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求,.由图2和图3可以发现,算法较好地给出了模型的最优解.
图最优订至点水平计算过程图遗传算法计算过程
表本文仿真实验计算结果
订至点平均值中位数标准差最优值95%半置信区间宽度13.2929132.68220.7584132.50920.0175116.5671116.55260.4317116.42330.0133177.3324177.65970.2732176.61290.0489201.3101201.50360.8661201.24410.0652为了进一步反映,A公司相关成本参数对于配送系统总成本的影响,本文还对A公司参数的灵敏度进行了分析,主要是对A公司的单位产品库存持有成本为A公司的单位缺货成本为A公司的制造单位产品的制造成本
图A公司成本参数灵敏度分析
3结论
本论文根据物流配送网络的特点,探讨网络图模型和遗传算法等技术应用于物流配送及成本优化中的技术和方法,以提高A公司在配送决策时的科学性和决策效率.通过本文的研究,不仅为A公司降低配送成本,而且为公司管理层在引进新产品,决定生产线类型以及配送方式决策时提供了理论依据,并对其它产品优化有积极的参考作用.模型的是建立在假设供应商的库存充足,没有进一步深入研究供应商缺货时的情况.同时对库存控制策略的考虑不够,仅考虑了order-up-to策略,更多控制策略有待进一步研究.
参考文献
周敏,遗传算法的若干改进及应用,硕士学位论文,北京:中国科学院软件研究所,2001
跨国企业供应链网络规划的优化方法研究
刘赛琦
(上海交通大学机械与动力工程学院)
摘 要随着全球一体化的经济发展和市场竞争的日益激烈,电子制造业进入了全球化生产,装配和运送的时代,面临严峻的成本挑战,减少生产,库存和运输的总成本可以有效地帮助企业提升自身的竞争力.论文针对跨国企业供应链网络领域中的生产,装配,运输和库存成本最小化问题,以总成本最小为优化目标,在满足服务水平和产能,运能的条件下,建立了此问题的的运筹学决策模型,并运用Xpress-MP优化器进行了最优化求解.论文运用作者所在企业的实际案例验证了决策模型及求解方法的正确性和有效性.论文为跨国企业供应链网络成本的最优化决策提供了依据,也为供应链网络规划的科学决策提供了可应用的优化方法.
关 键 词网络规划,总成本,线性规划,Xpress-MP
StudyonSupplyChainDesignOptimizationofEnterprise
LiuSaiqi
(SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiaoTongUniversity)
AbstractDuetotheeconomicdevelopmentofglobalization,andthefiercepetitionofthemarket,electronicsmanufacturinghasenteredaneraofglobalproduction,assemblingandtransportation.Facingthetoughchallengeofcost,itwillhelpenterprisestoincreasetheircorepetitivenessiftheycandecreasethetotalcostofmanufacturing,inventoryandtransportation.Becausethesharpfluctuationsofthepriceofrawmaterials,thecostofproductionandassemblingandthequotationoffreight,itiscrucialtosetuparapidandeffectiveevaluationmodelofthemanufacturing,inventoryandtransportationcostinenterprises'supplychainwork.Throughthein-depthanalysisandsummaryofvariousofcostinsidesupplychainwork,thisthesissetsuponemodeltocalculatethetotalcostofsupplychainwork,anduseslinearplanningtooltominimizethetotalcost,andgettheoptimumsolutionintheconditionofmeetingrequiredcustomerservicelevelandnotexceedingproductionandtransportationcapacity.ThisthesisusesXpress-MPtogettheoptimumsolution.
KeywordsNetworkDesign,TotalCost,LinearPlanning,Xpress-MP
引言
在全球化生产和全球化销售的环境下,企业在全球各区域都会设立其产品的生产,装配或基地,并且在全球各区域都有对企业不同产品的需求.所以企业在选择产品在何地生产或装配时,需要考虑生产基地的成本差异,各区域对产品的需求差异,生产基地到客户需求点的和运输成本差异等因素.
一个产品生产线的高,中,低端产品的目标客户和需求地区不同,但是却有着高度重合的原材料列表.产品的利润空间差异却很大,生产企业的服务水平必须维持在一定水平之上.
综上所述,对于企业来说,这已经不单单是简单的决策问题,而是需要综合考虑产品的运输成本,生产成本,库存成本,服务水平和风险控制等因素,而普通的企业并不具有快速给出最优方案的能力.但是对国际型的企业来说,尤其是生产电子产品的企业,产品的生命周期很短,需要非常频繁的决定产品的生产地和装配地,并且根据产品生命周期和利润空间的变化对现有产品的生产地进行调整.本论文的研究就是帮助企业在满足客户需求的基础上快速得到最小化成本的最优方案的办法.
1企业网络规划实例
1.1问题的描述
本企业的生产及分销系统由几个部分组成:PCBA生产基地,装配中心及客户分销中心,如图1所示.
图1本企业现有供应链网络
要把这些部分抽象成一个数学模型,研究中还作了如下假设:
(1)只计算原材料在PCBA的库存成本,由于流传速度很快,忽略成品在PCBA基地的库存成本.运费仅由运输距离长短和运输货物重量决定.
(2)运输服务水平为100%.
(3)客户需求服从正态分布.
(4)原材料到货前置期,生产和运输的时间是一个固定值.
(5)原材料订购采用订货点(Re-orderPoint)激发模式.PCBA生产基地和分配中心有能力生产和处理所有的产品.
(6)同一产品销售价格和生产成本不变.
(7)不考虑退货物流.
(8)服务水平要求为95%.
1.2问题的特征分析
要达到优化目标,应从如下几个方面考虑:
(1)运输成本(包括从生产基地到装配中心,以及从装配中心到客户分拨中心),
(2)生产成本,
(3)装配成本,
(4)库存成本(原材料在生产基地的库存成本).
且这些目标要满足如下约束:
(1)生产及装配基地产能,
(2)达到95%的服务水平,
(3)满足客户所有需求量.
本文对优化此类运输问题的切入点就是使总成本最小化,求解方法如图2所示.
图2问题的求解方法
1.3建立数学模型
本模型的目标函数为供应链网络中的总成本,即运输成本,生产成本,装配成本及库存成本之总和.由此可得到目标函数如下:
其中:
为分拨中心k客户对产品l的需求,单位为EA
为PCBA生产基地生产产品l的生产成本,单位为美元
为装配基地j装配产品l的生产成本,单位为美元
为原材料m的成本.单位为美元
为生产基地i的产能,单位为EA
为装配基地j的产能,单位为EA
为原材料m的采购前置期.单位为天
为原材料m在i生产基地的预测标准差.单位为EA/天
为产品l的销售价格.单位为美元
表示从i点到j点的单位运输成本,单位为美元/镑,
j点到k点的单位运输成本,单位为美元/镑,
i点到j点的最短运输距离,单位为KM,
j点到k点的最短运输距离,单位为KM,
l的重量.单位为镑
为半成品n的重量.单位为镑
为成品l与原材料m之间的BOM对应数量
I为库存利率
k等于满足95%服务水平的安全库存系数
设定决策变量
PCBA生产基地i生产的产品l的数量/天
装配基地j生产的产品l的数量/天
对目标函数(1)有一个需要说明的是:根据平方根法则,).这样,目标函数(1)表示完成客户所有需求并且达到95%服务水平任务的总成本,而问题的优化目标是使目标函数(1)最小化,也就是所有成本之和的最小化.
约束函数:
上述四个约束,对这样的一个最小化优化问题进行了约定,说明如下:
约束(2)生产基地产量约束,即所有基地生产&
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