А.Г. Бутрин, В.А. Викулов
Применение теории массового обслуживания для оценки качества выполнения заказов потребителей в цепях поставок
Теория массового обслуживания – это раздел математики, изучающий системы, предназначенные для обслуживания массового потока заявок случайного характера. Все предприятия, интегрированные структуры, в т.ч. промышленные предприятия, интегрированные с поставщиками и потребителями функционируют как системы массового обслуживания.
Системой массового обслуживания будем считать промышленное предприятия, интегрированное с поставщиками и потребителями, в который поступают заявки от конечных потребителей.
Промышленное предприятие, интегрированное с поставщиками и потребителями имеет в своем составе каналы обслуживания, в нашем случае это конкретные конфигурации цепи поставок. В концепции управления цепями поставок необходимо рассматривать простейший или пуассоновский поток заявок от конечных потребителей. Этому потоку присущи следующие признаки:
1. Стационарность – вероятность появления того или иного числа заявок на отрезке времени t зависит только от длины этого отрезка и не зависит от того, где именно располагается этот участок на оси времени;
2. Ординарность – в каждый момент времени в систему приходит только одна заявка;
3. Отсутствие последействия – все заявки приходят в систему независимо друг от друга.
Рассматриваемый поток называют «пуассоновским», так как количество заявок m, приходящееся на отрезок времени t, распределено по закону Пуассона:
На входе в систему массового обслуживания определяется плотность входного потока (количество заявок в единицу времени), на выходе из этой системы определяется плотность выходного потока μ, которая является величиной, обратной среднему времени обслуживания одной заявки. Плотность входного потока является величиной постоянной.
Внутреннее состояние систем – это вероятности того, что конкретная конфигурация цепи поставок неспособна выполнить своевременно заказ. Состояние промышленного предприятия, интегрированного с поставщиками и потребителями, с отказами описывается формулой Эрланга следующего вида:
,
где Pk–вероятности состояния системы (0≤k≤n), т.е.
P0– вероятность того, что все конфигурации цепи поставок способны выполнить своевременно заказ;
P1– вероятность того, что одна конфигурация цепи поставок неспособна выполнить своевременно заказ;
Рассмотрим применение инструментов теории массового обслуживания для решения задачи оценки вероятности возникновения риска отказа от выполнения заказа промышленным предприятием, интегрированным с поставщиками и потребителями на конкретном примере.
Имеется 3 альтернативных конфигурации цепи поставок для выполнения заказа. В месяце 25 рабочих дней. В месяц промышленное предприятие выполняет 50 заказов, среднее время выполнения заказа 1 день. Определим вероятность возникновения риска отказа от выполнения заказа.
В рассматриваемой задаче:
Система массового обслуживания – промышленное предприятие, интегрированное с поставщиками и потребителями.
Канал обслуживания – конкретная конфигурация цепи поставок.
Поток заявок - поток заказов от потребителей.
Обслуживание – выполнение заказа конкретной конфигурацией цепи поставок.
Поток заявок принимается простейшим (пуассоновским), тогда:
==2 заказа в день (плотность входного потока),
μ==1 заказа в день (плотность выходного потока).
1. Определим вероятности того, что в течение 1 дня в промышленное предприятие, интегрированное с поставщиками и потребителями придут 0,1,2,3 и т.д. заявки.
Исходные данные: =2, t=1, m=0,1,2,3,4…
Результаты расчета по формуле Пуассона представлены в таблице 1.
Таблица 1
Кол-во заявок |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Вероятности |
0,137 |
0,274 |
0,274 |
0,183 |
0,091 |
0,037 |
0,012 |
0,003 |
0,001 |
0,0002 |
Как показывают данные таблицы наиболее вероятно получение одной или двух заявок в течении 1 дня, высока вероятность получения 3 и 4 заявок, а вероятность получения заявок 5 и более достаточно низка.
2. По формуле Элранга определим вероятности состояния системы, т.е. промышленного предприятия, интегрированного с поставщиками и потребителями. Результаты расчета представлены в таблице 2.
Таблица 2
Кол-во конфигураций цепи |
0 |
1 |
2 |
3 |
Вероятности состояния системного комплекса |
0,158 |
0,316 |
0,316 |
0,210 |
Как показывают данные таблицы 2 вероятность того, что все конфигурации цепи могут выполнить заказ (готовы к исполнению) является относительно низким – 15,8%, более высокую вероятность имеет неспособность выполнения заказа одной конфигурации цепи поставок 31,6%, вероятность неспособности выполнения заказа двумя конфигурациями цепи 31,6%. Вероятность возникновения ситуации отказа от выполнения заказа, т.е. ситуация неспособности всеми конфигурациями цепи выполнить заказ составляет 21,0%. Таким образом, можно сделать вывод, что вероятность возникновения риска отказа от выполения заказа промышленным предприятием, интегрированным с поставщиками и потребителями составляет 21,0%.
Список литературы:
1. Бутрин, А.Г. Проектирование и оптимизация бизнес-процессов интегрированных субъектов: монография / А.Г. Бутрин, В.И. Цаплин, Ю.В. Бутрина. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011.– 240 c.
2. Бутрин, А.Г Методические основы управления цепями издержек интегрированных предприятий: учебное пособие/ А.Г. Бутрин. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011.– 105 c.