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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 ~# m( h5 Q2 e
1 f: r) F+ O" v/ k. M' ^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# g' P3 w* j+ Q# }
N, ?# Q+ n4 H6 R案例:
' D" q% N# z8 V, x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。
8 O: G' L( L9 t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。
. [' |" f8 d% K2 ^6 Z0 a% ^( ^系统进行如下假设:
# w$ V1 M/ \- s' D2 x( q(1)不论是轮胎还是钢板,在途的订单最多只能有一个;: s- g4 Y( P, q7 n/ u
(2)钢板消耗时间间隔服从均值为8分钟的负指数分布;
. v6 j' R" z& _' F/ \# H i(3)轮胎消耗间隔为2分钟一套。0 p) H- l# U: m* o$ v
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:" @1 Q3 M% v# s3 a0 U2 J; Q
(1)车间两类产品的平均存放量、最大存放量;" N$ [& i% ]3 e A1 T
(2)车间两类产品的缺货数量;
4 D0 z) q" q, O/ k5 ^# O(3)钢板订货次数、订货总量;
' X- @0 e1 I1 i# i$ W4 |/ \6 ?/ `. s/ G在学习过程中,主要关注如下功能的实现:
# b) P. }9 }& M7 ~6 ?, e" m(1)两种采购模式的实现;4 l g" _2 B# z1 E$ i, s
(2)采购提前期的实现;
2 `5 j* |/ H- c% Z. X( [+ E9 H(3)缺货统计功能的实现;' j' }+ c9 h {" K& q
! \5 T. J3 ^$ \8 @' B1 E
: L5 x( M( _, e; K/ p, y |
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