Логистическая сеть дизайна является сложным и важным аспектом управления цепочками поставок. Он включает в себя принятие стратегических решений о местонахождении объектов, распределении ресурсов и потоке товаров для оптимизации эффективности и минимизации затрат. Линейное программирование (LP) - это мощный математический метод, который можно эффективно применять для решения задач проектирования логистической сети. Будучи поставщиком LP, я воочию наблюдал, как преобразующее воздействие, которое LP может оказать на логистические операции. В этом блоге я поделюсь пониманием того, как применить LP к дизайну логистической сети.
Понимание оснований линейного программирования в логистике
Линейное программирование - это метод оптимизации линейной целевой функции, в соответствии с набором линейных ограничений равенства и неравенства. В контексте дизайна логистической сети целевая функция обычно направлена на минимизацию затрат, таких как транспортные затраты, затраты на удержание запасов и затраты на эксплуатацию, в то время как ограничения представляют ограничения на ресурсы, потенциал и спрос.
Первым шагом в применении LP к дизайну логистической сети является четкое определение проблемы. Это включает в себя выявление переменных решения, целевой функции и ограничений. Например, переменные решения могут включать количество товаров, которые должны быть отправлены из каждого источника в каждый пункт назначения, количество объектов, которые будут открыты или закрыты, и количество запасов, которые будут проводиться в каждом месте.
Выявление переменных решений
В логистической сети переменные решения - это элементы, которые мы можем контролировать для достижения наших целей оптимизации. Например, если мы разрабатываем распределительную сеть, у нас могут быть переменные решения, связанные с выбором складов. Пусть (x_ {ij}) представляет количество товаров, отправленных со склада (i), клиенту (J). Другой набор переменных принятия решения может быть (y_i), где (y_i = 1), если склад (i) открыт и (y_i = 0), если он закрыт.
Определение объективной функции
Целевая функция - это математическое выражение, которое мы хотим оптимизировать. В большинстве проблем разработки сети логистики цель состоит в том, чтобы минимизировать общую стоимость. Общая стоимость может включать в себя транспортные расходы, которые можно рассчитать как продукт расстояния между источником и пунктом назначения, количество отправленных товаров и затраты на транспортировку единицы. Пусть (C_ {ij}) - это стоимость транспортировки подразделения со склада (i) до клиента (j). Затем компонент стоимости транспорта целевой функции (\ sum_ {i} \ sum_ {j} c_ {ij} x_ {ij}).
В дополнение к транспортным затратам, нам также необходимо рассмотреть затраты на проведение запасов и расходы на эксплуатацию. Если (h_i) является стоимостью инвентаризации на единицу на складе (i) и (f_i) является фиксированной стоимостью эксплуатационного склада (i), целевая функция может быть написана как:
[Z = \ sum_ {i} \ sum_ {j} c_ {ij} x_ {ij}+\ sum_ {i} h_ii_i+\ sum_ {i} f_iy_i]
Где (i_i) уровень инвентаря на складе (i).
Установление ограничений
Ограничения - это ограничения или требования, которые должны быть удовлетворены в сети логистики. Есть несколько типов ограничений, которые обычно встречаются в дизайне логистической сети:
- Требуют ограничения: Спрос каждого клиента должен быть удовлетворен. Для каждого клиента (j), (\ sum_ {i} x_ {ij} = d_j), где (d_j) является спросом клиента (j).
- Ограничения пропускной способности: Общее количество товаров, поставляемых со склада, не может превышать его мощность. Для каждого склада (i), (\ sum_ {j} x_ {ij} \ leq c_iy_i), где (c_i) является способностью склада (i).
- Негативные ограничения: Количество отправленных товаров и уровни запасов должны быть негативными. (x_ {ij} \ geq0) и (i_i \ geq0) для всех (i) и (j).
Сбор данных и подготовка
Как только проблема будет определена, следующим шагом является сбор и подготовка необходимых данных. Это включает в себя информацию, такую как транспортные расходы, прогнозы спроса, мощность объекта и затраты на удержание запасов. Точность данных имеет решающее значение для эффективности модели LP.
Например, транспортные расходы могут быть получены из исторических данных или переговоров с перевозчиками. Прогнозы спроса могут основываться на прошлых данных о продажах, рыночных тенденциях и заказывах клиентов. Возможности объекта могут быть определены физическими характеристиками складов или распределительных центров.
Состав модели и решение
После сбора данных мы можем сформулировать модель LP с помощью языка математического программирования или специализированного программного инструмента. Существует много программных пакетов, доступных для решения проблем LP, таких как Gurobi, Cplex и Excel Solver.
Затем модель LP решается, чтобы найти оптимальные значения переменных решения. Решение дает представление о лучшей конфигурации логистической сети, например, какие средства для открытия или закрытия, сколько отправлять из каждого источника в каждый пункт назначения и какой инвентарь содержится в каждом месте.
Тема исследования: применение LP к дизайну дистрибьюторской сети
Давайте рассмотрим тематическое исследование компании, которая хочет разработать дистрибьюторскую сеть для обслуживания нескольких клиентов из набора потенциальных складов. У компании есть три потенциальных склада и пять клиентов. Транспортные расходы, прогнозы спроса и складские возможности следующие:
| Склад | Емкость | Фиксированная стоимость |
|---|---|---|
| 1 | 1000 | 5000 |
| 2 | 1200 | 6000 |
| 3 | 1500 | 7000 |
| Клиент | Требовать |
|---|---|
| 1 | 200 |
| 2 | 300 |
| 3 | 400 |
| 4 | 500 |
| 5 | 600 |
Транспортные расходы (C_ {ij}) с каждого склада (i) до каждого клиента (J) приведены в матрице.
Мы формулируем модель LP, как описано выше, и решаем ее, используя программный инструмент. Решение показывает, какие склады должны быть открыты и сколько отправлять с каждого открытого склада каждому клиенту, чтобы минимизировать общую стоимость.
Анализ чувствительности
После получения оптимального решения важно провести анализ чувствительности. Анализ чувствительности помогает нам понять, как изменяется оптимальное решение при изменении входных данных или параметров. Например, мы можем проанализировать, как изменяются общая стоимость и конфигурация сети, когда изменяются прогнозы спроса или транспортные затраты.
Преимущества применения LP к дизайну логистической сети
Применение LP на логистическую сеть Design предлагает несколько преимуществ:
- Снижение затрат: Оптимизируя конфигурацию сети, LP может значительно снизить транспортные затраты, затраты на удержание запасов и затраты на эксплуатацию.
- Повышенная эффективность: LP помогает в лучшем использовании ресурсов, таких как мощность склада и транспортные транспортные средства, что приводит к повышению операционной эффективности.
- Стратегическое решение - принятие: Модель LP обеспечивает количественную основу для принятия стратегических решений о местонахождении объектов, распределении ресурсов и потоке товаров.
Использование LP в сочетании с нашими продуктами
Как поставщик LP, мы предлагаем ряд продуктов, которые могут дополнить применение LP в дизайне логистической сети. НашBW Series обратный осмос мембраныможет использоваться в учреждениях, где требуется очистка воды, например, в производственных предприятиях или распределительных центрах. АМембранные элементы промышленной нанофильтрационной серииподходят для приложений, где необходима фильтрация высокого качества. И нашLP Series 2,5 дюйма опреснения мембраны ROпредназначен для эффективных процессов опреснения, которые могут быть актуальны в районах, где нехватка воды является проблемой.
Заключение
Применение LP к дизайну логистической сети - это мощный подход, который может помочь компаниям оптимизировать свои операции цепочки поставок. Четко определяя проблему, сбор и подготовку точных данных, составление и решение модели LP, а также анализ чувствительности, компании могут принимать обоснованные решения о своей конфигурации логистической сети. Будучи поставщиком LP, мы стремимся предоставить необходимую поддержку и продукты, чтобы помочь нашим клиентам достичь своих целей оптимизации логистики. Если вы заинтересованы в том, чтобы узнать больше о том, как наши продукты и методы LP могут быть применены к вашему дизайну логистической сети, мы приглашаем вас связаться с нами для обсуждения закупок.
Ссылки
- Даскин, MS (2013). Сеть и дискретное местоположение: модели, алгоритмы и приложения. Уайли.
- Таха, HA (2017). Операционные исследования: введение. Пирсон.
- Уинстон, WL (2003). Операционные исследования: приложения и алгоритмы. Thomson Learning.