КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Рассмотрим ансамбль из трех реализаций расхода деталей на складе
Как и в предыдущем примере, допустим, что информация ограничена днями. Рассчитаем средние значения и дисперсии для каждого дня прогнозного периода по формулам ; (2.15) . (2.16) ; . Результаты расчетов приведены в таблице на рис.2.3. Рис.2.3. Зависимость средних значений и средних квадратических отклонений от времени для трех реализаций Для аппроксимации средних значений выберем линейную зависимость . (2.17) Таблица 2.5 Воспользовавшись методом наименьших квадратов, найдем коэффициенты и . Спрогнозируем среднюю величину времени расхода запаса: . Зависимости и имеют явно нелинейный характер и для точных прогнозов они могут быть аппроксимированы полиномами различных порядков, например в виде параболы: (2.18) В первом приближении ограничимся средними значениями дисперсии и среднего квадратического отклонения , которое рассчитывается по формуле: . (2.19) При подстановке значений из табл.2.5 находим: . Рассчитаем величину страхового запаса. В первом случае расчет производится по формуле (2.5). Например, при находим: . Во втором случае расчет производится по формуле (2.6). Особенность расчета для ансамбля реализаций состоит в том, что имеется возможность оценки величины - среднего количества дней, в которые наблюдается дефицит деталей. В общем случае можно рассчитать по формуле: , (2.20) где - число дней дефицита в -й реализации, - количество -x реализаций. Например, в рассматриваемом примере в первой реализации не наблюдается дефицита, т.е. ; у второй - два дня дефицита ; а у третьей нет дефицита. Тогда по формуле (2.20): . При подстановке в (2.6) находим: В заключение следует сделать следующие замечания: 1. Рассчитанные величины среднего запаса получены при условии, что наблюдающая величина дефицита и вариация ежедневного расхода - независимые величины. Несомненно, это допущение требует проверки. 2. При наличии большого количества реализаций расчет величины должен быть выполнен до проведения прогнозных расчетов. Проверка формул (2.6) и (2.20) может быть осуществлена с использованием имитационного моделирования.
Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 353; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |