послати власну вантажівку на досить віддалену відстань (понести великі витрати зв'язані з оформленням замовлення) для того, що б купити невелику кількість (у фізичному вираженні) матеріалів і їхати майже порожняком. При цьому в даного постачальника можна купити поки ще не дефіцитні матеріали, що можуть незабаром знадобитися. Необхідно визначити доцільність закупівлі, таких матеріалів у комплексі з іншими, уже необхідними матеріалами. Припустимо, що по раніше обраному постачальнику третьому (3) є наступна ситуація:
Таблиця №. Приклад ситуації яка пов’язана комбінованою закупівлею
Пост 3
М 3 | Треба купити
М 4
М 5
М 8
М 10
М 1 | Необхідно визначити доцільність закупівлі
М 9
Для того, щоб вирішити подібну задачу для кожного матеріалу в довіднику матеріалів необхідно указати свої параметри. Розрахунок більшої частини параметрів програма робить на підставі інформації, що вводиться в базу даних і розраховується в процесі користування інформаційною системою. Для кожного матеріалу в довіднику матеріалів вручну вказуються відсотковий рівень, що враховує втрати у рік від старіння, крадіжок і т.д. (r2).
Інформація про величину упущеного доходу (банківська ставка ) вказується в базі даних блоку і є однією для всіх матеріалів (r1). Інші показники розраховуються на підставі інформації, що накопичується в базі даних.
Для того, щоб показати всю логіку визначення доцільності закупівлі покажемо алгоритм роботи програми на більш повному прикладі коли є не 2 а 6 спірних матеріалів. У рішенні подібної задачі застосовується такий показник як СрпМi— це середньоденні витрати матеріалу за визначений проміжок часу (величина береться на підставі запиту програми до бази даних, середньоденна величина загального споживання за визначений останній проміжок часу ділиться на кількість днів у цьому проміжку).
Таблиця . Умова задачі, що розглядається
Пост 10 | Склад | СрпМi | час спож.
М 11 | Треба купити | 100 | 50 | 2
М 12 | 50 | 20 | 2.5
М 13 | 25 | 10 | 2.5
М 14 | Необхідно визначити доцільність закупівлі | 200 | 50 | 4
М 15 | 500 | 100 | 5
М 16 | 1040 | 130 | 8
М 17 | 400 | 100 | 4
М 18 | 300 | 100 | 3
М 19 | 500 | 50 | 10
Проводиться ранжирування матеріалів, доцільність покупки, яких треба визначити, за прогнозованим часом вичерпання запасів.
Таблиця №. Ранжирування матеріалів за прогнозованим часом вичерпання, приклад виконання інших дій необхідних для рішення задачі
N | час спож. | Оптимальний розмір замов. EOQ | Нормативна потреба MRP | Розмір замовлення | Прогноз. Час споживання замов.
3 | М 11 | 2.00 | 300 | 200 | 300 | 6.00
3 | М 12 | 2.50 | 450 | 750 | 750 | 37.50
3 | М 13 | 2.50 | 120 | 100 | 120 | 12.00
4 | М 18 | 3.00 | 600 | 400 | 600 | 12.00
5 | М 14 | 4.00 | 1000 | 230 | 1000 | 10.00
6 | М 17 | 4.00 | 650 | 490 | 650 | 5.00
7 | М 15 | 5.00 | 550 | 700 | 700 | 7.00
8 | М 16 | 8.00 | 500 | 125 | 500 | 5.00
9 | М 19 | 10.00 | 340 | 400 | 400 | 8.00
Після того як ранжирування проведене знаходиться розмір замовлення для того, щоб визначити числові масиви, з якими буде працювати програма. У розрахунку враховується 2 моделі перебування розміру замовлення. Програма порівнює нормативну потребу (цей показник на той час уже розрахований) з оптимальним розміром замовлення, знайденим по методу EOQ. Оптимальний розмір замовлення розраховується по формулі:
де Втрві— величина транспортних витрат при роботі з і-им матеріалом за останній рік (приклад розрахунку даної величини наведено в минулому розділі, інформація по її величині повинна зберігатись в базі даних інформаційної системи);
Взбі — загальна вартість зберігання і-го матеріалу протягом останнього року (приклад розрахунку даної величини наведено в минулому розділі, вона розраховується як сума вартості грошей та витрат пов’язаних із зберіганням, втратами від порчі, старінням та ін);
D—річна потреба в матеріалі, розраховується як добуток СрпМiЧ360 (розраховується програмою);
N—дільник вартості величини замовлення, дорівнює числу матеріалів, що скопом купуються в постачальника, у задачі дорівнює числу в самому лівому стовпчику.
Після порівняння методів MRP і EOQ обирається найбільше значення. На підставі цих даних можна побудувати, числові масиви для того, щоб виключити певні матеріали з розгляду. Покажемо такий розрахунок на прикладі.
Таблиця №9. Прогноз часу вичерпання матеріалів у випадку придбання матеріалів |
Час споживання cклад. остатка | Час споживання замовлення | Загальний час споживання у випадку замовлення
М 11 | 2.00 | Масив 1 | 6.00 | 8.00 | Масив 3
М 12 | 2.50 | 37.50 | 40.00
М 13 | 2.50 | 12.00 | 14.50
М 18 | 3.00 | Масив 2 | 12.00 | 15.00
М 14 | 4.00 | 10.00 | 14.00
М 17 | 4.00 | 5.00 | 9.00
М 15 | 5.00 | 7.00 | 12.00
М 16 | 8.00 | 5.00 | 13.00
М 19 | 10.00 | 8.00 | 18.00
Якщо яке небудь число з масиву 2 менше або дорівнює мінімальному числу з масиву 3, то матеріал, що збігається з даним числом, виключається з розгляду. У даному випадку це матеріали 16 і 19. Після цього програма розглядає ті матеріали, що залишилися по уже визначеній черзі. Першим