库存仿真

库存仿真（共5篇）

库存仿真 篇1

20世纪90年代以来, 中国已成为一个制造大国, 制造业处于飞速发展的时期, 库存投资额在企业总资产中占有的比重达到了30%左右;另外, 从市场营销的角度来看, 库存作为企业物流的重要成份, 其所占成本比任何其它市场营销环节要大得多, 如企业物流成本占营销成本的50%, 这其中的库存费用大约要占35%, 而物流成本又会占产品全部成本的30%～50%。储存的合理化与现代化是以仓库的合理化与现代化的形式进行的。现代仓储业的发展趋势是仓库由贮藏型向流通型的转变。由此看来, 降低库存成本已经成为“第三利润源泉”。

库存控制系统是以控制库存为共同目的的相关方法、手段、技术、管理及操作过程的集合, 这个系统贯穿于从物资的选择、规划、订货、进货、入库、储存到最后出库的一个长过程, 这些过程的作用结果, 最终实现了按人们目标控制库存的目的。

一、库存控制管理

实行库存控制的目的是为了减少超额存货投资 (存货投资) 、降低库存成本 (订购成本、缺货成本、持有成本) 、防止延迟及缺货。

在储存作业中, 对进入仓库的货物进行储存保管是仓库的核心功能。由于采取的仓储策略不同, 对同一订单进行拣货会产生不同的拣货路径, 采用合适的货物储存方式, 可以大大缩减拣货的行走距离, 从而提高拣货效率, 所以仓储策略的选择是拣货系统需要重点考虑的因素之一。

1.仓储策略选择的考虑因素

对储存策略进行选择的主要目的有二:一是尽可能提高仓储货位的利用率, 二是提高拣货系统的拣货效率。要实现以上目标, 在对储存策略进行选择时, 要重点考虑以下因素:

(1) 储存货物的周转率;

(2) 储存产品的相关性;

(3) 储存产品的同一性;

(4) 储存产品的互补性;

(5) 尽量做到产品的先进先出;

(6) 储位布置明晰。

2.常见的仓储策略及定性比较

目前仓库中储存货物的方式主要有固定货位存储、随机货位存储、ABC货位存储、按体积订单指数存储和按货物流量布局等, 各种储存方式的优缺点和适应范围是:

(1) 固定货位存储

每一储存货品都有固定储位, 货品不能互用储位, 因此需要规划每一项货品的储位容量不得小于其可能的最大在库量。固定货位存储时拣货所需的总搬运时间较少, 但却需要更多的仓储空间。

(2) 随机货位存储

每一个货品被指派储存的位置都是随机产生的, 而且可经常改变;也就是说, 任何品项可以被存放在任何可利用的位置。此随机原则一般由储存人员按习惯来储存, 且通常按货品入库的时间顺序储存于靠近出入口的储位。

(3) ABC货位存储

通常, 在仓库中20%的产品占有80%的周转量, 据此将库存产品分为ABC三类, 根据ABC分类, 将周转量最大的A类产品存放最靠近出入口的储存区内, B类和C类依次向后存放, 这就是ABC类别的存储方法

(4) 按体积订单指数存储

体积订单指数 (COI) 是指储存货物所需的平均空间与该货物的日平均订单数量的比值, 这一指数低的货位应尽可能靠近仓库的出入口布置。

(5) 按货物流量存储

根据仓库内各种货物吞吐量的统计资料, 将平均日周转量最大货物布置在最靠近出入口的位置, 其它货物依据周转量的大小依次向后排放。

3.仓储策略仿真的目标

仓储策略仿真的目标是:在其它条件 (如仓库布局、订单批量、人员和机械配备、拣货方式、拣货路径等) 相同的情况下, 针对某一仓库或物流中心, 比较固定货位存储、随机货位存储、ABC货位存储、按体积订单指数存储和按货物流量存储策略, 分析在各种存储方式下, 使拣货效率最高的货物存储方式。本文只对具有代表性的固定货位存储、随机货位存储进行仿真比较研究。

二、仿真软件Arena及仿真建模

Are na是美国Sys te mm ode ling公司于1993年开始研发的新一代可视化通用交互集成仿真环境, 和绝大多数仿真软件一样, Arena仿真主要包含系统和模型两大部分, 而且Are na不仅仅是一种仿真工具, 更是一种优化工具。

Are na的使用范围非常广, 在制造 (生产) 系统、公共系统、服务系统中都有很好的应用。如生产过程中的工艺过程计划、设备布置、工件加工轨迹的可视化仿真寻优等。生产管理系统中的生产计划、库存管理、生产控制和产品市场的预测和分析等;生产价值系统中的生产系统的经济性、风险性进行分析, 改进生产, 降低成本或辅助企业投资决策等。此外还可以进行交通运输中的高速公路的交通控制, 出租车的管理和路线控制, 港口运输计划模型, 车辆调度等。

具体仿真模型模拟的是某一仓储公司的仓库, 假设仓库内共有A、B、C三种物品, 顾客到达仓库取货的间隔时间服从EX (0.1) , 即:当I (t) >D (t) 时, I (t+1) =I (t) -D (t) ;当00时, I (t+1) =-D (t) <0。

A、B、C三种物品的需求相互独立, 假设每种物品的需求分别符合以下分布:

PA (1) =0.167;PA (2) =0.333;PA (3) =0.333;PA (4) =0.167;B:POIS (1.9) ;C:POIS (2.3) 。

本模型采用的是 (s, S) 策略, A、B、C三种物品的s, S的初始值分别为:

A: (s, S) = (20, 40) ;B: (s, S) = (15, 35) ;C: (s, S) = (25, 45) 。

模型中检货员每天检货一次, 决定是否发订单。仿真的目的要求出平均每天的订货费用、平均每天的储存费用、平均每天的缺货费用以及 (s, S) 的优化结果, 以求出总成本最小的仓储策略。

首先运用Blocks模块对仿真模型进行建模, 如图2所示:

从图中可以看出仓储具体流程:顾客订单生成以后及时发货, 如果任意一种物品的库存量低于安全库存, 则都要进行补货, 发出订货通知。进行补货后重新计算新的储存费用和缺货费用。

模型开始仿真时可以看到表示库存水平的动画效果:

建模完成后将运用Arena自带的OptQue s t软件包来寻找最优解。首先选择变量并定义初始值, 随后进行输出值的选择, 对迭代方法进行定义, 选择步长, 定义约束条件, 选择需要优化的目标, 以及目标是最大化还是最小化。然后开始OptQuest搜索, 得出较优解。

三、总结

本文在已有相应理论基础上分析了相应的库存控制策略和仓储策略, 对仿真软件Arena进行了简介, 并运用Arena软件进行仿真建模, 利用OptQuest软件包寻找了最佳备选方案。

库存仿真 篇2

[关键词] 4s销售店 ARENA 库存仿真

一、引言

随着近几年来我国居民整体生活水平和消费能力的大幅提高，以及我国汽车制造工业、汽车生产厂商数量的飞速发展，居民的汽车购买欲望和实际消费量持续快速增长态势，在这种情况下，4s汽车经销商数量迅速攀升，而行业间竞争压力也逐渐上升。在当前的市场条件下，困扰4s汽车经销商的主要问题在于如何平衡满足顾客需要量（即避免缺货现象）和规避库存风险压力二者的冲突。汽车市场呈现竞争趋于白热化的局面，4s汽车经销商也面临着极大的压力。影响汽车经销商采购和库存策略的因素主要有以下几方面:

1.研发竞争加剧，导致新车型或者改进车型的推出速度加快，由于担心现有车型的市场竞争力下降，汽车经销商往往采取保守策略，降低采购量。另外，汽车行业呈现出类似家电行业的局面，厂商之间利用价格战来争夺市场份额，调低产品市场指导价格的频率和幅度加快加大也是汽车经销商所担心的因素之一。

2.缺货成本上升。由于经销商对市场前景难以准确预测，往往会调低采购批量，此时又经常会出现顾客暂时买不到现车的情况，消费者需要等待一个较长的汽车采购和运输周期，由于同类厂商众多，替代品较为丰富，使得顾客转而寻找可以马上提取现车的其他品牌汽车经销商，而且缺货情况严重和提货周期过长的话都会损害到汽车经销商的信誉和品牌知名度。

由于供应链系统是一个动态的复杂系统，其中存在着大量的随机事件，利用传统方法难以进行系统分析，因此，本文利用ARENA仿真软件，采用基于离散事件的建模理论和(s,S)的库存系统管理模型，对4s汽车经销店的供应链和库存管理状况进行仿真模拟。

二、ARENA软件基本介绍及其体系结构

本文使用的仿真软件是美国系统建模公司（System Modeling）的ARENA软件，该软件不需要描述物流系统的代码。ARENA是在早期的SIMAN/CINEMA仿真系统上发展起来的，不仅保留了SIMAN/CINEMA的强大功能和灵活性，而且具有十分友好的用户界面和方便的动画元素，兼备高级仿真器的易用性和专用仿真语言的柔性，并且可以和Visual Basic或者C通用程序语言相集成，利用EXCEL表格输出仿真结果分析。

专用仿真语言，像GPSS，SIMSCRIPT和SLAM等，具有建模灵活的特点，但是需要花费很多时间学习编程，而且由于特定语法规则的限制，编程较为复杂和容易出错。ARENA提供了一个可视化集成仿真环境，将过程语言、专用仿真语言和仿真器的优点集成起来，采用面向对象技术和层次化结构体系。ARENA提供了多种可供选择和可以交替的建模模板，主要由动画仿真模板和分析模板组成，利用这些模板可以组合出各种不同的仿真模型。ARENA通过图所示的完整层次结构保持了建模的灵活性。可以利用操作块与构模元素面板中的低层模板与其他模块中的高层模块与SIMAN构件混合使用。用户可以自己编写VB或C/C++程序段嵌入模型来实现。ARENA不仅提供了标准模块，用户还可以针对各种行业系统建立自己的模块（如采矿、自动制造、快餐等），同时达到建模灵活和易于使用的目的。最后，ARENA还提供了同一工作环境下的与模型集成的模块演示动画和图表数据设计分析以帮助理解模型。

三、仿真模型事件及流程

本文中以离散事件方式对顾客到达与购买行为决策进行建模，假定顾客以某种随机分布概率（如指数分布）到达时间间隔来到经销商处，如此时有库存，则可以马上得到需求量（固定设为1辆）；如果此时库存为零，则按照一定的概率离开此经销商，转而寻找其他汽车经销商；剩余部分顾客则会支付定金，不足部分作为未交付订货，等到库存补充足以后再取。在仿真时间段内，流失顾客人数可以视为缺货损失成本。图2是ARENA的购买仿真流程图。

同时，库存仿真模型的控制策略中，库存情况I(t)(t表示仿真开始到现在的时间)为整数，如果库存水平已经为负了（例如有未交付订货）而此时还有顾客订货，则直接把新订货量变负直接加到库存水平上即可。设立库存检查员的角色，每天开始时检查库存情况I（t）以决定此时是否需要向供货商发出订单。如果库存水平值已经小于常数s，则经销商开始订货并使其库存值到达另一个常数S。因此，如果I（t）

使用ARENA系统仿真建模，需要创建两个实体和定义一系列全局变量，其名称、含义和设定值如下：

Customer实体：顾客到达实体，服从EXPO（0.3）的指数分布时间间隔来到。若库存有货，顾客需求数量和概率分别为1和100%，若没有现货，则需求数量为1或0的离散分布概率为0.7和0.3，即30%的顾客选择放弃购买。

Inventory Evaluator实体：库存检查员实体，初次创建时间为0，仿真开始即创建，此后的时间间隔为Delivery Lag+1，即在库存补充到达的第二天创建，即库存检查员在下次到货前不会发出新的订单。

下列为系统主要全局变量：

Inventory Level：仿真任意时刻库存水平，起初值为70，I（t）即為此变量

Little s：参数s，其初值为20

Big S：参数S，其初值为100

TOC：累加所有订货费用之和的累加统计器变量，默认初值为零

SC：订货固定费用，值为5000

VC：单位货物可变订货费用，值为200

UHC：单位货物库存保管费用，值为200

USC：单位未交货货物短缺成本，值为800

Delivery lag：订货延迟期，服从UNIF(10,12)的均匀分布

建立该模型的主要作用是统计分析仿真运行时间内库存平均成本，该费用由以下三部分加和组成，其含义和用ARENA中的SIMAN表达式为：

①平均订货费用：仿真时间结束时，和订货次数有关的费用。仿真结束时所得累计订货成本除以仿真天数即得。SIMAN公式为：OVERLUE（Avg Ordering Cost）

②总储存费用：，SIMAN公式为：DAVG（Holding Cost）

③总缺货费用：，SIMAN公式为：DAVG（Shortage Cost）

因此,平均成本使用SIMAN表达式表述为：

OVERLUE（Avg Ordering Cost）+ DAVG（Holding Cost）

四、仿真实现和结果分析

实现仿真流程的ARENA软件采用了面向对象的模块化建模方法，本文的库存仿真系统主要由顾客购买事件模块组和库存检查员订货事件模块组构成。

1.顾客购买事件模块

购买事件模块所实现功能是按照一定分布的时间间隔产生顾客类实体（Customer），此任务是由ARENA中的CREATE创建功能块实现的，在这里可以设定有关参数。产生顾客实体以后，由BRANCH分支功能块执行查看当前库存水平（Inventory Level）的条件判断，参见图2。

若当前库存有现货，则通过ASSIGN赋值功能块从当前库存量中扣除顾客需求量（Inventory Level -Demand Size1），然后，Customer实体经由Dispose清除操作块离开系统；反之，选择另一路径，此时针對缺货现象，利用Demand Size2这一离散随机变量产生放弃购买的顾客数量和订货排队顾客数量，此时直接把订货量变负加到库存量上即可，参见图2。最后经由Dispose清除操作块离开系统，在Dispose功能模块中利用其实体记录统计功能统计顾客信息。

2.库存检查员订货事件模块组

库存检查员实体（Inventory Evaluator）同样是由CREATE功能块按照模型参数实现的。库存检查员由BRANCH功能块执行查看当前库存水平（Inventory Level）是否小于s的条件判断，如当前库存不能满足最低库存水平s，则通过ASSIGN赋值功能块将订货数量（Order Quantity）赋值为最高库存量与当前库存的差值（Big S- Inventory Level），参见图3。

然后再通过把库存检查员实体由Delay延时功能块来实现交货延迟时间的仿真，订货到达后，再通过ASSIGN赋值功能即时更新库存数量（Inventory Level + Order Quantity），，并通过Dispose功能块离开；至于另一分支，没有任何操作，只是由Dispose功能块释放实体，参见图3。

3.仿真结果输出分析和库存优化

ARENA提供了多种动画效果来演示说明仿真进程和结果，本次仿真主要采用了如图4的库存水平随时间变化的散点图效果，左边主要通过温度计式动画显示当前的库存水平。

由于仿真试验中各种随机变量的产生具有偶然性，一次仿真的结果并不能完全模拟真实情况，因此，我们通过多次仿真取结果平均值的方式更加贴近真实情况。表1中是进行10次仿真模拟中一些参数的平均值。从表1中可以观察到由于担心库存压货的情况出现，经销车的缺货情况比较严重，缺货成本远远高出库存成本，此外，由于订货和库存调拨的周期较长，也加剧了缺货成本。

针对这种情况，可以采用多级库存方式优化供应链的及时性和快速反应性，经销商在检查本销售点库存时，可以通过集成化的信息平台传递给供应商，可以优化生产进度，降低库存水平；另外，可以采用建立地区性配送中心的方案，假设各个销售商面对独立同分布的随机需求过程，根据相应的库存控制策略进行订货，并假定固定提前器、缺货等待等因素。所有的销售商都由配送中心供货，配送中心每周检查库存，根据自己的库存控制策略向厂商发出订单，也可以节省经销商库存量和缺货成本。通过对仿真参数进行优化调整以后，经过多次仿真的平均结果如表2。

五、结束语

文中所研究的仿真模型仍然在不断修改和完善之中，不容置疑的是实际的物流系统远比本论文中的模型复杂的多，这其中继续收集包括更加精确的和合理的数据统计、成本计算等主要仿真依据，这将对研究和优化汽车行业供应链绩效水平，并应用于其他行业的供应链模型中。在以后的研究过程中，将会逐步完善供应链模型的层次性仿真、以及更加准确的供应链库存成本模型构建等方面问题，以期在实际中得到广泛应用。

参考文献:

[1]W.David.Kelton,Simulation with ARENA,Third Edition[M] Copyright 2004 By the McGraw-Hill,Inc USA,2004

[2]刘瑞叶任洪林李志民:计算机仿真技术基础[M].北京：机械工业出版社,2004

[3]王亚超马汉武:生产物流系统建模与仿真[M].北京：科学出版社,2006

[4]苗明郭晓霞姚夏莉:基于ARENA的集装箱港口装卸工艺系统方案仿真研究[J].物流技术,2006,(3):85～86

[5]杨东进:我国汽车4s营销模式现状、问题及对策分析[J].商场现代化，2007，（4）:56～57

基于SWARM的库存系统仿真 篇3

关键词：Swarm,库存系统,建模仿真

一、CAS

CAS理论是遗传算法之父和复杂性科学的先驱者之———Holland在1994年提出的。其将系统成员看作是具有自身目的和主动性、积极的“活”主体。主体能够与环境以及其他主体进行相互作用, 在持续不断的相互作用中, 不断地“学习”或“积累经验”, 并且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个系统的演变和进化, 包括新层次的产生、分化和多样性的出现, 新的、聚合而成的、更大的主体等等, 都是在这个基础上出现的。更重要的CAS理论认为正是主体的这种主动性以及它与环境间反复的、相互的作用, 才是系统发展和演化的基本动因。大量的研究事实表明, 由使用性产生的复杂性, 即所谓的复杂适应系统确实是一大类十分重要、非常常见的复杂系统。

二、Swarm

Swarm实际是一个用Object-C (一种面向对象的C语言) 语言编写的类库集。它是一个自由软件, 其源代码是开放的, 并且Swarm的使用者之间能方便进行自由交流, 实现研究成果共享。Swarm最初是为支持X Window系统的Unix操作系统开发的。1995年发布了第一个Beta版。1997年1月发布了Swarm 1.0版本, 该版本能在Solaris和Linux操作系统上运行。随后经过较小的修改, 该版本能DEC Alpha平台和Unix操作系统上运行。1998年4月Swarm 1.1版本发布, 由于其引入了Cygnus Win32包, 使其能在Miscrosoft Windows95/98/NT上运行。1999年年底, 发布了支持Java语言的Swarm 2.0和2.0.1版本。这样, Swarm可以同时支持Object-C和Java变成, 使其越来越利于众多非计算机专业研究人员的使用, 因此应用日益广泛。目前, Swarm Development Group (SDG) 的首要任务是将Swarm进一步通用化, 使之支持更多操作系统, 并能采用更多的计算机语言进行编程。

(一) Swarm的主要特点

1、面向对象的设计思想。Swarm是一个多主体建模仿真框架, 多主体建模与面向对象的分析和设计思想有一定的相似之处。在面向对象的分析与设计 (OOA、OOD) 中, 定义了各种类, 这些类在程序运行时创建若干个类的实例, 称为对象。每个对象包括描述对象自身状态的实例变量, 称为属性 (Attribute) , 以及由类定义的描述对象行为的方法 (Method) 。对象之间通过发送和接收消息来通信。Swarm本身就是使用面向对象方法和技术的一个设计良好的类库。

2、离散时间仿真。Swarm仿真模型实质上是离散时间的仿真模型:仿真时钟以离散的方式推进, 模型中得主体通过在离散的时刻发生的事件来改变自身的状态并与模型中的其他主体进行交互。由于模型中的每个主体都又若干个事件, 主体之间通过离散事件进行交互, 所以这些事件之间有一定的引发 (一个事件的发生引起另一个事件的发生) 和时序关系 (事件之间在时间上的关系) 。

3、探测器技术与图形化用户界面。在系统仿真中, 观察模型的运行状态对运行结果的分析非常重要。Swarm使用“探测器” (Probe) 技术从运行的模型中提取数据, 并提供了图形化的用户界面来显示运行结果。探测器实际上是Swarm类库中事先定义好的一系列类。Swarm为用户提供了一个非常直观的图形输出界面。

(二) Swarm仿真程序的层次结构及类库

Swarm仿真程序包括:ModelSwarm (模型Swarm) 、ObserverSwarm (观察者Swarm) 和Agent (仿真主体) 。其中的ModelSwarm和ObserverSwarm都是Swarm类的子类, 它们二者建立了Swarm仿真程序的框架结构。仿真主体对象则对应所要模拟的真实系统中有代表性的微观主体和这些个体活动的环境, 主体对象是SwarmObject类的子类, 继承SwarmObject的一些既有方法以提供对探测器和内存管理的支持。

Swarm以下核心类库:Defobj、Collec-tion、R andom、Tkobjc、Swarmobject、Activity和Smitools。

三、Swarm建模实例

(一) 库存系统概述

一般的库存系统, 主要包括库存状态、补充和需求。库存状态是指存货随着时间的推移而发生的盘点数量的变化, 存货数量随着需求过程而减少, 又随补充过程而增加。需求是系统的输出, 它可以有不同的形式, 包括连续需求、间断需求、已知的确定性需求和随即需求等, 一般来说不受控制。给定了需求形式, 系统输出特性也就确定了。补充是系统的输入, 补充策略根据系统的目标和需求方式来确定, 是库存系统管理决策的关注重点。

不同的需求与补充就决定系统的库存状态, 它是一个随时间变化的动态过程。库存系统的研究就是为了求解系统的动态库存状态, 并根据库存状态变化所引起的成本进行科学的管理和决策。

本文模拟的是多周期提前订货有折扣的库存系统, 比较接近现实的库存系统, 订货有延迟, 需要提前订货, 当订货数量超过某定值时可享受折扣。本模型采取的订货策略是每次订货发出, 尚未到货时不继续发出订货单。

(二) 模型设计

在本库存仿真系统中, 仅一类个体———库存。仿真模型的参数设计 (以下列出主要参数) :

1、需求量D为离散随即变量。

2、订货提前期orde r_be fore_da y为离散随即变量, 在系统中随即产生 (0, 1]之间的随数r, 若r∈ (0, 0.125]时, 则orde r_be fore_da y=1;若r∈ (0.125, 0.5]时, 则order_before_day=2;若r∈ (0.5, 1]时, 则order_before_day=3。

3、折扣率。每次订货量超过一个固定值时, 可以享受25%的折扣。

4、最大库存 (ma x_s tock) 。

5、最小库存 (orde r P oint) , 即定货点, 当库存数量小于最小库存时, 开始订货。

6、缺货损失 (s ca rcityLos s e s) 。

7、订货费用 (orde rCos t) 。

8、保管费用 (re s e rve Cos t) 。

9、折扣率 (dis count_ra te) 。

10、缺货数量 (s ca rcity_num) 。

11、到货的天数 (goods_a rrive_da y) 。

12、当期的总费用 (pe riodActua l Cos t) 。

主体的行为主要有:

订货行为, 当库存不够时, 发出订货单。

需求行为, 根据产生的随机变量, 决定需要的货物的个数。计算当前库存量, 计算缺货量。

到货行为, 此到货行为中, 主要完成参数状态的修改, 计算库存量。

最后结算本期费用。计算相关费用, 如保存费用、存储费用、缺失损失等。

(三) 仿真实现

依据Swarm仿真程序的层次结构, 一个Swarm一般由两部分组成:一系列相关联的对象的集合以及这些对象的动作序列表, Swarm仿真程序就是围绕S wa rm进行组织的。

1、在Mode l S wa rm对象中, 首先, 定义主体——库存, 以及主体的数量, 通过buildObje cts方法来创建对象。其次, 通过buildActions方法为ActionGroup的实例对象赋值来规定主体行为的执行顺序和触发条件, 然后在Schedule对象中定义ActionGroup第一次执行的时间和各次执行的时间间隔。此外, Model Swamr还包括一系列输入和输出参数。如主体个数的初始值、库存的最大值等。输出包括当前状态及运行结果等, 各初始值如图1所示。

2、Obs e rve r S wa rm在仿真过程中, 检测模型的运行过程并记录模型的输出结果。Observer Swarm通过探测器 (P robe) 接口观察Mode l S wa rm对象中各个个体状态的变化, 并以图形的方式输出。

本模型中初始产生主体个数为5, 运行100期, 每期代表真实的时间为1天, 初始库存90, 最大库存140, 最小库存60, 观察100期内总费用, 运行结果如图2所示。

改变策略, 最大库存设置为250, 其他初始参数不变, 运行程序。结果如图3所示。

四、结论

从以上模型的结果可以总结出, 改变策略后, 在同样的运行周期内, 可以节省费用, 因为第1种策略最大库存是140, 在这种情况下, 订货的数量最大不超过140, 享受不了打折的优惠, 改变策略后, 某些时候可以享受到优惠。可以根据具体的情况, 调整订货的策略, 也可以改变模型的初始值。从对Swarm本身以及库存系统的仿真模型的研究表明, Swarm很适合基于个体Agent的复杂适应系统仿真建模。另外, 由于swarm源代码开放以及提供了标准接口, 使其具有良好的可扩展性, 更易于实现特定的目标模型。

参考文献

[1]、萱慧玉, 张发.复杂系统仿真及应用[M].清华大学出版社, 2008.

[2]、罗批, 司光亚, 胡晓峰, 杨镜宇.Swarm及其平台下建特定民意模型的探讨[J].系统仿真学报, 2004 (16) .

[3]、孙建, 叶民强.基于主体的SWARM建模分析及应用[J].福建电脑, 2002 (11) .

库存仿真 篇4

随着市场竞争的不断加剧, 预测市场对产品的需求量已经成为当今生产企业及第三方物流企业的重要问题。为了使企业能够准确掌握市场的需求量并最好地满足顾客需求, 进而降低缺货与库存过多的成本, 正确而精准的市场预测是企业做出正确决策的关键。

2 库 存

从物流的角度来说, 库存是为了满足客户的需要而暂时闲置, 流速为零的存货。从精益生产的角度来讲, 库存就是准备售给客户但还滞留在企业内部的东西。简单地说, 库存包括成品、半成品和原材料。从财务的角度来讲, 库存就是以物料形式存在的资产和现金。

2. 1 库存的成本

因为库存本身是有成本的, 所以为了避免资金在不知不觉中流失, 企业需要进行精益生产, 控制库存。库存成本包括以下几项:

( 1) 订购成本

订购成本是企业在订购货物时产生的成本, 其中包括订购手续费、货物跟踪费、相关人员工资等固定费用。订购次数越多, 订购成本越高。

( 2) 购入成本

购入成本指订购的货物本身的成本, 包括货物自身的价值, 运输及装卸的费用, 保险费用和运输过程中的损耗费用等。

( 3) 持有成本

持有成本指货物保存在仓库的过程中产生的成本, 包括货物占用资金所能产生的利息、仓库保管的费用、货物在仓库保管过程中产生的损耗等。

( 4) 缺货成本

缺货成本是由于货物库存不足, 供应中断导致的浪费产能和无法满足顾客需求而产生的费用。一般对第三方物流中心来说, 当缺货次数过多, 会带来延期交货产生的赔偿成本, 甚至顾客满意度将会降低, 有可能放弃合作关系寻求其他供应商。

缺货成本的高低与库存大小有关。库存量较大时, 缺货的次数和数量会减少, 缺货成本也会降低, 但持有成本便会相应地有所增加; 当库存量小时, 缺货次数和数量就会增加, 虽然持有成本有所下降, 但缺货成本将会增大。

这些成本之间存在着悖反的关系, 要确定一个合理的订购量, 就要对相关成本进行分析。

2. 2 库存补给策略

为了降低库存成本, 订购成本、持有成本和缺货成本就需要一个科学的组合关系。为了使多种成本的组成科学化, 物流中心需要依据现状对补货策略进行优化, 制定一个合适的订货水平点和最大库存水平点, 来影响订购次数和库存量, 从而影响到库存成本。本文中物流公司采用的是 ( t, s, S) 补货策略。

( t, s, S) 策略是指当经过一定的检查周期t时, 若库存低于订货点水平s, 则发出订单, 将库存补充到最大库存水平S。

3 仿真建模

3. 1 Arena 介绍

本文使用的仿真软件是美国系统建模公司 ( SystemModeling) 的Arena软件。该软件不需要描述物流系统的代码。Arena是在早期的SIMAN/CINEMA仿真系统上发展起来的, 不仅保留了SIMAN/CJNEMA的强大功能和灵活性, 而且具有十分友好的用户界面和方便的动画元素, 兼备高级仿真器的易用性和专用仿真语言的柔性, 并且可以和Visual Basic或者C通用程序语言相集成, 利用Excel表格输出仿真结果分析。

3. 2 仿真背景

A物流中心的经理决定对库存中的某一类型货物进行库存成本分析, 顾客到达间隔时间服从均值为0. 1天的指数分布, 并且第一个顾客不在0时刻到达, 顾客对该类型货物的需求数量为1, 2, 3, 4个, 概率分别为0. 167, 0. 333, 0. 333和0. 167。如果当前库存能够满足一个顾客的需求, 则其会得到所有的需求量然后离开。如果库存不能满足, 该顾客就会取走剩余的库存量, 未能满足的数量则作为未交付订单, 等到库存量补充之后再来取走。

在每天开始的时候, 会有一名工作人员对库存量进行核对, 然后决定是否向供应商发出订单。当前库存小于s值时, 工作人员将开始订货并且使库存值到达S值, 物流中心现在采用的 ( s, S) 值为 ( 20, 40) 。新下订单的到货时间服从值为 ( 0. 5, 1) 天的均匀分布。其中每一次订货的固定费用为32 $ , 每单位货物需要3 $ 。每天的储存费用为每单位每天1 $ 。而当库存不能满足顾客需求时, 每天的缺货费用为每单位货物每天5 $ 。现在经理要求对该类型货物在一年内的平均总库存费用进行分析统计。

3. 3 模型分析

设当前库存值用I ( t) 表示, t表示天数, 当I ( t) 小于s时, 当天订货量便是S - I ( t) 。一年内总的储存费用可以表示一年内总的缺货费用

3. 4 模型构建

模型构建如图1所示。

3. 5 仿真结果

每天的库存值变化如图2所示:

根据仿真结果报告可得, 当前物流中心针对该类型货物一年内每天的平均储存费用为9. 16 $ , 每天的平均缺货费用为15. 47 $ , 每天的平均订货费用为97. 53 $ , 每天平均总库存费用为122. 16 $ 。

3. 6 库存优化

经理在得到平均库存费用之后, 认为现在的 ( s, S) 值并不是最佳的选择, 他觉得需要对现方案进行优化, 使得库存费用尽可能地达到最低。

按照经理的要求, 我们需要对模型进行改动, 在此我们采用Arena中的Opt Quest模块, 通过对s与S值进行区间限制, 来对模型进行优化分析, 从而得到一个最小的组合, 使得库存费用降到最低。

优化时, 我们将s值限制在 ( 1, 99) 之间, S值限制在 ( 2, 100) 之间, 同时要满足S > s。

在Objective控制中加入优化目的设置, Avg Total Cos为平均库存费用, 优化目的求得多种 ( s, S) 组合情况下的最小值。

优化模型运行结果分析 ( 如图5、图6所示) :

由图5与图6可以看出, 当 ( s, S) 取值 ( 24, 64) 时, 平均库存费用达到最低, 为117. 5 $ 。此时每天的平均储存费用为20. 78 $ , 每天的平均缺货费用为7. 99 $ , 每天的平均订货费用为88. 73 $ , 每天的平均总库存费用为117. 5 $ 。

4 结 论

物流中心面对市场竞争的加剧, 在降低库存成本的同时, 也需要满足顾客的需求, 进而开拓市场。一个完善的补货策略在此占有着重要的地位, 通过仿真我们可以针对现状对物流中心运营策略进行优化分析, 得到一个最优的结果使库存成本尽可能地降低, 并提供了一种优化方法, 在未来业务量改变的情况下也能灵活地进行调整。

参考文献

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库存仿真 篇5

保障器材主要采用经费限额控制条件下的,基于数量的库存控制方法,即在不超出经费限额的条件下,用器材的大量库存来满足消耗需求的不稳定性。这种传统的管理方法存在很大的局限性,造成整个器材保障系统库存量大、反应迟钝、可靠性差、效率偏低,与现代战争的快速、敏捷、精确等要求不相适应。与此同时,在库存为应对新军事变革的挑战,打赢未来高技术战争,对传统装备保障器材存储和供应体系进行调整,用速度代替数量,用流动的器材代替库存,采用供应链库存管理办法对库存进行优化控制,逐步实现器材的精确保障,已经成为器材保障改革中亟待解决的重要问题。

随着现代物流技术的迅猛发展和现代物流理论与实践的日益成熟,结合现实需要,引入先进的物流库存分类分析技术和库存管理理论,构建各级库存控制模型,通过计算机模拟仿真库存在订货和分配周期内的变化,寻求各级最佳库存点,构建战略仓库的合理库存结构,对器材维修保障经费的优化使用,订货和分配计划的科学制定,具有重要的现实意义。借鉴国内外先进的物流仿真软件开发经验,开发专用库存系统仿真软件,将为提高保障器材库存管理水平提供有力的工具。

1 事件调度法

库存系统的结构复杂,环节众多,在模型结构比较复杂或不确定型因素比较多的场合下,采用数学规划或者启发式算法进行系统分析会很困难。在这种情况下,使用系统仿真方法还可以克服算法上的困难,具有显著的优越性。系统仿真还可以在不同的层次上,分析不同约束条件和输入下,为系统的动态响应,提供决策支持。

仿真策略决定仿真模型的结构。事件调度法建模灵活,应用范围广泛,适用于成分相关性小的系统,但是事件处理子程序和建模工作量大。使用事件调度法来仿真库存系统,基本事件分类清楚,流程控制简单,所以本系统采用事件调度法作为本系统仿真算法基础。

事件调度法是面向事件的,记录事件发生的过程,处理每个事件发生时系统状态变化的结果。它采用变步长的推进方法,每推进一次仿真时钟,对每一个事件发生所引起的状态变化进行记录和处理。它的基本部件包括时间表、事件控制子程序和事件处理子程序。事件表按时间的顺序存放所发生的事件,以及这些事件的相关属性;事件控制子程序根据事件发生的间隔推进仿真时钟;事件处理子程序处理每种事件发生时系统状态所发生的变化。

2 库存仿真控制系统设计

2.1 仿真系统模型分析

目前,保障器材采取的是逐级保障为主、直达保障为辅的保障模式,在供应上采取逐级申请,逐级上报,统一订购,逐级下发的形式,是一种典型的“纵向一体化”的供应模式。为简化仿真流程,在本仿真系统中抽象出工厂、仓库和修理单位三个基本的实体单元,模型的实体关系图如图1所示:

(1)修理单位实体

当保障器材发生故障时,修理单位向仓库请领相应的器材,之后对发生故障的器材进行换件或维修,从而产生器材消耗。在本系统的设计中,所有修理单位都按照相应的器材消耗规律产生器材消耗。在仿真的过程中,修理单位实体将记录本单位产生的每笔器材消耗明细。

(2)仓库实体

当仓库接到修理单位的消耗请领或下级仓库的订货请求时,根据本仓库的发货策略满足下级的申请。不同种类器材根据本仓库相应的订货策略进行连续检查或周期性检查并订货,以保证库存数量能够满足本级修理单位和下级仓库的需求。在仿真过程中,仓库实体将记录每一笔出入库信息,并统计缺货情况。

(3)工厂实体

工厂实体主要负责器材的生产和运送。工厂接到订货单后,开始生产器材,器材生产完毕后向相应的订货单位运送货物。在本系统的设计中,器材的生产时间计算公式为:

其中,T为总生产时间(天),T1为生产准备时间(天),m为生产数量(件),V为器材的生产速度(天/件)。在仿真过程中,工厂实体将记录每一笔订单和发货明细。

库存系统建模是一个十分复杂的系统,为了突出主要问题的研究,简化和说明问题,并根据装备保障实际,作如下主要假设:

1)每个修理单位只能由一个仓库对其进行器材供应;

2)每个仓库只能由一个上级仓库或一个工厂对其进行器材供应;每个仓库可以对一个修理单位和多个下级仓库进行器材供应;战略、战役仓库可以对战术仓库进行跨级直供;

3)每个工厂可以对多个仓库进行器材供应;

4)不考虑工厂生产能力的波动性、器材运输的安全性以及器材申请和发货的误差性等复杂随机因素的影响;

5)器材按照消耗规律曲线随机产生消耗,对每种器材消耗规律的掌握是正确的。

2.2 仿真系统功能模块总体设计

系统功能模块设计如图2所示。

(1)控制策略模块

在控制策略模块中,设计了多种订货策略、发货策略以及成本的计算方法。在仿真建模时,可以为每个仓库实体提供多种可选择的库存控制策略,提高建模的灵活性。

(2)模型库模块

在模型库模块中,设计了消耗规律模型库和基本的实体模型。器材消耗规律模型库用于存储单一器材或某一类器材的消耗规律曲线模型,在仿真建模时,可以从消耗规律模型库中选取要进行仿真的某几项(类)器材,进行多项(类)器材的库存控制仿真;仿真系统的基本实体单元有工厂、仓库和修理单位三种,在仿真开始之前,每种实体都有相应的订货策略、发货策略、成本计算方法以及器材消耗规律等属性,基本实体模型库用于储存三种基本实体单元及各自的属性设置;每次仿真后,可以将已设置好属性的某单位实体存储到具体实体模型库,以后再次对本单位实体进行仿真时可以直接调用。

(3)随机数生成模块

在离散事件仿真系统中,为再现实际库存系统的随机性,就需要使用大量的随机参数。首先用数学拟合的方法将实际系统的随机模型中再现实际系统的随机过程参数化输入模型,然后在仿真过程中使用随机数发生器产生随机序列再现系统的随机过程。

(4)仿真算法主程序

在仿真过程中,系统过程被划分为不同的基本事件,根据仿真时钟的推进和事件的优先级决定所执行的事件,并且执行相应的事件处理子程序,最终将运行过程中的数据存储以便结果输出和分析。

(5)结果分析与优化模块

在仿真运行结束后,将对本次仿真进行分析和评价,得出仿真的结果与优化策略。

(6)用户图形化界面模块

在图形界面中,用户可以通过拖放实体模型,链接供应关系和定义实体模型的控制策略,建立实际库存系统的仿真模型,简化建模过程。最后,通过图表显示出仿真运行状态和结果。

2.3 基于事件调度法的仿真算法实现

(1)仿真系统事件定义

采用事件调度法作为仿真算法首先要为库存系统进行事件的定义。事件定义依赖于系统状态的描述。对库存系统模型进行分析,定义了需求事件、订货事件、到货事件、发货和费用计算事件共4种实体事件,事件的状态及引起的状态变化如表1所示:

需求事件:其含义是收到货物的需求订单并发出货物。仿真时,处理需求事件需要根据消耗规律,得到每个特定时钟的消耗量。当需求事件出现后,产生的结果是系统状态发生变化,即库存量改变。需求事件的发生不受系统中其他事件的影响,是系统之外的因素所为,故在系统中只与时间因素有关。

订货事件:其含义是根据需求和现有库存量,根据库存管理规则,发出订购货物单,这一事件的性质在不同类型的库存系统中可有不同。

发货策略:其含义是根据发货策略向下级下发器材,器材出库。

到货事件:其含义是订购的货物到达,进入库存。

费用计算事件:是库存仿真系统中每个时钟都必须要执行的事件。由于它每个时钟都执行,所以不必列在事件表中,但是在执行完其它所有事件后,必须执行该事件。

(2)仿真事件优先级设置

在一个复杂系统中,总是存在许多类事件,有可能出现多个事件同时发生的情形,用户在建模时必须规定同时发生事件的处理顺序,即事件处理优先级。

由于各实体之间的库存策略相互独立,事件发生的先后不会造成影响,所以只考虑两个事件发生在同一时间、同一实体的情况。本系统将事件优先级设为1、2、3级,1级最高。

在仿真系统中还有两个每个时刻必须执行的事件,就是时钟事件和费用计算事件。由于它们都是每个时刻都执行的,所以不必列在事件表中,但是在执行完其它所有事件后,必须执行该事件。

对于同一实体,事件大致可以分为实体内部触发和实体外部触发两种:需求事件和到货事件为实体外部触发;订货和发货事件为实体内部触发。实体外部触发的事件不能决定何时发生,例如仓库实体不能决定下级修理单位何时进行下一次需求,所以实体外部事件优先级应该相同,按照FIFO的原则调用。实体外部触发的事件均作为实体的事件触发入口,所以优先级均设为最高级1;由流程分析可知,当器材满足需求时,由需求事件触发发货事件,当器材不满足需求时,需求进入等待事件列表,由到货事件触发发货事件。因此,发货事件为需求事件和到货事件的后续事件,优先级设为2;对于同时发生的订货事件和发货事件,应先进行发货事件而后进行订货事件,如果器材数量不能满足发货事件,发货事件进入等待队列,而后进行订货事件,故而设定订货事件优先级为3。

仿真事件的优先级设置如表2:

(3)仿真队列的实现

本系统中采用强类型列表存储未来的仿真事件,通过控制仿真事件元素出入仿真事件队列来实现仿真算法。在仿真模型中,每当触发新的事件时,先将此事件按照优先级顺序加入到仿真事件队列当中,然后按照仿真时钟的推进,从仿真事件队列中弹出事件发生时间等于当前仿真时间的事件并执行此事件。

仿真事件元素入队列的原则如下:

1)所有事件按照发生时间先后顺序进入队列,发生时间早的事件排在队列首部。

2)发生时间相同但发生实体不同的事件,按照FIFO(先来先服务)的顺序进入队列。

3)发生时间、实体相同的事件,按照事件的优先级进行排序。优先级高的事件排在队列首部。

仿真钟每推进一次,执行一次当前仿真钟时间仿真事件弹出队列操作。

2.4 仿真系统流程

仿真系统主要流程如图3所示。

(1)获取模型结构及实体策略参数步骤中主要完成:1)获取每个实体相应的库存策略参数。例如仓库实体要设定相应的订货策略、发货策略和成本计算策略;2)获取实体之间的申请关系、直供关系。例如战役仓库B项战略仓库A提出订货申请,战术仓库C的器材申请由战役仓库D直供。

(2)设置仿真环境参数步骤中主要完成:1)设置仿真钟起始时间、步长。仿真起始时间,仿真钟每推进一次,日期增长多少等都需要在仿真开始前预先设定;2)初始化仿真事件列表。每个实体的库存策略都可能会有仿真起始事件,例如某仓库采用周期性的订货策略,则需要将本仓库订货策略的时钟事件添加到仿真事件队列,又例如基层消耗单位每天都可能产生器材消耗,需要将本单位消耗策略的时钟事件添加到仿真事件队列。

(3)调用仿真事件步骤中主要完成:1)根据本系统定义的事件调度原则,调用仿真队列中发生时间等于当前仿真钟时间的事件;2)生成将来仿真事件并添加到仿真队列。

(4)显示当前仿真信息步骤中主要完成:1)显示仓库库存、出入库流水、缺货情况等信息;2)显示基层单位器材消耗曲线;3)显示工厂生产、发货情况;4)显示器材成本、运输成本等费用消耗情况。

(5)仿真结果统计步骤中主要完成:1)统计消耗情况;2)统计库存动态情况;3)统计缺货情况;4)统计成本消耗情况。降低库存成本和提高仓库的满足率是库存控制的主要目的,所以在仿真过程中主要对缺货情况与成本消耗进行了分析,并根据仿真结果进行进一步的仿真优化。

3 结束语

本文针对装备器材库存系统中存在大量的随机参数,用解析方法很难对其进行描述和分析的难题,在库存控制基本理论及仿真基本理论的基础上,结合我军装备器材保障的特点,设计了基于事件调度法的装备器材库存仿真控制系统。以期通过本系统对现有和虚拟的库存控制进行仿真优化,达到提高装备器材保障能力,降低库存控制成本,优化库存结构的目的。

摘要：库存管理是供应链管理中的重要环节,起到缓冲、调节和平衡的作用。作者以库存控制基本理论及仿真基本理论为基础,结合保障器材库存控制的特点,研究设计基于事件调度算法的库存控制仿真系统,为提高保障器材库存管理水平提供有力的工具。

关键词：库存控制,保障器材,事件调度法

参考文献

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