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发表于 2014-10-16 11:10:25
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本帖最后由 jiannywang 于 2014-10-17 08:50 编辑
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在模型初始化时,集中一次性投入一定量的part。具体实现参看附件的模型
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案例:5 g* @, I5 C, A- c; h
轮胎采购采取定期定量(Q,T)模式。在本案例VPLS中,总装线的节拍为2分钟,则一天480钟内总装线装配计划为240台,每台车辆需要一套轮胎,一套轮胎为4只,在案例中以套数计量。采购部门对轮胎的采购采用定期定量模型进行采购,其中订货周期T为3天,每次订货量Q为720套,从发出订单到轮胎入库的采购提前期服从uniform(480,960)均匀随机分布,在模型初始时刻假设车间有轮胎500套。' L* C4 x- p% U) [, T
钢板采购采取定期不定量(s,S,T)模式。虽然案例中的总装节拍是固定的,理论上说所需的板材件数量也是固定的,但是由于钢板切割时具有多种下料组合,使得实际使用的钢板数量具有一定随机性,因此系统对钢板的采购模式使用(s,S,T)模型。在模型中,设定s为100,S为300,T为480,即每天(480分钟)开始时进行库存量统计,如果当前库存低于s,则进行采购,采购数量Q = S当前库存量,采购提前期服从uniform(240, 720)的均匀随机分布,在模型初始时刻假设车间有150张钢板。
2 i* E3 p9 K$ ]( V系统进行如下假设:# B% y; h4 [+ X, h/ T0 g3 D
(1)不论是轮胎还是钢板,在途的订单最多只能有一个;
! I9 {. A @' G(2)钢板消耗时间间隔服从均值为8分钟的负指数分布;
/ _9 h$ ?- ?% n6 g(3)轮胎消耗间隔为2分钟一套。
- ^) u6 L* U, ^, |) H$ U" E7 x9 |* D通过WITNESS仿真,运行10天(10天×8小时/天×60分钟/小时=4800分钟),统计如下数据:; `2 g. J: P4 f( \( E ]8 q& l+ P T
(1)车间两类产品的平均存放量、最大存放量;/ y. _7 t9 \5 y# M) P9 v3 T
(2)车间两类产品的缺货数量;4 m: H' Q, ~9 G. U/ `; n7 r
(3)钢板订货次数、订货总量;
4 b' x$ q$ i% t在学习过程中,主要关注如下功能的实现:% u4 n/ L# e; \9 i; @. S% _
(1)两种采购模式的实现;
( E, r$ {* u& i, W: v& R9 k0 Q8 r# H(2)采购提前期的实现;. l5 |. G2 {! j- n4 j
(3)缺货统计功能的实现;0 s2 ~/ d( o1 M) R) C+ U5 e/ S( T+ `
- u' b7 r. n; I7 L5 o6 E. ~0 t
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