数学模型的构建与运用在物流规划中非常重要,物流规划以运筹为核心,几乎所有的现实问题都可以转换为模型中的参数或变量,通过模型的运行,可观测要素变化对系统的影响。当然,对模型的构建与运用是综合性的,需要考虑到企业管理中的方方面面,如果生硬的构建模型会导致过于理论化无法落地。但在充分考虑到企业及供应链管理的现实环境中对物流规划的约束,并综合了组织中的“人”以及其他要素之间的多元关系后,再结合模型的开发,便会让物流规划更加科学、高效并可持续。以下为我们在实践中构建的“制造型企业供应链物流”的业务模型,并将业务模型组织为数学模型,最后开发模型求解工具的实例
“制造型供应链物流”业务模型架构中,第一层为数学模型作为引擎,第二层为策略优化层与模型的变量对接,第三层为业务过程的数据呈现并揭示风险
以下数学模型是我们在实践中针对“制造型供应链物流模型”中的入厂物流模块数学模型中的子模型。通过模型的输入与输出可对物流场景进行模拟预测,并记录模拟过程数据用于进一步挖掘,揭示风险以及优化点,供参考
1集合
2参数
3变量
4目标函数与约束条件
5函数描述
(1.1)仓库建设成本;
(1.2)库存成本
(1.3)仓储成本
(1.4)订货成本
(1.5)运输成本
(2.1)三方仓和线边仓库存公式
(2.2)三方仓和线边仓期望库存
(3)总供应量大于总需求量
(4)物料的库存限制
(5)供应商能力约束
(6)库存金额约束
(7)线边仓库存面积约束
(8)时效性约束
(9)三方仓选址约束
对以上的数学模型构建算法并用计算机语言开发为应用工具,可按模型输入中需要数据进行导入(也可对接ERP/WMS...系统)或填写,便可进行数据的可视化演示,生成相应的数据看板
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