление заказов во времени. Проявляющиеся систематические отклонения от этого допущения приводят к значительному увеличению времени производственного цикла (lead time) при производстве или сборке на заказ, а при производстве на склад – к избыточным запасам.
В примере, приведенном для исследования, производятся и продаются 3 вида продуктов, имеющих до 80-85% одинаковых компонентов и составляющих примерно 75% общего объема выпускаемой продукции. Продукты 1 и 2 имеют регулярный спрос с нормальным распределением, а спрос на продукт 3 носит неустойчивый характер и не имеет ярко выраженного тренда. При этом продукт 1 еще часто продается совместно с другими продуктами, что делает его критичным для всего процесса продаж.
При исследовании рассматриваются следующие параметры структуры спроса: средний размер заказа за период; отклонение от среднего размера; количество заказов за период; общий спрос за период. Определение связи между этими параметрами показало, что по продукту 1 между средним размером заказ количеством заказов наблюдается отрицательная корреляция с величиной -0.55, что противоречит обычно используемым допущениям. Для остальных продуктов такая связь отсутствовала. Количество заказов положительно коррелирует с величиной общего спроса, а величины отклонений от среднего значения заказа с самим этим значением.
В работе построены кривые распределения спроса во времени с различной степенью вероятности, показывающие возможности появление пиковых значений спроса в отдельные моменты времени. Изучена связь между описанными выше аналогичными параметрами всех трех различных продуктов – оказалась, что такая корреляция есть и для различных параметров колеблется от 0.1 до 0.4. Эти данные также нарушают обычные допущения о спросе. В заключение авторы предлагают использовать «ключевые индикаторы» (Key Indicators, KI) для оценки корреляции между параметрами спроса. Например, между количеством заказов и общим спросом KI=1, а между средним размером и его отклонением может изменяться от 0 до1.
Мауэргауз Юрий Ефимович©
к.т.н., доцент, эксперт
ERPNEWS©
Оригинальное название:Evaluating the Standard Assumptions o Demand Planning and Control, Peter Nielsen, Kenn Steger-Jensen
Литература: 10 названий
Информация о публикуемых ERPNEWS рефератах статей, представленных на международных конференциях и симпозиумах, посвященных последним достижениям в области разработки и применения систем управления производством.
© Галактика, 2008
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2008
