 |
Переменные для формирования стратегии запасов.
|
|
|
|
Лабораторные по PowerSim Часть 6.
Управление рисками.
1. Краткое описание модели. 1
2. Добавление задачи анализа рисков в компоненты модели. 2
3. Выбор первого множества переменных. 3
4. Определение переменных. 5
5. Определение установок моделирования для задачи оценки рисков. 8
6. Несколько слов о типах и периодах. 10
7. Представление результатов анализа рисков. 10
8. Запуск анализа оценки рисков. 12
9. Анализ информационной задержки. 13
10. Показ результатов второго анализа. 14
11. Анализ коэффициента стоимости хранения. 15
12. Показ результатов третьего анализа. 16
Оптимизация политики запасов с учетом рисков.
В процессе оценки и анализа рисков было определено, что задержка поставки и информационная задержка имеют некоторое небольшое влияние на прибыль. В тоже время стоимость хранения товаров является критическим фактором. Теперь будем проводить анализ управления рисками для поиска оптимальной, устойчивой к изменениям политики управления запасами, обеспечивающей максимизацию прибыли.
Рассмотрим модель, которая будет характеризовать динамику управления складскими запасами.
Моделирование показывает колебания количества запасов с течением времени. Модель вычисляет общую прибыль компании. Наиболее важными результирующими переменными являются Запасы и Общая прибыль.
Имеются несколько факторов, которые могут изменяться и оказывать влияние на результаты моделирования. Параметры модели, которые могут быть изменены: Цена, Стоимость поставки, Коэффициент покрытия запасов, Коэффициент стоимости хранения, Информационная задержка, Время задержки поставки.
Выручка определяется объемом продаж, а расходы определяются стоимостью хранения товаров на складе и стоимостью поставок товаров. Разность между выручкой и расходами дает прибыль за один временной шаг, которая добавляется в накопитель (уровень) Общая прибыль.
|
|
|
Посредством инструментальных средств пакета PowerSim Studio можно задать изменения значений принятых допущений в соответствии со статистическими распределениями. В рассматриваемом случае будет анализироваться поведение модели запасов, когда три разных допущения будут определены как статистические распределения, а не как фиксированные значения.
Добавление задачи анализа рисков в компоненты модели.
Можно выполнить управление риском для любой компоненты проекта. Это достигается путем добавления задачи анализа рисков в компоненты проекта (нужно использовать режим пользовательского интерфейса Advanced workspace и работать с левой панелью). Проект содержит одну компоненту – Inventory Management, которая содержит компоненту Main Simulation. Для использования прежних установок моделирования при анализе рисков, создадим клон модели Risk Analysis Clone. Для этого щелкнем правой кнопкой по компоненте Main Simulation в окне Project Window и выберем в появившемся меню опцию Add Risk Analysis Clone.
Появится новая компонента в окне проекта с именем Risk Analysis 1. Её можно переименовать, щелкнув правой кнопкой мыши по имени и выбрав пункт меню Rename. Можно раскрыть структуру новой компоненты, щелкнув по значку «+»
В раскрывшемся дереве видна компонента Analysis Variable. Рисунки иллюстрирующие эти действия показаны ниже.
|
А) Б)
С)
Переменные для формирования стратегии запасов.
Как и ранее будем использовать Коэффициент покрытия запасов в качестве Решающей (регулирующей) переменной.
Для задания решающих переменных щелкнем правой клавишей мыши по значку Decisions (Решения), выберем в появившемся меню пункт Add Decision и в появившемся окне выберем переменную Коэффициент покрытия запасов, затем ОК.
|
|
|
Для задания переменных Assumption (Допущений) проделаем аналогичные действия и выберем в качестве добавляемой переменной Время задержки поставки, затем Информационная задержка, затем Коэффициент стоимости хранения.
Для задания переменных Objectives щелкнем правой клавишей мыши по значку Objectives (Цели), выберем в появившемся меню пункт Add Objectives и в появившемся окне выберем переменную Общая прибыль, затем ОК. Список переменных для оценки риска будет таким, как указано на рисунке ниже.
Определение переменных
Начнем с определения интервала значений для Коэффициента покрытия запасов из которогоPowersim Solver будет находить оптимальные значения.
Дважды щелкнем по переменной Коэффициент покрытия запасов и заполним поля диалогового окна, так как показано на рисунке, после чего нажмем ОК.
Заметим, что фактическое значение не будет оказывать влияние на поиск оптимального решения.
Переменную Время задержки поставки определили как Допущение, поэтому ее значения будут изменяться самой моделью. В соответствии с опытом наблюдения за изменением времени задержки поставки будем считать, что среднее время задержки 8 дней, и что оно может изменяться в пределах 2 дней в обоих направлениях. Будем использовать вариант усеченного нормального распределения с математическим ожиданием 8 и стандартным отклонением 2. Нижний предел этого распределения 0, так как задержка поставки не может быть отрицательной.
Выберем параметр Время задержки поставки из раздела Assumption (Допущения) и щелкнем правой кнопкой мыши, в появившемся меню выберем опцию Properties. Выберем тип распределения Truncated Normal и введем параметры распределения в соответствии с рисунком:
Затем нажимаем на Apply и ОК.
Подобным образом, но с другими законами распределения и значениями, показанными на рисунке ниже, определяем параметры Информационная задержка и Коэффициент стоимости хранения.
Определение целей
Целью управления рисками является гарантия высокой прибыли внутри заданного уровня доверительного интервала.
Вспоминая результаты решения задачи оптимизации прибыли укажем ее приблизительное значение - около 3500000. С учетом рисков поставим задачу получить прибыль более 3300000 с 90% определенностью.
|
|
|
Имеется два вычислительных метода определения целей при управлении рисками в Powersim Studio: оценочный метод и метод доверительного интервала.
При использовании оценочного метода вычисляется оценка нашего выбора для каждого целевого фактора на основе значений целевого фактора при всех запусках модели. Эта оценка затем сравнивается с целевым показателем и вычисляется отклонение.
Когда используется метод доверительного интервала, вычисляется процент запусков, удовлетворяющий целевым установкам. Этот процент сравнивается с доверительным уровнем, установленным для целевого результата, и вычисляется отклонение. Последний метод принят по умолчанию при решении задачи управления рисками.
Определим целевой параметр Общая прибыль, открывая опцию свойства, и вводя значения в соответствии с рисунком ниже.
Нажимаем на ОК для сохранения изменений.
Так как в данном случае имеется только один целевой показатель, то нет необходимости изменять весовой коэффициент или нормирующий делитель. Если имеются несколько целей, то эти параметры дают возможность нормализовать цели, сделать их сравнимыми, и назначить им веса для проведения более правильного анализа.
6. Определение результатов.
На предыдущем шаге мы определили цель анализа – гарантированно достигнуть высокой прибыли с заданным уровнем гарантии. Чтобы увидеть результаты воздействия неопределенности в значениях трех допущений на прибыль мы должны создать переменную результата на основе параметра Общая прибыль.
Для задания переменных Effects щелкнем правой клавишей мыши по значку Effects (Результаты), выберем в появившемся меню пункт Add Effects и в появившемся окне выберем переменную Общая прибыль, затем ОК.
Выбираем переменную Общая прибыль, открываем ее свойства и вводим значения в соответствии с рисунком ниже.
Нажимаем на ОК для сохранения изменений.
|
|
|
Получаем следующую картину определения переменных:
|
|
|
