Взаимосвязи между объемом заказов, объемом производства и запасов компании. ЛР 3. Отчет по лабораторной работе 3 Взаимосвязи между объемом заказов, объемом производства и запасов компании
 Скачать 86.26 Kb.
|
|
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева» Отчет по лабораторной работе № 3 «Взаимосвязи между объемом заказов, объемом производства и запасов компании» Выполнил: студент группы БПЭ18-01 Крюгер А. М. Руководитель: Кукарцев В.В. Дата сдачи: «___» _______ 202__ г. Дата защиты: «___» _______ 202__ г. Оценка:___________________________ ________________________________ (подпись руководителя) Красноярск 2022 Цель: Познакомится со Studio и узнать, как используются и определяются переменные. Нужно построить модель. Ход работы Для начала создаем уровень Inventory и добавим к нему 2 потока.  Рисунок 1 – Структура модели Изготовление продукции зависит от запасов. Из приведенной выше информации о компании мы знаем, что производство зависит от нескольких факторов, включая разницу между фактическим запасом и желаемым запасом. Поскольку скорость потока «Производство» зависит от уровня «Инвентаризация», нам необходимо создать информационную ссылку, которая показывает эту взаимосвязь.  Рисунок 2 – Добавление переменной и константы Для уровня «Inventory» ставим значение 400 wdg. В переменной «Время для корректировки инвентаризации» установим значение 6 недель. Для параметра «Желаемая инвентаризация» поставим такое же значение, как и для инвентаризации – 400 wdg. Добавим ставки заказа. Для параметра Order rate выставим значение = 100 << wdg / wk >> + STEP (20 << wdg / wk >>, StartTime + 20 << wk >>) Установим все необходимые связи.  Рисунок 3 – Связи для модели Добавление концепции ожидаемого спроса. Ожидаемый спрос является важной частью этой модели, потому, что он переводит изменения спроса в изменения производства. Таким образом, он берет рыночную информацию («Уровень заказа») и преобразует ее в действие, которое контролирует, сколько производит компания. Спрос не является физическим накоплением, как инвентарь. Создадим уровень в своей модели «Ожидаемый спрос». Его начальное значение – 100 << wdg / wk >>, которое равно начальной ставке входящих заказов. Потоки являются единственными элементами, которые изменяют уровни, поэтому нам нужен поток, чтобы представить изменение в «Ожидаемый спрос». Нам также нужен фактор времени, чтобы указать, сколько времени потребуется, чтобы приспособить ожидания относительно спроса к реальному спросу:
Назовите новую скорость потока «Изменение ожидаемого спроса». Добавьте константу с именем «Время, чтобы изменить ожидания». Свяжем «Норма заказа», «Время, чтобы изменить ожидания» и «Ожидаемый спрос» с «Изменением ожидаемого спроса», используя информационные ссылки.  Рисунок 4 – Модель ожидаемого спроса Для визуального представления добавим две диаграммы. Одна для сравнения спроса и производства  Рисунок 5 – Сравнение спроса и производства на временном графике Поведение «Ожидаемый спрос», «Уровень заказа» и «Производство» в ходе симуляции. Увеличение «Заказа» заставляет отложить изменения как «Производство», так и «Ожидаемый спрос». Как мы видим, «Уровень заказов» внезапно увеличивается через 20 недель. «Ожидаемый спрос» следует медленно, и через несколько недель он адаптируется к новому уровню заказов. «Производство», однако, внезапно увеличивается с увеличением «Заказа». Чтобы получить хорошее представление о том, почему «Производство» ведет себя так, как оно происходит, мы также должны проверить поведение двух переменных «Инвентаризация» и «Желаемая инвентаризация».  Рисунок 6 – Временной график фактического и требуемого запаса На графике показаны (фактические) «Запасы» и «Запрошенные запасы». Желаемый запас увеличивается сразу же, когда увеличивается «Уровень заказа», но из-за задержки в «Производстве», «Запас» сначала уменьшается, прежде чем увеличивается и достигает того же уровня, что и «Запрошенный запас» в конце симуляции. Модель поведения. Давайте рассмотрим и попытаемся объяснить, почему модель ведет себя так, как она работает. В течение первых 20 недель моделирования все переменные являются постоянными, что указывает на то, что модель находится в равновесии. Тем не менее, через 20 недель модель выходит из равновесия из-за «нормы заказа», которая повышается с постоянной скорости от 100 до 120 виджетов в неделю для остальной части симуляции. Такое поведение представляет собой «шок» для модели; это выводит модель из равновесия и раскрывает ее динамическое поведение. Такое поведение видно на графиках, представленных выше. Результаты шока можно увидеть в поведении других переменных. Можно ожидать, что «ожидаемый спрос» будет увеличиваться, но все медленнее, пока он не достигнет нового уровня поступающих заказов. Скорость, с которой он увеличивается, замедляется, поскольку поток изменяет «ожидаемый спрос» в соответствии с расхождением между «скоростью заказов» и «ожидаемый спрос». Это расхождение является самым большим, когда происходит шок. С тех пор «ожидаемый спрос» растет, делая несоответствие все меньшим и меньшим, в результате чего к каждому периоду моделирования добавляется меньше. «Производство» поднимается выше «Заказа», прежде чем снова прийти в равновесие. Два элемента; «Желаемый запас» и «Ожидаемый спрос» приводят в действие «Производство». Мы уже видели, что «Ожидаемый спрос» растет. «Желаемая инвентаризация» также растет (увеличивая несоответствие между «Желаемой инвентаризацией» и «Инвентаризацией»), поскольку она просто кратна «Ожидаемой потребности». Уравнение, которое определило «Производство», добавляет «Запасы», когда «Желаемый запас» и «Ожидаемый спрос» оба растут. Интуитивно понятно, что это имеет смысл, потому что компания хотела бы производить достаточное количество своего продукта, чтобы покрыть ожидаемый будущий спрос, а также сохранить достаточный уровень запасов под рукой. Увеличение «Производство» также видно из поведения «Инвентаризации». В этой компании «Отгрузки» всегда равны «Ставке заказа», поэтому увеличение «Отгрузки» немедленно начинает истощать «Запасы». Это еще больше увеличивает несоответствие между «желаемым запасом» и «запасом», увеличивая увеличение «производства». Когда «Производство» достигает «Нормы заказов» (таким образом, достигает «Отгрузок»), «Запасы» достигают своего минимального уровня. Это происходит примерно через 25 недель. С тех пор показатель «Производство» выше, чем «Отгрузки», поэтому «Запасы» увеличиваются. Через 25 недель, когда разрыв между «Запрошенным запасом» и «Запасом» закрывается, а «Ожидаемый спрос» достигает «Нормы заказа», «Производство» уменьшается, пока не достигнет равновесия. Примерно через 70 недель, вся модель находится в равновесии на новом, более высоком уровне заказов. Заключение. Была построена модель, приведенная в примере. Целью этой работы было показать, как построить простую модель в Powersim Studio. Хотя модель проста, она показывает, как использовать Studio для создания имитационных моделей, и дает краткое введение в технические аспекты моделирования с использованием программного обеспечения. |