Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве




НазваниеУправление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве
страница3/5
Дата конвертации09.12.2012
Размер0.55 Mb.
ТипАвтореферат
1   2   3   4   5

Пятый раздел посвящен прогнозированию спроса на лесоматериалы. Рассмотрены существующие и применяемые в отрасли методы прогнозирования спроса на лесоматериалы. Предложены новые для отрасли методы прогнозирования спроса на лесоматериалы в искусственных нейронных сетях и экспертные методы.

Прогнозирование спроса очень важно для повышения эффективности ЛП, особенно в весенне - летний период. От того, насколько обоснованно и правильно составлен прогноз, зависит планирование интенсивностей работ и уровней запасов лесоматериалов разных видов, а в конечном итоге – эффективность производственного процесса в целом.

Прогнозирование производственного процесса лесозаготовок на основе временных рядов реальных производств широко используется при решении задач оптимизации и управления запасами лесоматериалов. Запас товарных лесоматериалов в некоторый период времени можно представить в виде рекуррентного соотношения:

= + - , (4)

где - запас на начало периода

– интенсивность производства товарных лесоматериалов

– продолжительность i-го периода

– спрос на лесоматериалы в i-е периоды времени.

Из выражения (4) можно вывести стратегию управления ЛП через запасы и спрос на лесоматериалы:

= .- + (5)

В выражении (5) представляет обоснованную величину гарантийного (страхового) запаса, призванного обеспечить непрерывность производственного процесса и/или выполнение договорных обязательств. Во всех задачах управления запасами, охватывающих более или менее длительный промежуток Т, приходится считаться с возможным изменением характеристик распределения спроса и периодически уточнять эти характеристики.

Простейшим способом прогноза среднего спроса является усреднение фактических данных за все предыдущие периоды. Однако при этом тенденция изменения среднего, наиболее четко прослеживаемая по самым свежим данным, будет нивелироваться данными устаревшими.

Метод экспоненциального сглаживания предусматривает расчет ожидаемого среднего согласно

a(t) = a(t-1) +  t-1 - a(t-1), (6)

где  ( 0  1) определяет степень учета рассогласования между прогнозом а(t-1) и фактическим значением спроса Х(t-1) в предыдущий период. Иначе говоря,

a(t) = (t-1) + (1-)a(t-1). (7)

С помощью последовательных подстановок получаем

a(t)=(t-1)+(1-)(t-2)+(1-)2(t-3)+…+(1-)k-1(t-k)+….

или a(t) = (1-)k-1(t-k). (8)

Метод экспоненциального сглаживания обеспечивает устойчивую реакцию системы на изменение спроса, причем скорость реакции легко регулируется параметром . Если определить тренд b(t) как

b(t) = a(t) - a(t-1), (9)

то прогноз тренда

b(t) = b(t-1) + (1-)b(t-2), (10)

а уточненный прогноз среднего

а(t) = a(t) +  b(t), (11)

где а(t) вычисляется по (7).

Эквивалентом такой системы является система 2-го порядка, работа которой описывается формулой

а(t) = *(t-1) + 2(1-)a(t-2) + (1-)a(t-3). (12)

Недостатком регрессионных моделей являются их статичность и ограниченная идеализация. Альтернативой является нечеткое моделирование. Рассмотрим гибридную модель прогнозирования влияния запасов хлыстов на лесопогрузочных пунктах на вывозку, построенную на основе обучения на примере реального производственного процесса. Выполненный анализ влияния основных факторов лесозаготовительного процесса позволил установить достаточно высокую степень корреляции объемов вывозки от уровня запасов. Однако степень влияния остальных производственных факторов оказалась незначительной. Гибридная сеть класса ANFIS представлена на рисунке 9. Безусловным достоинством такой модели является высокий уровень адаптивности. Ошибка данной обученной модели, измеряемая по отношению к свежим данным, не превышает 1,5%.



Рис. 9. Структура гибридной сети класса ANFIS

Шестой раздел посвящен разработанным и применяемым в отрасли методам оптимизации управления запасами лесоматериалов.

Математические модели, применяемые в задачах исследования процессов ЛП, можно подразделить на аналитические, статистические (вероятностные, имитационные). Для первых характерно установление аналитических зависимостей между параметрами процесса, записанных в виде алгебраических формул, дифференциальных уравнений и т.п. При помощи аналитических моделей удается с удовлетворительной точностью описать сравнительно простые процессы.

Сложные процессы, в которых переплетается взаимодействие большого количества факторов, в том числе и случайных, целесообразно моделировать статистическими (вероятностными, стохастическими), имитационными и нейро-нечеткими методами, используя для расчетов специализированные компьютерные пакеты прикладных программ. Преимущество статистических методов перед аналитическими состоит в том, что они позволяют учесть большое количество факторов и не требуют грубых упрощений. Однако результаты статистического моделирования труднее поддаются анализу, чем аналитические зависимости. Наилучшие результаты дает совместное применение аналитических, статистических имитационных и нейро-нечетких моделей.

Общепринятый подход к оптимизации запасов лесоматериалов основывается на целевой функции вида:

ΣСдеф + ΣСхр = min, (13)

где ΣСхр – сумма издержек на создание и хранение запаса;

ΣСдеф – потери от дефицита запасов лесоматериалов.

Резервные (пассивные) запасы лесоматериалов, создаваемые для обеспечения последующих технологических операций при длительных перерывах на предшествующих операциях или меньшей интенсивности работ на предыдущих операциях обусловлены прежде всего организационно-технологической и сезонной неравномерностью ЛП и межсезонными перерывами в работе лесовозных дорог.

Основными расчетными факторами, требующими учета их случайного характера, являются наступление планируемого или ожидаемого дня Х, к которому следует создать запас лесоматериалов данного вида, длительность периода создания и продолжительность последующего периода потребления запасов, определяющие общий потребный объем запасов, интенсивности процессов роста и потребления запасов лесоматериалов.

Сезонные (межсезонные) запасы хлыстов (деревьев) создаются для обеспечения нормального хода производственного процесса на стадиях раскряжевки и последующей обработки круглых лесоматериалов в периоды межсезонной распутицы.

Для расчета сезонных запасов хлыстов (деревьев) в качестве общепринятой признана методика расчета на основе применения коэффициентов сезонной вывозки и сезонности.

Сезонный запас хлыстов (деревьев) определяют по формуле:

Qз = Qг * Кз, (14)

где Qз – годовой объем запаса хлыстов (деревьев), тыс.м3,

Qг – годовой объем вывозки, тыс. м3;

Кз – коэффициент запаса.

Кз = ( - )*(1 - ), (15)
1   2   3   4   5

Похожие:

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconЛогистика Управление запасами и закупками
Методы и модели теории управления запасами позволяют определить оптимальные решения по управлению логистическими подсистемами снабжения,...

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconПрограмма дисциплины «Управление запасами и снабжением» для направления 080500. 62 «Менеджмент»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 62 «Менеджмент»...

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconРеферат на тему: ’’Пути экономии строительных материалов ”
Также описаны: основные источники потерь цемента при его производстве, транспортировке, применении; эффективные направления снижения...

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconОсновы организации и управления запасами на предприятии 7
Политика управления запасами и основные направления её совершенствования в ООО "Эльдорадо" 43

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconНовые технологии производства стекольной шихты
Калужская область обладает значительными запасами трепела – 16 месторождений с общими запасами 219,5 млн м³, из которых в разработку...

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconПрограмма-минимум кандидатского экзамена по специальности 08. 00. 05 «Экономика и управление народным хозяйством»
«Логистика снабжения», «Логистика производства», «Логистика распределения», «Управление запасами в логистических системах», «Экономические...

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconПрограмма учебной дисциплины «Управление запасами в цепях поставок»
Курс лекций ориентирован на современные экономические условия и складывающиеся рыночные отношения в Российской Федерации

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconПот рм 001-97 “Правила по охране труда в лесозаготовительном, деревообрабатывающем производствах и при проведении лесохозяйственных работ, утверденные
Пот рм 001-97 “Правила по охране труда в лесозаготовительном, деревообрабатывающем производствах и при проведении лесохозяйственных...

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconРоссийской Федерации Государственный университет Высшая школа экономики Отделение логистики кафедра управления цепями поставок
Тема Управление запасами с учетом классификации материально-технических ресурсов по значимости

Управление запасами лесоматериалов в лесозаготовительном производстве iconСтохастическая модель многоэтапного управления многопродуктовыми запасами
Указанная модель является многопродуктовой. Один и тот же товар может быть заказан у нескольких поставщиков, имеющих различные цены...


Разместите кнопку на своём сайте:
lib.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©lib.convdocs.org 2012
обратиться к администрации
lib.convdocs.org
Главная страница