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    基 于 ARENA 的兩類顧客庫(kù)存系統(tǒng)建模與仿真研究

    2020-07-15 09:48:22李鋒剛謝凌巖LIFenggangXIELingyan
    物流科技 2020年7期
    關(guān)鍵詞:服務(wù)水平優(yōu)先庫(kù)存

    李鋒剛 ,謝凌巖 LI Fenggang, XIE Lingyan

    (1. 合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230009;2. 合肥工業(yè)大學(xué) 過程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥230009)

    (1. School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2. Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

    0 引 言

    庫(kù)存控制是物流系統(tǒng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,主要指在保障正常供應(yīng)的前提下,對(duì)庫(kù)存物品進(jìn)行有效管理的技術(shù)經(jīng)濟(jì)措施[1]。庫(kù)存成本在物流成本中占據(jù)較大比重,因此,不同約束條件下的庫(kù)存成本控制理論和方法成為了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究重點(diǎn)。

    陳弘等[2]構(gòu)建了需求量固定條件下服務(wù)水平約束的庫(kù)存控制模型,使用一種改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行模型求解。溫宗良等[3]建立了部分交易信用下的易逝品動(dòng)態(tài)庫(kù)存控制模型,并給出了“臨界值”訂貨策略。魏曉梅[4]研究了兩類顧客雙源供應(yīng)條件下的庫(kù)存控制策略。劉名武等[5]主要討論了兩類顧客固定需求環(huán)境下的易逝品庫(kù)存排隊(duì)系統(tǒng)控制策略問題。Gurler[6],Lian[7],Bakker[8]等人研究了易逝品庫(kù)存策略。Wakhid[9],Kurdhi[10]等人將服務(wù)水平作為約束條件進(jìn)行庫(kù)存控制研究。

    在進(jìn)行庫(kù)存控制研究過程中,利用計(jì)算機(jī)仿真軟件進(jìn)行庫(kù)存系統(tǒng)仿真來分析不同約束條件和輸入時(shí)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng),進(jìn)而得出最優(yōu)解,可以有效解決庫(kù)存系統(tǒng)中存在大量隨機(jī)因素的問題。在諸多仿真軟件中,ARENA 在庫(kù)存系統(tǒng)仿真中得到了廣泛運(yùn)用。

    陳曉嬌等[11]利用ARENA 進(jìn)行了多產(chǎn)品的隨機(jī)庫(kù)存系統(tǒng)仿真及優(yōu)化研究。苗江娜[12],于曉峰[13]等從供應(yīng)鏈角度出發(fā),利用ARENA 軟件建立庫(kù)存仿真模型,對(duì)庫(kù)存策略進(jìn)行優(yōu)化。鐘金宏等[14]利用ARENA 建立仿真模型,研究不同倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)下的庫(kù)存策略。

    本文在前人的研究基礎(chǔ)上,進(jìn)一步同時(shí)將兩類顧客和服務(wù)水平約束條件引入庫(kù)存系統(tǒng)仿真。首先建立動(dòng)態(tài)庫(kù)存控制模型,然后利用ARENA 軟件進(jìn)行仿真求解,確定最優(yōu)訂貨策略。

    1 庫(kù)存控制模型

    1.1 模型描述

    本文在服務(wù)水平約束下建立了面向優(yōu)先顧客和普通顧客的庫(kù)存控制模型。兩類顧客按照到達(dá)順序在系統(tǒng)內(nèi)排成單一隊(duì)列并產(chǎn)生需求,庫(kù)存系統(tǒng)按照一定的優(yōu)先服務(wù)機(jī)制進(jìn)行服務(wù)。本文以訂單滿足率作為庫(kù)存服務(wù)水平指標(biāo),在對(duì)兩類客戶分別滿足一定服務(wù)水平的條件下,以總庫(kù)存成本最小化為目標(biāo),以安全庫(kù)存和最大庫(kù)存為決策變量建立一定周期內(nèi)的庫(kù)存成本控制模型。

    1.2 模型假設(shè)

    本文所描述的面向兩類顧客隨機(jī)需求并考慮服務(wù)水平約束的條件下的動(dòng)態(tài)庫(kù)存控制模型基本假設(shè)如下:

    (1) 庫(kù)存系統(tǒng)服務(wù)對(duì)象為優(yōu)先顧客和普通顧客。

    (2) 兩類顧客到達(dá)系統(tǒng)的間隔時(shí)間分別服從參數(shù)為λ11和λ21的泊松分布。

    (3) 每位顧客到達(dá)后僅產(chǎn)生一個(gè)訂單。

    (4) 兩類顧客的需求量r1、r2分別服從參數(shù)為λ12和λ22的泊松分布。

    (5) 庫(kù)存產(chǎn)品采用(t,s, S) 的補(bǔ)貨策略。

    (6) 訂貨期前期L 服從參數(shù)為μ 的負(fù)指數(shù)分布。

    (7) 采取優(yōu)先服務(wù)機(jī)制。當(dāng)庫(kù)存量大于等于安全庫(kù)存時(shí),對(duì)兩類顧客的需求遵循“先到先服務(wù)”規(guī)則滿足;當(dāng)庫(kù)存量小于安全庫(kù)存時(shí),僅為優(yōu)先顧客提供服務(wù),普通顧客流失,產(chǎn)生普通訂單缺貨量;當(dāng)庫(kù)存量小于優(yōu)先顧客需求量時(shí),優(yōu)先顧客流失,產(chǎn)生優(yōu)先訂單缺貨量。

    (8) 總庫(kù)存成本包括總訂貨成本、總庫(kù)存保管成本和總?cè)必洺杀救糠帧?/p>

    (9) 兩類顧客的到達(dá)過程、需求量、庫(kù)存補(bǔ)貨等都相互獨(dú)立。

    1.3 符號(hào)定義

    (1) 集合

    I1表示優(yōu)先顧客集合,I2表示普通顧客集合,J 表示訂貨次數(shù)集合。

    (2) 模型參數(shù)

    將模型參數(shù)總結(jié)如表1 所示:

    表1 參數(shù)說明表

    (3) 決策變量

    s:安全庫(kù)存;S:最大庫(kù)存。

    1.4 服務(wù)水平

    本文引入庫(kù)存服務(wù)水平參數(shù)對(duì)庫(kù)存成本控制模型施加約束,討論兩類顧客在分別滿足優(yōu)先顧客目標(biāo)庫(kù)存服務(wù)水平)和普通顧客目標(biāo)庫(kù)存服務(wù)水平)前提下的庫(kù)存成本優(yōu)化。文中以訂單滿足率(庫(kù)存系統(tǒng)運(yùn)行周期內(nèi)訂單滿足量與訂單量之比) 作為庫(kù)存服務(wù)水平指標(biāo)。包括優(yōu)先訂單滿足率(β1)和普通訂單滿足率(β2),且有:

    1.5 庫(kù)存控制模型

    上述庫(kù)存控制模型中,目標(biāo)函數(shù)式(1) 中各項(xiàng)分別表示總訂貨成本、總庫(kù)存保管成本和總?cè)必洺杀?。約束條件中式(2)、式(3) 表示庫(kù)存服務(wù)水平約束;式(4) 表示t 時(shí)刻庫(kù)存盤點(diǎn)時(shí),若庫(kù)存量小于安全庫(kù)存,訂貨量為最大庫(kù)存與庫(kù)存量差值,否則不訂貨;式(5)、式(6) 表示t 時(shí)刻的庫(kù)存量若無法滿足顧客需求,則未滿足需求量為顧客需求量;式(7) 表示最大庫(kù)存應(yīng)大于安全庫(kù)存;式(8) 表示庫(kù)存服務(wù)水平取值約束;式(9) 表示安全庫(kù)存與最大庫(kù)存取值為正整數(shù)。

    2 模型仿真

    2.1 ARENA 介紹

    ARENA 是一款被廣泛運(yùn)用到供應(yīng)鏈分析、工業(yè)制造仿真[15]和醫(yī)療資源分配[16]等方面的業(yè)務(wù)流程仿真軟件。用戶可根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)流程定義模型,添加數(shù)據(jù)信息并進(jìn)行模擬仿真,獲取仿真結(jié)果。同時(shí),該軟件內(nèi)置OptQuest 軟件包,允許用戶定義模型輸入變量、約束變量和目標(biāo)變量,并應(yīng)用了禁忌搜索(Tabu Search) 和散點(diǎn)搜索 (Scatter Search)等啟發(fā)式算法,在輸入變量空間中求解仿真模型最優(yōu)解。

    圖1 庫(kù)存系統(tǒng)邏輯模型圖

    2.2 邏輯模型

    根據(jù)條件假設(shè)建立本文庫(kù)存系統(tǒng)邏輯模型,如圖1 所示。

    2.3 算例分析

    某食品分銷商的顧客分為兩類:優(yōu)先顧客和普通顧客,采用優(yōu)先服務(wù)機(jī)制進(jìn)行供貨。兩類顧客的到達(dá)和需求分布等條件符合庫(kù)存控制模型M 的假設(shè)條件。具體參數(shù)取值如表2 所示。

    表2 參數(shù)取值表

    設(shè)置仿真周期T=365(天),每日仿真時(shí)間為12 小時(shí),庫(kù)存盤點(diǎn)周期為1 天,初始庫(kù)存量為1 500,并設(shè)置初始方案s=200,S=2 000 作為對(duì)比方案。

    2.4 仿真模型

    本文根據(jù)庫(kù)存控制模型M 所建立庫(kù)存仿真系統(tǒng)包括三個(gè)子系統(tǒng),分別為優(yōu)先訂單處理子系統(tǒng)、普通訂單處理子系統(tǒng)和補(bǔ)貨子系統(tǒng)。庫(kù)存系統(tǒng)仿真模型如圖2 所示。

    模型中相關(guān)變量(Variable) 及初始值(Initial Values) 設(shè)置見表3。

    仿真模型中Statistic 模塊的統(tǒng)計(jì)量設(shè)置見表4。

    2.5 模型仿真求解

    圖2 庫(kù)存系統(tǒng)仿真模型圖

    表3 模型變量表

    表4 Statistic 統(tǒng)計(jì)量表

    利用ARENA 的OptQuest 工具進(jìn)行仿真模型優(yōu)化求解。選擇安全庫(kù)存和最大庫(kù)存作為控制變量(Controls),設(shè)置安全庫(kù)存搜索范圍為(0,1 000),步長(zhǎng)為1;最大庫(kù)存搜索范圍為(0,5 000),步長(zhǎng)為1。選擇優(yōu)先訂單滿足率和普通訂單滿足率作為約束條件(Constraints),設(shè)置優(yōu)先訂單滿足率>=0.95,普通訂單滿足率>=0.9。選擇總庫(kù)存成本最小化(Minimize) 作為優(yōu)化目標(biāo)(Objectives)。OptQuest 優(yōu)化仿真運(yùn)行850 次,在第439 次得出最優(yōu)方案(141,1 831),優(yōu)化仿真結(jié)果見圖3。

    將初始方案(200,2 000) 和最優(yōu)方案(141,1 831) 分別帶入原模型進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如圖4 所示。

    兩方案仿真結(jié)果對(duì)比統(tǒng)計(jì)見圖5。

    由圖5(a) 可知,相較于初始方案,最優(yōu)方案的總庫(kù)存成本(C )減少了19 796.2,下降率達(dá)到8.95%;總訂貨成本(Ck)和總庫(kù)存保管成本(Ch)略有上升,增長(zhǎng)率分別為8.65%和5.35%;總?cè)必洺杀荆–s)降幅明顯,減少了31 380,下降率達(dá)到59.66%。

    由圖5(b) 可知,相較于初始方案,最優(yōu)方案的優(yōu)先訂單滿足率(β1)上升了5.66%,普通訂單滿足率(β2)上升了11.92%,庫(kù)存服務(wù)水平明顯提高,供貨能力得到有效增強(qiáng)。

    3 結(jié) 論

    本文同時(shí)將隨機(jī)需求的兩類顧客和服務(wù)水平引入庫(kù)存成本控制,并利用系統(tǒng)仿真方法進(jìn)行研究。首先建立了以總庫(kù)存成本最小化為目標(biāo)函數(shù)的庫(kù)存控制模型,然后利用ARENA 建立庫(kù)存仿真模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真,并利用OptQuest 工具進(jìn)行最優(yōu)化求解,得出最優(yōu)s,( )S 庫(kù)存策略。經(jīng)過對(duì)初始方案和最優(yōu)方案的仿真結(jié)果對(duì)比分析,最優(yōu)方案在有效提高兩類顧客服務(wù)水平的前提下將總庫(kù)存成本降低了8.95%,優(yōu)化效果顯著,驗(yàn)證了本文提出的庫(kù)存控制模型可以在滿足一定服務(wù)水平條件下有效降低庫(kù)存成本并指導(dǎo)庫(kù)存控制實(shí)踐,對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)庫(kù)存優(yōu)化管理具有輔助決策作用。

    圖3 OptQuest 優(yōu)化仿真圖

    圖4 仿真結(jié)果圖

    圖5 方案對(duì)比圖

    目前本文提出的庫(kù)存模型僅考慮顧客單一品種需求,實(shí)際中供應(yīng)商可能會(huì)面臨顧客多品種需求的情況。因此,考慮多品種需求下的庫(kù)存控制也是未來的研究方向之一。

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