Метод пошуку рішень у динамічній моделі управління запасами за невизначеності
DOI:
https://doi.org/10.17721/1812-5409.2022/4.4Ключові слова:
система управління запасами, розмір оптимальної партії замовлення, лінійна регресія, функція ЛагранжаАнотація
В статті розглядається метод пошуку рішень у динамічній моделі управління запасами за невизначеності. Запропоновано алгоритм формулювання оптимальної стратегії управління запасами за допомогою розробленого методу визначення розміру оптимальної партії замовлення та формування оптимального плану постачання в умовах стохастичності попиту.
Розроблене рішення спрямовано на забезпечення максимізації прибутку в операціях постачання товарів за рахунок оптимізації витрат на обслуговування запасів, підвищення коефіцієнту обіговості запасів, зменшенню витрат на обслуговування зворотного капіталу та інше. Моделювання виконано з урахуванням монопродуктової стратегії, рівномірного розподілу продаж в циклі та миттєвого постачання товару в момент початку циклу. В якості обмежень моделі були наведені найбільш поширені змінні, що дозволяє продемонструвати роботу алгоритму. В роботі виконано порівняння результатів моделювання альтернативних методів планування процесу управління запасами. Наведені результати свідчать про перевагу запропонованої моделі.
Посилання
HAO, Z., LI, J., CAI, J. (2022). Allocation of inventory responsibilities in overconfident supply chains. Eur. J. Oper. Res., 305. p. 207-221.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.05.042
SHAIA, X., XIOIGB, S., ZHAIGC, C. (2022). Mitigating supply disruption risks by diversifying competing suppliers and using sales effort. International Journal of Production Economics. 255 pages. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108637
AMBROSZKIEWICZ, S., BYLKA, S. (2022). Relatively optimal policies for stock management in a supply chain with option for inventory space limitation. Applied Mathematical Modelling. 114 pages. https://doi.org/10.1016/j.apm.2022.09.033
DEMCHENKO, S., KNOPOV, A., PEPELYAEV, V. (2000) Optimalnyie strategii dlya sistem upravleniya zapasami s vyipukloy funktsiey izderzhek. Kibernetika i sistemnyiy analiz. 6. p. 113-120.
SYMONOV, D. (2021) Optimizatsiya dinamichnih protsesiv pri administruvanni lantsyugiv postachannya. Mechanism for economic development in the context of global changes: international experience. Riga, LatvIya. p. 65-70. https://doi.org/10.30525/978-9934-26-081-0-15
SILVER A. EDWARD, DAVID F. PYKE, DOUGLAS J. THOMAS. (2017) Inventory and production management in supply chains. Fourth edition. Boca Raton, Calif.: CRC Press. 812 pages.
RAA, B., AOUAM, T. (2022). A shortfall modelling-based solution approach for stochastic cyclic inventory routing. Eur. J. Oper. Res., 305, p. 674-684. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.06.001
KNOPOV, P., PEPELYAEVA, T., DEMCHENKO, I. (2016) Ob odnoy polumarkovskoy modeli upravleniya zapasami. Kibernetika i sistemnyiy analiz, 52(5). p. 81-88.
NITA H. SHAH, MANDEEP MITTAL. (2020) Optimization and inventory management. Singapore: Springer. 470 pages.
STEVEN M. BRAGG. (2005) Inventory accounting: a comprehensive guide. Hoboken, NJ: J. Wiley. 243 pages.
WATERS, D. (2003) Inventory control and management. 2nd ed. Chichester, England: John Wiley & Sons Inc (Verlag). 391 pages.
LEONTEV, V., HOLLIS V. CHENERI, PAUL G. KLARK [i dr.]. (1958) Issledovaniya strukturyi amerikanskoy ekonomiki: teoretich. i empirich. analiz po sheme zatratyi-vyipusk. Per. s angl. A. S. Ignateva; Pod red. A. A. Konyusa. - Moskva : Gosstatizdat. p. 640.
GULYANITSKIY, L. (2017) Agregovana zadacha upravlinnya virobnitstvom ta zberigannyam produktsiyi. Kompyuternaya matematika, 1. p. 36-44.
NORKIN, V., GAYVORONSKIY, A., ZASLAVSKIY, V., KNOPOV, P. (2018) Modeli optimalnogo raspredeleniya resursov dlya zaschityi ob'ektov kriticheskoy infrastrukturyi. Kibernetika i sistemnyiy analiz, 54(5). p. 13-26.
HAMDY A. TAHA. (2017) Operations Research: An Introduction, Global Edition (10th Edition). England, Harlow: Pearson Education Limited. 849 pages.
HADLEY, G. AND WHITIN, T. (1963) Analysis of Inventory Systems. NJ, Upper Saddle River: Prentice-Hall. 452 pages.
MIHALEVICH, V., TRUBIN, V., SHOR, N. (1986) Optimizatsionnyie zadachi proizvodstvenno-transportnogo planirovaniya: Modeli, metodyi, algoritmyi. – M.: Nauka. Gl. red. fiz.-mat. lit. 264 pages.
Sait "Kaggle Inc.". Store Sales - Time Series Forecasting. Use machine learning to predict grocery sales. Retrieved from https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting/data. [Accesses: 2022, June 24].
ERSHOV, S., LIKO, T. (2015) Metodi pobudovi regresIynih modeley na osnovI nechItkih danih. Kompyuternaya matematika, 1. p. 43-49.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Denys Symonov, Vasyl Gorbachuk
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, роботи яких публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:
- Автори зберігають авторські права та надають журналу право на першу публікацію роботи, яка одночасно ліцензується згідно із Creative Commons Attribution License, тобто надається дозвіл іншим ділитися роботою з визнанням авторства роботи та першої публікації в цьому журналі.
- Автори можуть укладати окремі додаткові угоди щодо невиключного розповсюдження опублікованої журналом версії роботи (наприклад, розмістити її у репозитарії наукової установи чи опублікувати у книзі) з підтвердженням її початкової публікації у цьому журналі.
- Дозволяється та заохочується розміщення своїх робіт в мережі Інтернет авторами (наприклад, у репозитаріях наукових установ або на особистих веб-сторінках) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш ранніх цитувань опублікованої роботи та їх більшої кількості (див. The Effect of Open Access).
