庫存分析與控制(完整版)
【正文】 20 30 40 50P ( D = d )訂貨量 Q 0 . 0 5 0 . 1 5 0 . 2 0 0 . 2 5 0 . 2 0 0 . 1 5期望損失 EL(Q)( 元 )0 0 3 0 0 6 0 0 9 0 0 1 2 0 0 1 5 0 0 8 5 510 2 0 0 0 3 0 0 6 0 0 9 0 0 1 2 0 0 5 8 020 4 0 0 2 0 0 0 3 0 0 6 0 0 9 0 0 3 8 030 6 0 0 4 0 0 2 0 0 0 3 0 0 6 0 0 2 8 040 8 0 0 6 0 0 4 0 0 2 0 0 0 3 0 0 3 0 550 1 0 0 0 8 0 0 6 0 0 4 0 0 2 0 0 0 4 3 0 單周期庫存模型 期望利潤最大法 ? 比較不同訂貨量下的期望利潤 ， 取期望利潤最大的訂貨量作為最佳訂貨量 。 多周期庫存模型 經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)批量 （ EPL） ? 在 EOQ模型中 ， 認(rèn)為庫存的補(bǔ)充是瞬時(shí)交貨的 ，而實(shí)際生產(chǎn)中往往存在邊消耗邊補(bǔ)充的情況 。 如果 EOQ不可行 ，則重復(fù)本步驟； 多周期庫存模型 例：某公司每年需要 4000只開關(guān) 。 ? 安全庫存：是一種額外持有的庫存，它作為一種緩沖器用來預(yù)防由于自然界和環(huán)境的隨機(jī)干擾而造成的缺貨。 2023年 1月 24日星期二 下午 4時(shí) 18分 57秒 16:18: ? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 16:18:5716:18:5716:18Tuesday, January 24, 2023 ? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 16:18:5716:18:5716:181/24/2023 4:18:57 PM ? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 下午 4時(shí) 18分 57秒 下午 4時(shí) 18分 16:18: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 16:18:5716:18:5716:18Tuesday, January 24, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 2023年 1月 24日星期二 下午 4時(shí) 18分 57秒 16:18: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 1月 下午 4時(shí) 18分 :18January 24, 2023 ? 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 庫存問題的基本模型 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 每次訂貨費(fèi)為 18元 ， 庫存保管費(fèi)用率為 18%， 求最優(yōu)訂貨批量和年總費(fèi)用 。 庫存量 Q p Q 1 r p r Q 1/ 2 R L ? t p LT 時(shí)間多周期庫存模型 多周期庫存模型 假設(shè)： C— 單位生產(chǎn)成本； D— 年總需求量； S— 每次生產(chǎn)的生產(chǎn)準(zhǔn)備費(fèi)； H— 單位貨物每年的存儲(chǔ)成本； Q— 一次生產(chǎn)的批量； p— 生產(chǎn)率 （ 單位時(shí)間的產(chǎn)量 ） ； r— 需求率 （ 單位時(shí)間的出庫量 ， rp） ； TC— 年總成本； RL— 訂貨點(diǎn)； LT— 生產(chǎn)提前期； 則經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)批量為： H)]rp[(DSp2EPQ?? 多周期庫存模型 最大庫存 ： Q1= tp?（ pr） =Q（ pr） / p 平均庫存 = Q1 / 2=Q（ pr） / （ 2p） 年總成本 ： TC=C?D+（ D/Q） ?S+[ Q（ pr） / （ 2p） ]?H 年生產(chǎn)次數(shù) ： n=D / EPQ 訂貨點(diǎn) ： RL=r?LT 多周期庫存模型 例 1：某公司每年需生產(chǎn) A產(chǎn)品 20230單位 ， 一年按 250 個(gè)工作日計(jì)算 。 單周期庫存模型 ? 已知： 單位成本： C/件 ， 單位售價(jià)： P/件 降價(jià)處理： S/件 ? 則： 單件機(jī)會(huì)成本： Cu=P C 單件超儲(chǔ)成本： Co=CS ? 計(jì)算臨界概率 P（ D*） ： P（ D*） Cu =[1P（ D*） ] Co P（ D*） = Co/（ Co
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