Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Теория очередей и материальные запасы 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 [ 36 ] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123

накапливается для непосредственного использования при расчете (записывается в файл moct.dat, откуда будет считана построенной генератором Фортран-программой).

Контролю подвергаются:

дисперсии временных распределений (на неотрицательность);

вычисляемый коэффициент загрузки системы (должен быть меньше единицы);

элементы строк матрицы вероятностей перехода между узлами сети обслуживания (сумма элементов строки должна быть равна единице).

При нарушении указанных требований система просит повторить ввод или принудительно завершает диалог.

По завершении ввода генератор формирует Фортран-программу, вызывающую нужную цепочку процедур и содержащую требуемые описания и операторы ввода-вывода (в последних используются стандартные имена файлов moct.dat и moct.res). Затем запускается пакетный файл fclg.bat, под управлением которого

программа компилируется,

из библиотеки к ней присоединяются вызываемые (в том числе транзитивно) модули МОСТа и формируется ехе-модуль,

последний запускается на счет,

после завершения его работы удаляются все рабочие файлы, кроме moot.res.

Результаты выдаются с необходимыми пояснениями, причем массивы вероятностей выводятся в один столбец (нумерация состояний подразумевается с нуля), а таблица ДФР в два (аргумент и значение функции). Такая редакция (после копирования нужных частей файла стандартными средствами) облегчает взаимодействие с автоматическими построителями графиков типа GRAPHER или GNUPLOT.



Глава 4

Прогнозирование данных

4-1. Проблемы прогнозирования

Исходные данные для задач управления запасами (спрос, цены, временные задержки, ограничения) подвержены заметному влиянию случайных факторов и, кроме того, могут меняться во времени на интервале планирования. Для решения реальных задач управления запасами необходимо прогнозирование перечисленных данных. Стратегия предсказаний зависит от компетентности прогнозиста, возможностей компьютера, его математического обеспечения, наличия и представительности данных, срока прогноза. Быстрая реакция на ошибки прогнозирования предпочтительнее сверхточного прогноза.

Методика прогнозирования характеристик временных последовательностей слабо связана с предметной областью и освещена в любом руководстве по математической статистике. Мы опишем лишь основные идеи прогнозирования применительно к спросу, а за математическими подробностями отошлем читателя к книге [84], содержащей описание не только методов, но и реализующих их пакетов статистических подпрограмм.

В условиях товарного производства потребности трансформируются в спрос. Спрос на средства производства формируется под воздействием множества факторов: научно-технический прогресс, темпы роста



4.2. Харак терпстики в ременных рядов 121

объемов производства, нормы расхода, взаимозаменяемость и т.д. При решении задач управления запасами спрос надо прогнозировать. Эту работу следует проводить в двух направлениях:

1) уточнение объемов производства и строительства и разработка прогрессивных норм расхода продукции на производственных предприятиях;

2) статистическое прогнозирование спроса у потребителей, на складах и базах территориальных управлений и управлений технологической комплектации - в системах оптово-розничной торговли.

Расчетно-аналитический способ должен сочетаться со статистическими методами.

Трудность применения расчетных методов заключается в том, что к моменту составления прогноза предприятия еще не имеют планов-заказов (между прочим и потому, что спрос на их продукцию является основой для составления планов). Дополнительные сложности возникают в моделях с замкнутым спросом, зависящим от ценовой политики (а спрос всегда зависит от ценовой политики) и от степени удовлетворения потребителей, т.е. от стратегии управления запасами.

Свою сложность - неполную наблюдаемость спроса - имеют и статистические методы. Причинами этого являются:

укрупненная фиксация спроса в стоимостном или натуральном исчислении (штуки, тонны, погонные или квадратные метры) без детальной разбивки по номенклатурам;

неучет неудовлетворенных заявок (в особенности в торговле и для дефицитных товаров).

В настоящее время в связи с внедрением электронных баз данных создались объективные условия для улучшения наблюдаемости статистических объектов.

4.2. Характеристики временных рядов

Временные ряды описываются двумя группами показателей: характеристики сечений и характеристики динамики. К первым можно отнести средний уровень, дисперсию, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации для выбранного момента времени; ко вторым



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 [ 36 ] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123