生产计划季节性商品的运营策略（PPT 39）

null基于时间的生产—季节性商品的运营策略基于时间的生产计划—季节性商品的运营策略第一个小例子—单品种计划第一个小例子—单品种计划学生食堂早餐煎鸡蛋窗口排长队问题 从运营管理的角度如何解决？ 排队理论1、需求与供给的调查（生产能力计划）1、需求与供给的调查（生产能力计划）需求模式 稳定需求、波动需求 生产能力 柔性、刚性（1）需求大于供给（1）需求大于供给（2）需求约等于供给（2）需求约等于供给（3）需求小于供给（3）需求小于供给2.1、能力大于需求2.1、能力大于需求MAKE TO ORDER 订单生产 2.2、能力小于需求-生产能力管理2.2、能力小于需求-生产能力管理MAKE TO STOCK 存货生产 订货提前期＜生产周期（批量） 提前存货的时间：与商品库存有效期有关（鲜活产品） 存货时间=需求/单位时间生产能力 nullnull3、需求管理3、需求管理产品分层—新鲜煎蛋、库存煎蛋 存货生产—0.6元/个 订单生产---0.8元/个 淡季便宜、旺季贵nullnull4、工艺编排4、工艺编排忙闲错开的工位组成一个小组5、的改进5、流程的改进人多时先收钱发牌，买饭后再凭牌领蛋 排队缓解了，还是排队转移了 买饭时间内的需求是否波动 6、如何让员工关心并解决6、如何让员工关心并解决考评与激励机制 与数量挂钩 与排队长度挂钩 团队合作7、问题解决机制7、问题解决机制JIDOKA—自动化 KAIZEN—改善小组、QC小组第二个例子：多品种计划第二个例子：多品种计划某食堂早餐提供四种馒头：猪肉、蔬菜、豆沙、莲蓉。早上5：30开始工作，6：30开始销售，7：00可大概知道需求，并根据需求调整生产品种，现蒸现卖，卖到9：15为止。 生产周期大于订单提前期 生产什么产品？ 生产多少？问题的普遍性问题的普遍性空调生产 服装生产 节前产品 可口可乐 忙时产能不足，闲时能力过剩 要提前生产，或提前订购！！！单品种的计划—报童问题单品种的计划—报童问题需求d，订货量（或提前生产量）Q，收入R 单位收入r，单位成本c d≤Q, R=rd-cQ, d＞Q, R=rQ-cQ P(d≤Q)=(r-c)/r 多品种的计划多品种的计划品种多了，应生产什么， 第二阶段产能限制，要在第一阶段生产，不同品种生产多少？哪些在第一阶段生产？哪些在第一阶段生产？风险大的先生产还是风险小的先生产 早生产的风险是卖不出去，削价风险 晚生产的风险是赶不出来，缺货风险风险小的含义风险小的含义需求量大，先生产部分卖不出去的风险小 便宜的 需求变动小，标准差小，等风险的概念等风险的概念Ū-K⊿ 等K馒头例子馒头例子一种馒头至少生产100个（最小批量） 蒸一次30分钟， 为满足需要，7：00前至少生产400个 四种产品的平均需求U与标准差为： （400，100），（150，50），（50，20），（300，60） 各产品价格一样（否则以价值计算）处理最小批量M处理最小批量M情况一：期望需求大于 2*M 情况二：期望需求小于 2*M 情况三：其他等风险—等安全因子等风险—等安全因子情况一：SF=（U-2M）/⊿ 情况二：SF=（M-U）/⊿ 情况三：SF=0启发式算法启发式算法（175，125，100, 0）管理管理措施减少最小批量 CELL SETUP TIME CROSS TRAINING 增加能力 设备、人手、外包、改进工艺、中间品储备 预测准确 减少提前期 Queue kendall 记号Queue kendall 记号x/y/z/a X: arrival process, represents the probability of interarrival times Y: service process, represents the probability of service times Z: represents the the number of servers working in parrallel A: represents the maximun number of customers in the queue nullM = exponential ( Markovian ) distribution D = constant service times (deterministic) En = gamma distribution with shape parameter (also called Erlangian distribution) G = general distribution排队论排队论M/M/1 到达间隔时间的分布λ /服务时间的分布μ /服务台数 指数分布—服务时间、消耗品寿命、出故障时间 等待时间与利用率（服务强度、话务强度）的指数关系 LITTLE 公式：队长=到达率*等待时间 本科生人数=4年*每年入学人数= 4年*每年毕业人数 稳定状态，长期 成本—服务台数—等待时间—客户满意 模拟仿真null随着利用率接近1，等待时间（排队长度）呈指数增长。 利用率（服务强度）（utilization, or traffic intensity) 高的时候（接近于1），增加投入（如增加服务台以降低利用率）的效果非常明显，等待时间会明显减少； 利用率较低时，增加投入的效果不大。 nullThe average waiting time for different utilizations is much bigger than the waiting time for the average utilization. 一高一低的利用率的排队会远大于等利用率的排队。Suggestions for Managing QueuesSuggestions for Managing Queues1. Determine an acceptable waiting time for your customers 2. Try to divert your customer’s attention when waiting 3. Inform your customers of what to expect 4. Keep employees not serving the customers out of sight 5. Segment customersSuggestions for Managing Queues (Continued)Suggestions for Managing Queues (Continued)6. Train your servers to be friendly 7. Encourage customers to come during the slack periods 8. Take a long-term perspective toward getting rid of the queues Queuing ApproximationQueuing ApproximationThis approximation is quick way to analyze a queuing situation. Now, both interarrival time and service time distributions are allowed to be general. In general, average performance measures (waiting time in queue, number in queue, etc) can be very well approximated by mean and variance of the distribution (distribution shape not very important). This is very good news for managers: all you need is mean and standard deviation, to compute average waiting timeQueue ApproximationQueue ApproximationInputs: S, , , (Alternatively: S, , , variances of interarrival and service time distributions)谢 谢！谢 谢！Qijun@lingnan.net