生产运作管理实验报告 - 图文

实验报告

实验课程名称 生产运作管理课程 实验起止日期 实验指导教师 实验学生姓名 学生班级学号 实 验 评 语 实验 评分 教师 签名 年 月 日

实验项目名称 学生姓名 实验日期 班级学号 一、预习报告（请阐述本次实验的目的及意义） 1.学习如何解决单周期库存问题，前面已介绍了单周期库存问题的基本含义。作为一种库存类型，单周期库存在生产和经营中也占有重要地位，尤其是对某些服务型企业来说，掌握单周期库存的控制理论是十分重要的； 2.为了确定最佳订货量，需要考虑各种由定货引起的费用。由于只发出一次订货和只发生一次订购费用，所以订货费用为一种沉没成本，它与决策无关。库存费用也可视为一种沉没成本，因为单周期物品的现实需求无法准确预计，而且只通过一次订货满足； 3.所以即使有库存，其费用的变化也不会很大。只有机会成本和陈旧成本对最佳订货员的确定起决定性的作用。确定最佳订货量可采用期望损失最小法、期望利润最大法或边际分析法。 二、实验方案（请说明本次实验的步骤和进程） 1.设：Co--单位产品超储成本（陈旧成本），即进货但没有卖出去的损失； Cu--单位产品欠储成本（缺货成本），应该进货但没有进货而丧失的赚钱机会的损失，是一个机会损失的概念； D--预计要订货的数量； P(D)--需求量≧D的概率, P(D)是一个累计概率。 2.单周期库存问题通常采用边际分析法解决。 边际收益MR：增加一个单位的订货引起收入的增加； 边际成本MC：增加一个单位的订货引起成本的增加； 如果MR大于MC，则加大订货；MR小于MC则减少订货。 3.考虑：如果增加一个产品订货能使期望收益大于期望损失, 那么就应该在原订货量的基础上追加一个产品的订货。从满足需要的最小可能订货量开始, 随着订货量的增加, P(D)便随之下降。在某一点上, P(D)可以使上式两个期望值相等, 将此时的P(D)记为P*(D), 并称之为临界概率: P*(D)?Cu?[1?P*(D)]?Co Co*P(D)? Cu?Co1

三、实验结果分析、改进建议 1.某电子商务企业计划在教师节期间销售鲜花，每束鲜花的购进费是2元，鲜花的销售价格为5元，订购成本可忽略不计。而未出售的鲜花必须扔掉。节日期间，鲜花每天的需求量分布如下表所示： 鲜花需求概率 问如何制定订货决策。 用软件解答过程如下： 期望损失最小 实际需求 订货量/概率 需求量（束） 100 110 120 130 140 150 概率（M） 0.10 0.15 0.20 0.30 0.15 0.10 100 0.10 0 20 40 60 80 100 110 0.15 30 0 20 40 60 80 120 0.20 60 30 0 20 40 60 130 0.30 90 60 30 0 20 40 140 0.15 120 90 60 30 0 20 150 0.10 150 120 90 60 30 0 100 110 120 130 140 150 2

2.某设备维修厂希望订购足够的配件以保证交易会期间机床的连续运转。如果设备需要维修，维修工给每个配件定的价格为95元。每个配件的成本是70元。如果所有配件都没有用上，退货给供应商的价格为50元。估计配件需求的分布如下： 需求量（件） 0 问如何制定配件订货数量决策。 用软件解答如下： 期望损失最小 实际需求 订货量/概率 概率（M） 0.10 0.15 0.20 0.30 0.20 0.05 1 2 3 4 5 0 0.10 0 20 40 60 80 100 1 0.15 25 0 20 40 60 80 2 0.20 50 25 0 20 40 60 3 0.30 75 50 25 0 20 40 4 0.20 100 75 50 25 0 20 5 0.05 125 100 75 50 25 0 0 1 2 3 4 5 3

3.某商场采购空调的价格3200元，售价4000元，若旺季未能实现销售，必须以3000元清仓。销售预测如下： 需求量（台） 500 750 1000 1250 1500 问：（1）假设企业不把库存保留到明年，一次订货量是多少？ （2）如果该企业可以获得年利率为20%的贷款，支持其库存，你如何调整（1）中的订货量？过剩库存可以保留到下一个旺季。 用软件解答过程如下： 期望损失最小 实际需求 订货量/概率 概率（M） 0.20 0.20 0.30 0.20 0.10 500 0.2 0 50000 100000 150000 200000 750 0.2 200000 0 50000 100000 150000 1000 0.3 400000 200000 0 50000 100000 1250 0.2 600000 400000 200000 0 50000 1500 0.1 800000 600000 400000 200000 0 500 750 1000 1250 1500 4

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