生產(chǎn)庫存控制模型的仿真設計

PAGEPAGE321前言1.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19世紀末期以前，封建地主、資本家等均以其擁有的庫存多少作為衡量財富的重要指標，庫存即是財富。而在19世紀末至第一次世界大戰(zhàn)，美國由于生產(chǎn)過剩二造成庫存過剩，從而引起恐慌，庫存占用了大量的資金，影響企業(yè)的投資、擴張，企業(yè)的發(fā)展受到庫存過剩的束縛，這時，庫存再也不是財富，而是企業(yè)的墳墓，企業(yè)也從此意識到了庫存管理的重要性。隨后，眾多的企業(yè)都加強了對訂購量的管理，初期庫存管理的模型相對簡單，并做了許多假設。隨著對庫存控制的要求越來越高，市場需求也越來越呈現(xiàn)動態(tài)特性的一面，這個階段，有必要在庫存控制中引入統(tǒng)計學和運籌學的理論和方法進行分析。到了20世紀50年代，電子計算機出現(xiàn)了，原來對庫存進行分析和控制均采用手工操作，工作量太大，影響了效率，現(xiàn)在借助計算機，一方面計算處理的速度大大提高，另一方面，也發(fā)展出許多綜合的比較復雜的庫存控制策略[1]。另一方面，在仿真技術的研究領域，20世紀五六十年代開始，自動控制領域普遍采用計算機模擬(computersimulation)方法研究控制系統(tǒng)動態(tài)過程。為了規(guī)范術語與譯名，1979年在煙臺舉行的全國系統(tǒng)仿真學術會議上建議將“simulation”譯為“仿真”[2]。80年代后期，特別是近十幾年數(shù)字技術的發(fā)展使仿真技術本身及其應用領域大大擴展了，計算機仿真在應用領域、仿真對象、仿真框架、仿真目的及仿真軟件等方面都發(fā)生了十分重大的轉變[3]。這種轉變十分明顯地說明：計算機仿真已進入一個嶄新的發(fā)展階段，它的重要性與特殊功效已越來越突出。如：1)在應用領域方面，已有航空、航天領域轉向制造業(yè)。1991年美國國家關鍵技術委員會列出了90年代影響美國國家繁榮與安全的21項關鍵技術，建模與仿真為其中之一[3]，而仿真的應用領域排在第一位的是制造業(yè)；2)在被仿真的系統(tǒng)方面，已由重點是對連續(xù)系統(tǒng)仿真轉向對離散時間系統(tǒng)的仿真；3)在對仿真基本框架中三個步驟(建模、仿真實驗、結果分析)的重視程度方面，已由重視仿真實驗轉向重視建模及仿真結果分析；4)在與計算機技術結合方面，已由強調(diào)并重視與人工智能相結合轉向強調(diào)與重視與圖形技術及面向對象技術相結合；5)在仿真環(huán)境方面，已由集中式仿真轉向分布式仿真；6)在仿真軟件方面，已由開發(fā)仿真語言轉向研究開發(fā)一體化仿真軟件系統(tǒng)(或稱一體化仿真環(huán)境)。在仿真的對象及目的方面，已由研究系統(tǒng)的動力學特性擴展為研究系統(tǒng)的各種特性，包括動力學特性、運動學特性。1.2進行生產(chǎn)庫存模型仿真設計的意義本篇論文的選題為《生產(chǎn)庫存控制模型的仿真設計》，顧名思義，對于庫存模型的研究是我們寫這篇論文的首要目的，而對于模型的仿真設計則是這篇的論文創(chuàng)作的主題所在。具體來說，企業(yè)在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生庫存，為了持續(xù)生產(chǎn)，減少原材料訂貨周期對企業(yè)的影響，企業(yè)會有目標的保持一定量的庫存。如果庫存控制不當，多則會產(chǎn)生浪費，增加企業(yè)額外的庫存管理費用，而且過多的庫存會因陳舊而變成廢料，導致企業(yè)經(jīng)濟損失。但是，另一方面，庫存過少又會使得企業(yè)不能快速地滿足生產(chǎn)需要，導致企業(yè)供貨不足，盈利下降，使企業(yè)在市場競爭中處于不利地位。因此，企業(yè)的生產(chǎn)庫存控制是十分必要的，而對庫存模型進行仿真設計是對生產(chǎn)庫存控制進行優(yōu)化的一種有效方法。2庫存模型的研究本章節(jié)主要是對所要進行仿真設計的兩種主要庫存模型進行初步的研究和學習，了解兩種庫存模型的運行過程和具體運行方法。2.1庫存控制的作用要了解庫存模型、研究庫存控制模型，就要對庫存控制的作用有一定的了解。庫存控制的作用主要有：在保證企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營需求的前提下，是庫存量保持在合理的水平上；掌握庫存量的動態(tài)，適時、適量地提出訂貨請求，避免暴庫和缺貨；減少庫存空間的占用，降低庫存總費用；控制庫存資金的占用，加速資金的周轉。2.2庫存及庫存成本概念的了解1．庫存的含義庫存是指處于儲存狀態(tài)的物品或商品。從經(jīng)濟學角度來講，庫存是指一切閑置的，用于未來的，有經(jīng)濟價值的資源。[4]設置庫存的根本目的是要保證在需要的時間，需要的地點，為需要的物料提供需要的數(shù)量。同時，庫存還能起到以下作用：防止缺貨、提高服務水平；節(jié)省開支、降低成本；保證生產(chǎn)、銷售過程順利進行。2．庫存成本的含義庫存成本是和庫存系統(tǒng)的經(jīng)營活動有關的成本，主要由以下幾部分組成：購入成本、訂貨成本、儲存成本、缺貨成本。庫存模型需要確定的的主要參數(shù)有：（1）訂貨點：訂貨觸發(fā)條件，將發(fā)出訂貨時庫存量水平叫做訂貨點；（2）訂貨批量：一次訂貨數(shù)量；（3）訂貨提前期：從發(fā)出訂單到貨物入庫時間間隔；需要考慮費用的費用主要有:（1）訂貨成本：包括批量的訂貨的商品成本和每次訂貨的固定成本（2）存儲成本；（3）缺貨成本；（4）商品成本；即商品的單價2.3庫存模型的研究定量訂貨模型——基本經(jīng)濟訂貨批量模型(EOQ)：定量訂貨模型有時也可稱為經(jīng)濟定量模型（EconomicOrderQuantity，EQQ）。所謂經(jīng)濟定量模型是指，利用數(shù)學方法，求得在一定時期內(nèi)儲存成本和訂購成本總和為最低時的訂購批量。假設條件：需求率已知，且均勻為常數(shù)；維持費用是庫存量的線形函數(shù)，可由平均庫存量確定；訂貨提前期LT固定，為常量；訂貨費用與訂貨批量無關，即無價格折扣；全部貨物一次交付，不允許延期交貨；D——年需求量；P——單位產(chǎn)品成本；S——每次訂貨成本，元／次；H——單位商品年平均存儲成本，元／年；Q——批量或訂貨量。（1）最佳經(jīng)濟批量：（2）訂貨點：該模型中假設需求與交貨提前期是固定的，而且不允許缺貨。因此，訂貨點就是提前期內(nèi)的需求。（3）總成本：TC=H（Q/2）+S（D/Q）+DP總成本=儲存成本+商品成本+訂貨成本定期訂貨模型——基本經(jīng)濟訂貨間隔期模型(EOI)：定期訂貨模型。定期訂貨模型則是時間驅動，即每隔一定時間就要進行訂貨，在這種模型中要設定一個庫存盤點期，在盤點期內(nèi)，不產(chǎn)生訂貨請求，只在盤點期結束時才進行訂貨，這種模型叫定期訂貨模型（也稱定期系統(tǒng)，定期盤點系統(tǒng)等）。基本問題是確定訂貨間隔期T和目標庫存數(shù)量Qmax。假設條件與EOQ模型的假設相同。物品的需求率是連續(xù)均勻的；需求率已知，且均勻為常數(shù)；維持費用是庫存量的線形函數(shù)，可由平均庫存量確定；訂貨提前期LT固定，為常量；訂貨費用與訂貨批量無關，即無價格折扣；不允許缺貨，即無缺貨成本；全部貨物一次交付，不允許延期交貨；D——年需求量；P——單位產(chǎn)品成本；S——每次訂貨成本，元／次；H——單位商品年平均存儲成本，元／年；Q——批量或訂貨量。（1）最佳經(jīng)濟批量：（2）最佳訂貨間隔期EOI：（3）目標庫存量：由于要考慮到能夠滿足訂貨周期T的訂貨提前期L期間內(nèi)的庫存需求，故Qmax=D（T*+LT）/365（4）總成本：TC=H（DT/2）+S（1/T）+DP+缺貨損失成本（s*缺貨數(shù)量）不考慮缺貨成本：總成本=儲存成本+商品成本+訂貨成本3邏輯模型的建立在運用Witness軟件建立仿真模型之前，建立兩種庫存模型的邏輯概念模型是十分必要的。邏輯模型的建立過程大致如下：1）了解兩種模型的運行方式和過程，；2）繪制邏輯模型的運行過程；3）為邏輯模型添加關聯(lián)關系；庫存量的變化是一個循環(huán)往復的過程，可以表示如下：庫存消耗庫存消耗到達庫存臨界點發(fā)出訂單2.生產(chǎn)庫存控制的整體過程如下：發(fā)貨請求發(fā)貨請求倉庫外購訂單生產(chǎn)需求原料輸入發(fā)貨員原料輸出生產(chǎn)車間達到臨界點發(fā)貨命令4Witness仿真模型的建立4.1Witness軟件的介紹本文將通過學習使用Witness軟件，加深對仿真系統(tǒng)的認識，熟練掌握軟件的使用，并運用該軟件對定量訂貨模型、定期訂貨模型進行仿真建模設計。在進行計算機仿真軟件設計之前，需要對Witness軟件有一定的了解。4.1.1Witness綜述Winess是由英國Lanner公司推出的功能強大的仿真軟件系統(tǒng)。它可以用于離散事件系統(tǒng)的仿真，同時又可以用于連續(xù)流體（如液壓、化工和水力）系統(tǒng)的仿真。目前已被成功運用于國際3000多家知名企業(yè)的解決方案項目中，如Airbus公司的機場設施布局優(yōu)化、BAA公司的機場物流規(guī)劃、BAESYSTEMS電氣公司的流程改善、EXXon化學公司的供應鏈物流系統(tǒng)規(guī)劃、Ford汽車公司的工廠布局優(yōu)化和發(fā)動機生產(chǎn)線優(yōu)化及TreborBassett公司的分銷物流系統(tǒng)規(guī)劃等[5]。4.1.2Witness元素現(xiàn)實的事物系統(tǒng)都是由一系列相互關聯(lián)的部分組成的，比如制造系統(tǒng)中的原材料、機器設備、倉庫、運輸工具、人員、加工路線，服務系統(tǒng)中的顧客、服務臺和服務路線等。Witness仿真軟件使用與現(xiàn)實系統(tǒng)相同的事物組成相對應的模型，通過運行一定的時間來模擬系統(tǒng)的績效。模型中的每個部件都被稱為“元素(Element)”。該仿真軟件主要通過離散型元素、連續(xù)性元素、運輸邏輯型元素、邏輯型元素和圖形元素這五種元素來構建現(xiàn)實系統(tǒng)的仿真模型。1.離散型元素。離散型元素是為了表示所要研究的現(xiàn)實系統(tǒng)中可以看得見的、可以計量個數(shù)的物體，一般用來構建制造系統(tǒng)和服務系統(tǒng)等。主要包括：零部件(Part)、機器(Machine)、輸送鏈(Conveyor)、緩沖區(qū)(Buffer)、車輛(Vehicle)、軌道(Track)、勞動者(Labor)、路徑(Path)和模塊(Module)。2.連續(xù)型元素。同離散型元素相對應，連續(xù)性元素用來表示加工或者服務對象是流體的系統(tǒng)。主要包括：流體(Fluid)、管道(Pipe)、處理器(Processor)和容器(Tank)。3.運輸邏輯型元素，運輸邏輯型元素用于建立物料運輸系統(tǒng)。主要包括：運輸網(wǎng)絡(Network)、單件運輸小車(Carriers)、路線集(Section)和工作站(Station)。4.邏輯元素。邏輯元素是用來處理數(shù)據(jù)、定制報表、建立復雜邏輯結構的元素，通過這些元素可以提高模型的質(zhì)量并實現(xiàn)對具有復雜結構的系統(tǒng)建模。主要包括：屬性(Attribute)、變量(Variable)、分布(Distribution)、函數(shù)(Fuction)、文件(File)、零部件文件(PartFile)和班次(Shift)。5.圖形元素。圖形元素可以將模型的運行指標在仿真窗口動態(tài)地表現(xiàn)出來。主要包括：時間序列圖(Timeseries)、餅狀圖(PieChart)和直方圖(Histigram)。4.1.3Witness隨機分布函數(shù)Winess提供了14種整型和實數(shù)型的標準隨機分布函數(shù)，方便于用戶構建隨機仿真模型，這些函數(shù)能返回一系列理論分布的隨機樣本值。一些比較經(jīng)常用的函數(shù)有：1)Normal正態(tài)分布2)Uniform均勻分布3)Negexp負指數(shù)分布4)Random0-1均勻分布5)Poisson泊松分布4.1.4Witness規(guī)則模型中創(chuàng)建了元素之后，就必須說明各個元素之間，比如零部件、車輛或者流體它們之間是樣流動以及勞動者是怎么樣分配的，這就必須用到規(guī)則。Winess的規(guī)則有：輸入規(guī)則（包括裝載和填入規(guī)則）。其目的是控制輸入元素的流量。輸出規(guī)則（包括連接、卸載、空閑、車輛進入和緩沖區(qū)退場管理）。其目的是控制從元素中輸出的零部件或者小車等的數(shù)量。勞動者規(guī)則?？捎脕磉M一步說明勞動者的類型，或者是完成一項任務中機器、工作站等需要用到的勞動者的數(shù)量。4.1.5Witness程序設計基礎1.變量類型Witness提供了四種類型的變量用來進行數(shù)據(jù)處理：整型、實型、名型和字符型。2.運算符及表達式1)算術運算符主要的算術運算符有：*（乘）、/（除）、**(乘方)、+（加）、-（減）等。進行算術表達式的計算時，需遵循先括號，在同一括號內(nèi)，先乘方，再乘除，后加減的優(yōu)先順序。2)關系運算符<>不等于>大于<小于<=小于等于>=大于等于3)邏輯運算符NOT邏輯非AND邏輯與OR邏輯或4.1.6程序的三種基本結構1.順序結構2.分支結構。該結構的功能是在執(zhí)行程序時，可以根據(jù)不同的條件，選擇執(zhí)行不同的語句。簡單分支結構表達如下：If<命令行列式>Endif復雜分支結構表達式：If<命令行列式>Else<命令行列式>Endif3.循環(huán)結構本文研究中，沒有用到循環(huán)結構，所以此處不進行詳述。4.1.7Witness常用系統(tǒng)函數(shù)Witness仿真平臺提供了豐富的系統(tǒng)函數(shù)，使得在該軟件環(huán)境下的程序編寫極為方便。系統(tǒng)函數(shù)的類型包括：數(shù)學函數(shù)、轉換函數(shù)、模型交互對話函數(shù)、數(shù)據(jù)庫函數(shù)、EXCEL函數(shù)、常用元素函數(shù)以及用戶自定義函數(shù)等。具體的函數(shù)使用將會在模型的建立過程進行描述。4.2Witness仿真模型的設計過程4.2.1系統(tǒng)介紹本文將以某工廠減速箱生產(chǎn)原料的庫存控制為例子，針對其中的5種原料進行庫存控制仿真模型設計求其最優(yōu)的庫存方案，判斷庫存模型的選擇，即判斷是使用定期訂貨模型還是定量訂貨模型。5中原料的已知數(shù)據(jù)如表4.1所示。表4.15種原料的已知數(shù)據(jù)根據(jù)表4.1所給出的數(shù)據(jù)，設計仿真模型，并判斷各種原料所適用的庫存控制模型。4.2.2仿真模型的具體設計由于建立的5種原料的仿真模型除所給數(shù)據(jù)之外，其他基本相同，故現(xiàn)在主要對一種原料進行庫存模型的仿真設計，其他原料的模型可根據(jù)建立好的模型進行修改運用。1.建模元素說明該仿真模型的元素定義如表4.2所示。表4.2實體元素定義元素名稱元素類型數(shù)量說明原料Part1輸入路徑Conveyor1發(fā)貨員Machine1倉庫入口Buffer1領料單Part1輸出路徑Path1需求量Attribute1庫存量Variable1每日庫存量Variable1年需求量Variable1日需求量Variable1日需求量函數(shù)Function1求日需求量單位商品成本Variable1每次訂貨成本Variable1單位商品年平均儲存成本Variable1統(tǒng)計數(shù)據(jù)Variable7消耗量采購次數(shù)采購量平均庫存庫存成本采購成本總成本采購信息Variable1訂貨提前期Variable1訂貨提前期函數(shù)Function1最佳經(jīng)濟批量Variable1每年的訂貨次數(shù)Variable1平均訂貨間隔期Variable1訂貨點Variable1最佳訂貨間隔期Variable1目標庫存量Variable1決策函數(shù)Function1判斷采購信息模型選擇函數(shù)Function1選擇模型2.可視化設置(Display)（1）實體元素的可視化設置由于該模型中，多以變量Variable來表示庫存指標，所以可視化設置僅僅是將整個庫存運行過程形象化地表示出來，不需要太多的修飾。以Machine元素“發(fā)貨員”為例子，在這里對它進行可視化設置的具體步驟分析。在元素選擇窗口選擇“發(fā)貨員”元素，鼠標右鍵點擊display；彈出的display對話框如圖4.1所示，從中進行可視化設置；圖4.1在對話框Draw狀態(tài)下，點擊下拉菜單中的Name，點擊pencil按鈕，彈出對話框如圖4.2所示，在此處可對Name屬性進行設置，包括字體顏色、大小等；圖4.2設置完Name后，再設置Icon，即設置元素的圖標。元素的圖標可以從軟件的自帶圖庫中選取，也可自己進行繪制之后導入軟件圖庫中；在進行完Draw工作后，如果覺得設置不夠滿意，還可以點擊Draw所在下拉菜單中的Update，即對所已有的設置進行更新。Update的對話框如圖4.3所示。其他實體元素的可視化設置可參照以上的步驟進行設置，此處不多加贅述。（2）Variable元素的可視化設置Variable元素并非實體元素，所以對于它的可視化設置，主要是對其Text以及Value進行設置。在整體布局中，Variable元素表示的不是具體模型的運行過程，而是模型運行過程中各個參數(shù)的變化以及狀態(tài)。（3）在進行完各個元素的可視化設置之后，參照庫存模型邏輯模型，對各個實體元素的顯示進行整體布局。如圖4.4所示。圖4.43.模型的建立過程及細節(jié)設計（1）模型的初始化定義在模型的初始化中，我們定義了已知條件和參數(shù)計算公式。具體初始化數(shù)據(jù)如下：Trunc(Time)！將時間取整XLReadArray("link.xls","原料","$B$2",原料1.年需求量)XLReadArray("link.xls","原料","$B$3",原料1.單位商品成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$4",原料1.單位商品年平均儲存成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$5",原料1.每次訂貨成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$6",原料1.庫存量)！原料1.模型選擇=原料1.模型選擇函數(shù)()！IF原料1.模型選擇="定量訂貨模型"原料1.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料1.年需求量*原料1.每次訂貨成本/原料1.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料1.每年的訂貨次數(shù)=原料1.年需求量/原料1.最佳經(jīng)濟批量 原料1.平均訂貨間隔期=365/原料1.每年的訂貨次數(shù) 原料1.日需求量=原料1.日需求量函數(shù)() 原料1.訂購點=原料1.平均訂貨間隔期*原料1.日需求量原料1.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料1.每次訂貨成本/(原料1.單位商品年平均儲存成本*原料1.年需求量))**0.5*365)+1ELSEIF原料1.模型選擇="定期訂貨模型"原料1.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料1.年需求量*原料1.每次訂貨成本/原料1.單位商品年平均儲存成本)**0.5原料1.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料1.每次訂貨成本/(原料1.單位商品年平均儲存成本*原料1.年需求量))**0.5*365)+1原料1.目標庫存量=原料1.年需求量*(原料1.最佳訂貨間隔期+原料1.訂貨提前期)/365ENDIF在初始化數(shù)據(jù)中，運用到了了XLReadArray()函數(shù)。此函數(shù)為Excel調(diào)用函數(shù)，即將外部Excel數(shù)據(jù)調(diào)入Witness中使用，實現(xiàn)了Excel與Witness的交互功能。具體調(diào)用函數(shù)的如下：調(diào)用的Excel表格link.xls必須放在與建立的仿真模型文件的同一個文件夾中，這樣才能保證Excel的順利調(diào)用。同時，為了使模型在運行開始時，能夠為用戶提供模型選擇的功能，初始化中調(diào)用了模型交互函數(shù)COMBODLG()。但是，該模型交互函數(shù)并不是直接調(diào)用，而是通過一個用戶自定義函數(shù)“模型選擇函數(shù)”來實現(xiàn)。該“模型選擇函數(shù)”是為變量“模型選擇”服務，其目的是通過該“模型選擇函數(shù)”來實現(xiàn)“模型選擇”的可視化，同時便于語句的方便書寫。在選擇完庫存控制模型之后，需要進行的工作就是確定各個庫存模型參數(shù)的確定。定量訂貨模型需要確定的參數(shù)是“最佳經(jīng)濟批量”和“訂購點”，定期訂貨模型需要確定的參數(shù)是“最佳經(jīng)濟批量”，“最佳訂貨間隔期”和“目標庫存量”。（2）仿真模型中變量Variable和自定義函數(shù)Fuction的細節(jié)設計在該仿真模型中，變量的設置是為了可視化在庫存模型運行過程中關鍵參數(shù)的變化。如定義的變量數(shù)組“統(tǒng)計數(shù)據(jù)”，其數(shù)量為7，即為7個變量組成，在可視化定義之后，7個變量表示的數(shù)據(jù)如圖4.5。圖4.5模型中還有有一個重要的變量元素“模型選擇”。該變量相對應的自定義函數(shù)為“模型選擇函數(shù)”，自定義函數(shù)的設定主要是為了給變量定義一個返回值，如變量“模型選擇”，其自定義規(guī)則actions為：RETURNCOMBODLG("ChooseTheModel","請為原料1選擇庫存模型：","定量訂貨模型|定期訂貨模型","定量訂貨模型")。自定義函數(shù)的細節(jié)設計界面如圖4.6.圖4.6此外，對于變量“采購信息”，該變量對應的自定義函數(shù)為“決策函數(shù)”，決策函數(shù)的自定義規(guī)則比較復雜。由于需要考慮到定期訂貨模型以及定量訂貨模型之間的選擇，所以在規(guī)則中，需要采用分析結果If語句的嵌套結果，分別判斷當模型選擇為定期訂貨模型或者定量訂貨模型時的“采購信息”的返回值。具體的自定義規(guī)則如下：TRUNC(TIME)IF模型選擇="定期訂貨模型" IF庫存量<目標庫存量ANDNPARTS(輸入路徑)=0！定期訂貨模型的訂貨條件 采購信息=1 ELSE 采購信息=0 ENDIFELSE IF庫存量<訂購點ANDMOD(TIME,最佳訂貨間隔期)=0ANDNPARTS(輸入路徑)=0！定量訂貨模型的訂貨條件 采購信息=1 ELSE 采購信息=0 ENDIFENDIF為了便于模型運行時，我們可以清楚地看到在運行過程中用到的數(shù)據(jù)及計算后得出的數(shù)據(jù)，我們對這些數(shù)據(jù)都定義了Variable變量，并進行了“Name”和“Value”的可視化Dasplay設置；同時為了外形美觀，我們定義了一個Part元素“已知數(shù)據(jù)1”，進行了“Name”和“Rectangle”進行了可視化設置，可以將Variable元素的可視化設置放于Part元素的“Rectangle”中。設置完之后，如圖4.7所示。（3）Part元素的細節(jié)設計該仿真模型中，運用的Part元素有兩個，原料與領料單。元素“原料”在模型中未進行可視化定義，所要實現(xiàn)的功能主要是進行變量元素“統(tǒng)計數(shù)據(jù)(2),(6)”的邏輯計算。其設置界面如圖4.8所示。圖4.8其中Actionsoncreate的內(nèi)容為：統(tǒng)計數(shù)據(jù)(2)=統(tǒng)計數(shù)據(jù)(2)+1！采購次數(shù)的計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)(6)=統(tǒng)計數(shù)據(jù)(6)+每次訂貨成本+最佳經(jīng)濟批量*單位商品成本！采購成本的計算元素“領料單”則主要是實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)需求的控制，與元素“原料”不同的是，“領料單”的type為active,即它的類型為為主動；interarrival為1，即每隔一天發(fā)出一次請求；lotsize為1，即最大批量為1。它的to規(guī)則為：pushto倉庫入口，即推向buffer“倉庫入口”。Actionsoncreate的規(guī)則為：需求量=日需求量函數(shù)()！屬性“需求量”為自定義函數(shù)“日需求量函數(shù)”的返回值RecordRealValue(每日庫存量,庫存量)！記錄“每日庫存量”為“庫存量”的實數(shù)值統(tǒng)計數(shù)據(jù)(4)=MeanVariable(每日庫存量)！平均庫存為“每日庫存量”的平均值統(tǒng)計數(shù)據(jù)(5)=統(tǒng)計數(shù)據(jù)(4)*TIME*單位商品年平均儲存成本/1000統(tǒng)計數(shù)據(jù)(7)=統(tǒng)計數(shù)據(jù)(5)+統(tǒng)計數(shù)據(jù)(6)（3）Conveyor元素及Path元素的細節(jié)設計在模型中，表示原料輸入路徑和輸出路徑的兩個元素分別為Conveyor和Path元素。在Conveyor元素的細節(jié)設計中，原料的運輸在途時間由Conveyor的Length和Indextime來表示，即路程除以速度得到運輸時間。Conveyor的input規(guī)則和output規(guī)則分別表示原料的運入條件和輸出目的地。在input規(guī)則中，采用If分支語句來表達，具體語句如下：IF采購信息=1 PULLfrom原料outofWORLD！原料從外界拉入ELSE WaitENDIF由于該仿真模型中，并沒有設置一個倉庫作用的Buffer元素，僅僅是用變量元素display的Value來表示庫存量，所以，Output規(guī)則為：pushtoship！直接推向外界。Conveyor元素的Actionsonjoin規(guī)則為：統(tǒng)計數(shù)據(jù)(3)=統(tǒng)計數(shù)據(jù)(3)+最佳經(jīng)濟批量！原料輸入時采購量的計算Actionsonfront規(guī)則為：庫存量=庫存量+最佳經(jīng)濟批量！原料輸入后庫存量的計算Path元素的細節(jié)設計可以從截圖中更直觀的看到。見圖4.9。圖4.9（4）Machine元素的細節(jié)設計該仿真模型中的Machine只有“發(fā)貨員”，其主要作用是控制Part元素“領料單”?！鞍l(fā)貨員”的input規(guī)則為：pullfrom倉庫入口！從Buffer中拉入領料單；output規(guī)則為：pushtoshipusingPath！通過輸出路徑將領料單推出該元素最重要的設定是Actionsonstart，其具體語句為：DIMGiveoutQtyASREAL！定義一個局部變量IF庫存量<需求量 GiveoutQty=庫存量ELSE GiveoutQty=需求量ENDIF庫存量=庫存量–GiveoutQty！庫存量的變化規(guī)則統(tǒng)計數(shù)據(jù)(1)=統(tǒng)計數(shù)據(jù)(1)+GiveoutQty！消耗量的統(tǒng)計決策函數(shù)()！在此處調(diào)用決策函數(shù)()（5）Module元素的建立以上的介紹中，我們大體完成了1種原料的庫存模型設計，由于總共需要建立5種原料的庫存模型，因此可運用Module元素建立一個模塊，以便于再建立了5種原料的庫存模型之后元素太多導致混亂。建立Module的方法是將你想要建立模塊的元素都選上，然后點擊窗口工具欄中的“createamodule”按鈕，即可建立一個新的模塊。在建立模塊之后，可雙擊新建立的Module元素，彈出對話框如圖4.10所示，在Name處可更改你想要更新的名稱，此處我們改為“原料1”。圖4.10（6）剩余原料的庫存仿真模型的建立在建立完以上模型之后，還有其他四種原料需要建立庫存模型，這里我們可以利用元素的克隆功能，方便簡捷地建立其他四種原料的模型。如圖4.11所示，總共建立了5個Module模塊，分別為5種原料的庫存仿真模型模塊。圖4.11（7）總體模型的仿真設計由于總共有5種原料，所以在模型初始化中需要增加其他5種原料的數(shù)據(jù)規(guī)則。具體初始化語句如下：TRUNC(TIME)!XLReadArray("link.xls","原料","$B$2",原料1.年需求量)XLReadArray("link.xls","原料","$B$3",原料1.單位商品成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$4",原料1.單位商品年平均儲存成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$5",原料1.每次訂貨成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$6",原料1.庫存量)!XLReadArray("link.xls","原料","$B$2",原料2.年需求量)XLReadArray("link.xls","原料","$B$3",原料2.單位商品成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$4",原料2.單位商品年平均儲存成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$5",原料2.每次訂貨成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$6",原料2.庫存量)!XLReadArray("link.xls","原料","$B$2",原料3.年需求量)XLReadArray("link.xls","原料","$B$3",原料3.單位商品成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$4",原料3.單位商品年平均儲存成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$5",原料3.每次訂貨成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$6",原料3.庫存量)!XLReadArray("link.xls","原料","$B$2",原料4.年需求量)XLReadArray("link.xls","原料","$B$3",原料4.單位商品成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$4",原料4.單位商品年平均儲存成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$5",原料4.每次訂貨成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$6",原料4.庫存量)!XLReadArray("link.xls","原料","$B$2",原料5.年需求量)XLReadArray("link.xls","原料","$B$3",原料5.單位商品成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$4",原料5.單位商品年平均儲存成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$5",原料5.每次訂貨成本)XLReadArray("link.xls","原料","$B$6",原料5.庫存量)!原料1.模型選擇=原料1.模型選擇函數(shù)()原料2.模型選擇=原料2.模型選擇函數(shù)()原料3.模型選擇=原料3.模型選擇函數(shù)()原料4.模型選擇=原料4.模型選擇函數(shù)()原料5.模型選擇=原料5.模型選擇函數(shù)()!!IF原料5.模型選擇="定量訂貨模型" 原料5.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料5.年需求量*原料5.每次訂貨成本/原料5.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料5.每年的訂貨次數(shù)=原料5.年需求量/原料5.最佳經(jīng)濟批量 原料5.平均訂貨間隔期=365/原料5.每年的訂貨次數(shù) 原料5.日需求量=原料5.日需求量函數(shù)() 原料5.訂購點=原料5.平均訂貨間隔期*原料5.日需求量ELSEIF原料5.模型選擇="定期訂貨模型" 原料5.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料5.年需求量*原料5.每次訂貨成本/原料5.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料5.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料5.每次訂貨成本/(原料5.單位商品年平均儲存成本*原料5.年需求量))**0.5*365) 原料5.目標庫存量=原料5.年需求量*(原料5.最佳訂貨間隔期+原料5.訂貨提前期)/365ENDIF!IF原料4.模型選擇="定量訂貨模型" 原料4.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料4.年需求量*原料4.每次訂貨成本/原料4.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料4.每年的訂貨次數(shù)=原料4.年需求量/原料4.最佳經(jīng)濟批量 原料4.平均訂貨間隔期=365/原料4.每年的訂貨次數(shù) 原料4.日需求量=原料4.日需求量函數(shù)() 原料4.訂購點=原料4.平均訂貨間隔期*原料4.日需求量ELSEIF原料4.模型選擇="定期訂貨模型" 原料4.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料4.年需求量*原料4.每次訂貨成本/原料4.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料4.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料4.每次訂貨成本/(原料4.單位商品年平均儲存成本*原料4.年需求量))**0.5*365) 原料4.目標庫存量=原料4.年需求量*(原料4.最佳訂貨間隔期+原料4.訂貨提前期)/365ENDIF!IF原料3.模型選擇="定量訂貨模型" 原料3.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料3.年需求量*原料3.每次訂貨成本/原料3.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料3.每年的訂貨次數(shù)=原料3.年需求量/原料3.最佳經(jīng)濟批量 原料3.平均訂貨間隔期=365/原料3.每年的訂貨次數(shù) 原料3.日需求量=原料3.日需求量函數(shù)() 原料3.訂購點=原料3.平均訂貨間隔期*原料3.日需求量ELSEIF原料3.模型選擇="定期訂貨模型" 原料3.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料3.年需求量*原料3.每次訂貨成本/原料3.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料3.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料3.每次訂貨成本/(原料3.單位商品年平均儲存成本*原料3.年需求量))**0.5*365) 原料3.目標庫存量=原料3.年需求量*(原料3.最佳訂貨間隔期+原料3.訂貨提前期)/365ENDIF!!IF原料2.模型選擇="定量訂貨模型" 原料2.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料2.年需求量*原料2.每次訂貨成本/原料2.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料2.每年的訂貨次數(shù)=原料2.年需求量/原料2.最佳經(jīng)濟批量 原料2.平均訂貨間隔期=365/原料2.每年的訂貨次數(shù) 原料2.日需求量=原料2.日需求量函數(shù)() 原料2.訂購點=原料2.平均訂貨間隔期*原料2.日需求量ELSEIF原料2.模型選擇="定期訂貨模型" 原料2.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料2.年需求量*原料2.每次訂貨成本/原料2.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料2.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料2.每次訂貨成本/(原料2.單位商品年平均儲存成本*原料2.年需求量))**0.5*365) 原料2.目標庫存量=原料2.年需求量*(原料2.最佳訂貨間隔期+原料2.訂貨提前期)/365ENDIFIF原料1.模型選擇="定量訂貨模型" 原料1.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料1.年需求量*原料1.每次訂貨成本/原料1.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料1.每年的訂貨次數(shù)=原料1.年需求量/原料1.最佳經(jīng)濟批量 原料1.平均訂貨間隔期=365/原料1.每年的訂貨次數(shù) 原料1.日需求量=原料1.日需求量函數(shù)() 原料1.訂購點=原料1.平均訂貨間隔期*原料1.日需求量ELSEIF原料1.模型選擇="定期訂貨模型" 原料1.最佳經(jīng)濟批量=(2*原料1.年需求量*原料1.每次訂貨成本/原料1.單位商品年平均儲存成本)**0.5 原料1.最佳訂貨間隔期=TRUNC((2*原料1.每次訂貨成本/(原料1.單位商品年平均儲存成本*原料1.年需求量))**0.5*365) 原料1.目標庫存量=原料1.年需求量*(原料1.最佳訂貨間隔期+原料1.訂貨提前期)/365ENDIF其他4種原料的元素定義與原料1相同，就不多加介紹了。4.模型的運行在模型運行之前，需要更改模型仿真鐘的單位時間basetimeunit修改為days，即系統(tǒng)仿真運行的單位時間為“天”。將仿真模型的運行時間設定為1年，即365天，然后開始運行模型。在仿真模型開始運行時，會得到一個模型選擇交互窗口的提示，可以先選擇“定量訂貨模型”，點擊確定，得到的仿真結果如圖4.12所示。圖4.12如果選擇的是“定期訂貨模型”，得到的仿真結果如圖4.13所示。圖4.13其他4種原料的庫存仿真模型運行過程同上。5.模型的運行結果分析本文建立庫存控制仿真模型的目的是為了給原料庫確定適合的庫存模型，使總成本最低。所以，我們所要做的就是在兩種庫存模型：定期訂貨模型和定量訂貨模型之間選擇仿真運行一年之后總成本較低的那個模型，此模型即為適合本原料的庫存模型。在這里，將5種原料的仿真運行結果列成表格，如表4.3所示。表4.3仿真運行結果定期訂貨模型定量訂貨模型墊圈304076283627螺母813071773424螺栓213276210684銷247965244352防松墊片585601573155從仿真運行結果中，我們可以看到，5種原料采用定量訂貨模型的總成本都較低，所以都適合采用定期訂貨模型。5結論本文企業(yè)生產(chǎn)庫存控制模型的仿真設計進行了一定研究。在分析國內(nèi)外庫存控制和仿真設計的研究現(xiàn)狀的基礎上，重點進行了一下三個方面內(nèi)容的研究：（1）對于進行生產(chǎn)庫存控制模型仿真設計的意義的研究，這是本文進行創(chuàng)作的前提所在?？偨Y來說，進行庫存模型仿真設計的意義在于為企業(yè)的原料庫的模型選擇提供依據(jù)，從而為各種原料選擇合適的庫存模型，降低了再庫存控制方面的浪費，降低了企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營管理成本。（2）對于兩種基本庫存控制模型的研究。本文所研究的兩種庫存控制模型為最基礎的庫存模型：EOQ和EOI。對兩個庫存模型進行邏輯過程的分析以及各種庫存條件的理解是我們進行仿真的基礎工作。（3）對于Witness仿真軟件的運用。Witness仿真軟件是本文進行仿真設計工作的重要工作，所有的仿真工作都是在這個軟件的環(huán)境里進行的。總體來說，Witness軟件的設計環(huán)境以及各種功能都是十分強大的。本次設計所涉及的僅僅是該軟件的一小部分，如何能夠將該軟件熟練運用是今后我們所要努力的方向。參考文獻[1]潘爾順．生產(chǎn)計劃與控制巨[M]．上海：上海交通大學出版社，2003．[2]王行仁．建模與仿真技術的發(fā)展和應用[J]．機械制造與自動化，2010,39(1)．[3]馮霞．仿真技術的發(fā)展以及未來趨勢[J]．現(xiàn)代經(jīng)濟信息（學術版），2008(7)．[4]鐘瓊．訂單生產(chǎn)型企業(yè)庫存控制仿真模型研究[D]．杭州：浙江大學，2008．[5]王亞超，馬漢武．生產(chǎn)物流系統(tǒng)建模與仿真[M]．北京：科學出版社，2006．[6]董景峰，周燕，許恒勤．面向內(nèi)外部逆向物流的庫存控制模型[J]．計算機集成制造系統(tǒng)，2010,16(1)．[7]顧銀芳，苑士華，李瑋，安永江．仿真技術的發(fā)展與展望[J]．河北工業(yè)科技，2000,17(5)．[8]李曉斌．基于WITNESS的集裝箱碼頭堆場閘口系統(tǒng)仿真研究[D]．大連：大連理工大學，2007．[9]侯玉梅．簡單生產(chǎn)&庫存系統(tǒng)的優(yōu)化控制[J]．系統(tǒng)工程理論與實踐，2003,23(4)．[10]呂靖，宮曉嫜，周麗麗．基于Witness的集裝箱碼頭物流系統(tǒng)仿真分析[J]．水運工程，2010(5)．[11]馬歡歡，趙月霞．基于Witness的供應鏈多產(chǎn)品庫存系統(tǒng)仿真研究[J]．中國制造業(yè)信息化，2010,39(21)．[12]施文武，嚴洪森，汪崢．一種多周期隨機需求生產(chǎn)／庫存控制方法[D]．控制與決策，2007,22(9)．[13]宋國防，俞杰，齊二石．基于MRPⅡ的庫存控制模型研究[J]．中國機械工程，2002,13(24)．[14]唐一，周炳海．基于Witness仿真的生產(chǎn)線規(guī)劃評價[J]．組合機床與自動化加工技術，2009(7)．[15]王建華，黃賢鳳．WITNESS仿真在工業(yè)工程專業(yè)實驗教學中的應用[D]．科技信息，2010(18)．[16]王子才．仿真技術發(fā)展及應用[J]．中國工程科學．2003,5(2)[17]姚鳥兒．關于存貨庫存控制的思考[J]．知識經(jīng)濟，2009(9)．[18]于洪洋．基于系統(tǒng)動力學的兩級供應鏈庫存控制的仿真研究[Ｄ]．哈爾濱：哈爾濱理工大學，2009．[29]趙月霞,楊建明．基于Witness的隨機庫存系統(tǒng)仿真研究[J]．中國制造業(yè)信息化，2009，38(1):57-59．[20]曾強,潘啟東,沈玲．庫存系統(tǒng)的計算機優(yōu)化仿真[J]．工業(yè)工程，2007,10(3):123-126．[21]PéterMartinek．Systemsmodelingandsimulationinmanufacturingprocesses．Proceedingsof5thInternationalSymposiumonIntelligentManufacturingSystems．May29-31,2006:94-1001．[22]GiuseppeConte,ParisPennesi．INVENTORYCONTROLBYMODELPREDICTIVEONTROLMETHODS．theUniversitàPolitecnicadelleMarcheDipartimentodiIngegneriaInformatica,Gestionaleedell’Automazione，BrecceBianche,60131Ancona,Italy．基于C8051F單片機直流電動機反饋控制系統(tǒng)的設計與研究基于單片機的嵌入式Web服務器的研究MOTOROLA單片機MC68HC（8）05PV8/A內(nèi)嵌EEPROM的工藝和制程方法及對良率的影響研究基于模糊控制的電阻釬焊單片機溫度控制系統(tǒng)的研制基于MCS-51系列單片機的通用控制模塊的研究基于單片機實現(xiàn)的供暖系統(tǒng)最佳啟停自校正（STR）調(diào)節(jié)器單片機控制的二級倒立擺系統(tǒng)的研究基于增強型51系列單片機的TCP/IP協(xié)議棧的實現(xiàn)基于單片機的蓄電池自動監(jiān)測系統(tǒng)基于32位嵌入式單片機系統(tǒng)的圖像采集與處理技術的研究基于單片機的作物營養(yǎng)診斷專家系統(tǒng)的研究基于單片機的交流伺服電機運動控制系統(tǒng)研究與開發(fā)基于單片機的泵管內(nèi)壁硬度測試儀的研制基于單片機的自動找平控制系統(tǒng)研究基于C8051F040單片機的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)基于單片機的液壓動力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測儀開發(fā)模糊Smith智能控制方法的研究及其單片機實現(xiàn)一種基于單片機的軸快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于雙單片機沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究基于CYGNAL單片機的在線間歇式濁度儀的研制基于單片機的噴油泵試驗臺控制器的研制基于單片機的軟起動器的研究和設計基于單片機控制的高速快走絲電火花線切割機床短循環(huán)走絲方式研究基于單片機的機電產(chǎn)品控制系統(tǒng)開發(fā)基于PIC單片機的智能手機充電器基于單片機的實時內(nèi)核設計及其應用研究基于單片機的遠程抄表系統(tǒng)的設計與研究基于單片機的煙氣二氧化硫濃度檢測儀的研制基于微型光譜儀的單片機系統(tǒng)單片機系統(tǒng)軟件構件開發(fā)的技術研究基于單片機的液體點滴速度自動檢測儀的研制基于單片機系統(tǒng)的多功能溫度測量儀的研制基于PIC單片機的電能采集終端的設計和應用基于單片機的光纖光柵解調(diào)儀的研制氣壓式線性摩擦焊機單片機控制系統(tǒng)的研制基于單片機的數(shù)字磁通門傳感器基于單片機的旋轉變壓器-數(shù)字轉換器的研究基于單片機的光纖Bragg光柵解調(diào)系統(tǒng)的研究單片機控制的便攜式多功能乳腺治療儀的研制基于C8051F020單片機的多生理信號檢測儀基于單片機的電機運動控制系統(tǒng)設計Pico專用單片機核的可測性設計研究基于MCS-51單片機的熱量計基于雙單片機的智能遙測微型氣象站MCS-51單片機構建機器人的實踐研究基于單片機的輪軌力檢測基于單片機的GPS定位儀的研究與實現(xiàn)基于單片機的電液伺服控制系統(tǒng)用于單片機系統(tǒng)的MMC卡文件系統(tǒng)研制基于單片機的時控和計數(shù)系統(tǒng)性能優(yōu)化的研究基于單片機和CPLD的粗光柵位移測量系統(tǒng)研究單片機控制的后備式方波UPS提升高職學生單片機應用能力的探究基于單片機控制的自動低頻減載裝置研究基于單片機控制的水下焊接電源的研究基于單片機的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于uPSD3234單片機的氚表面污染測量儀的研制基于單片機的紅外測油儀的研究96系列單片機仿真器研究與設計基于單片機的單晶金剛石刀具刃磨設備的數(shù)控改造基于單片機的溫度智能控制系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)基于MSP430單片機的電梯門機控制器的研制基于單片機的氣體測漏儀的研究基于三菱M16C/6N系列單片機的CAN/USB協(xié)議轉換器基于單片機和DSP的變壓器油色譜在線監(jiān)測技術研究基于單片機的膛壁溫度報警系統(tǒng)設計基于AVR單片機的低壓無功補償控制器的設計基于單片機船舶電力推進電機監(jiān)測系統(tǒng)基于單片機網(wǎng)絡的振動信號的采集系統(tǒng)基于單片機的大容量數(shù)據(jù)存儲技術的應用研究基于單片機的疊圖機研究與教學方法實踐基于單片機嵌入式Web服務器技術的研究及實現(xiàn)基于AT89S52單片機的通用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基于單片機的多道脈沖幅度分析儀研究機器人旋轉電弧傳感角焊縫跟蹤單片機控制系統(tǒng)基于單片機的控制系統(tǒng)在PLC虛擬教學實驗中的應用研究基于單片機系統(tǒng)的網(wǎng)絡通信研究與應用基于PIC16F877單片機的莫爾斯碼自動譯碼系統(tǒng)設計與研究基于單片機的模糊控制器在工業(yè)電阻爐上的應用研究基于雙單片機沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究與開發(fā)基于Cygnal單片