Tài liệu Quản lý sản xuất Chương 5 doc

Chương 5 Quản lý điểm đặt hàng Trong phương thức quản lý này, một đơn hàng với q mặt hàng được thực hiện khi mức dự trử dưới mức tham khảo s nào đó, được gọi là điểm đặt hàng. Đặt hang là sáng kíến của người đặt, nhưng người cung ứng có thể gặp khó khăn về tổ chức cũng như trong sản xuất. Do đo kỳ hạn giao hàng có thể khơng chắc chắn. Chúng ta bắt đầu b ằng việc nghiên cứu cách quản lý này, sau đó chúng ta giả sử rằng người cung ứng có khả năng giao hàng trong thòi hạn định trước L, với giả thiết này ta sẽ đạt được một số kết quả. Cuối cùng chúng ta sẽ xử lý trường hợp mà thời hạn giao hang là bấp bênh. 5.1 Giới thiệu 5.1.1 Cách tiến hành Từ góc nhìn thực tế, phương thức quản lý này đòi hỏi chúng ta phải có khả nă ng biết được khi nào mức dự trử xuống dưới mức s. Khi sự quản lý dự trử được tin học hóa, sự giám sát thuộc về các phần mềm. Trong hệ thống quản lý bằng tay, điều này thuộc thẩm quyền của người thủ kho. Ví vậy mức tồn kho cần được ghi nhận cụ thể (bằng vạch, sơn,…) để biết khi nào phải đặt hàng. Một giải pháp khác, ph ương pháp hai nơi để hàng, là để riêng ra 1 số lượng s. Sau khi được giao q đơn vị, người ta để riêng ra s đơn vị, số còn lại được đưa vào xưỡng. Khi xưỡng dùng hết, ho sẽ cần đến và sẽ lấy ở nơi dự trử. Đó cũng là lúc phải đặt hàng. 5.1.2 Giả thuyết Ớ đây ta cũng giả thiết rằng u cầu là bấp bênh, nhưng có thể dự đóan. Như trong cách quả n lý theo lịch, mức cầu có thể ước lượng bằng cách ghi nhận lại số lượng được u cầu trong nhiều giai đọan khác nhau Khác biệt cơ bản giửa hai cách quản lý (T,S) và (q,s) là trong sự định nghĩa giai đọan. Giả sử rằng chúng ta quản lý theo (T,S) với sự cung ứng hàng tuần. Điều ta quan tâm, là nhu cầu trong tuần. Giả dụ rằng thời gian giao hàng chỉ trong vài ngày, và chúng ta muốn quan lý cũng mặt hàng này theo phương pháp điểm đặt hàng. Trong trường hợp này, sự hiểu biết về nhu cầu hàng tuần thiếu chính xác và ta cần biết nhu cầu hàng ngày.Từ đó gọi X là nhu cầu trong 1 giai đọan cơ bản và f(x) là mật độ của nó ( trường hợp phân bố lien tục). 5.1.3 Nghiên cứu tổng qt Mức dự trử giửa hai điễm đặt hàng liên tiếp có thể thay đổi 5.1.3 Nghiên cứu tổng quát Sự thay dổi đmức dự trữ giữa hai điểm đặt hàng liên tiếp có thể đđược phân tích thành hai pha: thứ nhất là từ điểm đặt hàng đđến đ điểm giao hàng tương ứng và thứ hai là điểm giao hàng qua điểm đặt hàng tiếp theo (hình 5.1).đđđ Hình 5.1 – Quá trình dự trữ Pha 1: từ điểm đặt hàng và điểm giao hàng Pha này tương ứng với việc chờ đợi giao hàng. Chú ý rằng sự thiếu hàng chỉ có thể xảy ra trong pha này. Nói cách khác, sự thiếu hàng chỉ phụ thuộc vào mức s của ngưỡng đặt hàng và nhu cầu toàn cục trong suốt thời gian chờ đợi L này. Vì nhu cầu X của thời kỳ cơ bản là bấp bênh, nhu cầu trong cả pha này cũng biến đổi bấp bênh mà ta ký hiệu là X L . Ta ký hiệu () LL f x là mật độ của nó. Giả sử rằng trong thời gian chờ đợi giao hàng, nhu cầu thực tế là x L mặt hàng. 1. Nếu L s x≥ , tồn kho dư là ( L s x − ) mặt hàng, cho đến khiï đặt hàng mới. Vì r ằng chỉ có một xác suất nào đó để ø nhu cầu là x L , phần dư dự trữ trung bình R(s) trong trường hợp liên tục sẽ là: 0 () ( ). ( ). L s LLL L x R ssxfxdx = =− ∫ 2. Nếu L s x≤ , có sự thiếu hàng là L x s − mặt hàng và thiếu trung bình là P(s): () ( ). ( ). L LLL L xs P ssxfxdx ∞ = =− ∫ Khi thời hạn giao hàng là hằng số, pha này được mô hình hóa một cách chính xác như trong sự quản lý theo lòch, nghóa là: - Th ời kỳ T = L, - Mức nh ập kho S = s, - Theo luật cầu () LL f x . Pha 2: t ừ điểm giao hàng đến điểm đặt hàng. Sau khi được giao hàng, ta co lượng dự trữ ban đầu SInit. Sau đó, lượng dự trữ giảm bớt từ SInit xuống s tùy theo luật cầu X. Giá trò trung bình của SInit phụ thuộc vào sự thiếu hàng. 1. Khi co th ể giao hàng trể, lượng hàng giao q: - hoặc là tăng thêm dự trữ tồn kho R(s), - hoặc là giảm bớt số mặt hàng còn thiếu P(s) nếu như có sự thiếu hàng. Do đó ta đạt được mức trung bình: 0 ().(). () L LLL L L x SInit q s x f x dx q s E X ∞ = =+− =+− ∫ 2. Trong trường hợp đơn hàng bò mất, SInit bằng q+s-x L khi co tồn kho dư, và b ằng q khi thiếu hàng. Trung bình: 0 ().(). L s LLL L x SInit q s x f x dx = =+ − ∫ Thời hạn trung bình giữa các lần giao hàng Để ước tính thời gian trung bình T giua hai l ần giao hàng, ta tách riêng hai lần đặt hàng (hoặc hai lần giao hàng), xét sự vận hành của hệ thống trong phạm vi đủ dài tương ứng với n lần đặt hàng. Cầu trung bình trong một chu trình cơ bản là E(X), và nhu cầu toàn cục trên th ời gian được xét là n.E(X).T. Lượng hàng giao sau n lần đặt hàng là n.q. 1. Khi co th ể giao hàng trể, trên thời gian được xét, nhu cầu toàn cục và lượng hàng giao là bằng nhau. Ta có n.E(X).T = n.q, điều này cho ta giá trò trung bình: T = q/E(X) 2. trường hợp đơn hàng bò mất, nhu cầu toàn cục bằng lượng hàng giao n.q cộng với tổng s ự bán bò mất n.P(s). Do đó: n.E(X).T = n.q + nP(s) và T = (q + P(s))/E(X). 5.1.4 Xác đònh X L Từ sự mô hình hóa này, ta nhận thấy rằng sự quản lý (q,s) cần hai luật xác suất: - luật của X L để mô hình hóa pha 1, - luật của X để mô hình hóa pha 2. Luật của X L suy ra dễ dàng từ X. Tuy nhiên, trong thực tế, việc xác đònh () LL f x khi đã biết f(x) không phải là đơn giản. Trøng hợp gian đọan Có thể xác đònh luật xác suất X L bằng cách kết hợp với sự xuất hiện của X. Xét nhu cầu hằng ngày X như sau: Nhu cầu 2 3 4 5 6 Xác suất 5% 10% 10% 45% 30% Trong 2 ngày, X 2 thay đổi từ 2*2 đến 2*6. Trong 3 ngày, X 3 thay đổi từ 3*2 đến 3*6. Và tổng quát, nếu X thay đổi từ xmin đến xmax, thì X L thay đổi từ L.xmin đến L.xmax. Tính X L bằng cách tổ hợp các sự xuất hiện X L – 1 và X. Thuật toán sau đây xác đònh b ằng cách lặp lại X 1 , X 2 , . . .X L . Đặt X 1 = X V ới k từ 2 đến L, thực hiện Khởi tạo: Prob(X k = x) Ỉ 0, x ∀ V ới x từ xmin đến xmax thực hiện V ới y từ (k – 1).xmin đến (k - 1).xmax thực hiện Prob(X k = x + y) Ỉ Prob(X k = x + y) + Prob(X = x)*Prob(X k-1 = y) Kết thúc Khi thời hạn L cũng là một biến thay đổi từ Lmin đến Lmax, giá trò X L thay đổi từ Lmin.xmin đến Lmax.xmax với xác suất: Lmax Lk k=Lmin Prob(X = x) = Prob(X = x)*Prob(L = k) ∑ Ví dụ Bảng 5.1 cho các giá trò của X 2 , X 3 và xác suất X L khi thời hạn giao hàng là 2 hoặc 3 ngày với xác suất là 60% và 40%. Trường hợp liên tục Khi X tuân theo luật liên tục, phép tính mật độ () LL f x của X L nói chung là khó khăn, y c ũng khó khi X tuân theo luật cổ điển. May mắn thay có một ngoại lệ quan trọng, trường hợp ở đây là X tuân theo luật chuẩn. Ta biết rằng X tuân theo luật chuẩn với giá trò trung bình μ và độ lệch σ , thì nhu cầu X L tuân theo luật chuẩn với giá trò trung bình . L μ và độ lệch L σ . 5.2 Thời hạn giao hàng L được biết 5.2.1 T ỷ sốä dòch vụ Đ ể quản lý (q,s), hai chỉ số dòch vụ được sử dụng là: 1. Xác suất không thi ếu hàng trong suốt thời hạn giao hàng, ký hiệu là α . X 1 X 2 X 3 X L 2 5,00 % 3 10,00 % 4 15,00 % 0,25 % 0,15 % 5 40,00 % 1,00 % 0,60 % 6 30,00 % 2,50 % 0,01 % 1,50 % 7 7,00 % 0,08 % 4,05 % 8 13,25 % 0,26 % 8,05 % 9 18,00 % 0,85 % 11,14 % 10 25,00 % 2,21 % 15,88 % 11 24,00 % 4,58 % 16,23 % 12 9,00 % 8,59 % 8,84 % 13 13,80 % 5,52 % 14 17,78 % 7,11 % 15 19,90 % 7,96 % 16 18,45 % 7,38 % 17 10,80 % 4,32 % 18 2,70 % 1,08 % 2. Tỷ lệ mặt hàng cung ứng ( đúng lúc) so với số mặt hàng yêu cầu, mà ta ký hiệu là β . Tính α Để có sự thi ếu hàng, nhu cầu x L phải lớn hơn s. Xác suất không có sự thiếu hàng trong suốt thới hạn giao hàng được cho bởi L Prob(x s) = F (s) = α ≤ . Giá trò của s hoàn toàn xác đònh bởi hàm phân phối LL F(x ) và bởi α . Việc xác đònh q được thực hiện một cách độc lập. Để giảm thiểu chi phí s ở hửu và đặt hàng, ta sử dụng công thức lượng đặt hàng kinh t ế, tính theo nhu cầu trung bình trong một giai đọan E(X). Tóm lại, ta sử dụng phương pháp sau đây: - xác đònh s* sao cho * L F(s*) = α , - tính q bởi công thức Wilson: 2. ( ). * c p EX C q C = Thí dụ liêen tục Nhu cau hang ngay c ủa một sản phẩm có thể tính gần đúng tuân theo phân bố chuẩn với trung bình 100 và phương sai là 10. Chi phí đặt hàng là 1000 francs và thời hạn giao hàng là 4 ngày. Phí tồn trữ một s ản phẩm là 0.1 franc một ngày. Phương thức được sử dụng để quản lý là double casier ( hai kho). Chúng ta đặt mua q sản phẩm, để s sản phẩm dự trữ và phần còn lại đưa trực tiếp vào xưởng. Nếu chúng ta thiếu, chúng ta phải làm thủ tục bổ sung ngay lập tức, việc này khá tốn kém. Chúng ta ch ỉ muốn điều ấy xảy đến nhiều lắm là một lần trong tất cả 100 lần giao hàng. Giải: Chúng ta mong muốn rằng α = 99%. Yêu cầu trong 4 ngày tuân theo luật phân phối chuẩn N(400,10 4) = N(400,20). Với tỷ số dịch vụ là 99%, tra bảng phân bố chuẩn và thấy rằng 99% = F (z = 2.33). Vậy s = 400+2.33* 20 = 467. q được xác đònh bởi công thức Wilson: q= 2*100*1000/0.1=4470 Nếu báo được giao theo điều kiện 100 tờ/hộp. Chúng ta đặt 45 hộp ( thậm chí 50 hộp để dự trữ 5 hộp ). Tính β Trong trường hợp đ ơn hàng co the giao trể. Sự đặt hàng nhìn chung được thoã mãn, nhưng P(s) trung bình được giao trễ. Trung bình đặt hàng giữa hai lần đặt hàng là q. Ta có : β q-P(s) P(s) ==1- qq Trong trường hợp co nh ững đơn hàng bị mất, q la số dơn hàng được cung ứng và P(s) la s ố đơn hàng bò mấtõ. Đặt hàng trung bình là tổng : q + P(s). Chúng ta có: β q = q+P(s) Trong cả hai trường hợp, β là hàm của hai biến q và s. Do đó no không xác đinh. Để co β , chúng ta có thể them mục tiêu là tối thiểu hóa giá tồn trữ và đặt hàng, điều này cũng giúp tính q theo công thức Wilson. Phương pháp: Tính q* theo công thức Wilson Tính P(s) = q*.(1- β ) nếu hàng thiếu co thể giao trể P(s) = q*.(1- β )/ β nếu hàng thiếu lam mất đơn hàng Xác đònh s* tương ứng. Thí dụ lien tuc Sự đặt hàng hàng ngay 1 san ph ẩm tuân theo phân bố chuẩn với vọng số 100 và phương sai là 10. Chi phíù tồn trữ là 0.5 franc một ngày và chi phí đặt hàng là 1000 francs. Thời hạn giao hàng là 2 ngày. Khi san ph ẩm thiếu, chúng ta vẩn tiếp tục sự l ắp ráp va linh kiện thiếu sẽ được gắn vào sau. Chúng ta mong việc này chỉ xảy đến nhiều l ắm là cho 1 sản phẩm trên 1000 . Giải V ới 1 độ thỏa mãn β là: β = 99.9%. Số lượng đặt hàng là: 633 1. Nếu đ ơn hàng co the giao trể: P(s) = 633/1000=0.633. Vì nhu cầu giao hàng tuân theo phân phối chuẩn N(400,10 2) = N(400,14.1) và sự thiếu trung bình tuân theo phân phối chuẩn μ σ N( , ) thì bằng σ P(s), chúng ta có: P(z) = 0.633 / 14.1 =0.044. Chúng ta tìm trong bảng: P(z) = 0.044, ta có z = 1.31. Vậy chỉ tiêu mới đặt hàng là s = 200 + 14.1*13.1 = 219. 2. Nếu co đơn hàng bị mất : P(s) = 633*1/999 = 0.633 và kết quả là s* = 219 Chú ý rằng trong thí dụ này với 1 gía trò β khá lớn, chúng ta thu cùng một giá trò s khi sự thiếu d ẩn đến việc giao hàng trể hay đơn hàng bị mất. 5.2.2 Cực tiểu chi phí Chúng ta vừa thấy được rằng LL f(x) không tính được trong trường hợp tổng quát. Do đó, sự xác đònh chính xác q và s chỉ được thực hiện trong một vài trường hợp đặc biệt. Nhưng với một vài giả thuyết để đơn giản hóa vấn đề, chúng ta có thể tìm được gia tr ị gần đúng. Giả thuyết đầu tiên là giá trò s đủ lớn để vấn đề thiếu hàng là một trường hợp ngoại lệ. Trong trường hợp này du đơn đặt hàng b ị mất hoặc hoãn lại, thời hạn trung bình T giữa hai lầngiao hang được cho bởi biểu thức q/E(X). Trong thời hạn giao hàng L, sự đặt hàng trung bình là L.E(X) và do đó: - Khối hàng dự trữ còn lại trước sự giao hàng là: s-L.E(X). - Khối hàng dự trữ sau sự giao hàng là: q+s-L.E(X). Trong giả thuyết thứ hai, ta gần đúng đường cong bởi đường thẳng để biểu thò sự đặt hàng trung bình. Chi phíï dự trữ trung bình c ủa 1 đơn hàng có thể được ước lượng ( hình 5.2): p C (q/2+s-L.E(X))*q/E(X) . Sau m ổi lần giao hàng, ngoai giá mua hàng là C C , chúng ta phải trả them giá do thi ếu hụt trung bình C r .P(s). Giá tổng cộng phải trả là: pCr C .q.(q/2+s-L.E(X))/E(X)+C +C P(s) Giá trung bình mặt hàng là: C r p C CP(s) q/2+s-L.E(X) C(q,s) =C + + E(X) q q Điều kiện cần thiết để tìm cực tiểu của hàm này là: ∂ ∂ ∂∂ CC ==0 sq , vậy ∂ ∂ ∂∂ ∂∂ p c r 22 p r C C CP(s)C = =0 q2E(X)q q C CC.P(s) =+. =0 sE(X)q s Từ ph ương trình thứ nhất ta có: cr p 2E(X).(C +C .P(s) q= C Bởi vì : ∫ n s P(s)= (x-s)f(x)dx Chúng ta được: ∂ ∂ P(s) = -1(1-F(s)) s và như vậy ph ương trình thứ hai cho ta: L.E(X) L T=q/E(X) n(t) SInit s q t Hình 5.2 Sự phát triển trung bình cùa hàng dự tr ư õ p r qC 1-F(s)= CE(X) Các công thức trên thành lập nên hệ thống hai công thức theo hai biến chưa biết s và q mà ta khơng co cach giải quyết tổng quát. May mắn thay những giá trò này có thể tính bởi sự lặp lại liên tiếp, giá trò đầu q* cho bởi công thức Wilson. T ừ đó t huật toán là: i = 0 0cp q = 2.E(X).C /C lặp i=i+1 xác đònh s i từ F(s i )=1-q i .C p /C r .E(X) tính P(s i ) tính cr i i p 2E(X).(C +C .P(s ) q= C cho đến khi ε ≤ ii-1 q-q Thí dụ lien tục Lấy lại thí dụ trước. M ức cầu hàng ngày tuân theo phân phối chuẩn với vọng số là 100 và phương sai là 10. Phí tồn trữ là 0.5F một ngày và chi phíù đặt hàng là 1000F. Giả thuyết chi phí phải trả cho việc thiếu hàng là C r = 50F cho một linh kiệnø thiếu. Giải Bảng dưới đây tóm tắt lại việc thực hiện tính toán: - q và F(s) thu được theo công thức trên, - xuất-phát từ F(s), tìm z trong bảng phân bố chuẩn N(0,1), - từ z, tính P(z) trong bảng và tính P(s i ) = P(z)*14,1 . I q i F(s i ) z P(z) P(s i ) 0 633.00 0.937 1.5301 0.274 3.869 1 690.92 0.931 1.4833 0.306 4.334 2 697.62 0.930 1.4833 0.306 4.334 3 697.62 Nhận xétù: chúng ta tìm thấy trong sách của V.Giard (trang 275-283) một chứng minh rằng với sự đánh giá chính xác hơn v ề chi phí dự trữ trung bình đến sự gần đúng chính xác hơn giá trò q và F(s). 5.3 Thời gian giao hàng bấp bênh. Như phần trước, chúng ta giả thuyết rằng sự đặt hàng và thời gian đặt hàng thì bấp bênh, nhưng qua thống kê có thể dự kiến được. 5.3.1 Cáach giải quyết phân tích Biết luật phân bố của X và L, có thể tính luật chiph ối sự đặt hàng X L khi các phan b ố này rời rạc. Trong trường hợp lien tục, tính toán f L (x L ) hiếm khi dễ dàng. Trường hợp này chúng ta phải sử dụng mô phỏng. 5.3.2 Mô phỏng Ở đây, chúng ata muốn biết giá phải trả bởi công ty nếu nó chấp nhận theo chính sách cung cấp thêm q mặt hàng, khi m ức tồn trữ ở dưới chỉ tiêu s. Để làm điều này, chúng ta mô phỏng cách hoạt động của công ty trên một th ời kỳ nào đó. Theo cách chung có hai loại mô phỏng có thể xem xét. Nếu chúng ta muốn đánh giá xác xuất ném đồng tiền trong không khí rơi vào mặt sấp hay ngửa, chúng ta có thể tiến hành theo hai cách: 1. Ném 50 lần, ghi lại số lần sấp và lặp lại thí nghi ệm 20 lần. Chúng ta xây dựng được biểu đồ xuất phát từ 20 giá trò đạt được. Chỉ một thí nghiệm không cho phép kết luận. 2. Ném 1000 lần đồng tiền và ghi lại kết quả. Trong trường hợp này, chúng ta nói rằng đó là mô phỏng tiệm cận. Cả hai loại gần đúng không phải luôn luôn thay th ế lẫn nhau được. Nếu chúng ta tìm hi ểu sự thay đổi của dãy chờ thu phí cầu trong hai giờ cao điểm vào buổi sáng, chúng ta phải th ực hiện một số lượng lớn số lần hai giờ đó. Một mô phỏng tiệm cận 2000 giờ đưa đến kết quả những dãy chơ keo dai vài tr ăm kilomet. Trong trường hợp chúng ta quan tâm, mô phỏng tiệm cận hoan toan co gia tr ị và chúng ta sẽ mô phỏng cách hoạt động của công ty trên một thời kỳ vài trăm hoặc vài ngàn ngày. Cac ch ỉ báo chủ yếu mà chúng ta tìm hiểu trong chương này là: - số l ần giao hàng ( hoặc đặt hàng) thực hiện trong chu kỳ Nb Livraison, - T ổng so mặt hàng được tồn trữ (chi phí tồn trữ tỉ lệ với số mặt hàng tồn trữ và thời gian tồn trữ): Nb ArticleStock, - số s ản phẩm thiếu: NbPiecepenurie, - số ngày x ảy ra sự thiếu sản phẩm: NbJourPenurie. Chúng ta giả thuyết: - l ượng dự trữ ban đầu StockInital - sự giao hàng tiến hành vào buổi sáng - chi phíù tồn kho đựoc tính bởi chi phí s ở hửu và lượng dự trữ vào cuối ngày - trong trường hợp thiếu, hàng hóa thiếu được tiếp tế kh ẩn (nếu khơng sẽ mất đơn đặt hàng) Chúng ta sẽ sử dụng cac biến sau đây: [...]... 35 740 678 6 25 582 54 1 40 739 681 6 25 582 54 3 45 740 679 626 58 0 54 4 25 303 277 239 222 2 15 30 141 126 113 92 96 35 54 41 36 34 30 40 9 6 12 5 14 45 0 0 0 2 0 25 152 7 1416 11 95 1178 1011 30 641 494 481 408 4 65 35 216 139 94 126 110 40 15 10 26 9 33 45 0 0 0 2 0 Với những dử liệu ban đầu, chi phi trung bình trong 10 000 ngày là 1 chi phí so huu: 1F *NbArticleStock 1000F*NbLivraison 2 Cho giao hàng: 50 0F*NbJourPenurie+200F*NbPiecePenurie... 120 130 25 549768 603903 656 069 30 60 056 6 652 216 700706 35 642319 696843 744710 40 693767 743030 794079 45 746793 796964 846068 140 150 704376 754 698 747918 800661 Số lần giao hàng thực hiện (NbLivraison) q,s 110 120 130 140 150 25 727 6 65 618 57 3 53 6 30 736 674 624 58 0 54 0 Số ngày có sự thiếu hụt (NbJourPenurie) q,s 110 120 130 140 150 Số sản phẩm thiếu: q,s 110 120 130 140 150 799373 8 451 38 842830... 50 0F*NbJourPenurie+200F*NbPiecePenurie 3 Cho sự thiếu hụt: Ta thu được chi phíù trung bình mỗi ngày: q,s 110 120 130 140 150 25 173 169 163 162 160 30 154 149 148 146 148 35 1 45 142 141 142 142 40 144 143 143 143 1 45 45 149 148 147 147 149 Ở đây, tối ưu là đặt hàng một số lượng 130 sản phẩm khi mức tồn kho ở mức 35 ... thể - Trên khoảng ngưỡng biến thiên có thể 5. 3.3 VÍ DỤ: Ta muốn quản lý sự cung ứng 1 thành phần quan trọng Những số liệu có được về cầu trong suốt 3 tháng cho phép thiết lập ra qui luật xac suất sau đây về yêu cầu hàng ngày yêu cầu Xac suất 5 6 7 8 9 10 5% 10% 10% 30% 30% 15% Sự xem xét cac chứng từ của giao hàng cho phép biết thời gian giao hàng là từ 2 đến 5 ngày, giữa luc ký nhận đặt hàng và được... sau : Kỳ hạn Xac suất 2 3 4 5 25% 40% 25% 10% Ta ước lượng chi phí sở hửu hàng ngày của 1 sản phẩm là 1 F Chi phí đặt hàng là 1000 F mỗi lần đặt hàng Khi xảy ra sự thiếu, sự cung ứng khẩn cấp được tiến hành Việc này dẫn đến 1 chi phí cố đònh là 50 0 F và lam tăng thêm 200 F cho mỗi sản phẩm Trước khi tiến hành một mô phỏng, ta cần đánh giá nhanh 1 Mức cầu trung bình là 8, 15 thành phần mỗi ngày Lượng... là cơng thức… = 128 Chung ta chọn q trong khõang từ 110 đến 150 , cach nhau 10 2 Thời hạn trung bình của giao hàng là 3,2 ngày Lượng hàng tiêu dùng trung bình trong giửa 2 lần giao hàng là 3,2 *8, 15= 26 thanh phần Vì chi phí thiếu hụt cao, cho nen khong lợi nếu chọn ngưỡng thấp Chúng ta co cac mức đặt hàng thay đổi từ 25 đến 45 cach nhau 5 Sự mô phỏng này được thực hiện trên 1 kỳ 10 000 ngày Ta thu... thực hiện (2 gia trị đúng hoặc sai) Đúng nếu có một đơn hàng đang chờ đợi được giao Chương trình mô phỏng (q,s) Sự bắt đầu của những biến đổi Tồn Kho: Tồn kho ban đầu NbArticleStock(số mặt hàng dự trữ) 0 chiều mủi tên bị ngược 0 NbLivraison(số lần giao hàng) NbPiecePenurie(số sản phẩm thiếu hụt) 0 NbJourPenurie (số ngay co sản phẩm thiếu hụt) 0 DateLivraison(Ngày giao hàng) 0 CommandeEnCours sai Mô phỏng... được yêu cầu của ngày hôm đó Nếu tồn kho thiếu, ta giới hạn lại yêu cầu Yêu cầu Tire Demande Nếu yêu cầu > Tồn kho NbjourPenurie (Số lượng sản phẩm thiếu) NbjourPenurie+1 NbPiecePenurie NbPiecePenurie+ Demande-Stock (Yêu cầu tồn kho) Yêu cầu Tồn kho Như vậy Ta xuất các mặt hàng trong kho Tồn kho Tồn kho – Yêu cầu Ta xem nếu phải đặt hàng hay không và nếu đặt thì ngày nào là ngày giao hàng Nếu không . 624 6 25 6 25 626 140 57 3 58 0 58 2 58 2 58 0 150 53 6 54 0 54 1 54 3 54 4 Số ngày có s ự thiếu hụt (NbJourPenurie) q,s 25 30 35 40 45 110 303 141 54 9 0. 140 222 92 34 5 2 150 2 15 96 30 14 0 Số sản phẩm thiếu: q,s 25 30 35 40 45 110 152 7 641 216 15 0 120 1416 494 139 10 0 130 11 95 481 94 26 0 140