Построение распределительной модели

Пусть x_ij – количество времени (ч), которое корпус Кi будет тратить на выпуск изделия Иj в течение планового периода.

Производство без специализации

Рассмотрим производство без специализации корпусов. Распределительная матрица такой задачи приведена в таблице 2.

Таблица 2

 

При ее построении необходимо учитывать, что параметр интенсивности выполнения работ λ _ij в данном случае – это производительность корпуса Кi по выпуску изделия И_j. Но в исходных данных вместо λ _ij дано количество минут, затрачиваемых в корпусе Кi на производство одного изделия И_j, то есть трудоемкость T=(t_ij). Производительность и трудоемкость по своему смыслу – обратные величины, то есть

(8)

Например, на производство изделия И2 в корпусе К1 требуется 0, 5 минуты, поэтому в течение часа (60 мин) будет произведено120 изделий:

Примечание 1.При решении РЗ в Excel можно обойтись без округлений промежуточных значений всех параметров задачи. Для этого расчет этих значений необходимо производить прямо в соответствующих ячейках. Например, в ячейку для λ ₄₁ вместо округленного числа 8, 333 надо ввести выражение =60/7, 2. Результаты решения рассматриваемой задачи (X'*, X*, X ^к*, L(X^к*)) получены в Excel без округления промежуточных вычислений.

На основании распределительной таблицы 2 строим модель РЗ – ЦФ (приведены округленные значения) и ограничения:

(9)

Преобразуем РЗ в ТЗ. В качестве базового корпуса можно выбрать любой, но мы предпочтем корпус с максимальной производительностью, то есть корпус K1. По формуле (2) определим производительности корпусов α _i, нормированные относительно производительности базового станка:

 

 

Пересчитаем фонды времени корпусов по формуле (3):

 

Пересчитаем плановое задание по формуле (4):

 

Пересчет себестоимостей производим по формуле (5), например:

 

 

Все пересчитанные параметры РЗ сведены в транспортную матрицу задачи без специализации (таб.3). Перед записью этой матрицы надо проверить сбалансированность полученной ТЗ, то есть условие

В данной задаче условие баланса не выполняется, так как 1914, 167 > 1719, 167, то есть

Это означает, что фонды времени корпусов позволяют произвести больше продукции, чем это предусмотрено плановым заданием. Для получения баланса добавим в транспортную таблицу фиктивный столбец Иф с плановым заданием

и фиктивными тарифами c'_ф = 10000 [руб./ч], превосходящими по своему значению все реальные тарифы c'_ij полученной ТЗ.

Таблица 3

Примечание 2.При решении ТЗ в Excel, возможно, придется увеличить относительную погрешность решения в параметрах окна " Поиск решения" . Оптимальное решение ТЗ X'* [ч] из табл.3 без фиктивного столбца (все значения округлены до трех знаков после запятой) имеет следующий вид:

 

Оптимальное решение РЗ * X [ч] получаем из оптимального решения ТЗ X'* [ч] по формуле (6), например:

 

Значения x*_ij – это время, в течение которого корпус Ki будет выпускать изделия Иj. Чтобы узнать, какое количество продукции будут выпускать корпуса, то есть X^к* [шт.], воспользуемся формулой (7), например:

В данном расчете округления (до меньшего целого) обязательны, поскольку выпускаемая продукция штучная:

В данном расчете округления (до меньшего целого) обязательны, поскольку выпускаемая продукция штучная:

 

Определим затраты на производство продукции без специализации:

(10)

L= 16485825, 01

При расчете затрат на производство значения в фиктивном столбце (строке) не учитываются. Затраты, рассчитанные по формуле (1) и формуле (10), в принципе, одинаковы, но в данной задаче будут несколько различаться. Это связано с тем, что в (10) мы использовали уже округленные до меньшего целого значения .

Вывод: Минимальные затраты на производство составили 16485825, 01.

Приложение Г Производственная программа (фрагмент)

Таблица 1 - Распределение производственной программы завода по кварталам и месяцам из расчета 270 рабочих дней в год

Наименование продукции ассортиментной линейки

I квар-тал

Ян-варь

Фев-раль

Март

II квар-тал

Ап-рель

Май

Июнь

III квар-тал

Июль

Ав-густ

Сен-тябрь

IV квар-тал

Октя-брь

Ноябрь

Де-кабрь

Число рабочих дней Дрk, раб. дн

Объемы производства в тн

FOR

MIX

SUN line

Арктика

БIO - S AQVA

Био - С

ТМС

Лапушка

Лотос

Эхо

Моя семья

3 тыс тн

Количество изделий в год, тыс. штук упаковок (пачек) в ассортименте

FOR

MIX

SUN line

Арктика

БIO - S AQVA

Био - С

ТМС(20 кг)

Лапушка

Лотос

Эхо

Моя семья

6 тыс шт

 

[1] Результаты выполнения контрольной работы служат исходным материалом для выполнения курсовой работы.

⇐ Предыдущая123456

Поделиться:

Популярное:

1. D-технология построения чертежа. Типовые объемные тела: призма, цилиндр, конус, сфера, тор, клин. Построение тел выдавливанием и вращением. Разрезы, сечения.
2. F. МОДЕЛИ ОБУСЛАВЛИВАНИЯ АДДИКЦИИ
3. IDEF1X - методология моделирования данных, основанная на семантике, т.е. на трактовке данных в контексте их взаимосвязи с другими данными.
4. OLAP-технология и многомерные модели данных
5. V) Построение переходного процесса исходной замкнутой системы и определение ее прямых показателей качества
6. VI Моделирование рынка и составление прогноза выпуска автомобилей
7. А. Устройство и построение тел
8. АВТОРСКИЕ МОДЕЛИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ
9. АВТОРСКИЕ МОДЕЛИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ, ИЛИ КАК ОБРЕСТИ СВОЕ ЛИЦО
10. Алгоритм построения математической модели.
11. Анализ объекта моделирования
12. Анализ результатов моделирования