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        基于Flexsim仿真技術(shù)的電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題研究

        2012-12-31 00:00:00陳亮吳善杰
        計算機光盤軟件與應(yīng)用 2012年20期

        摘要:在描述電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題的基礎(chǔ)上,在Flexsim仿真軟件中建立了電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題的仿真模型,通過設(shè)計多種情景進行仿真實驗,得到了最優(yōu)的物資聯(lián)合儲備庫存策略。仿真結(jié)果驗證了模型的有效性。

        關(guān)鍵詞:聯(lián)合儲備;Flexsim;仿真技術(shù);庫存問題

        中圖分類號:TP391.41 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9599 (2012) 20-0000-02

        1 引言

        對于庫存問題[1-3],已有很多學(xué)者做過研究,而物資聯(lián)合儲備問題的研究卻不多見。電力企業(yè)間的物資聯(lián)合儲備問題,是指電力企業(yè)間相互配合,聯(lián)合儲備某些應(yīng)急物資,以使得當這些電廠中的一個或幾個電廠中的某種關(guān)鍵件出現(xiàn)故障時,這些電廠可以通力配合,共同應(yīng)對出現(xiàn)的設(shè)備故障,并根據(jù)各自倉庫中該種關(guān)鍵件的庫存量適時向供應(yīng)商訂貨。一般來講,多種關(guān)鍵件的聯(lián)合儲備問題可以分解為單種關(guān)鍵件的聯(lián)合儲備問題進行解決,但考慮關(guān)鍵件之間的相關(guān)性時,聯(lián)合儲備問題就變得非常復(fù)雜了,所以在本文中我們以引風(fēng)機為例研究單種物資的聯(lián)合儲備問題。

        2 問題描述

        已知:A公司有五家下屬的電力企業(yè),它們分別是信陽電廠、安陽電廠、洛陽電廠、三門峽電廠和禹州電廠,這五家電廠的位置、各電廠之間的距離、各電廠對引風(fēng)機的固定需求周期(根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到)和隨機需求的分布函數(shù),以及各電廠與引風(fēng)機供應(yīng)商(上海電機廠)的距離、供應(yīng)商(上海電機廠)生產(chǎn)引風(fēng)機的生產(chǎn)周期都是已知的。

        求:各電廠應(yīng)該如何聯(lián)合儲備引風(fēng)機(由哪些電廠儲備?儲備總量為多少?)才能使得出現(xiàn)引風(fēng)機故障的電廠對引風(fēng)機的需求能夠及時地得到滿足同時又使得引風(fēng)機的儲備總量盡量少。

        3 電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題研究

        3.1 分析關(guān)鍵備件的故障處置流程

        對于A公司來說,各電廠引風(fēng)機的故障處置流程如下圖所示:

        圖1 A1電廠引風(fēng)機故障處置流程圖

        3.2 物資聯(lián)合儲備庫存問題的仿真

        借助Flexsim[4]這一款3D顯示效果好、模型擴展性強且采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)的仿真軟件,根據(jù)問題描述及各電廠引風(fēng)機的故障處置流程圖,可將各實物在Flexsim中用對應(yīng)的實體一一表示,通過建立各實體間的邏輯連接和設(shè)定參數(shù),便可建立如下布局的電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題的仿真模型:

        圖2 物資聯(lián)合儲備庫存問題的仿真模型布局圖

        3.3 電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題研究

        由于引風(fēng)機較為貴重,所以在保證各電廠需求得到及時滿足的情況下,減少引風(fēng)機的存儲量可以少占用流動資金,這對企業(yè)來說是非常有利的。假設(shè)每個電廠最多儲備一臺引風(fēng)機,則根據(jù)儲備點的數(shù)目及儲備點的位置,可知共有如下一些情景:

        設(shè)置模型的終止時間為43200小時(5年),通過運行仿真模型,可得到不同儲備點數(shù)對應(yīng)的平均等待時間所占百分比和各電廠儲備庫中有引風(fēng)機的平均概率如下表:

        根據(jù)A公司的實際情況,由于有引風(fēng)機出現(xiàn)故障不能及時維修或更換時會造成巨大的損失,所以我們追求的目標是平均等待時間所占百分比最小,由以上的結(jié)果可知當信陽電廠和安陽電廠分別儲備有引風(fēng)機電機時,選擇3個儲備點、4個儲備點和5個儲備點時都能使平均等待時間所占百分比接近0。這7種情景對應(yīng)的各電廠的等待時間及平均等待時間如下表所示:

        由上表可知最短平均等待時間為2.1小時,分別對應(yīng)著儲備點個數(shù)為3的情景1、儲備點個數(shù)為4的情景1以及儲備點個數(shù)為5的情景1。又由于引風(fēng)機屬于貴重物資,在保證各電廠需求得到及時滿足的情況下,減少引風(fēng)機的存儲量可以少占用企業(yè)的流動資金,這對企業(yè)來說將是非常有益的。所以鑒于以上情景,我們最終選擇儲備3臺引風(fēng)機,將這3臺引風(fēng)機分別儲備在信陽電廠、安陽電廠和洛陽電廠。

        4 結(jié)束語

        通過描述電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題、梳理各電廠引風(fēng)機的故障處置流程,可以在Flexsim中建立電力企業(yè)物資聯(lián)合儲備庫存問題的仿真模型;將儲備點數(shù)目及儲備點位置組合得到的多種情景進行仿真實驗,可以得到各種情景對應(yīng)的平均等待時間所占百分比和各電廠儲備庫中有引風(fēng)機的平均概率,通過比較分析,得到了最優(yōu)的物資聯(lián)合儲備庫存策略,該庫存策略可以很好地為實際運行的參數(shù)提供參考。

        參考文獻:

        [1]戴更新,張輝.資金約束下多品種服務(wù)備件的庫存控制策略[J].青島大學(xué)學(xué)報(工程技術(shù)版),2007,22(4):85-87.

        [2]Kamath k.Rajashree, T.P.M.Pakkala. A Bayesian approach to a dynamic inventory model under an unknown demand distribution[J]. ComputersOperations Research,2002,(29),403-422.

        [3]Antonio Arreola-Risa, Gregory A. DeCroix. Inventory Management Under Random Supply Disruptions and Partial Backorders[J].Naval Research Logistic,1998,45:687-703.

        [4]William B. Nordgren. FLEXSIM SIMULATION ENVIRONMENT[C]. Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference,2003,197-200.

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