Страховой запас
Страховые запасы предназначены для снижения риска возникновения дефицита, наступающего вследствие непредсказуемого роста потребления запасов или задержек при выполнении заказа. Другими словами, это дополнительный объем сырья и материалов, который может быть использован в качестве буфера до момента поступления следующего заказа.
Классическая модель расходования и пополнения запасов является идеальной при полностью детерминированных параметрах управления запасами. На практике же приходится учитывать неопределенности, вызванные главным образом случайным характером ежедневного спроса и продолжительностью логистического цикла. Случайность основных параметров поставок и спроса, а также логистические риски являются причинами создания страховых запасов.
В приведённом примере расчет страховых запасов в условиях неопределенности осуществляется на основе формулы Бауэрсокса.
Исходные данные
Таблица «Календарь поставок»:
| Имя поля | Метка поля |
|---|---|
 Date_begin |
Дата оформления заказа |
| Date_end |
Дата поставки |
Таблица «Продажи»:
| Имя поля | Метка поля |
|---|---|
| Date_sale |
Дата продажи |
 Count_sale |
Объем продажи |
Таблица «Значения функции потерь f(k) и коэффициента k»:
| Имя поля | Метка поля |
|---|---|
 f_table |
f(k) |
| k |
k |
Переменные:
| Имя поля | Метка поля |
|---|---|
| Q |
Размер заказа |
| S_L |
Величина дефицита |
Алгоритм
- Рассчитать продолжительность, среднее и среднее квадратическое отклонение значения функционального периода.
- Рассчитать продолжительность, среднее и среднее квадратическое отклонение значения количества продаж продукта в день.
- Рассчитать общее среднее квадратическое отклонение.
- Рассчитать значение функции потерь .
- По рассчитанному значению функции потерь найти соответствующее значение коэффициента .
- Рассчитать значение страхового запаса для заданных значений величины дефицита и размера заказа.
Важно: данное значение страхового запаса получено для фиксированных значений размера заказа и величины дефицита . Для изменения значений размера заказа и величины дефицита в Loginom необходимо в порту Переменные пользователя поменять соответствующие значения переменных.
Сценарий
Исходные данные
В Сценарии используются три узла импорта из текстового файла: Календарь поставок, Продажи и Значения функции потерь и коэффициента k.
В мастере настройки первых двух узлов для полей Дата оформления заказа, Дата поставки, Дата продажи задаются следующие настройки:
- Разделитель даты: Точка (.);
- Формат даты: dd/mm/yyyy.
В узле Значения функции потерь и коэффициента k устанавливается десятичный разделитель Запятая.
СКО общее и Функция потерь, f(k)
Для удобства чтения Сценария объединим узлы в Подмодель:
Продолжительность функционального цикла, Т
В узле производятся следующие расчёты:
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
| T |
T | Расчет полного количества дней между Датой оформления заказа и Датой поставки с помощью функции DaysBetween |
Среднее значение Т и СКО Т
В узле производятся следующие расчёты:
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
| T_avg |
T среднее | Расчет среднего значения продолжительности функционального цикла с помощью функций Round и Stat |
| sko_T |
ско Т | Расчет среднего квадратического отклонения продолжительности функционального цикла с помощью функций Round и Stat |
Среднее значение продаж D и СКО D
В узле производятся следующие расчёты:
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
| D_avg |
D среднее | Расчет среднего значения количества продаж продукта в день с помощью функций Round и Stat |
| sko_D |
ско D | Расчет среднего квадратического отклонения значения количества продаж продукта в день с помощью функций Round и Stat |
Объединение поставок и продаж
В узле Слияние производится Полное соединение данных о поставках и продажах. Связующие поля в настройке не указываются. По итогу каждая строка таблицы «Среднее значение продаж, D и СКО D» соединяется с каждой строкой таблицы «Среднее значение Т и СКО Т».
Группировка
Узел Группировка объединяет записи поля «T среднее» в группу, а для оставшихся полей выводит значение первой записи в наборе данных. Мастер настройки узла показан на рисунке:
СКО общее и Функция потерь, f(k)
В узле производятся следующие расчёты:
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
| sko |
ско общее | Расчет общего среднего квадратического отклонения |
| f |
f(k) | Расчет значения функции потерь f(k) |
Страховой запас, Q_str
Часть узлов Сценария для удобства объединим в Подмодель:
Объединение с таблицей значений функции потерь
В узле Слияние производится Полное соединение данных о поставках и продажах. Связующие поля в настройке не указываются. По итогу каждая строка таблицы «СКО общее и Функция потерь, f(k)» соединяется с каждой строкой таблицы «Значения функции потерь и коэффициента k».
Разница
В Калькуляторе производится расчет по следующему выражению :
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
| raz |
Разница | Расчет разницы между табличной функцией потерь, f(k) табличное и функцией потерь, рассчитанной на основе среднего квадратического отклонения, f(k) |
Определение минимального значения функции потерь
В узле производятся следующие расчёты:
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
 min |
min | Расчет минимального значения функции потерь с помощью функции Stat |
Фильтр строк
В мастере настройки узла Фильтр строк задано условие: «min = ИСТИНА». Таким образом выделяется запись, соответствующая минимальному значению функции потерь, и отсеиваются все остальные.
Страховой запас, Q_str
В узле производятся следующие расчёты:
| Имя поля | Метка поля | Описание |
|---|---|---|
| Q_str |
Страховой запас, Q_str | Расчет страхового запаса как произведения коэффициента k и общего среднего квадратического отклонения sko |
Интерпретация
После удаления вспомогательных полей в выходном порте узла «Страховой запас, Q_str», получим следующие итоговые данные:
| Поле | Значение |
|---|---|
| Страховой запас, Q_str |
5,36 |
| ско общее |
5,36 |
| k |
1 |
| f(k) |
0,09 |
| T среднее |
2,56 |
| ско Т |
0,88 |
| D среднее |
4,65 |
| ско D |
2,16 |