IAF=(AIF)(RSF),
13–70, N
RSF=RRF,
13–71, N
CPF=(DCF)(RRF),
13–72, N
OPF=(DPF)(RRF),
13–73, N
где
RRF
— исходная величина требований, получаемых производством (единицы в неделю);RRR
— исходная величина требований, получаемых розницей (единицы в неделю);UOF
— исходное число заказов, не выполненных производством (единицы);RSF
— исходная величина усредненных требований к производству (единицы в неделю);DHF
— минимальное запаздывание выполнения заказа производством (недели);DUF
— среднее запаздывание выполнения заказов производством из-за отсутствия на складе некоторых товаров при общем «нормальном» объеме запасов (недели);IAF
— исходный фактический запас в производстве (единицы);AIF
— постоянный коэффициент пропорциональности (недели);CPF
— исходное количество заказов в стадии оформления на заводе (единицы);DCF
— запаздывание оформления заказа на заводе (недели);OPF
— исходное количество заказов в производстве (единицы);DPF
— запаздывание, связанное с затратой времени на производство продукции (недели).Уравнения с 13–54 по 13–73 дают исходные величины, необходимые для того, чтобы можно было начать решение уравнений с 13-1 по 13–53.
13.5.5. Параметры (константы) системы
Теперь, когда мы завершили формулирование уравнений, описывающих поведение системы, и уравнений, определяющих начальные условия, нам необходимо определить числовые значения параметров системы (величин, постоянных на протяжении каждого отдельного проигрывания модели).
Первый параметр, с которым мы встречаемся в уравнениях, является скорее параметром процесса вычисления, чем системы, как таковой. Это интервал решений DT.
Интервал решений должен быть небольшой частью (менее одной шестой) отрезка времени, представленного в системе любым из запаздываний третьего порядка. Так как мы будем отражать в системе запаздывания длительностью порядка половины недели, то выберем следующий интервал решений:DT=0,05 недели.
Поскольку в этой главе мы рассматриваем систему типичную или возможную, а не представляющую какую-либо конкретную фирму, мы не будем подробно останавливаться на выборе числовых значений параметров, а возьмем их вероятные значения с тем, чтобы позднее посмотреть, как влияет изменение значений параметров на характеристики системы.
Рассмотрим сначала запаздывания выполнения заказов розничной, оптовой торговлей и производством. Первый параметр связан с минимальным запаздыванием выполнения заказа в случае, когда необходимый товар имеется в запасе на складе. Предположим, что эти запаздывания будут порядка одной недели в каждом из трех подразделений системы:
DHR —
1,0 недели — минимальное запаздывание в розничном звене;DHD
= 1,0 недели — минимальное запаздывание в оптовой торговле;DHF
= 1,0 недели — минимальное запаздывание обработки заказа на заводе.Необходимо также выбрать величины запаздываний выполнения заказов из-за отсутствия на складе необходимого товара DUR, DUD
и DUF. При рассмотрении уравнения 13-6 мы на основе интуитивных предположений установим, что эти запаздывания пропорциональны отношению желательного запаса к фактическому. С помощью модели можно проверить влияние на систему выбора и других видов функциональной взаимосвязи и различных значений постоянной запаздывания, связанного с отсутствием на складе необходимого товара.На рис. 13–17 показан ряд функций, из которых мы должны сделать выбор. По вертикальной оси отложена та часть общего среднего запаздывания, которая связана с отсутствием на складе необходимого товара; она выражена в долях минимального запаздывания DHR.
По горизонтальной оси отложено безразмерное отношение фактического запаса к желательному. Отдельные кривые показывают различные отношения запаздывания DUR (связанного с отсутствием на складе некоторых товаров в то время, как их суммарное количество IAR находится на желательном уровне JDR) к запаздыванию DHR (минимальному времени, необходимому для оформления заказа).
Рис. 13–17. Зависимость запаздывания от отношения запасов.