聶景峰,李立紅
(1.山西太鋼不銹鋼股份有限公司煉鋼二廠,山西 太原 030001;2.北京科技大學(xué),北京 100083)
利潤(rùn)最大化是每個(gè)企業(yè)的最終目標(biāo)。要想獲得更大的利潤(rùn),企業(yè)應(yīng)該對(duì)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)追求精益求精,從而盡可能地降低成本或增加收入。進(jìn)料作為金屬冶煉企業(yè)生產(chǎn)的必要環(huán)節(jié),其進(jìn)料批量的大小直接關(guān)系著企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,然而大多數(shù)企業(yè)往往對(duì)該環(huán)節(jié)不夠重視,僅僅是以滿足生產(chǎn)需要為目的并根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行進(jìn)料。因此通過建立數(shù)學(xué)模型并科學(xué)的求解最優(yōu)進(jìn)料批量對(duì)于提高企業(yè)生產(chǎn)效益有重要意義。經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型是在一定的理想化條件下通過定量的分析總費(fèi)用從而確定最優(yōu)訂貨批量,受限于一定的理想化條件該模型的應(yīng)用范圍得到限制。本文將在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合進(jìn)料的實(shí)際情況進(jìn)行改進(jìn)建立進(jìn)料批量數(shù)學(xué)模型,這對(duì)于金屬冶煉企業(yè)的進(jìn)料環(huán)節(jié)具有借鑒與指導(dǎo)意義。
某金屬公司冶煉某種鋼材需要不同數(shù)量的多種金屬原料,為保證生產(chǎn)的連續(xù)性與均衡性,該公司需要提前進(jìn)來一定數(shù)量的原料進(jìn)行儲(chǔ)備,在進(jìn)料量一定時(shí),進(jìn)料批量過多不僅會(huì)增加存儲(chǔ)成本,而且存儲(chǔ)量過多時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致原料受損,從而造成浪費(fèi)。而進(jìn)料批量過少又可能導(dǎo)致廠家短期內(nèi)無法滿足生產(chǎn)的需要,影響生產(chǎn)的連續(xù)性,造成停產(chǎn)損失,甚至廠家因無法按期交貨需支付購方賠償。因此,在進(jìn)料時(shí)間已知的情況下,確定一個(gè)合理的進(jìn)料量,對(duì)于提高公司的經(jīng)濟(jì)收益有重要意義[1]。
目前,該公司采用的進(jìn)料批量確定方法為根據(jù)往常進(jìn)料經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行人為進(jìn)料批量的確定。具體方法為:在已知進(jìn)料時(shí)間的前提下,根據(jù)月訂單量確定每周不同原料的需求量,以每周為單位進(jìn)行進(jìn)料。該種方法下的進(jìn)料周期(該種原料的一個(gè)進(jìn)料周期為兩次進(jìn)料間隔的時(shí)期)及進(jìn)料批量沒有經(jīng)過科學(xué)的計(jì)算,也未考慮在進(jìn)料過程中的一些限制因素,給進(jìn)料過程帶來了麻煩并造成了一部分不必要的成本損耗。為提高進(jìn)料的效率與經(jīng)濟(jì)收益,本文從進(jìn)料總成本最小的角度出發(fā),綜合考慮運(yùn)輸、存儲(chǔ)與生產(chǎn)過程的限制因素,建立進(jìn)料批量數(shù)學(xué)模型,通過求解函數(shù)從而可以得到最優(yōu)的進(jìn)料批量。
以該公司生產(chǎn)一種鋼材所需要的一種原料進(jìn)行進(jìn)料批量模型建立并求解。
(1)該公司一個(gè)進(jìn)料周期內(nèi)對(duì)該種鋼材的需求量服從正態(tài)分布。(2)訂料的費(fèi)用與訂料的多少無關(guān)。(3)運(yùn)料的費(fèi)用與運(yùn)輸量成正比例。(4)該種原料的最大庫存為無限大。(5)該種原料只作為該種鋼材的成分使用,不作其他用途。(6)進(jìn)料的提前期為已知常量。
已知該公司每月份該種鋼材的生產(chǎn)量為D0,該種鋼材所含該種原料的有效成分比例為α,該種原料的收得率為β,則該種原料的月需求量為:
該種原料在進(jìn)料周期內(nèi)的使用量服從均值為Q(可根據(jù)下文所建數(shù)學(xué)模型求解得到)、尺度參數(shù)為σ(大小取決于實(shí)際生產(chǎn))的概率分布,其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布為
圖1 原料使用量的概率密度函數(shù)
為滿足一定的服務(wù)水平,需使原料庫存滿足生產(chǎn)需求的概率η大于一定值,一般取0.95,因此可以得出在原料庫存滿足生產(chǎn)需求的概率為0.95時(shí)的安全庫存[3]為
該種原料一個(gè)月內(nèi)的持有費(fèi)用為
其中安全庫存的持有費(fèi)用
該種原料一個(gè)月內(nèi)的運(yùn)輸費(fèi)用為
該種原料一個(gè)月內(nèi)的訂料費(fèi)用為
所以一個(gè)月內(nèi)的總費(fèi)用為
H、σ、α、β、S、T0、D0均為已知量。
此時(shí)的Q為最優(yōu)解,此時(shí)總費(fèi)用最小
在總進(jìn)料量一定的情況下,隨著進(jìn)料批量的不同,各個(gè)費(fèi)用的變化圖2所示,從圖中可以看出,隨著Q的增大,訂料費(fèi)用單向遞減,持有費(fèi)用單向遞增,運(yùn)輸費(fèi)用為總運(yùn)輸量的函數(shù)始終為定值,通過計(jì)算可得當(dāng)訂料費(fèi)用與持有費(fèi)用相等時(shí),此時(shí)總費(fèi)用最小,此時(shí)得到的進(jìn)料批量為最優(yōu)進(jìn)料批量[4]。
圖2 不同進(jìn)料批量下的費(fèi)用
本文假設(shè)進(jìn)料批量模型前提條件為該原料的使用速率為一定值,但在實(shí)際生產(chǎn)過程中,由于受天氣、工人生產(chǎn)積極性、意外因素等的影響,該原料的使用率為變量,因此需要討論在這種情況下該模型是否仍然適用。
同時(shí),本文假設(shè)了該原料的最大庫存量為無限大,但在實(shí)際生產(chǎn)過程中,這種現(xiàn)象并不存在,因此,需要討論在最大庫存量為定值的情況下進(jìn)料批量的確定策略。
(1)原料的實(shí)際消耗量為變值。因?yàn)閷?shí)際情況中原料的使用速率并非恒定,因此實(shí)際情況與建立的數(shù)學(xué)模型有一定誤差,如下圖。
圖3 實(shí)際進(jìn)貨與理想進(jìn)貨的對(duì)比
從上圖可以看到,實(shí)際的用料量可能比預(yù)期的少或多,而理想預(yù)期為原料使用率為一定值,實(shí)際情況比理想情況更加復(fù)雜,因此模型建立并非準(zhǔn)確,但是由于該模型合理設(shè)計(jì)了安全庫存,通過調(diào)整η可保證所需要的生產(chǎn)原料需求率,且該模型建立簡(jiǎn)單,易于求解,所以模型可以在滿足實(shí)際生產(chǎn)的需求求得最優(yōu)的進(jìn)料量[5]。
(2)最大庫存的限制。前文假設(shè)該種原料的庫存量沒有限制,但實(shí)際情況中,庫房的大小是有限制的,因此進(jìn)料量受限于庫存量,此時(shí)的調(diào)整策略為如下:根據(jù)最大庫存量以及現(xiàn)有庫存計(jì)算出最大進(jìn)料批量Q1(Q1'),根據(jù)上述模型計(jì)算出最優(yōu)進(jìn)料量Q2,從圖中可以看出,若Q2小于Q1(Q1'),取進(jìn)貨批量為Q2,若Q2大于Q1(Q1'),取進(jìn)貨量為Q1(Q1'),此時(shí)進(jìn)料次數(shù)大于最優(yōu)進(jìn)料批量下的進(jìn)料次數(shù),具體進(jìn)料量如圖4所示。有最大庫存量限制的不同進(jìn)料批量下的費(fèi)用圖5所示。
圖4 有庫存限制時(shí)的進(jìn)料批量
圖5 不同進(jìn)料批量下的費(fèi)用
本文借鑒經(jīng)濟(jì)批量訂貨模型EOQ的最優(yōu)訂貨量的確定方法,建立了某種原料的進(jìn)料批量模型,通過使得運(yùn)輸費(fèi)用、持有費(fèi)用以及訂料費(fèi)用之和最小,求解出最優(yōu)進(jìn)料批量。對(duì)比傳統(tǒng)的根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)確定進(jìn)料量的方法,本文建立的進(jìn)料批量模型不僅減小了總的費(fèi)用,提高了該企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,同時(shí)減少了庫存量的堆放,一定程度上減少了產(chǎn)品的浪費(fèi)。相比于傳統(tǒng)的EOQ模型,本文不僅增加了安全庫存量的設(shè)置及確定方法,可避免因庫存不足造成停產(chǎn)等現(xiàn)象的發(fā)生,而且考慮了實(shí)際生產(chǎn)過程中可能遇到的原料使用速率的不確定及最大庫存的限制等現(xiàn)實(shí)因素,并給出了相應(yīng)的解決方法。
總之,該模型也有一定的不足之處,比如該模型簡(jiǎn)化了生產(chǎn)的過程,沒有考慮實(shí)際生產(chǎn)中的鋼材需求量、交貨期的改變,從而引起的原料需求量的改變。同時(shí),本文也沒有考慮停產(chǎn)成本,因此模型計(jì)算出的最優(yōu)進(jìn)料量與實(shí)際最優(yōu)進(jìn)料量間存在誤差。因此,若想將獲得更精準(zhǔn)的進(jìn)料批量還需要結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)情況進(jìn)一步增加變量從而優(yōu)化模型。