面向订单装配系统(ATO)两阶段随机库存优化研究

基于零部件的基本库存水平补货策略,在多周期订单产品需求不确定情况下构建两阶段随机优化模型:第一阶段在需求未知情况下,规划不同零部件基本库存水平决策变量,实现系统收益最大化;第二阶段针对订单交货期约束创新性设计订单指派决策变量,考虑在不确定需求收益和订单延期惩罚情况下,最大化订单期望收益.通过采样获取不同需求场景,并将不确定需求转成期望需求,针对该期望需求下的单阶段确定性模型求解,并与随机模型结果进行对比.数值实验表明,随机模型的优化结果远差于确定性模型,即未知信息具有一定的价值;同时通过对模型中参数的灵敏度分析,得到了实际中提升系统收益的策略.

可变产能的按订单装配系统库存和生产决策研究

本文基于一个ATO生产商的实践,考虑一个需求不确定并具有子装配件的单周期ATO系统,为了应对较长的采购提前期和有限产能的挑战,生产商可以在得到确定的需求之前提前采购零件,装配子装配件以至于最终产品。由于产品物料清单结构中存在子装配件作为可选的中间件,因此完全使用零件和使用子装配件装配最终产品的不同,造成装配能力在时间上具有可变性。我们对此问题建立了利润最大化模型,分析在上述ATO环境中的最优库存和生产决策。通过一系列最优解的性质,我们得到了该问题的有效解决方法。

基于数据挖掘的ATO系统特征分析

首先,基于过程建模方法构建客车订单装配(Assemble to Order,ATO)系统模型。其次,构建面向ATO系统的数据仓库,并进行数据预处理。最后,使用多元统计方法分析ATO系统的基本特征,呈现为装配周期和装配能力数据立方体。采用概率统计方法分析ATO系统不确性特征,表现为需求、供应环境不确定性和装配线、装配过程系统不确定性。ATO系统特征可为智能决策和生产优化提供基础支持。

我国港口物流中货物通关效率的模型研究

货物通关效率是制约我国港口物流发展的一个关键因素。本文系统地分析了我国海关通关效率的现状,并通过与发达国家的现状对比,提出了优化通关系统,调整通关结构,简化通关手续的对策。另外,在海关通关中引入Assemble-to-order模型来进行通关优化。根据海关通关系统指标的分析,引入两个随机变量Ii和Bi,以在报关单满足率不低于某个百分比的前提下使平均机构设置费用最低为目标建立了优化模型。该模型使用贪婪算法的思想开发出具体算法。文中以一个实例检验了该模型的正确性和实用性。