Текст книги "Основы кибернетики предприятия"
Автор книги: Джей Форрестер
сообщить о нарушении
Текущая страница: 17 (всего у книги 33 страниц)
(запаздывание) (изменение темпа продаж) = (6,1 недели) (100 единиц в неделю) = 610 единиц.
Кроме того, если следовать почти всеобщей практике увеличения желательного запаса пропорционально уровню продаж, то будет иметь место в соответствии с уравнением 13-7 единовременное увеличение количества заказов, равное:
расширение заказов с целью увеличения запаса = (AIR) (изменение темпа продаж) = (8 недель)(100 единиц в неделю) = 800 единицам. AIR – постоянный коэффициент пропорциональности между запасом в рознице и средним темпом розничных продаж.
Эта сумма в 1410 единиц заказов частично уравновешивается увеличением нормального уровня не выполненных розничным звеном заказов (уравнение 13–12), которое будет равно:
увеличение нормального количества не выполненных розницей заказов = (запаздывание выполнения заказа розницей) (изменение темпа продаж) = (DUR+DHR) (изменение темпа продаж) = (0,4+1,0) (100)= 140 единицам.
Эти 140 единиц заказов находятся в резерве не выполненных розничным звеном заказов. На такую величину сумма поставок отстает от суммы поступающих заказов, так что это количество не расходуется из запаса.
Общее число дополнительных заказов на 1270 единиц товара (1410 минус 140) должно быть размещено розничным звеном в течение интервала времени между скачком в увеличении розничных продаж и тем моментом, когда розничная торговля придет в установившееся состояние при новом увеличенном объеме продаж. На рис. 13–18 это происходит в течение 30 недель после изменения розничного сбыта.
На протяжении 3-х месяцев заказы, получаемые оптовыми базами из розничного звена, будут на 15 и более процентов выше исходного уровня продаж (в сравнении с 10 % роста в розничном звене). Это временное увеличение числа заказов, превышающее фактическое увеличение розничных продаж, продолжает существовать достаточно долго для того, чтобы явиться основой для выработки соответствующих решений при регулировании запаса на оптовых базах и содержимого каналов. Эти решения вызовут дальнейшее увеличение темпа размещения заказов.
В данном примере в розничной торговле все время осуществляются продажи в новом, повышенном темпе. Оптовые базы, однако, достигнув наивысшего уровня деловой активности, поводом для которого отчасти явилось временное увеличение заказов розничной торговли, сталкиваются с падением темпа оптовых продаж между 11-й и 25-й неделями. И уровень их запасов и заполнение каналов становятся тогда избыточными, и потому производится их уменьшение, которое достигается путем сокращения исходящих заказов производству до величины, меньшей темпа оптовых продаж. При этом сбыт в производственном подразделении системы падает примерно на 6 % по сравнению с розничными продажами. Еще большие колебания происходят в выпуске продукции заводом в связи с попытками скорректировать заделы незавершенного производства и запас готовой продукции.
К тому времени, когда система достигает нового состояния равновесия, запасы, товары в пути и все уровни заказов будут на 10 % выше прежних. Для этого требуется, чтобы 1270 дополнительных заказов (сверх заказов покупателей розничной торговле) были выданы розничным звеном, другая партия в 1190 заказов – оптовыми базами и 900 – плановым отделом завода. В результате внутри системы будет выдано на 3360 заказов больше, чем было получено розничным звеном. Эти возникшие внутри системы заказы равноценны результатам 3-х недель фактической деятельности. Часть избыточных заказов идет на повышение уровней различных групп заказов, проходящих через систему. Результатом их является также и реальное увеличение на 2000 единиц объема готовой продукции в системе (примерно двухнедельный выпуск), из которых 90 % составляет увеличенный запас, а 10 % идет на увеличение количества товаров в пути. Для осуществления таких изменений необходимо, чтобы в период, когда в системе устанавливается новый уровень деловой активности, темпы производства были бы в среднем выше темпа розничных продаж. При тех руководящих правилах, которые приняты в данной конкретной системе, выпуск дополнительной продукции осуществляется за счет неравномерного роста производства, которое характеризуется максимумом выпуска продукции примерно на 20-й неделе; этот максимум затем уравновешивается отрицательным отклонением от среднего выпуска примерно на 35-й неделе. Правила регулирования запасов и размещения заказов оказывают самое большое воздействие на стабильность системы.
Колебания уровня запасов, как и– темпы размещения заказов и производства продукции, прогрессивно увеличиваются по мере того, как возмущение распространяется в системе. Соответствующие данные приведены в табл. 13-2.
Таблица 13-2. Минимальные уровни запасов после 10-процентного увеличения продаж
Подразделение системы
Уменьшение запасов по сравнению с исходной величиной, %
Время после увеличения розничных продаж (недели)
Розничная торговля
4
7
Оптовая торговля
10
13
Производство
15
15
Из приведенных данных видно, что система испытывает колебания: наблюдаются спады в производстве продукции до значений, меньших темпа розничных продаж, с последующим возникновением несколько преувеличенных по сравнению с продажами темпов размещения заказов на производство продукции и выпуска готовых товаров. Для затухания колебаний в системе необходимо полтора года. Наивысшие значения выпуска продукции заводом, на 45 и 12 % превышающие его исходную величину, имеют место на 21-й и 59-й неделях. Разделяющий их интервал в 38 недель дает приближенную величину «естественного периода» колебаний производственно-сбытовой системы. Это означает, что система может быть особенно чувствительна ко всяким возмущениям, содержащим в себе периодический компонент с периодом около 38 недель. Этот интервал весьма близок к году, и поэтому можно ожидать, что ежегодные сезонные изменения в розничной торговле будут заметно усиливаться в производственном подразделении системы.
Система проявляет стремление к устойчивым колебаниям настолько определенно, что ее реакция на случайные внешние «помехи» должна обладать большой степенью избирательности. Поскольку случайные помехи содержат в себе компоненты с широкой полосой частот система может избирать и усиливать те частоты к которым она чувствительна.
Эти выводы, сделанные в результате анализ; реакции на скачкообразное изменение ввода могут быть проверены непосредственно с по мощью ввода периодических или случайных помех.
13.7.2. Годичный периодический ввод
Реакция системы на синусоидальные вводы различной частоты дает много сведений для выявления характеристик системы. Рассмотрим реакцию только на синусоидальное возмущение с периодом в один год. Оно может представлять собой непредвиденное годовое сезонное изменение в темпе сбыта.
Уравнения и параметры из раздела 13.5 дополним следующими уравнениями ввода:
RRR.KL = RRI + RCR.K,
13-76, R
,
13-77, A
где
RRR – требования (заказы), получаемые розничным звеном (единицы в неделю);
RRI – исходный темп требований к розничному звену, константа (единицы в неделю);
RCR – изменение требований к розничному звену (единицы в неделю);
TIME – календарное время, выраженное в неделях;
sin – функциональное обозначение синусоидальных колебаний (в данном случае с периодом в 52 недели).
Здесь рассматривается система, которая до начала проигрывания модели находилась в постоянных, установившихся условиях. В начале проигрывания ко вводу добавляется синусоидальное возмущение с периодом в один год и максимальным отклонением от среднего значения вверх и вниз в 100 единиц.
Не следует рассчитывать на то, что с помощью планов и правил, характеризующих сезонные изменения в деловой активности, можно будет подавить возмущения, которые показаны на рис. 13–19. Поскольку нет сведений о сезонных колебаниях в прошлом, планирование сезонных возмущений на будущее малоправдоподобно. Для бизнеса, связанного с сезонными колебаниями, нет точных данных о степени этой сезонности в будущем. Если бы такие данные были, то тогда этот график мог бы быть истолкован как изображение реакции системы на расхождение между предсказанным и фактическим характером сезонного сбыта.
Рис. 13–19. Реакция производственно-сбытовой системы на 10-процентное непредвиденное увеличение и падение розничных продаж с периодом в один год.
Реакция системы, изображенная на рис. 13–19, содержит в себе два компонента – установившиеся периодические колебания и затухающие, возникшие в тот начальный момент, когда система начинает переходить от прежних, постоянных, устойчивых условий к своему новому состоянию с периодическими характеристиками. Первые максимумы кривых, описывающих заказы, имеют место между 16-й и 30-й неделями. Они отличны от максимумов между 60-й и 75-й неделями, которые повторяются ежегодно и не отражают уже исходной нестабильности.
На рис. 13–18 видно, что для затухания случайных, неустановившихся возмущений потребовался примерно год. Точно так же примерно год проходит, прежде чем периодическая реакция системы очищается от исходных неустановившихся условий. Условия в период прохождения минимума цикла около 40-й недели очень похожи на соответствующие условия около 90-й недели. Можно поэтому предположить, что начиная с 40-й недели кривые. очень близко отображают характер повторяющихся, периодических колебаний.
Розничные продажи не зависят от системы, и данные об их динамике являются важнейшим вводом в нее. Первоначальные подъемы на кривых заказов происходят в определенной последовательности во времени, достигая экстремальных значений на 13-й неделе для розничных продаж, на 16-й – для оптовых продаж, на 19-й – для продаж готовой продукции и на 20-й неделе – для производственных заказов заводу. Эта последовательность максимумов тождественна той, которая показана на рис. 13–18 для скачкообразного изменения ввода.
Можно, однако, заметить, что в течение второго года подъемы и спады возникают почти одновременно на всех кривых заказов. Это может вначале показаться удивительным, поскольку совершенно очевидно, что розничные продажи являются независимым вводом в системе и служат основанием для возникновения заказов в системе через определенные промежутки времени, разделенные запаздываниями. Однако специальное изучение этого вопроса показало, что система, содержащая в себе факторы, усиливающие колебания, может реагировать на некоторые частоты возмущений таким образом, что реакции, являющиеся вторичными, возникают фактически раньше независимого возмущения, воздействующего на систему.
В течение второго года максимальные и минимальные значения кривых заказов отличаются от среднего темпа продаж на величину, приведенную в табл. 13-3.
Таблица 13-3. Максимальные и минимальные темпы размещения заказов при 10-процентных сезонных колебаниях в розничных продажах
Подразделение системы
Максимум. %
Минимум, %
Розничная торговля
+10
– 10
Оптовая торговля
+22
– 20
Склад готовой продукции завода
+48
– 38
Завод
+80
– 65
Из этой таблицы видно, что при переходе к каждому последующему подразделению системы максимальное и минимальное отклонения от среднего темпа размещения заказов почти удваиваются. Несимметричность верхней (восходящей) и нижней (нисходящей) ветвей кривых порождается нелинейностью системы (которая относительно невелика).
Следует обратить внимание на то, что колебания фактических запасов значительны, они изменяются в пределах от 45 % ниже до 62 % выше нормы; при этом запасы велики в тот период, когда заказов мало. Это существенно с точки зрения оказания влияния на среднюю возможность выполнения заказов производством и вызывает колебания среднего запаздывания выполнения заказов от 1,5 до 3 недель. Это изменение «длины» канала, который связывает оптовые базы с производством, служит еще одним источником усиления отклонений, который не был четко выделен на предшествующем рисунке. Это изменение запаздывания влияет на изменение объема заказов в производстве еще больше, чем это можно было бы объяснить увеличением на 22 % заказов от оптовых баз. Объем невыполненных заказов в производственном звене возрастает до 113 % выше и падает затем до 53 % ниже нормального.
13.7.3. Случайные колебания розничных продаж
Из описанных выше реакций на скачкообразное и сезонное изменения вводов следует, что данной системе присуща тенденция к колебаниям. Как показывает реакция на ввод, представляющий собой ежегодные синусоидальные колебания продаж, системе свойственна тенденция усиливать возмущения определенных частот.
Приведенные выше «чистые» типы вводов, служащих для испытания системы, не относятся к тем их видам, с которыми приходится сталкиваться в реальных ситуациях. В действительности все решения в системе будут искажены возмущениями, вызванными погодой, отпусками, длиной рабочей недели, связанной с праздничными днями, и т. д. Было бы нереалистичным игнорировать эти возмущения при изучении поведения системы. Но обычно мы не имеем необходимых данных для воссоздания
этих отдельных небольших возмущающих эффектов. Множество возмущающих факторов может быть приближенно заменено введением помех (то есть случайных колебаний). Тогда окажется возможным рассмотреть, каким образом будет реагировать на них система, и проследить, как влияет изменение источников таких возмущений. Сейчас нам будет достаточно выяснить, как приведенная в этом примере система будет функционировать, если розничные продажи остаются постоянными на протяжении каждой отдельной недели, а для отражения в модели случайных колебаний вокруг среднего уровня продаж данные, относящиеся к следующим одна за другой неделям, будут отличаться друг от друга. Это может быть выполнено с помощью следующих уравнений:
RRR.KL=RRI+RCR.K,
13–78, R
RCR.K=SAMPLE (NSN.K, 1),
13–79, А
NSN.K=NORMRN (0, 100),
13–80, А
где
RRR – требования (заказы), получаемые розничным звеном (единицы в неделю);
RRI – исходный темп требований к розничному звену, константа (единицы в неделю);
RCR – изменение требований к розничному звену (единицы в неделю);
SAMPLE – функциональное обозначение, указывающее, что значение переменной NSN должно быть принято постоянным для данного интервала (1 неделя) и что значения ее должны заново определяться и использоваться для каждого следующего интервала времени;
NSN – источник нормального шума, последовательность случайных чисел, имеющих размерность «единицы в неделю». Для каждого интервала решений DT будет вырабатываться новое значение;
NORMRN – функциональное обозначение псевдослучайного (то есть вырабатываемого с помощью некоторой процедуры вычислений) источника нормальных случайных помех, оцениваемых в единицах в неделю. В скобках указано основное значение (0)и нормальное отклонение (100 единиц в неделю).
Все уравнения и параметры, кроме описанных выше, берутся из раздела 13.5.
Из приведенных на рис. 13–20 кривых можно видеть, каким образом производственно-сбытовая система видоизменяет такой независимый ввод, как розничные продажи, преобразовывая его при определенных обстоятельствах в производство продукции. Высокочастотные еженедельные колебания подавляются до тех пор, пока не перестают оказывать явного влияния на условия производства. Однако при этом усиливаются колебания с большим периодом в производственном подразделении системы. Они, несомненно, порождаются случайностями розничной торговли, хотя эта зависимость в явной форме не проявляется.
Рис. 13–20. Влияние случайных отклонений розничных продаж.
Можно показать, что последовательность случайных помех содержит в себе компоненты самых различных частот. Поэтому модель еженедельных случайных продаж в рознице будет обязательно включать в себя месячные, квартальные, годовые и любые другие периодически повторяющиеся отклонения. Если система, находящаяся в этих условиях, действует избирательно и имеет тенденцию усиливать колебания определенных частот, эти отдельные частоты будут видны как явно преобладающие. Это заметно на рис. 13–20, где преобладающие частоты создают максимумы, разделенные интервалами от 30 до 50 недель. Это величина того же порядка, что и естественная частота в 38 недель между максимумами на рис. 13–18.
Эта тенденция системы усиливать возмущения некоторых частот объясняется природой ее структуры, запаздываниями и правилами, которые определяют решения в системе. Позднее мы снова вернемся к этому вопросу, чтобы проследить за тем, как изменение руководящих правил может сделать систему менее чувствительной к случайным возмущениям.
Заказы, размещенные с целью регулирования запаса товаров и заполнения каналов, определяются для всех подразделений системы средней величиной продаж, которая вычисляется в данном случае с помощью показательной функции с 8-недельной временной константой.
Усредненные розничные продажи на приведенном рисунке не показаны; анализ полученных на вычислительной машине данных показывает, что они, как правило, отличаются от исходной величины для установившихся условий не более чем на 2–3 % и лишь изредка это отклонение превышает 5 %. Как усреднения, так и запаздывания способствуют погашению еженедельных возмущений на вводе системы, имеющих большую частоту, но не затрагивают компоненты с низкой частотой, к которым система наиболее чувствительна.
13.7.4. Предельная производственная мощность
Уравнения для производственно-сбытовой системы, приведенные в разделе 13.5, включают в себя в нескольких местах произведения и отношения переменных; следовательно, они отображают нелинейную систему; однако степень нелинейности этой системы невелика.
Реальные промышленно-сбытовые системы содержат значительное число важных нелинейных характеристик. Одной из них является верхний предел возможного выпуска продукции, который определяется располагаемой производственной площадью и имеющимся оборудованием. Для того чтобы в первом упрощенном приближении отразить влияние ограничений, связанных с оборудованием, мы можем просто ограничить допустимую производственную мощность, установив верхний предел темпа выдачи производственных заказов заводу[82]. В дальнейшем можно будет более реалистично отобразить систему, учтя переменную величину рабочей недели, число рабочих смен, снижение производительности труда при перегрузке оборудования и производства в целом, возможную нехватку материалов и другие факторы, оказывающие влияние на фактический выпуск продукции.
Анализ влияния константы ALF, входящей в уравнение 13–46, даст нам возможность проследить, как отразится на производстве ограничение его мощности величиной, превышающей, например, на 20 % средние требования розничной торговли:
ALF = 1200 единиц в неделю – константа, определяющая предел производственной мощности.
Приведенные на рис. 13–21 кривые соответствуют 10-процентным ежегодным периодическим колебаниям темпа розничных продаж, определяемым уравнениями 13–76 и 13–77. При таком вводе розничные продажи изменяются в пределах между 900 и 1100 единицами в неделю. Максимальная производственная мощность предприятия равна 1200 единицам в неделю. Таким образом, предел производственных возможностей предприятия всегда превышает величину розничных продаж не менее чем на 100 единиц в неделю. И несмотря на это, усиления в системе приводят в действие ограничение, связанное с максимальной производственной мощностью.
Рис. 13–21. Влияние колебаний розничных продаж на производство при максимальной производственной мощности, на 20 % превышающей средние продажи.
Производство оказывается не в состоянии удовлетворить требования, связанные с регулированием запасов и содержимого каналов системы. Поэтому на производстве скапливаются невыполненные заказы. В результате возрастает запаздывание выполнения заказов, что в свою очередь приводит к еще большему увеличению потока заказов от оптовых баз по сравнению с его действительной потребностью[83]. В течение первых нескольких месяцев производства в условиях ограниченной производственной мощности влияние этих условий носит регенеративный характер (увеличение числа заказов ведет к росту числа невыполненных заказов, к увеличению запаздывания и к увеличению числа заказов впрок), приводя к росту задолженности по заказам и поддержанию максимального темпа производства на протяжении первого полугодия.
Кривые, отображающие деятельность системы на рис. 13–21, имеют совсем иной вид по сравнению с рис. 13–19. Новый элемент реальности, внесенный в систему, привел здесь к появлению некоторых новых эффектов, которые присутствовали уже и ранее, но не имели большого значения в уравнениях системы. Мы уже упоминали практику заказа впрок, порожденную запаздыванием в поставках (это уже третий фактор, вызывающий расширение системы, в дополнение к практике образования запасов и поддержания заполнения каналов на уровне, пропорциональном объему продаж). Уравнения 13–42 и 13–39 определяют возможность отгрузки товаров в зависимости от фактического запаса и невыполненных заказов. Увеличивающееся при снижении запасов запаздывание выполнения заказов служит объяснением того факта, что в данном примере запас товаров не падает до нуля, несмотря на большую задолженность в выполнении заказов. Происходит это вследствие возрастания минимального времени обработки товаров на складе из-за того, что поставки не могут быть скомплектованы и отправлены, если склад пуст.
Сравнение рис. 13–19 и 13–21 показывает, что ограничение производственной мощности предприятия вызвало увеличение размаха колебаний объема заказов производству по сравнению с прежним[84]. Запас товаров на оптовых базах резко возрастает, когда производство получает возможность выполнить заказы. В это время задолженность производства по невыполненным заказам превращается в товары, которые перемещаются в запасы оптовых баз. Это порождает дальнейшее сокращение заказов оптовых баз производству, поскольку они предпринимают попытки привести излишек имеющихся запасов в соответствие с небольшим (10 %) падением продаж, которое наблюдается в это время.
13.7.5. Сокращение запаздывания оформления документов
Одной из главных задач изучения динамики производственно-сбытовой системы является оценка тех изменений, которые могут быть произведены в организации производства и сбыта. Изменение, предлагаемое довольно часто, состоит в механизации ручных конторских операций с целью ускорить обработку информации. Чтобы показать в упрощенном виде, как может быть оценен такой шаг, мы можем определить результаты сокращения запаздывания размещения заказов в рассматриваемой элементарной сбытовой системе.
Для того чтобы воссоздать ежегодные 10-процентные периодические колебания розничных продаж, мы используем тот же самый экспериментальный ввод, который был описан уравнениями 13–76 и 13–77. В табл. 13-4 запаздывания оформления заказов в розничной и оптовой торговле и производстве изменены по сравнению с соответствующими значениями, приведенными выше, в подразделе 13.5.5.
Таблица 13-4. Запаздывание оформления заказов
Запаздывания
Сокращенная величина (недели)
Прежняя величина (недели)
DCR
1,0
3,0
DCO
0,66
2,0
DCF
0,33
1,0
Рис. 13–22 показывает, что в результате такого уменьшения запаздываний происходит лишь небольшое сокращение разрыва между объемом розничных продаж и выпуском готовой продукции. Если раньше колебания в выпуске готовой продукции были в шесть раз больше колебаний в розничных продажах, то теперь эти колебания различаются в пять раз. На первый взгляд столь небольшой эффект может вызвать удивление; однако более внимательное рассмотрение системы как единого целого показывает, что запаздывания оформления заказа являются лишь одним из многих факторов, влияющих на деятельность системы. К тому же запаздывания оформления заказов ответственны лишь за небольшую часть общей величины усиления колебаний в системе, которая определяется, кроме того, накоплением запасов, изменением протяженности каналов системы, а также изменениями темпов потоков в этих каналах.
Рис. 13–22. Эффект от уменьшения запаздывания, связанного с оформлением документов.
13.7.6. Исключение из системы оптовой торговли
Некоторые производственно-сбытовые системы имеют более трех подразделений, представленных в данной модели. В других случаях система может состоять из двух подразделений; тогда розничные заказы выдаются непосредственно производству. Исключение из системы одного из ее подразделений устраняет те усиления колебаний, которые порождаются накоплением запасов в этом подразделении. Оно устраняет также усиления, связанные с заполнением каналов, если поставки товаров в розничную торговлю могут быть так же просто осуществлены со склада завода, как и с оптовых баз.
Для исключения из системы оптовой торговли необходимо внести некоторые изменения
в уравнения раздела 13.5. Заполнение канала между розничной торговлей и заводом, который заменяет теперь канал между розничным звеном и оптовыми базами, описывается следующим уравнением, аналогичным уравнению 13–10:
LDR.K=(RSR.K)(DCR+DMR+DFF.K+DTR),
13–81, A
где
LDR – заказы в канале обеспечения, требуемые (необходимые) для снабжения розничного сбытового звена (единицы);
RSR – усредненные требования в розничном сбытовом звене (средний сбыт) (единицы в неделю);
DCR – запаздывание оформления заказа в розничном сбытовом звене (недели);
DMR – запаздывание пересылки заказа по почте из розничного сбытового звена (недели); DFF – запаздывание (переменное) выполнения заказа предприятием (недели); DTR – запаздывание транспортировки товаров к розничным торговым точкам (недели). Следующее уравнение дает новое выражение объема заполнения канала обеспечения и заменяет уравнение 13–11:
LAR.K=CPR.K+PMR.K+UOF.K+MTR.K,
13-82, А
где
LAR – заказы, перемещающиеся фактически в каналах обеспечения розничного сбытового звена (единицы);
CPR – заказы, оформляемые в розничном сбытовом звене (единицы);
PMR – заказы на закупку товаров, пересылаемые по почте из розничного сбытового звена (единицы);
UOF – невыполненные заказы, скопившиеся на предприятии (единицы);
MTR – товары, транспортируемые в розничное сбытовое звено (единицы).
Перемещение товаров в розницу можно связать с отгрузкой продукции заводским складом с помощью следующих уравнений, аналогичных уравнениям 13–17 и 13–18:
MTR.K=MTRJ+(DT)(SSF.JK-SRR.JK),
13-83, L
SRR.KL=DELAY3 (SSF.JK, DTR),
13–84, R
где
MTR – товары в пути к розничному звену (единицы);
SSF – отгрузка продукции с заводского склада (единицы в неделю);
SRR – поступление товаров в розничное звено (единицы в неделю);
DELAY3—функциональное обозначение, указывающее на уравнения запаздывания третьего порядка;
DTR – запаздывание транспортировки товаров в розничное звено (недели).
Заказы розничного звена производству можно описать следующими уравнениями, получаемыми из уравнений 13–15 и 13–34:
PMR.K=PMR.J + (DT)(PSR.JK-RRF.JK),
13-85, L
RRF.KL=DELAY3 (PSR. J К, DMR),
13–86, R
где
PMR – выданные розничным звеном заказы на товары, находящиеся в почтовых каналах (единицы);
PSR – выданные розничным звеном заказы на закупку товаров (единицы в неделю);
RRF – требования (заказы), получаемые производством (единицы в неделю);
DELAY3 – функция, указывающая на уравнения запаздывания третьего порядка;
DMR – почтовое запаздывание заказов, отправленных производству из розничного звена (недели).
Кроме этих изменений уравнений модели, из системы уравнений необходимо исключить уравнения 13–16, с 13–19 по 13–33, 13–35 и 13–36, которые отражают оптовую торговлю.
Произведенная корректировка системы уравнений иллюстрирует процесс изменения организационной структуры моделируемой системы.
Испытание системы без подразделения оптовой торговли мы проведем при 10-процентном скачкообразном изменении темпа розничных продаж, которое описывается уравнениями 13–74 и 13–75.
Результаты испытаний, приведенные на рис. 13–23, соответствуют тому, что мы ожидали. Сравнение полученных результатов с соответствующими данными при наличии оптовых баз показывает, что колебания переменных в производственном подразделении сокращаются при исключении из системы оптовых баз. Результаты не были бы столь значительными, если бы длина канала между розничной торговлей и производством была бы большей по сравнению с принятой в данном случае, когда она равна длине существовавшего ранее канала между розничным звеном и оптовыми базами. Наша модель не содержит никаких функций оптового сбытового звена (таких, как продажи, обслуживание и инструктаж с целью помощи розничной торговле), кроме выдачи заказов и хранения товара. В связи с этим к полученным результатам, связанным лишь с одним из аспектов деятельности оптовой торговли в системе, следует подходить с соответствующей оценкой.
Рис. 13–23. Исключение из системы звена оптовой торговли.
Сопоставление колебаний объема производства в системах с оптовыми базами и без них при синусоидальном вводе с годовым периодом и 10-процентным отклонением от среднего значения приведено в табл. 13-5.
Таблица 13-5. Колебания объема производства
Максимум, %
Минимум, %
Без оптовых баз
+36
– 33
С оптовыми базами
+72
– 61
Эти цифры отражают колебания объема производства во втором и последующих годах, после того как ввод стал синусоидальным.
13.7.7. Быстрота регулирования запасов
Правила размещения заказов отражены в уравнениях 13-9,13–27 и 13–45, где константы DIR, DID и DIF определяют быстроту размещения заказов с целью регулирования запасов товаров и содержимого каналов. Эти константы определяют то влияние, которое оказывают на темп размещения заказов отклонения от нормы объема запасов и заполнения каналов системы. Чем больше константы, тем более постепенно происходит регулирование, тем меньше будет максимальный темп регулирования и тем больше время, в течение которого это регулирование будет осуществляться.
Влияние различных значений этих констант процесса регулирования показано на рис. 13–24. Каждая кривая представляет реакцию производства при различных испытаниях модели на вычислительной машине. Каждый раз в качестве ввода использовался темп розничных продаж с 10-процентным скачком, описываемый уравнениями 13–74 и 13–75. При каждом испытании три константы, относящиеся к трем подразделениям системы, имели одно и то же значение. Для отдельных испытаний эти значения были равны 1 неделе, 2 неделям, 4 неделям, 8 неделям, 12 неделям и 26 неделям. На предшествующих рисунках использовалась величина в 4 недели[85].
Рис. 13–24. Изменение времени на корректировку объема запаса и размещение заказов.
