理论教育 系统关键性能指标分析:深入剖析优化方法

系统关键性能指标分析:深入剖析优化方法

时间:2023-05-29 理论教育 版权反馈
【摘要】:图8-35参数f、g对系统性能的影响

系统关键性能指标分析:深入剖析优化方法

一、性能指标定义

闭环供应链系统的牛鞭效应、库存成本、由缺货决定的顾客服务水平为关键性能指标。定义3个关键性能指标如下:

(1)牛鞭效应指标。

由于再制造闭环供应链系统的控制输入由制造变量和再制造变量构成,为有效抑制系统输入对输出的扰动,在分析闭环供应链运作过程中的波动时,根据牛鞭效应定义,将制造量和再制造量输入方差之和与市场需求方差的比值作为系统的牛鞭效应指标:

(2)库存成本指标。

由于回收库存和生产库存均产生库存管理成本,在考虑缺货成本情况下,定义库存成本为:

其中,Ch为单位成品库存持有成本系数,Cp为缺货成本系数,Cr为单位回收库存持有成本系数。

(3)顾客服务水平指标。

闭环供应链运作中,当制造和再制造产品库存不足时,会造成缺货,进而影响顾客服务水平,因此定义顾客服务水平为:

其中S(ipr,k)为缺货周期数,N为仿真总周期长度

二、系统性能指标的仿真分析

下面应用计算机仿真模拟对关键性能指标进行分析。假设市场需求服从均值为40,方差为9的正态分布;成本参数设置为:Ch=6,Cp=8,Cr=4;制造提前期、回收延迟分别为:l1=1,l2=3;初始库存设置:。在仿真实验中分别观察参数f,g,r,α对系统性能指标的影响。

(1)参数f对系统性能指标的影响。

固定其他参数的取值:g=1.5,α=0.75,r=0.75,参数f的取值从0.2到1.8变化,可以得到各性能指标数据如表8-5,相应的仿真结果如图8-35所示。

表8-5 参数f对系统性能指标的影响(www.daowen.com)

从表8-5的分析可知:参数f的取值小于1时,系统能够较好地抑制牛鞭效应,但是f的取值过小时,系统顾客满意水平会降低;参数f的取值对系统库存成本的影响不显著。

(2)参数g对系统性能指标的影响。

固定其他参数的取值:f=1.5,α=0.75,r=0.75,参数g的取值从0.2到1.8变化,可以得到各性能指标数据如表8-6,相应的仿真结果如图8-35所示。

表8-6 参数g对系统性能指标的影响

从表8-6的分析可知:参数g的取值越大,系统越能较好地抑制牛鞭效应,而且顾客满意水平越高,当参数g的取值在大于1的范围内时,具有较高的顾客满意度水平;总的来看,参数g的取值对系统库存成本的影响也不显著。

(3)参数r对系统性能的影响。

固定其他参数的取值:g=1.5,f=1.5,α=0.75,参数r的取值从0.1到0.9变化,可以得到各性能指标数据如表8-7。

表8-7 参数r对系统性能指标的影响

(4)参数α对系统性能的影响。

固定其他参数的取值:g=1.5,f=1.5,r=0.75,参数α的取值变从0.1到0.9变化,可以得到各性能指标数据如表8-8。

表8-8 参数α对系统性能指标的影响

从表8-7、表8-8可以看出:参数r、α对系统的牛鞭效应、库存成本和顾客服务水平影响都不显著,因此切换补货策略下闭环供应链的性能主要受参数f和g影响。

图8-35 参数f、g对系统性能的影响

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