RO127449A2

RO127449A2 - Metodă de optimizare a comenzii

Info

Publication number: RO127449A2
Application number: ROA200901091A
Authority: RO
Inventors: Emilia Ciupan
Original assignee: Universitatea Tehnică Din Cluj-Napoca
Priority date: 2009-12-30
Filing date: 2009-12-30
Publication date: 2012-05-30

Abstract

Invenţia se referă la o metodă de optimizare a comenzii în cadrul activităţii de aprovizionare într-o firmă al cărei obiect principal de activitate este comerţul. Metoda conform invenţiei utilizează un model matematic care foloseşte istoricul consumului într-un interval de timp Ts, divizat în n subintervale, pe baza cărora se determină consumul mediu ponderat Cşi tendinţa Θ a consumului în ultima parte a intervalului Ts, cu care se calculează nivelul necesar al stocului s la momentul lansării unei noi comenzi şi mărimea comenzii Q.

Description

Invenția se referă la o metodă de optimizare a comenzii în cadrul activității de aprovizionare într-o firmă al cărei obiect principal de activitate este comerțul.

Literatura de specialitate prezintă numeroase metode de optimizare a comenzii în cadrul unor sisteme statistice de gestiune. Aceste metode prezintă multiple dezavantaje în legătură cu considerarea unor ipoteze simplificatoare. Acestea pot fi grupate în câteva categorii. Unele dintre aceste dezavantaje constau în considerarea unor ipoteze de lucru ideale în ceea ce privește aprovizionarea sau consumul. Din această categorie face parte ipoteza conform căreia consumul stocului este continuu, uniform în timp, adică cunoscut cu precizie. în aceeași categorie intră ipotezele conform cărora aprovizionarea are loc instantaneu sau stocurile sunt constante în timp. O altă categorie o constituie ipotezele care impun condiții rar întâlnite în realitate cum este cea conform căreia gestiunea stocului se referă la un singur articol de stoc sau cea care admite a nu se lua în calcul o limitare a cantității care se poate comanda.

Există metode de optimizare a lotului de aprovizionare care presupun luarea în considerare a unor ipoteze a căror îndeplinire ar genera perturbații în activitatea firmei. Una dintre acestea presupune că procesul de aprovizionare se reia când stocul ajunge la 0. O astfel de situație ar produce o ruptură de stoc, cu efecte negative asupra activității firmei. Aprovizionarea instantanee nu este posibilă deoarece o comandă nouă presupune timp necesar determinării mărimii lotului, lansării comenzii și, cel mai important, intervalul de timp până la primirea mărfii comandate.

Dezavantajul general al metodelor cunoscute pentru optimizare a comenzii constă în faptul că iau în considerare ipoteze simplificatoare care diferă față de situațiile reale.

Problema pe care o rezolvă invenția constă în realizarea unei metode de optimizare a comenzii într-un sistem statistic de gestiune a stocurilor care să permită determinarea punctului de comandă și a dimensiunii comenzii plecând de la un istoric al consumului cu evitarea rupturii de stoc.

«-2009-010 91-3 0 -12- 2009

Metoda, conform invenției, înlătură dezavantajele menționate mai sus prin aceea că se utilizează un model matematic care folosește istoricul consumului într-un interval de timp Ts, divizat in n subintervale pe baza cărora se determină consumul mediu ponderat Cs_raed și tendința Θ a consumului în ultima parte a intervalului Ts cu care se calculează nivelul necesar al stocului s la momentul lansării unei noi comenzi și mărimea comenzii Q.

Se consideră cunoscute următoarele: nivelul stocului la fiecare moment de timp, istoricul vânzărilor, comenzile lansate și neprimite, precum și intervalul de timp necesar livrării comenzii. în plus, modelul presupune că ruptura de stoc nu este permisă, iar costurile de lansare a comenzii și costurile de întreținere a stocului nu sunt luate în considerare.

Se pune problema determinării punctului de comandă (s) și a mărimii comenzii (Q) plecând de la istoricul vânzărilor. O restricție asupra mărimii comenzii o constituie lotul minim acceptat.

Pentru a determina lotul optim se va lua în considerare consumul mediu ponderat într-un interval de timp semnificativ (trimestru, semestru, an etc.), dar și tendința consumului. Pentru o descriere concisă, se vor folosi notațiile Ts pentru intervalul de timp încheiat pe care se consideră consumul mediu ponderat Cs_med și tendința θ a consumului în ultima parte a intervalului Ts.

Se împarte intervalul de timp Ts în n intervale egale (zile, săptămâni, luni etc.): ti, t2, t_n.

Consumul mediu ponderat se determină cu relația:

fc, - Pi unde:

Ci - consumul efectiv în intervalul de timp h; i= 1 ...n;

Pi - ponderea consumului în intervalul de timp tj.

Ponderea pi a consumului în intervalul de timp ti joacă rolul unui coeficient de importanță, care exprimă influența diferită a consumului Cj, din anumite subintervale de timp. în general consumurilor din ultimele subintervale le sunt atribuite ponderi mai mari, acestea având o relevanță mai mare.

σ<·2 Ο Ο 9 - Ο 1 Ο 91 - 3 Ο -12- 2009

Tendința consumului θ arată creșterea sau descreșterea consumului într-o subdiviziune a intervalului Ts apropiată de momentul lansării unei noi comenzi.

Se consideră subintervalul t| al intervalului Ts ca fiind primul în ordine cronologică, iar intervalul t_n ca fiind cel mai recent.

Pentru a determina tendința consumului θ se consideră ultimele k intervale din mulțimea intervalelor 11, tz,..., t_n, adică intervalele: t_n, t_n-i,..., t_n-k+i.

Tendința consumului Θ, calculată pentru intervalele apropiate momentului lansării unei noi comenzi, influențează într-un mod corect mărimea lotului.

Tendința consumului θ pentru cele k subdiviziuni ale intervalului Ts se determină cu relația:

k ''-P+¹

-· Σ Ci θ = P—Σ2— (2) n-k-l

Xc, i=n unde 1 <p<k.

Nivelul stocului la momentul lansării unei noi comenzi, cu evitarea apariției rupturii de stoc, numit punct de comandă s se determină cu relația:

s = p-0-Cs_nieil-d (3)

Mărimea comenzii Q se determină cu relația:

Q^-OCs^Ad + V-țSt + Cd) (4) unde:

μ - coeficientul de ajustare;

d - durata livrării (exprimată în aceeași unitate de timp ca intervalele t,) ;

St - nivelul stocului efectiv la momentul lansării comenzii;

C\j2 O 0 9 - 0 1 O 9 1 - 3 O -12- 2009

Cd - nivelul comenzilor nesosite.

Mărimea comenzii Q va fi ajustată ținând cont de restricțiile lotului minim acceptat de către furnizor.

Se dă în continuare un exemplu de aplicare a metodei utilizând un model bazat pe rețele neuronale (figura 1).

Modelul din figura I constă într-o rețea neuronală cu trei straturi având 4 neuroni în stratul de intrare, corespunzători celor patru mărimi de intrare și anume: consumul mediu Cs_ined, tendința consumului Θ, stocul St și volumul comenzilor nesosite Cd, doi neuroni în stratul de ieșire, corespunzător punctului de comandă s și mărimii comenzii Q, un număr n cuprins între 7 și 20 de neuroni în stratul intermediar.

Socul St și volumul comenzilor nesosite Cd se iau din baza de date a firmei, iar consumul mediu Cs_med, tendința consumului θ se determină pe baza modelului matematic, cu relațiile (1) și (2).

Datele de ieșire, punctului de comandă s și mărimii comenzii Q se determină cu ajutorul relațiilor (3) și (4).

Rețeaua se instruiește pe baza unei mulțimi de exemple de instruire constând din perechi de date de intrare-ieșire, obținute din baza de date a firmei sau determinate cu modelul matematic descris.

Instruirea se poate face în mai multe sesiuni, reținându-se sesiunea care conduce la eroarea minimă de aproximare a ieșirilor. Instruirea rețele neuronale presupune un proces de inițializare a ponderilor care exprimă intensitatea legăturilor dintre neuronii aparținând straturilor învecinate. Astfel Whjj.....Whj_:4, reprezintă ponderile dintre neuronii stratului de intrare și neuronii stratului ascuns, iar Woj.j și Wo2.j reprezintă ponderile dintre neuronii stratului ascuns și cei ai stratului final. Bhj și Βθ|, B02, reprezintă influențele proprii ale nodurilor straturilor ascuns și final.

r<-2 0 0 9 - 0 C9' 3 O Ί2- 2(109 %>

După faza de instruire a rețelei urmează faza de exploatare. în aceasta etapă se prez ntă noi seturi de date de intrare, iar rețeaua oferă valorile variabilelor de ieșire, corespunzătoare punctului de comandă s și mărimii comenzii Q.

în faza de exploatare punctului de comandă s și mărimii comenzii Q nu se mai determina din modelul matematic, valorile fiind calculate pe baza modelului neuronal.

Prin aplicarea invenției se obțin următoarele avantaje:

oferă o metodă de determinare a punctului de comandă s și mărimii comenzii Q simplă și eficientă care ține seama de condițiile reale prin istoricul consumului;

metoda poate fi ușor implementată intr-un sistem de gestiune a stocurilor; metoda se pretează pentru implementare într-un sistem informatic.

Claims

1. Metodă de optimizare a comenzii bazată pe istoricul consumului într-un interval de timp Ts considerându-se cunoscute nivelul stocului la fiecare moment de timp, istoricul vânzărilor, comenzile lansate și neprimite, precum și intervalul de timp necesar livrării comenzii, caracterizată prin aceea că, intervalul de timp Ts se împarte în n subintervale t|. t2,...,t„, pentru care se cunosc consumurile efective C|, C2,...,c_n cărora li se atribuie ponderile p_b p2,...,p_n, se determină consumul mediu Cs_nied ponderat al intervalului Ts și tendința Θ a consumului pe subintervalul t_n, t_n-i, ···, tn-k+i al lui Ts cu care se determină apoi nivelul necesar al stocului la momentul lansării unei noi comenzi s și mărimea comenzii Q.

2. Metodă de optimizare a comenzii, conform revendicării 1, caracterizată prin aceea că, consumul mediu ponderat Cs_med se determină cu relația:

ic p,

Cs,_1Kd=^--- (1)

ΣΡ( i = l unde:

c-, - consumul efectiv în intervalul de timp ti, i=l...n;

Pi - ponderea consumului în intervalul de timp t,, iar tendința consumului Θ pentru cele k subdiviziuni ale intervalului Ts se determină cu relația:

k -r^+| • Σ o, θ = P _n ‘ , unde l<p<k (2).

l=D

3. Metodă de optimizare a comenzii, conform revendicărilor 1 și 2, caracterizată prin aceea că, nivelul stocului la momentul lansării unei noi comenzi, numit punct de comandă s, se determină cu relația:

s = fl’0'Cs,_1K(I-d (3), iar mărimea comenzii Q se calculează cu relația:

^'2009-01091-3 0 -12- 2009 (2= μ e-Cs_med (d + ăfiSt + Cd) (4) unde:

μ - coeficientul de ajustare;

d - durata livrării comenzii (exprimată în aceeași unitate de timp ca intervalele ti);

St - nivelul stocului la momentul determinării comenzii;

Cd - nivelul comenzilor nesosite.

4. Metodă de optimizare a comenzii, conform revendicărilor 1, 2 și 3, caracterizată prin aceea că, utilizează o rețea neuronală cu trei straturi având 4 neuroni în stratul de intrare, corespunzători celor patru mărimi de intrare: consumul mediu Cs_med. tendința consumului Θ, stocul St și volumul comenzilor nesosite Cd, doi neuroni în stratul de ieșire, corespunzători punctului de comandă s și mărimii comenzii Q, un număr n cuprins între 7 și 20 de neuroni în stratul intermediar, pentru instruirea rețelei folosindu-se o mulțime de exemple de instruire constând din perechi de date de intrare-ieșire, stocul St și volumul comenzilor nesosite Cd obținându-se din baza de date a firmei, iar consumul mediu Cs_ined și tendința consumului Θ se determină pe baza relațiilor 1 și 2.