Математическая и компьютерная модели формирования потока заказов в сбытовой системе предприятия
Автор: Кобенко Александр Владимирович, Клентак Анна Сергеевна, Клентак Людмила Стефановна
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 6-1 т.20, 2018 года.
Бесплатный доступ
В статье предложена модель формирования уровня невыполненных заказов. В модели учитываются величины скоростей входящего потока заказов, величины скорости исходящего потока отгрузки изделий. Данная модель реализуется с использованием пакета прикладных программ Matlab, с помощью средств моделирования динамических систем Simulink.
Сбытовая система, предприятие по выпуску автомобилей, модель формирования уровня невыполненных заказов, дискретная динамическая имитационная модель, графики траекторий изменения параметров модели
Короткий адрес: https://sciup.org/148312547
IDR: 148312547
Текст научной статьи Математическая и компьютерная модели формирования потока заказов в сбытовой системе предприятия
Организационная структура сбытовой системы предприятия по выпуску автомобилей представляет собой систему продажи, субъектами которой являются связанные между собой материальными и информационными потоками дилеры по продажи автомобилей и покупатели [1-4]. Дилерские фирмы включены в состав предприятия, располагают складом готовой продукции, формируют заказы на автомобили со стороны покупателей и осуществляют поставки изделий и реализацию заказов. На поведение потребителей большое влияние оказывает величина запаздываний в потоках, поэтому для оценки динамических характеристик сбытовой системы необходимо определить время запаздывания в материальных и информационных потоках.
Схема информационных и материальных потоков в производственно-сбытовой системе представлена на рисунке 1.
На схеме представлены два основных потока производственно-сбытовой системы предприятия:
-
– поток заказов (пунктирная линия);
– материальный поток изделий (сплошная линия).
МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ УРОВНЯ НЕВЫПОЛНЕННЫХ ЗАКАЗОВ
Поток заказов со стороны покупателей к ди леру и поток заказов со стороны дилера в произ- Кобенко Александр Владимирович, исполнительный директор.
водство характеризуются величиной скорости потока заказов VRR (At), VRD (At). Материальные потоки изделий от производства к дилеру и от дилера к покупателям характеризуются величиной скорости потоковv^(At) и Vss(At).
Для моделирования системы введены следующие обозначения
Xuoto – объем потока невыполненных заказов в сбытовой системе;
vrr(A1) – величина скорости входящего потока заказов на изделия со стороны покупателей;
v^(At) – величина скорости входящего потока поставки изделий в сбытовую систему из производственной системы предприятия;
v^s(At) – величина скорости исходящего потока отгрузки изделий покупателям;
^Df(At) – величина запаздывания в процессе реализации заказов в сбытовой системе;
^(t) – фактический запас в сбытовой системе;
ax –начальные условия.
Сравнивая величины скоростей входящего потока заказов с величиной скорости исходящего потока отгрузки изделий можно определить объем невыполненных заказов в сбытовой системе, а сравнение величин скоростей потоков поставки изделий с потоком отгрузки изделий покупателям можно определить величину уровня запасов изделий на складе дилера. С учетом введенных обозначений модель формирования уровня невыполненных заказов с учетом величин скоростей потоков будет иметь следующий вид:
x5o(t + At) = x^o(t) + At(v^R(At) - v^s(At)),
Vgs(At) = ^^^-.v^CAt) = const, (1)
"DF

Рис. 1. Схема потоков в производственно-сбытовой системе предприятия
х£0(°) = ^х^оСО > 0, At = 0,1,2
Предположим, что в дискретной динамической модели (1) величина разности между скоростями потоков заказов и потока отгрузки изделий покупателям больше нуля (v^R(At)-v^(M))>0. Это неравенство означает, что величина скорости потока формирования заказов VRR(At) превышает величину скорости потока отгрузки изделий покупателям Vss(At). При выполнении этого неравенства объем невыполненных заказов увеличивается с каждой итерацией и в установившемся режиме скорость потока отгрузки изделий покупателям становится равной заданной скорости формирования заказов, т.е. VrR( At) = ^(Д€), а разность{vJKM-v’Ut))=0. Умножая величину разности между скоростями потоков
At на интервал времени , получаем объем невы- полненных заказов, характеризующий уровень синхронизации между двумя потоками vrr(^0 и v^(At). Произведение продолжительности интервала времени At на скорость входящего потока заказов со стороны покупателя определяет объем заказов полученный за интервал At. Аналогично, произведение At(v£s(At)} представляет собой объем реализованных заказов покупателям в течении интервала At . В случае, когда величина разности между скоростями потоков заказов и потока отгрузки изделий покупателям является отрицательной величиной, т.е. (vRR(At) -v^s(At))< 0, то умножая эту величину разности на интервал времени At, получаем объем запасов на складе у дилера. Полу- ченное неравенство означает, что величина скорости отгрузки изделий покупателям VsS(At) больше скорости формирования потока заказов vRR(At), т.е. v^(At) > vRR(At). Это означает, что в системе не производится отгрузка изделий покупателю, а величина запасов увеличивается с учетом отрицательной разности между потоками .
Представленную модель формирования объема невыполненных заказов реализуем с использованием пакета прикладных программ
Matlab, с помощью средств моделирования динамических систем Simulink [5]. На рисунке 2 изображена дискретная динамическая имитационная модель формирования объема невы- полненных заказов.
Входной сигнал в модели представляет собой величину скорости потока заказов от покупателей, характеризующий спрос со стороны потребителей на изделие. Данный сигнал является заданной установкой, поступает на сумматор в котором вычисляется разность между скоростями потоков заказов и потока отгрузки изделий покупателям(v^Atj-v^At)), являющейся величиной невыполненных заказов которая поступает на дискретный интегратор, выходом которого является искомая величина Хц0 (t) равная объему потока невыполненных заказов. Блок saturation учитывает ограниче- ния на величину потока невыполненных заказов XUO ("0 — 0. Таким образом имитационная модель представленн6ая на рисунке 2 совместно с математической моделью (1) представляет собой электронный макет блока формирования объема невыполненных заказов в торговой системе, позволяющего с учетом различных производственных ситуаций синхронизировать потоки заказов со стороны покупателей VRR(At) с потоком отгрузки изделий потребителям VsS(At) .
В таблице 1 представлены расчетные и имитационные результаты полученные по модели (1) с учетом следующих исходных данных:
1400 шт.; Vrr (At) = 1500 шт./нед.; At = 0,1 недели.
С учетом исходных данных дискретная модель (1) потока невыполненных заказов имеет следующий вид:
X^o(t + At) = x^0(t) + 0,1(1500 - vsRs(At)),
R znx
VSslMJ — -----, (2)
x^o(0) = 14007x^o(t) > Of At = 0,1,2
Результаты расчетов по модели (2) представлены в таблице 1.1.
Из таблицы 1 следует, что результаты расчетов по модели (2) и по дискретной динамической модели (рисунок 2) совпадают, что

Рис. 2. Имитационная модель формирования объема невыполненных заказов
Таблица 1. Сравнение расчетных и имитационных данных по формированию объема невыполненных заказов
Объем невыполненных заказов (расчет по имитационной модели) |
Скорость потока отгрузки изделий потребителям (расчет по имитационной модели) |
Объем невыполненных заказов (расчет по формуле) |
Отклонение ст.1-ст.3 |
х ио (t) |
V sR (At) |
XR o (0 f^ tR^ti — V SS (^t)) = a R + At^-------------- |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
1400,00 |
777,7777778 |
||
1436,11 |
792,1014355 |
1436,11 |
0,00 |
1471,51 |
805,9047491 |
1471,51 |
0,00 |
1506,21 |
819,223254 |
1506,21 |
0,00 |
1540,25 |
832,0904635 |
1540,25 |
0,00 |
1573,65 |
844,5368302 |
1573,65 |
0,00 |
1606,42 |
856,5891027 |
1606,42 |
0,00 |
1638,59 |
868,2700144 |
1638,59 |
0,00 |
1670,18 |
879,5982358 |
1670,18 |
0,00 |
1701,20 |
890,5885274 |
1701,20 |
0,00 |
... |
... |
||
... |
|||
3706,74 |
1506,565155 |
3706,74 |
0,00 |
3706,41 |
1510,806816 |
3706,41 |
0,00 |
3705,87 |
1515,005969 |
3705,87 |
0,00 |
3705,12 |
1519,162854 |
3705,12 |
0,00 |
3704,16 |
1523,27767 |
3704,16 |
0,00 |
3703,00 |
1527,350577 |
3703,00 |
0,00 |
3701,63 |
1531,381692 |
3701,63 |
0,00 |
3700,06 |
1535,371086 |
3700,06 |
0,00 |

Рис. 3. Графики траекторий изменения параметров модели формирования объема невыполненных заказов
позволяет обосновать результаты расчетов имитационного моделирования.
На рисунке 3 представлены траектории изменения во времени объема невыполненных заказов ";: :■, графики величины разности между скоростями потоков заказов и продаж ; ’. г- >■ - ■.— 17- :, графики траектории изменения скорости потока отгрузки изделий потребителю v:'7 17- и график скорости потока формирования заказов vi'- 17-. Пунктирные линии траекторий соответствует ситуации, когда величина скорости формирования заказов (спрос) "Г- .^7- увеличена на 10% относительно установившегося значения равного 1500 шт./ нед. Из графика траекторий следует, что невыполненные заказы в начальный период растут до максимально значения равного 3600 шт. в неделю, а затем при времени 7 = с нед. умень-шаютя до установившегося значения. Уменьшение объема невыполненных заказов объясняется тем, что разность между скоростями
^R(At) -v^s(At)j потоков становится отрицательной с момента времени " = ^ нед. и далее эта величина стремиться к нулю, поскольку величина скорости потока заказов достигает заданной скорости потока отгрузки изделий потребителю равной 1500 шт./нед. Таким образом, расчетные траектории потоков в полной мере характеризуют динамические характеристики параметров дискретной динамической модели (1) по определению объема невыполненных заказов.
Отметим, что в модели (1) скорость потока заказов ".г- 17 -принята постоянной величиной, однако как показывает практика скорость потока заказов со стороны покупателей "Г- 17-колеблется во времени и имеет случайный характер изменения, возникает необходимость в усреднении потока информации о заказах в сбытовую систему. Процедура усреднения требует определенного времени накопления данных, что порождает в системе время запаздывания информационного потока. Таким образом, усреднение данных о величине текущего потока заказов со стороны покупателей осуществляется за определенный период времени. Чем больший период времени требуется для усреднения величины заказов, тем больше величина запаздывания в системе. В этой связи процедура усреднения является важной характеристикой динамики изменения параметров сбытовой системы. Результаты процедуры усреднения пред- ставим в виде следующего дискретного динами- ческого уравнения:
VRS(t+ At) = v£s(t) + At(4-) (vrR(AI) - v£s(t)) vnOR/ V /
^(At) > 0, (At) = 0,1,2..., где VrS№ – средняя скорость потока заказов со стороны покупателей в сбытовую систему; ^dr – время запаздывания у дилера, необходимое для реализации процедуры усреднения заказов, поступающих от покупателей.
Сформированное уравнение позволяет определить усредненную скорость продаж изделий на каждом временном шаге.
На рисунке 3 представлена дискретная динамическая имитационная модель, сформированная в соответствии с математической моделью
(2) по определению усредненной скорости потока заказов со стороны покупателей в сбытовую систему. В качестве входного сигнала скорости потока заказов принятая случайная величина со следующими характеристиками: среднее значение сигнала - 1500 шт.; среднеквадратическое отклонение - 100 шт.; время запаздывания, необходимое для выполнения процедуры усреднения, принято в двух вариантах - 0,1 и 0,5 нед.; шаг интегрирования At = DT = 0,05 нед.; начальное условие скорости потока Vrr(0) = 1300 шт.
На рисунке 4 и рисунке 5 изображены траектории скорости изменения потока заказов и его усредненная величина при времени запаздывания равном - 0,1 и 0,5 нед. Сравнивая процедуры усреднения при различном времени запаздывания, можно сделать вывод, что чем больше величина запаздывания, тем больше требуется времени на достижение среднего значения случайного потока заказов со стороны покупателей в сбытовую систему.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Приведенные результаты моделирования системы формирования невыполненных зака-

Рис. 4. Дискретная динамическая имитационная модель усреднения скорости потока заказов со стороны покупателей в сбытовую систему

Рис. 5. Траектории скорости изменения потока заказов и его усредненная величина при времени запаздывания 0,5.

Рис. 6. Траектории скорости изменения потока заказов и его усредненная величина при времени запаздывания 0,1
зов устойчива, поскольку, как следует из графика траекторий изменения параметров модели, разность между скоростями потока заказов и потока отгрузки изделий покупателям стремится к нулю, а объем невыполненных заказов к стабильному уровню.
Рассмотрим задачу оценки чувствительности объема невыполненных заказов к изменению величины запаздывания ^DF. Для этого продифференцируем уравнения модели (1) по параметру ^DF, в результате получим следующее уравнение чувствительности:
•Cat)
to
X

Скорость отгрузки
Временно*
интегрирования
Скорость потока
Запаздывание выполнения дилером
Эластичность объема невь-полненных невыполненных
Чуэстви’ельнэсть объема невыполненных заказов
Рис. 7. Дискретная динамическая имитационная модель определения чувствительности и эластичности объема невыполненных заказов к изменению параметра hop (^t)
TIhpp(4t) z х 3xuQ(t+At)
где %W ^ dhyp (At) – коэффициент чувствительность объема невыполненных заказов к изменению параметра hop(At) в момент времени t;
hop(at) , x hppUt) — —
M W – коэффициент эла-
^uoto xQ0(t+zto стичности объема невыполненных заказов к изменению параметраhcp(^t) в момент времени t.
На рисунке 7 представлена дискретная динамическая имитационная модель определения чувствительности и эластичности объема невыполненных заказов к изменению параметра hopC^ti, полученной в результате совместного решения системы уравнений (3) и (4).
На рисунке 8 и рисунке 9 изображены траектория изменения объема невыполненных заказов и траектория изменения его эластичности к параметру величины запаздывания выполнения заказов у дилера ^df (At).


Рис. 9. Траектория изменения эластичности объема невыполненных заказов к параметру величины запаздывания hop С^)
Как следует из рисунка 9, с ростом величины запаздывания в начальный момент времени, увеличивается объем невыполненных заказов. Коэффициент эластичности достигает hop(At) , установившегося значения равного . R W xuo to
= 0,4996, одновременно с объемом невыполненных заказов Xro (t) =2689 шт.
Список литературы Математическая и компьютерная модели формирования потока заказов в сбытовой системе предприятия
- Кобенко А.В., Клентак А.С. Проектирование механизмов организации и управления в поточном производстве. Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2017. 148 с.
- Гречников Ф.В., Кобенко А.В. Формирование критерия оценки величины снижения запасов выпуска изделий на предприятии в условиях поточного производства // Известия Самарского научного центра РАН. 2016. Т. 18. № 4. С. 82-85.
- Гришанов Г.М., Кобенко А.В., Клентак А.С. Организация ритмично-цикличной последовательности выпуска продукции в условиях поточного производства // Управление большими системами XIII Всер. школа-конференция молодых ученых. 2016. М.: ИПУ РАН, С. 590-598.
- Гречников Ф.В., Кобенко А.В. Модель комплектования заказа на автомобильном рынке и организация процессов синхронизации сборочной операции на конвейере // Вектор науки тольяттинского государственного университета. Серия: экономика и управление. 2016. № 3(26). С. 18-23.
- Черных И.В. Simulink: инструмент моделирования динамических систем. URL: http:matlab.exponenta.ru/Simulink/book1/ (дата обращения 14.09.2018).