基于时间的生产计划季节性商品的运营策略

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2005年7月中山大学岭南学院祁军基于时间的生产计划—季节性商品的运营策略中山大学岭南学院祁军2005年7月中山大学岭南学院祁军第一个小例子—单品种计划•学生食堂早餐煎鸡蛋窗口排长队问题•从运营管理的角度如何解决?•排队理论2005年7月中山大学岭南学院祁军1、需求与供给的调查(生产能力计划)•需求模式–稳定需求、波动需求•生产能力–柔性、刚性2005年7月中山大学岭南学院祁军(1)需求大于供给需求和供给12345678910时间数量系列1系列22005年7月中山大学岭南学院祁军(2)需求约等于供给需求与供给时间数量系列1系列22005年7月中山大学岭南学院祁军(3)需求小于供给需求与供给时间数量系列1系列22005年7月中山大学岭南学院祁军2.1、能力大于需求MAKETOORDER订单生产2005年7月中山大学岭南学院祁军2.2、能力小于需求-生产能力管理MAKETOSTOCK存货生产订货提前期<生产周期(批量)提前存货的时间:与商品库存有效期有关(鲜活产品)存货时间=需求/单位时间生产能力2005年7月中山大学岭南学院祁军需求与供给时间数量系列1系列2库存与排队124-4-12-44124-4-12-44124-4-12-15-10-5051015时间数量库存与排队2005年7月中山大学岭南学院祁军需求与供给--柔性供给时间数量系列1系列2两水平供给6-22-62-26-22-62-26-22-6-8-6-4-202468时间数量库存与排队2005年7月中山大学岭南学院祁军3、需求管理•产品分层—新鲜煎蛋、库存煎蛋•存货生产—0.6元/个•订单生产---0.8元/个•淡季便宜、旺季贵2005年7月中山大学岭南学院祁军供给与需求--需求平缓05101520253012345678910111213141516时间数量系列1系列2系列362-2-6-2262-2-6-2262-2-6-8-6-4-202468时间数量库存与排队2005年7月中山大学岭南学院祁军库存与排队-15-10-5051015时间库存(或排队)系列1系列2系列3系列4系列52005年7月中山大学岭南学院祁军4、工艺编排•忙闲错开的工位组成一个小组2005年7月中山大学岭南学院祁军5、流程的改进•人多时先收钱发牌,买饭后再凭牌领蛋•排队缓解了,还是排队转移了•买饭时间内的需求是否波动2005年7月中山大学岭南学院祁军6、如何让员工关心并解决•考评与激励机制–与数量挂钩–与排队长度挂钩•企业文化–团队合作2005年7月中山大学岭南学院祁军7、问题解决机制•JIDOKA—自动化•KAIZEN—改善小组、QC小组2005年7月中山大学岭南学院祁军第二个例子:多品种计划•某食堂早餐提供四种馒头:猪肉、蔬菜、豆沙、莲蓉。早上5:30开始工作,6:30开始销售,7:00可大概知道需求,并根据需求调整生产品种,现蒸现卖,卖到9:15为止。•生产周期大于订单提前期•生产什么产品?•生产多少?2005年7月中山大学岭南学院祁军问题的普遍性•空调生产•服装生产•节前产品•可口可乐•忙时产能不足,闲时能力过剩•要提前生产,或提前订购!!!2005年7月中山大学岭南学院祁军单品种的计划—报童问题•需求d,订货量(或提前生产量)Q,收入R•单位收入r,单位成本c•d≤Q,R=rd-cQ,•d>Q,R=rQ-cQ•P(d≤Q)=(r-c)/r2005年7月中山大学岭南学院祁军多品种的计划•品种多了,应生产什么,•第二阶段产能限制,要在第一阶段生产,不同品种生产多少?2005年7月中山大学岭南学院祁军哪些在第一阶段生产?•风险大的先生产还是风险小的先生产•早生产的风险是卖不出去,削价风险•晚生产的风险是赶不出来,缺货风险2005年7月中山大学岭南学院祁军风险小的含义•需求量大,先生产部分卖不出去的风险小•便宜的•需求变动小,标准差小,2005年7月中山大学岭南学院祁军等风险的概念•Ū-K⊿•等K2005年7月中山大学岭南学院祁军馒头例子•一种馒头至少生产100个(最小批量)•蒸一次30分钟,•为满足需要,7:00前至少生产400个•四种产品的平均需求U与标准差为:(400,100),(150,50),(50,20),(300,60)各产品价格一样(否则以价值计算)2005年7月中山大学岭南学院祁军处理最小批量M•情况一:期望需求大于2*M•情况二:期望需求小于2*M•情况三:其他2005年7月中山大学岭南学院祁军等风险—等安全因子•情况一:SF=(U-2M)/⊿•情况二:SF=(M-U)/⊿•情况三:SF=02005年7月中山大学岭南学院祁军启发式算法•(175,125,100,0)2005年7月中山大学岭南学院祁军管理措施•减少最小批量–CELL–SETUPTIME–CROSSTRAINING•增加能力–设备、人手、外包、改进工艺、中间品储备•预测准确•减少提前期2005年7月中山大学岭南学院祁军Queuekendall记号•x/y/z/a•X:arrivalprocess,representstheprobabilityofinterarrivaltimes•Y:serviceprocess,representstheprobabilityofservicetimes•Z:representsthethenumberofserversworkinginparrallel•A:representsthemaximunnumberofcustomersinthequeue2005年7月中山大学岭南学院祁军•M=exponential(Markovian)distribution•D=constantservicetimes(deterministic)•En=gammadistributionwithshapeparameter(alsocalledErlangiandistribution)•G=generaldistribution2005年7月中山大学岭南学院祁军排队论•M/M/1•到达间隔时间的分布λ/服务时间的分布μ/服务台数•指数分布—服务时间、消耗品寿命、出故障时间•等待时间与利用率(服务强度、话务强度)的指数关系•LITTLE公式:队长=到达率*等待时间•本科生人数=4年*每年入学人数=4年*每年毕业人数–稳定状态,长期•成本—服务台数—等待时间—客户满意•模拟仿真2005年7月中山大学岭南学院祁军•随着利用率接近1,等待时间(排队长度)呈指数增长。•利用率(服务强度)(utilization,ortrafficintensity)高的时候(接近于1),增加投入(如增加服务台以降低利用率)的效果非常明显,等待时间会明显减少;•利用率较低时,增加投入的效果不大。2005年7月中山大学岭南学院祁军•Theaveragewaitingtimefordifferentutilizationsismuchbiggerthanthewaitingtimefortheaverageutilization.•一高一低的利用率的排队会远大于等利用率的排队。2005年7月中山大学岭南学院祁军SuggestionsforManagingQueues1.Determineanacceptablewaitingtimeforyourcustomers2.Trytodivertyourcustomer’sattentionwhenwaiting3.Informyourcustomersofwhattoexpect4.Keepemployeesnotservingthecustomersoutofsight5.Segmentcustomers2005年7月中山大学岭南学院祁军SuggestionsforManagingQueues(Continued)6.Trainyourserverstobefriendly7.Encouragecustomerstocomeduringtheslackperiods8.Takealong-termperspectivetowardgettingridofthequeues2005年7月中山大学岭南学院祁军QueuingApproximation•Thisapproximationisquickwaytoanalyzeaqueuingsituation.Now,bothinterarrivaltimeandservicetimedistributionsareallowedtobegeneral.•Ingeneral,averageperformancemeasures(waitingtimeinqueue,numberinqueue,etc)canbeverywellapproximatedbymeanandvarianceofthedistribution(distributionshapenotveryimportant).•Thisisverygoodnewsformanagers:allyouneedismeanandstandarddeviation,tocomputeaveragewaitingtime222Define:StandarddeviationofXcoefficientofvariationforr.v.X=MeanofXVariancesquaredcoefficientofvariation(scv)=meanxxxCCC2005年7月中山大学岭南学院祁军QueueApproximation2(1)2212SasqCCLsqLLSComputeS22,asCCInputs:S,,,(Alternatively:S,,,variancesofinterarrivalandservicetimedistributions)asbefore,,andqsqsLLWW2005年7月中山大学岭南学院祁军谢谢!Qijun@lingnan.net

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