一种企业生产物料迭代订购的最优化指派方法

技术领域

本发明涉及最优化指派技术领域，具体涉及一种企业生产物料迭代订购的最优化指派方法。

背景技术

生产物料订购方案的制定是企业运营过程中十分重要的一环。决策者在制定方案的时候，不仅要满足企业的生产需求，还需尽可能地将生产物料订购方案总成本降到最低。生产物料订购方案总成本往往包括采购成本和仓储成本两大部分。

其中，采购成本受采购的生产物料种类以及采购的时间影响。企业生产同一种产品可以使用的生产物料往往不止一种。生产物料类型不同，生产相同单位产品所需消耗的量也不同，因此不同生产物料的采购单价不同。又因为不同供应商之间存在市场竞争的关系，相同类型的生产物料的采购单价在不同供货商之间也可能存在差异。并且由于各种生产物料的特殊性，在不同的时间生产物料的采购单价也会发生变化，一般为周期性波动。相对而言，仓储成本则较为固定，一般只随仓库中存有的生产物料量发生变化。

由此可见，要想制定一个最低成本的企业生产物料订购方案，得考虑多方面的因素，在满足企业生产需求的前提下，选择合适的时间、供应商、供应类型以及供货量。因此，如何平衡好企业的生产需求和生产物料订购方案总成本之间的关系，从而降低企业的生产成本，仍是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种企业生产物料迭代订购的最优化指派方法，通过构建物料迭代定订购优化模型以确定最优指派方案，从而尽可能在满足企业生产需求的前提下，将企业的生产成本降到最低。

为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：

一种企业生产物料迭代订购的最优化指派方法，包括以下步骤：

通过生产物料的历史采购数据，确定各生产物料供应商供应的生产物料类型；

根据所述的各生产物料供应商供应的生产物料类型，确定各生产物料供应商供应的生产物料生产每单位产品所需消耗的量；

通过生产物料的历史采购数据，确定各供应商每月的最大供货量，即企业在该供货商处可订购的最大生产物料量；

通过生产物料的历史采购数据，确定各供货商供应的生产物料各个月的采购单价，并进行归一化处理；

建立企业生产物料迭代订购的优化模型，具体如下：

目标函数为：

约束条件为：

0≤F[i，j]≤T[i，j]≤L

0≤T′[i，j]≤T[i，j]≤L

T′[i，j]＝T[i，j]-F[i，j](0≤i＜m，0≤j＜n) (4)

其中，m为供货商数量，n为企业生产物料订购方案的月份数；

矩阵Q为该模型的评估矩阵，Q[i，j]表示供货商i在第j+1月供应的生产物料的采购单价；矩阵T为该模型的输出结果，即企业生产物料订购的方案，T[i，j]表示供货商i在第j+1月订购的生产物料的单位量；变量δ为每月每单位生产物料的仓储成本；矩阵F为囤积库存矩阵，F[i，j]表示在第j+1月，向供货商i订购并将用于后续月份生产的生产物料的量；矩阵L

向量α为生产每单位产品需要消耗的生产物料值，α[i]表示生产1单位产品需要消耗供货商i供应的生产物料的单位量；向量β为企业生产需求值，β[j]表示第j+1月，企业需要生产的产品总量；向量U为企业最大仓储量，U[j]表示第j+1月，企业可以用于存放生产物料的仓储最大值；

通过迭代求解模型，确定企业生产物料迭代订购的最优化指派方案。

进一步地，所述通过迭代求解，确定企业生产物料迭代订购的最优化指派方案，包括：

6.1求得初始月份(k＝1)的最优指派生产物料订货方案

(1)依次求得初始月份每个供货商供应的生产物料生产每单位产品的订购成本；初始月份供货商i供应的生产物料生产每单位产品的订购成本为：

α[i]×Q[i，0]；

(2)首先选择订购成本最低的供货商，订购的量尽可能满足初始月份的企业生产需求，但不能大于该供货商的最大供货量；

(3)若此时仍无法满足初始月份的企业生产需求，则选择订购次低成本的供货商，订购的量尽可能满足初始月份的企业生产需求，但不能大于该供货商的最大供货量；重复该步骤，直至满足初始月份的企业生产需求；

(4)得到初始月份的最优指派生产物料订货方案：矩阵P；

(5)得到矩阵T和矩阵T′，T[i，0]＝T′[i，0]＝P[i，0]；

(6)初始化矩阵F、矩阵W、向量S，k＝k+1；

6.2求得第k(1＜k≤n)月份的最优指派生产物料订货方案

(1)初始化矩阵P；

(2)依次求得第1，2，...，a，...，k月份(1≤a≤k，1＜k≤n)每个供货商供应的生产物料生产每单位产品的总成本；第a月份供货商i供应的生产物料生产每单位产品的总成本为：α[i]×[Q[i，a-1]+δ×(k-a+1)]；

(3)首先选择总成本最低的第a月份的供货商i，订购的量尽可能满足第k月份的企业生产需求，但不能大于L

(4)若此时仍无法满足第k月份的企业生产需求，则选择订购次低成本的第a月份的供货商i，订购的量尽可能满足第k月份的企业生产需求，但企业在第a月向供货商i订购的总量不能大于其最大供货量；重复该步骤，直至满足第k月份的企业生产需求；

(5)得到第k月份的最优指派生产物料订货方案：矩阵P；

6.3迭代截止第k(1＜k≤n)月份的最优指派生产物料订货方案，得到企业生产物料迭代订购的最优化指派方案。

进一步地，迭代截止第k月份的最优指派生产物料订货方案，得到企业生产物料迭代订购的最优化指派方案，具体为：

(1)迭代矩阵T，T[i，j]＝T[i，j]+P[i，j](0≤i＜m，0≤j＜n)；

(2)迭代矩阵T′，T′[i，k-1]＝P[i，k-1]；

(3)迭代矩阵F；

(4)迭代矩阵W；

(5)迭代向量S；

(6)如果k＝n，则得到企业生产物料迭代订购的最优化指派方案，即矩阵T，否则，k＝k+1，返回步骤6.2。

进一步地，所述归一化处理，具体为：

由此得到处理后的各供货商供应的生产物料各个月的采购单价。

一种指派设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述企业生产物料迭代订购的最优化指派方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述企业生产物料迭代订购的最优化指派方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有以下技术特点：

当前，企业生产物料订购方案的制定，大多只是考虑单月最优化方案，而未从长远角度考虑，即多月的单月最优化方案的组合往往并不是多月的最优化方案。为了尽可能在满足企业生产需求的前提下，将企业的生产成本降到最低，本发明通过观察生产物料的历史采购单价的变化趋势，尽可能选择高性价比的生产物料，在不超过仓储能力的前提下，逐月迭代生产物料订购方案，最终得到全局最优化指派结果，即最低成本的生产物料订购方案，能更好地为企业降低生产成本。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

本发明基于角色协同理论，提供一种企业生产物料迭代订购的最优化指派方法，包括以下步骤：

步骤1，通过生产物料的历史采购数据，确定各生产物料供应商供应的生产物料类型。

本实施例中，假设一个供应商只供应一种类型的生产物料。如表1给出的示例。

表1供应商供货类型

步骤2，根据步骤1中得到的各生产物料供应商供应的生产物料类型，确定各生产物料供应商供应的生产物料生产每单位产品所需消耗的量。

用H[i]表示生产物料由第i个供应商供应，α[i]表示生产1单位产品需要消耗供货商i供应的生产物料的单位量；α[i]越小，代表供货商i供应的生产物料每单位能生产更多的产品。

例如，在本例中，

步骤3，通过生产物料的历史采购数据，确定各供应商每月的最大供货量，即企业在该供货商处可订购的最大生产物料量。

如表2给出的示例，S01供货商在1月份最多能提供41921单位的生产物料，即企业在1月份最多能在S01供货商处订购41921单位的生产物料。

表2供货商的最大供货量

步骤4，通过生产物料的历史采购数据，确定各供货商供应的生产物料各个月的采购单价，并进行归一化处理，即：

由此得到处理后的各供货商供应的生产物料各个月的采购单价。

如表3给出的示例：S01供货商在1月份供应的生产物料采购单价为0.26每单位。

表3生产物料的采购单价

步骤5，建立企业生产物料迭代订购的优化模型，具体如下：

目标函数为：

约束条件为：

0≤F[i，j]≤T[i，j]≤L

0≤T′[i，j]≤T[i，j]≤L

T′[i，j]＝T[i，j]-F[i，j](0≤i＜m，0≤j＜n) (4)

其中，m为供货商数量，n为企业生产物料订购方案的月份数。

矩阵Q为该模型的评估矩阵，即步骤4得到的处理后的各供货商供应的生产物料各个月的采购单价，Q[i,j]表示供货商i在第j+1月供应的生产物料的采购单价。

矩阵T为该模型的输出结果，即企业生产物料订购的方案，T[I,j]表示供货商i在第j+1月订购的生产物料的单位量。

变量δ为每月每单位生产物料的仓储成本，如果生产物料在第j月进行订购，于第j月被消耗，则只需支付第j月的仓储成本。

矩阵F为囤积库存矩阵，F[i,j]表示在第j+1月，向供货商i订购并将用于后续月份生产的生产物料的量。

矩阵L

矩阵T′为当月消耗矩阵，T′[i，j]表示第j+1月，向供货商i订购并于当月用于生产的生产物料的量。

矩阵W为库存消耗矩阵，W[i,j]表示第j+1月之前在供货商i处订购并存储于仓库中，于第j+1月用来生产的生产物料的量。

向量S为当月订购前仓库中的生产物料量，S[j]表示第j+1月订购前仓库中已经存有的生产物料数量。

根据步骤2得到，向量α为生产每单位产品需要消耗的生产物料值，α[i]表示生产1单位产品需要消耗供货商i供应的生产物料的单位量。

向量β为企业生产需求值，β[j]表示第j+1月，企业需要生产的产品总量。

向量U为企业最大仓储量，U[j]表示第j+1月，企业可以用于存放生产物料的仓储最大值。

因此公式(1)，即目标函数为求取企业生产物料订购方案的最小成本。而企业生产物料订购方案的最小成本为，企业生产物料订购方案的订购成本加上仓储成本的总和，即每个供货商每个月供应的生产物料的采购单价，乘以对应月份企业的订购量，再加上生产物料订购当月的仓储成本以及每月存储在仓库中尚未使用的生产物料的仓储成本。

公式(2)，表示第j+1月，向供货商i订购并将用于后续月份生产的生产物料的量，应小于，第j+1月向供货商i订购的生产物料的量，且这两个量都应小于，第j+1月供货商i可供订购的最大生产物料量。

公式(3)，表示第j+1月，向供货商i订购并于当月用于生产的生产物料的量，应小于，第j+1月向供货商i订购的生产物料的量，且这两个量都应小于，第j+1月供货商i可供订购的最大生产物料量。

公式(4)，表示第j+1月，向供货商i订购并于当月用于生产的生产物料的量为，第j+1月向供货商i订购的生产物料的量，与在第j+1月，向供货商i订购并将用于后续月份生产的生产物料的量的差值。即每月订购的生产物料的量，将于当月用于生产或是用于后续月份生产。

公式(5)，表示每月于各个供货商处订购的用于生产的生产物料的量除以对应生产物料生产每单位产品的消耗值，应大于当月企业的生产需求。

公式(6)，表示每月订购的生产物料的量和在当月订购前仓库中的生产物料量的总和，应不大于企业最大仓储量。

公式(7)，表示假设在初始月份进行订购前，仓库中不存在生产物料；在第j+1月订购前，仓库中已经存有的生产物料数量为：第j+1月之前企业订购的生产物料的总量，减去在第j+1月之前已经被用于生产的生产物料的量。

步骤6，通过迭代求解，确定企业生产物料迭代订购的最优化指派方案；具体如下：

6.1求得初始月份(k＝1)的最优指派生产物料订货方案。

(1)依次求得初始月份每个供货商供应的生产物料生产每单位产品的订购成本。即，初始月份供货商i供应的生产物料生产每单位产品的订购成本为：α[i]×Q[i，0]。

(2)首先选择订购成本最低的供货商，订购的量尽可能满足初始月份的企业生产需求，但不能大于该供货商的最大供货量。

(3)若此时仍无法满足初始月份的企业生产需求，则选择订购次低成本的供货商，订购的量尽可能满足初始月份的企业生产需求，但不能大于该供货商的最大供货量。重复该步骤，直至满足初始月份的企业生产需求。

(4)得到初始月份的最优指派生产物料订货方案：矩阵P。

(5)得到矩阵T和矩阵T′，T[i，0]＝T′[i，0]＝P[i，0]。

(6)初始化矩阵F、矩阵W、向量S，k＝k+1。

6.2求得第k(1＜k≤n)月份的最优指派生产物料订货方案。

(1)初始化矩阵P。

(2)依次求得第1，2，...，a，...，k月份(1≤a≤k，1＜k≤n)每个供货商供应的生产物料生产每单位产品的总成本；第a月份供货商i供应的生产物料生产每单位产品的总成本为：训i]×[Q[i，a-1]+δ×(k-a+1)]。

(3)首先选择总成本最低的第a月份的供货商i，订购的量尽可能满足第k月份的企业生产需求，但不能大于L

(4)若此时仍无法满足第k月份的企业生产需求，则选择订购次低成本的第a月份的供货商i，订购的量尽可能满足第k月份的企业生产需求，但企业在第a月向供货商i订购的总量不能大于其最大供货量。重复该步骤，直至满足第k月份的企业生产需求。

(5)得到第k月份的最优指派生产物料订货方案：矩阵P。

6.3迭代截止第k(1＜k≤n)月份的最优指派生产物料订货方案。

(1)迭代矩阵T，T[i，j]＝T[i，j]+P[i，j](0≤i＜m，0≤j＜n)；

(2)迭代矩阵T′，T′[i，k-1]＝P[i，k-1]；

(3)迭代矩阵F；

(4)迭代矩阵W；

(5)迭代向量S；

(6)如果k＝n，则得到企业生产物料迭代订购的最优化指派方案，即矩阵T，否则，k＝k+1，返回步骤6.2。

实施例：

以表1，表2，表3数据为例，本专利技术方案迭代求得，企业生产物料订购总成本为5886.8，对应的方案如表4：

表4企业生产物料迭代订购方案(本专利技术方法)

不迭代的常规技术方案，即只考虑单月最优化的方案，求得企业生产物料订购总成本为15687，对应的方案如表5：

表5企业生产物料订购方案(常规方法)

由此看出，本技术方案能更好的为企业降低生产成本。