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发表于 2014-10-16 11:10:25
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本帖最后由 jiannywang 于 2014-10-17 08:50 编辑 & X9 f! A# m' I5 ?$ }
/ t+ q" {$ O2 d. Q1 X在模型初始化时,集中一次性投入一定量的part。具体实现参看附件的模型
( J X1 q, l0 L/ R2 G3 @0 B9 s2 Y, n. d, k
案例:( a* T. v) G- k. T- ^% g
轮胎采购采取定期定量(Q,T)模式。在本案例VPLS中,总装线的节拍为2分钟,则一天480钟内总装线装配计划为240台,每台车辆需要一套轮胎,一套轮胎为4只,在案例中以套数计量。采购部门对轮胎的采购采用定期定量模型进行采购,其中订货周期T为3天,每次订货量Q为720套,从发出订单到轮胎入库的采购提前期服从uniform(480,960)均匀随机分布,在模型初始时刻假设车间有轮胎500套。0 O( t8 F1 H f" q
钢板采购采取定期不定量(s,S,T)模式。虽然案例中的总装节拍是固定的,理论上说所需的板材件数量也是固定的,但是由于钢板切割时具有多种下料组合,使得实际使用的钢板数量具有一定随机性,因此系统对钢板的采购模式使用(s,S,T)模型。在模型中,设定s为100,S为300,T为480,即每天(480分钟)开始时进行库存量统计,如果当前库存低于s,则进行采购,采购数量Q = S当前库存量,采购提前期服从uniform(240, 720)的均匀随机分布,在模型初始时刻假设车间有150张钢板。5 u+ f% T. z5 o
系统进行如下假设:
- \) O( ~9 C I2 w4 g8 J$ F(1)不论是轮胎还是钢板,在途的订单最多只能有一个;
8 M) K4 J( ]& T(2)钢板消耗时间间隔服从均值为8分钟的负指数分布;+ A N) k# O- o% _* @; X
(3)轮胎消耗间隔为2分钟一套。
; Q$ K7 S) p) Z( ?0 ^通过WITNESS仿真,运行10天(10天×8小时/天×60分钟/小时=4800分钟),统计如下数据:
2 g2 x& S4 F# Q) B3 b/ F- @& V(1)车间两类产品的平均存放量、最大存放量;
$ @. { d& o' ^ V$ P2 r+ F(2)车间两类产品的缺货数量;; \% I S. ]6 e' z$ v- N- m
(3)钢板订货次数、订货总量;+ A1 y1 E; b5 a2 Q
在学习过程中,主要关注如下功能的实现:
+ t2 X. \" g7 H' e* c2 u$ f* K6 o(1)两种采购模式的实现;
7 L1 S. U9 N* P(2)采购提前期的实现;
( `* [ r+ j# o$ T(3)缺货统计功能的实现;5 k& O' G# D0 V& o2 z. f
( i% X) O/ {5 p( }
9 i- e4 X! i( ?- D4 f1 M& L+ W! f |
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