влияние несовершенной процессов на производстве работать раз,

РЕЗЮМЕ

Эта статья исследует взаимодействие между экономикой производства и недостатки в процессе производства. В частности, этот документ является первым разработать модель, в попытке обеспечить менеджеров с руководящими принципами, выбрать подходящий запустить производство раза в буфер в отношении как производства бракованных изделий и остановка происходит из-за поломок. В дополнение к предоставлению нескольких структурных свойств модели, мы показываем что менеджер всегда будет нести расходы казни, когда он (а) используются результаты двух пресловутом моделей-EMQ (экономического порядка / Производство Количество) и NR- E (No-Возобновление, экспоненциальное отказ техники)-для определения производственного цикла раз.

Предметные области: Перечень моделей, логистика, и вероятностные модели.

ВВЕДЕНИЕ

С момента своего создания в Харрис (1913), EMQ (Экономическая Производство Количество или экономического заказа (ЕОК)) модель породила научно-исследовательских работ в первую очередь пытается расслабиться многих идеалистической предположения, встроенные в нее. Некоторые из наиболее часто цитируемых расширений с 1970 года предусматривать включение переменной спроса (Ритч

Основное внимание в данной работе, чтобы включить недостатки в процессе производства, в классическую модель EMQ. Недавние исследования, анализ взаимосвязи между производством много размеров или запускать раз и несовершенных технологических процессов в основном вокруг двух ключевых вопросов: ухудшение процесса и выхода, и поломок и ремонтов. Портеус (1986) был, пожалуй, первая модель в отношениях между производством размер лота и процесс разрушения. В его модели, в процессе производства может идти "из-под контроля" (т. е. начать выпуск бракованных изделий) каждый раз она производит пункта. В связи с этим бумаги, Розенблатт и Ли (1986), предполагается, что продолжительность "в борьбе" государство является случайной величиной с экспоненциальным распределением времени провал. Оба этих основополагающих документов заключить, что менеджеры должны использовать меньший размер лота или производственного цикла раз, поскольку эти привести к уменьшению числа бракованных изделий. Некоторые исследователи с тех пор строится на данных двух первоначальных исследований. Особое место среди них Чанд (1989), который проверяет модель Портеус, когда обучение эффекты присутствуют. В двух документах, Cheng (1989, 1991) продлил классическую проблему EMQ, если предположить, во-первых, затраты на производство зависят от надежности (доля дефективных) и спроса, а во-вторых, что они зависят от надежности и расходы на создание ..

Между тем еще один поток исследования были направлены на воздействие поломок и профилактики на производстве запустить раз. Groenevelt и др.. (1992a) показал, что, когда раз отказ техники последующей экспоненциального распределения, оптимального размера партии, будет всегда больше, чем один в классической модели EMQ (интуитивно это должно быть верно для всех время пробоя распределений). Позже они расширили свои модели (Groenevelt и др.., 1992b) рассмотреть вопрос одновременного определения размера партии и безопасности запасов, когда ремонт раз очень значительны. Кун-Jen (1997) продлил др. Groenevelt и др. (1992a) модель для оценки на оптимальный размер лота. С помощью этих границ, простой алгоритм для поиска оптимального размера партии также разрабатывается. Наконец, Лю и Цао (1999) образцу (т, М) производственной системы (установки, когда уровень запасов является м и запорной при инвентаризации построен до M), который подлежит стохастических аварий. Эта модель аналогична по духу к классическим (и, S) модель управления запасами, то есть, найти оптимальные точки порядок (ы), и порядка до уровня, (S), что сводит к минимуму издержки хранения. Лю и объективный Као, однако, чтобы найти достойного уровня и т и М, которые минимизируют издержки производства системы ..

Хотя различные исследования рассмотрели выше, обеспечивают значительное понимание того, как площадь, пострадавших от ухудшения либо процесса или поломок, ни один из них включить оба эти аспекта в много-калибровки модели. Наша цель в данной работе является модель сценарий, при котором есть и ухудшению процесса и возможного распада производственного процесса.

Остальные бумаги организовано следующим образом. В следующем разделе рассказывается обозначения и моделирования окружающей среды. Третий раздел дальнейшего развития модели и анализа модельной структуры, с тем чтобы получить представление о модели и ее решение. В четвертом разделе представлены подробные численного анализа и управленческих идей. Наконец, в пятом разделе, мы обобщаем этот документ и предложить направления для некоторых будущих исследований.

Мы модели производственной системы, производство одного пункта на одной машине в пакетах. Дебита (R) и уровень спроса (D), как предполагается, будет постоянным, а процесс производства способна производить пунктов более быстрыми темпами, чем это требовал (R> D). Машина требует установки стоимостью $ K, а также подвержен стохастических аварий, со временем к нарушению описывается случайной переменной т, с функция плотности вероятности фи (.). Кроме того, характер процесса пробоя следующим "No-Возобновление генерал отказ техники" (NR-G, Groenevelt и др.., 1992a) политики. В рамках этой политики, когда пробой происходит, прерванную много прерывается и один новый должно начаться только тогда, когда все имеющиеся запасы истощаются. Поддержание единицу продукции осуществляется после сбоя или заранее определенное количество времени, которое всегда приходит первым. Каждое техническое обслуживание действий возвращает систему к той же начальной условий труда. (Стр. 105)

Как у исследователей и в прошлом, мы предполагаем, что установки и устранения неполадок (стоимостью $ Nn не занимают в любое время. По словам аль Groenevelt и др. (992a), примеры, когда такое предположение оправдано включают гибкую среду производственная система, где установка раз достаточно малы, и в производственных системах с модульной конструкцией, где содержание легко и быстро.

Для того, чтобы реально отражать влияние процесса ухудшения, мы изменить NR-G политику следующим образом: В начале производства автомобилей, процесс находится в "борьбе", а только элементы приемлемого качества производятся. В этих много где пробой происходит, машина идет "из-под контроля," или, другими словами, начинает производство бракованных изделий до пробоя. Для целей данного исследования, "из-под контроля" государство не вызвать коллапс, скорее, она предшествует полное прекращение подачи машины.

С точки зрения моделирования мы предполагаем, что прошло время, тау, пока производственного процесса смещается от "в борьбе" с "вышла из под контроля государства является случайной величиной с PDF F (тау) и по совокупной F функция плотности ( т), с / (тау)> 0, 0 0, и г '(х)> = 0 для х> = 0. Предпосылка состоит в том, когда система находится в из-под контроля государства, оно производит дефектных изделий в размере, который либо является постоянным или возрастает с увеличением времени система находится в вне государственного контроля. Если N является случайной переменной, представляющей число бракованных изделий, произведенных в производственном цикле, где произошел пробой, а если 0 является фактическое время производство запущены, то легко видеть, что ожидаемое количество бракованных изделий, E (N) составляет:

Наша конечная цель состоит в нахождении длины производственного цикла 0, которая минимизирует общую стоимость в единицу времени ETC (O). В частности, общая стоимость представляет собой сумму установка, обслуживание, линейных расходов холдинга, а стоимость производства бракованных изделий. Потому что наши производственного процесса обновления эпохи в начале каждого производственного цикла, мы применяем теоремы восстановления вознаграждение (Росс, 1981), чтобы получить общий средний уровень расходов в единицу времени, принимая отношение ожидаемых затрат на цикл обновления ее продолжительность .

Другое понимание что при больших значениях и LG, то есть, когда этот процесс высокий уровень выхода и отсталыми, существует меньшая стоимость наказание в виде неправильного из-за меньшего запускает производство, все модели имеют высокую ЕТЦ. Тем не менее, в относительно надежный процесс, стоимость неправильного очень высокой, что свидетельствует о важности включения процесса ухудшения в планировании производства запускать раз.

РЕЗЮМЕ И ВЫВОДЫ

Наша главная цель заключалась в изучении взаимодействия экономики производства и недостатки в процессе производства. Наш основной вклад во включении как ухудшение процесса и отказ техники в нашей модели. В частности, мы стараемся обеспечить руководителей производства с руководящими принципами, выбрать подходящий запускать раз в буфер против производства бракованных изделий и остановка происходит из-за отказ техники.

Есть два основных выводов из нашей модели. Во-первых, когда невозможность ставки значительно выше, чем ставки отказ техники, наша модель предполагает, что менеджер делает запустить раза ниже, чем накануне EMQ раз. Между тем, относительно высокий уровень отказ техники могли бы побудить корректировка в сторону повышения (относительно запуска EMQ раз) в преддверии раз, как и модели NR-E. В обмен кривых таких, как на рисунках 1 и 2, менеджер может быстро сосредоточиться на соответствующих запускать раз разумную оценку провал и разрушение ставок. Во-вторых, мы покажем, что всегда есть стоимость misspecifying время производственного цикла с решением либо EMQ или NR-E моделей. Учитывая, что многие руководители по-прежнему использовать EMQ в качестве ориентира, например неправильного пробега раз может привести к снижению решения о распределении ресурсов.

Хотя наша модель объединяет износа и аварий эффективно, не без недостатков. Таким образом, мы видим будущие исследования в следующих направлениях: (I) в большинстве наши результаты для конкретных форм распределения разрушения и пробой распределений. Они должны быть распространены на более общие формы распределения. (II) Наша модель может быть расширена, чтобы включить контроль графиков. А (III), будущие исследования могут включать воздействие установки снижения затрат на производство запускать раз, в дополнение к ухудшению процесса и отказ техники. [В редакцию: 26 июня 1999. Принято: 18 декабря 2000.]

Ссылки

Axaster, S.,

Барлоу, Р. Е.,

Чанд, С. (1989). Лот размеры и настройка частоты с обучением в настройках и качество процесса. Европейский журнал по исследованию операций, 42, 190-202. Cheng, Т. Е. C. (1989). Экономической модели массового производства с гибкостью

и соображений надежности. Европейский журнал по исследованию операций, 39,174-179.

Cheng, Т. Е. C. (1991). Экономичный размер заказа модели в зависимости от потребностей себестоимости производства и несовершенной производственных процессов. ИМО Сделки, 23, 23-28.

Groenevelt, H., Pintelon, L.,

Groenevelt, H., Pintelon, L.,

Кун-Jen, C. (1997). Границы производства много размеров с машиной аварий. Компьютеры и организации промышленного производства, 32, 139-144.

Лю, B.,

Портеус, Е. Л. (1986). Оптимальное много-калибровки, процесс совершенствования качества и снижения стоимости установки. Исследование операций, 34, 137-144.

Ритч Е.,

Розенблатт, М. J.,

Росс, С. М. (1981). Введение в теорию вероятностей. Нью-Йорк: Academic Press.

Шварц, Л. B. (1977). Замечание о ближайшем оптимальности "" стоит прогноз 5-ЕОК кругозор. Исследование операций, 25, 533-536.

Шах, Ю. К. (1977). Объем заказов на уровне много моделей за ухудшение пунктов. AIIE Сделки, 9, 108-112.

Снайдер, Р. D. (1977). Классической экономической формуле объема заказа. Исследование Операций Quarterly, 24, 125-127.

Тоня Бун

Школа бизнеса, Колледж Уильяма и Мэри, Williamsburg, VA 23187-8795, адрес электронной почты: <a href="mailto:tonya.boone@business.wm.edu"> tonya.boone @ business.wm.edu </ A>

Рам Ганешан

Школа ofBusiness, Колледж Уильяма и Мэри, Williamsburg, VA 23187-8795, адрес электронной почты: <a href="mailto:ram.ganeshan@business.wm.edu"> ram.ganeshan @ business.wm.edu </ A>

Юаньмина Guo

J. П. Морган Чейз

J. Keith Орд

Макдоно школа бизнеса, Джорджтаунского университета, Вашингтон, округ Колумбия, 20057 E-mail: <a href="mailto:ordk@msb.edu"> ordk@msb.edu </ A>

Тоня преподавания Буна, научных исследований и консалтинга в области управления знаниями и технологиями по инициативе цепочек поставок. текущих исследований Тони посвящена изучению влияния ИТ на приобретение знаний в сфере услуг, а также исследования, в какой мере информационные технологии повлияли операций цепи поставок. Тоня имеет докторскую степень в области управления операциями с

Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл, и степень магистра в колледже Уильяма и Мэри. До прихода в школу факультета Фишер, Тоня была электрические

Рам Ганешан исследования, преподает и консультирует в области управления цепочками поставок и бизнес-бизнес (13213) электронной коммерции. В дополнение к академической назначения, он находится в нескольких корпоративных руководящие должности, помогая компаниям охватывают последние события в цепочке поставок и B2B электронной коммерции. Он работает на формирование комитета <a target="_blank" href="http://www.atmarkets.com" <rel="nofollow"> www.atmarkets.com />, организация, обеспечение B2B рынке интеллекту. Он также является соредактором двух книг: количественных моделей для управления цепочками поставок и статьи в цепи поставок

Юаньмина Guo является директором поддержки принятия решений в JP Morgan Chase

Keith Орд является профессором наук в решении Макдоно школы бизнеса Университета Джорджтауна. Его научные интересы лежат временных рядов и прогнозирования, и стохастического моделирования, в частности управления запасами. Его бумаги появились в "Журнале Американской статистической ассоциации, Международного журнала по прогнозированию и Decision Sciences, среди других журналов. Он соавтор справочника два объема, Кендалла Современная теория статистики.