Производство полуфабрикатов как бизнес что нужно: Бизнес-план производства полуфабрикатов (2021) — с чего начать и сколько можно заработать

Инструмент Inventory Optimization , который обеспечивает поддержание запасов полуфабрикатов и готовой продукции по всей распределительной сети в соответствии с целевыми уровнями обслуживания, генерируя все необходимые заказы на производство и перемещение запаса.

A Планирование заказов на продажу Процесс для оценки Доступно для обещания из запасов и Вместимость для обещания из производства, обеспечивая надежные обещания даты поставки в ответ на запросы клиентов, резервирование мощностей и создание необходимых заказов на производство и отгрузку для обеспечения выполнения вовремя в полном объеме.

Мощная система Analytics для создания отчетов, информационных панелей и KPI для создания Control Tower для достижения бизнес-ключевых показателей эффективности.

Пакет планирования I-Plan — это масштабируемое, многоязычное, мультивалютное веб-приложение для работы в облаке в качестве SAAS или локального развертывания.

Те владельцы предприятий по производству бумажных салфеток, которые объединяют продажи и планирование операций с реализацией, могут превратить свою рыночную неопределенность и волатильность в возможность превзойти своих конкурентов на сложном рынке тканей.

Узнайте больше о решениях I-Plan.

Анализ производительности производственной линии в рамках производственной структуры MTS / MTO: подход теории массового обслуживания

1. Введение

Баланс спроса и предложения был одной из важнейших проблем производственных компаний в последние десятилетия. Производственные компании ищут подход к управлению запасами и поставками, который может получить максимальную выгоду от инвестиций в сырье, незавершенное производство и запасы готовой продукции (Donath, 2002).Как обсуждали Wu & Olson (2008) и Wang (2009), хранение готовой продукции, отложенные заказы, дефицит и утилизация устаревшей и просроченной продукции являются наиболее распространенными затратами на запасы в производственной системе.

Многие из вышеупомянутых затрат на запасы связаны с использованием стратегии МТС, когда компания производит готовую продукцию на основе своего прогноза рыночного спроса. Наиболее важной особенностью стратегии MTS является получение более высокого уровня удовлетворенности заказов по сравнению с другой стратегией — «Изготовление на заказ» (MTO).Стратегия MTS предлагает меньшую возможность настройки, но менее дорогие продукты по сравнению со стратегией MTO. С другой стороны, такие проблемы, как более высокая средняя задержка заказа, более высокое среднее время отклика и установка сроков, считаются проблемами производственных систем MTO. Эти системы предлагают более дорогие продукты из-за большего разнообразия настроек клиента (Soman et al., 2004).

Исследуемая система пытается сочетать стратегии изготовления на склад (MTS) и изготовления на заказ (MTO), чтобы получить выгоду от обеих производственных систем.Эта идея разработана путем применения точки проникновения заказа (OPP) на производственных линиях. Основная идея использования такой точки в производственных системах чаще всего затрагивается в исследовательских статьях в области управления цепочками поставок. Эта точка определяется как точка цепочки поставок, где каждый продукт предназначен для определенного заказа известного клиента (Olhager, 2003). Чтобы подчеркнуть, что этот момент напрямую связан с заказом клиента, некоторые исследователи считали его точкой разделения заказов клиентов (CODP).Использование OPP в производственных линиях показано на Рисунке 1.

Позиционирование OPP в последние десятилетия широко изучается как сложный вопрос в управлении цепочкой поставок. Тем не менее, рассмотрение этой концепции в производственных системах для сравнения различных производственных стратегий (MTS / MTO) еще не было широко изучено.В связи с этим, выполнив поиск на «scholar.google.com» и найдя статью со словами «Производство» и «Точка проникновения в заказ» в названии, мы не можем найти ни одной статьи. Согласно лучшим знаниям авторов (занимающихся исследованиями в этой области около 10 лет), наиболее близким исследованием является глава книги Süer & Lobo (2011), в которой они рассмотрели гибридную стратегию в клеточных системах. В их исследовании сравнивались подключенные и отключенные сотовые системы на примере компании-производителя медицинских устройств и были смоделированы различные сценарии для сравнения двух компаний-производителей сотовой связи.

Целью данной статьи является показать, как производственные компании могут применять OPP для получения выгод как от стратегии MTS, так и от стратегии MTO в зависимости от различных стоимостных параметров производственных линий. Более того, использование концепций теории массового обслуживания для моделирования изучаемой проблемы помогает учитывать внешние факторы, такие как нетерпеливые клиенты и неопределенность поступления спроса, которые могут влиять на показатели производительности системы, помимо внутренних факторов, таких как производительность и затраты, связанные с запасами.В реальной производственной среде возможно, что компания захочет расширить производственную линию после определенной станции и иметь больше линий настройки для повышения удовлетворенности клиентов. Эта идея с несколькими линиями настройки также изучается в этом исследовании.

Остальная часть статьи организована следующим образом. Соответствующая литература о различных приложениях OPP как в академических кругах, так и в промышленности рассмотрена в разделе 2. Раздел 3 посвящен описанию предмета данного исследования и определению обозначений для моделирования проблемы.В разделе 4 сформулирована задача и представлен метод решения. Числовой пример с обширным анализом чувствительности представлен в Разделе 5, а Раздел 6 завершает исследование и обсуждает будущие направления обучения.

2. Обзор литературы

В последние два десятилетия разработка новых производственных стратегий, таких как производство MTS / MTO, привлекла пристальное внимание исследователей, которые пытались устранить несоответствие между реальным рыночным спросом и прогнозами спроса. Точка дифференциации между стратегиями MTO и MTS известна в литературе как Order Penetration Point (OPP) (Olhager, 2003), и определение OPP стало важным стратегическим решением в цепочках поставок и производственных системах в соответствии с его возможностями по сокращению управления запасами. расходы.Терминология точки развязки (DP) (Sharman, 1984) и точки развязки заказа клиента (CODP) (Hoekstra & Romme, 1992) упоминается в литературе для той же концепции.

По данным Herer et al. (2002) OPP отличает часть производственной системы, связанную с реагированием на потребителя, от части перспективного стратегического планирования. Со стратегической точки зрения, есть два обнадеживающих фактора для включения OPP в конечные процессы производственной линии: сокращение времени выполнения заказа и повышение эффективности производства.В таблице 1 представлены преимущества и недостатки переноса OPP к концу производственной линии:

Таблица 1

С другой стороны, основной причиной перехода OPP к верхним процессам производственной линии является получение большего количества знаний о спецификациях заказов клиентов в производственном периоде, что увеличивает возможность настройки и сокращение объема работ. -процесс.В таблице 2 представлены преимущества и недостатки переноса OPP на первые машины производственной линии.

Таблица 2

Концепция использования гибридного производства помимо чистого MTO в задаче планирования разработана Wu et al. (2008), чтобы поддерживать высокий коэффициент использования машин. В их исследовании был предложен метод планирования для гибридной производственной системы с характеристиками преданности станкам.Целью представленной модели является достижение высокой пропускной способности продуктов МТС и своевременной доставки продуктов МТО.

Недавнее исследование Olhager & Prajogo (2012) сравнило фирмы, производящие на заказ и производящие на склад, изучив данные 216 австралийских производственных компаний. Показано, что системы MTO оказывают определенное влияние при интеграции поставщиков на повышение эффективности бизнеса, но это не относится к рационализации поставщиков и бережливым практикам.

Концепции теории массового обслуживания применяются для поиска OPP в исследовании Теймури и др. (2012). Они рассмотрели многопродуктовую производственную систему MTS / MTO, которая имеет вероятностное распределение как для прибытия клиентов, так и для производства полуфабрикатов. Zhang et al. (2013) использовали теорию очередей для динамического объединения операций MTS и MTO. В их модели подмножество машин динамически переключается между двумя стратегиями. Они количественно оценили показатели эффективности системы, разработав аналитическую формулу.Такой подход сводит к минимуму общие затраты на систему с ограничениями по удовлетворенности клиентов.

Проблема анализа производительности производственных систем MTS / MTO изучается Almehdawe & Jewkes (2013). Это исследование больше посвящено затратам на товарно-материальные запасы, включая политику пополнения запасов и пакетного заказа.

В таблице 3 показано краткое введение последних исследований OPP в различных аспектах производственных и сервисных систем:

Таблица 3

Некоторые из OPP публиковали статьи с 2008 по 2016 год.

Точка зрения настоящего исследования аналогична Теймури и др. (2012), где авторы использовали метод геометрической матрицы очередей (MGM), чтобы найти OPP в двухэтапной цепочке поставок. Математические модели в литературе по производству MTS / MTO обычно пытаются найти оптимальный баланс между уровнями удовлетворенности клиентов и затратами на запасы, но, насколько известно авторам, бездействие системы и множественные линии настройки еще не изучались в литературе.

3. Описание проблемы

Для описания задачи и математического моделирования используются следующие обозначения:

Переменные решения:

θ Процент завершения продукта на первых станциях g

T Количество производственных линий после OPP

g Количество станций до OPP

Параметры:

λ Скорость поступления заявок в систему

м Количество станций в производственной линии

μ Производительность линии с одной машиной на каждой станции

S Буферная емкость полуфабрикатов

V (θ) Стоимость единицы готового полуфабриката θ%

DD Средний срок выполнения заказа конкретного клиента

α Скорость наладки на машину при использовании производства MTO

τ Постоянная доля от общей задержки выполнения заказа клиента

СК Стоимость владения полуфабрикатом

CH Стоимость холдинга готовой продукции (Произведена на чистой МТС)

CLO Стоимость потери одного клиента (из-за отказа или отказа)

CB Стоимость отставания при отсутствии полуфабриката в буфере для удовлетворения заказов

CD Стоимость выполнения заказа после истечения срока

CI Стоимость простаивающих станков в линии МТО

CT Стоимость строительства новой линии кастомизации после буфера полуфабрикатов

Мы рассматриваем производственную линию с m станциями, где заказы клиентов поступают на линию согласно распределению Пуассона со скоростью λ.Предполагается, что время производства линии с одной машиной на каждой станции (m машин) экспоненциально распределено с параметром μ (обозначения выбраны так же, как и во многих статьях в литературе по назначению) (Jewkes & Alfa, 2009). В стратегии MTS нет времени на настройку машин, поскольку они производятся в обычном режиме и никаких изменений не требуется. Если машина назначена для настройки полуфабриката, будет одинаковое время настройки для каждого продукта со скоростью α на каждой машине (все время обработки и настройки подчиняется экспоненциальному распределению).Предполагается, что ограничений по сырью нет. Производитель предпочитает производить полуфабрикаты, которые производятся на первых станциях g (g

Согласно приведенным выше пояснениям, время, необходимое для изготовления полуфабриката на основе определенного спроса, следует экспоненциальному распределению со средним значением 1 / (μ / (1 − θ)) + 1 / (α / (m − g)) который не зависит от текущих клиентов в системе, а время, необходимое для изготовления полуфабриката на основе MTS, следует экспоненциальному распределению со средним значением 1 / (μ / (1 − θ)). Следуя той же логике, производство полуфабрикатов на машинах первого поколения следует экспоненциальному распределению со средним значением 1 / (μ / θ).Примечательно, что θ относится к кумулятивному проценту завершения продукта на машинах первого поколения. Мы также используем функцию стоимости на единицу V (θ), которую вводят Jewkes & Alfa (2009). Эта функция является возрастающей функцией θ, которая используется для получения затрат на хранение запасов.

Примечательно, что изготовление полуфабрикатов на заказ может быть выполнено с помощью количества производственных линий T после OPP. Говоря более конкретно, для увеличения скорости обслуживания при завершении полуфабрикатов и сокращения времени ожидания завод-производитель может возобновить производство после OPP с более чем одной производственной линией, что является переменной для решения в текущем исследовании.Стоимость строительства новой линии — это убывающая функция от θ, потому что, когда θ увеличивается, более высокий процент продукта завершается до OPP, а количество оставшихся станций обработки уменьшается. Логично, что для строительства меньшего количества станций требуются меньшие вложения.

Клиенты этой производственной линии имеют характерные черты нетерпеливых клиентов, включая упрямство и отказ. По прибытии в линию покупатель может найти n клиентов, уже находящихся в очереди (включая того, который обслуживается в данный момент).Прибывающий заказчик может решить войти в линию с вероятностью Pn или не войти в линию с (1-Pn) (что в теории очередей известно как блокирование). Согласно Bhat (2008), Pn можно получить следующим образом:

Pn = {1 n = 0, e − n / (μ / (1 − θ)) 1≤n≤N − 1,0 n = N (1)

Клиенты, находящиеся в очереди, могут стать нетерпеливыми и выбежать из очереди без обслуживания (что в теории очередей называется отказом).Это время ожидания следует экспоненциальному распределению со средним значением 1 / β (Teimoury et al., 2012). Из-за независимости решения клиентов и принципов экспоненциального распределения был сделан вывод, что средняя частота отказа в текущей системе равна nβ (где n — количество клиентов в системе).

Целью является достижение следующих целей по двум сценариям: 1- Получение лучшего места для буфера полуфабрикатов (OPP). 2- Сравнение стоимости производства MTS / MTO и MTS / MTO плюс MTS, когда в системе нет конкретного заказа.3- Нахождение оптимального количества строк настройки после места OPP.

3.1. Сценарий 1

В первом сценарии полуфабрикаты производятся на первых машинах g (g
Рисунок 2
Чистая производственная система «Производство на склад / Производство на заказ» (MTS = Производство на склад; MTO = Производство на заказ.

3.2. Сценарий 2

Во втором сценарии мы используем как МТС, так и МТО для комплектации полуфабрикатов. Когда в системе нет клиента, полуфабрикаты комплектуются по стратегии МТС, и готовая продукция отправляется на склад. Но когда поступает заказ на настройку, этому заказу назначается полуфабрикат, и после завершения текущего задания MTS на каждой машине это задание MTO начинает завершать полуфабрикат.Производственная система второго сценария может быть показана на Рисунке 3.

Существует большая разница между двумя сценариями, когда полуфабрикаты присутствуют в системе, но нет клиента, который мог бы получить обслуживание. Здесь необходимо уравновесить конфликт между стоимостью простоя и стоимостью запасов, выбрав один из вышеупомянутых сценариев.В Разделе 4 основные части формулировки проблемы и подход к решению представлены только для первого сценария, чтобы избежать лишнего написания. Также разъясняются некоторые важные моменты второго сценария.

4. Формулировка проблемы и показатели эффективности системы

Чтобы получить стоимость выполнения по каждому сценарию, необходимо найти показатели устойчивого состояния системы. Поскольку поступление заказов и производство полуфабрикатов имеют вероятностный характер, для моделирования системы используется двумерная очередь.

4.1. Диаграммы переходов состояний и уравнения баланса

Система состоит из вероятностного поступления клиентов и полуфабрикатов, поэтому каждое из этих поступлений может создавать очередь на производственной линии. Такая система может быть смоделирована квазивысоким марковским процессом рождения и смерти с состояниями (n, k). Если n — количество клиентов в системе, один из которых обслуживается в настоящее время, а k — количество полуфабрикатов, доступных в системе, мы можем рассмотреть цепь Маркова {(n, k), 0≤n≤ N, 0≤k≤S}, чтобы представить возможные состояния существующих продуктов и клиентов в системе.

Чтобы смоделировать долгосрочные затраты на текущую производственную линию, необходимо получить вероятности установившихся состояний π (n, k) для обоих сценариев. В соответствии с двумерной природой очереди, мы используем матричный геометрический метод (MGM) и уравнения баланса очередей, чтобы найти устойчивые вероятности состояний продукт-клиент на производственной линии (Neuts, 1981). В связи с базисом MGM нам необходимо определить порождающую матрицу для представленной цепи Маркова следующим образом:

Q = [B0 A0C1 B1 A1 ⋱ ⋱ ⋱ CN − 1 BN − 1 AN − 1 CN BN] (2)

В этой матрице An, Bn и Cn — блочно-квадратные матрицы порядка S + 1.Эти матрицы представлены в Приложении A для дополнительных пояснений. An отображает скорость увеличения одного клиента в производственной линии, Bn (n 0) отображает скорость, с которой количество клиентов остается на том же уровне (ни один заказ не поступает и не выходит), а Cn означает скорость уменьшения одного клиента в производственная линия. Наконец, B0 обозначает скорость увеличения количества клиентов с нуля до единицы.

Каждый установившийся вектор вероятности π для постоянного значения k может быть определен как π = [π0, π1 ,…, πN], где πn вычисляется по формуле ∑n = 0Nπn = 1 и πQ = 0. πn = [π (n, 0), π (n, 1), …, π (n, S)] — вектор-строка размером 1 × (S + 1), где π (n, k) — установившаяся вероятность состояния, в котором n клиентов и k полуфабрикатов находятся на производственной линии. В каждом сценарии выводятся уравнения баланса, и, решая уравнение πQ = 0, мы можем найти вероятности установившегося состояния и следующие показатели производительности системы. Используя все вышеизложенное, диаграмму устойчивого состояния для первого сценария можно изобразить, как показано на рисунке 4.

Где a — скорость, с которой полуфабрикаты превращаются в готовую продукцию, и равна Tμαα (1 − θ) + μ (m − g). Соответствующие уравнения баланса на рисунке 3 приведены в уравнениях с 3 по 11:

(Pnλ + μθ) π (n, k) = βπ (n + 1, k) + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) π (n + 1, k + 1) n = 0, k = 0 (3)

(Pnλ + μθ) π (n, k) = βπ (n + 1, k) + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) π (n + 1, k + 1) + μθπ (n, k −1) п = 0, 1≤k≤S − 1 (4)

Pnλπ (n, k) = βπ (n + 1, k) + μθπ (n, k − 1) n = 0, k = S (5)

(Pnλ + nβ + μθ) π (n, k) = (n + 1) βπ (n + 1, k) + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) π (n + 1, k + 1). ) + Pn − 1λπ (n − 1, k) 1≤n≤N − 1, k = 0 (6)

(Pnλ + nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) + μθ) π (n, k) = (n + 1) βπ (n + 1, k) + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) π (n + 1, k + 1) + Pn − 1λπ (n − 1, k) + μθπ (n, k − 1) 1≤n≤N − 1, 1≤k≤S − 1 (7)

(Pnλ + nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g)) π (n, k) = (n + 1) βπ (n + 1, k) + Pn − 1λπ (n − 1, k) + μθπ (n, k − 1) 1≤n≤N − 1, k = S (8)

(nβ + μθ) π (n, k) = Pn − 1λπ (n − 1, k) n = N, k = 0 (9)

(nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) + μθ) π (n, k) = Pn − 1λπ (n − 1, k) + μθπ (n, k − 1) n = N, 1 ≤k≤S − 1 (10)

(nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g)) π (n, k) = Pn − 1λπ (n − 1, k) + μθπ (n, k − 1) n = N, k = S (11)

Исходя из всей предыдущей информации, диаграмма устойчивого состояния второго сценария изображена на рисунке 5.

Где a — скорость, с которой полуфабрикаты превращаются в готовую продукцию, и равна Tμαα (1 − θ) + μ (m − g). Мы можем использовать те же уравнения баланса, что и в сценарии 1 для сценария 2, но в уравнения 3–5 внесены некоторые изменения из-за дополнительных объемов добычи МТС. Мы можем использовать уравнения с 12 по 14 для вычисления вероятностей установившихся состояний, когда n = 0.

(Pnλ + μθ) π (n, k) = βπ (n + 1, k) + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) π (n + 1, k + 1) + Tμ1 − θπ (n , к + 1) п = 0, к = 0 (12)

(Pnλ + μθ + Tμ1 − θ) π (n, k) = βπ (n + 1, k) + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) π (n + 1, k + 1) + μθπ (n, k − 1) + Tμ1 − θπ (n, k + 1) n = 0, 1≤k≤S − 1 (13)

(Pnλ + Tμ1 − θ) π (n, k) = βπ (n + 1, k) + μθπ (n, k − 1) n = 0, k = S (14)

Решая уравнения баланса очередей, мы можем найти вероятность простоя системы, а также вероятность состояний, когда клиенты ожидают в системе, но в буфере нет полуфабриката.По этим вероятностям мы можем определить основанную на затратах целевую функцию, которая включает стоимость простаивающих машин, складские запасы и задержку выполнения заказа.

4.2. Показатели служебной аттестации

Чтобы построить модели оптимизации для двух исследуемых сценариев, нам необходимо вывести некоторые показатели производительности производственной линии с учетом вероятностей устойчивого состояния. В таблице 4 показаны применяемые показатели производительности в модели оптимизации.

Таблица 4

Показатели эффективности производственной линии.

Примечательно, что при отсутствии клиента в системе во втором сценарии один из полуфабрикатов поступает на линию для доработки на базе МТС и после производства этого продукта, если пришел клиент с конкретным заказом в систему, линия начинает производить на МТО. Таким образом, при вычислении E (H) вероятности установившегося состояния умножаются на k = 1.

4.3. Модель первого сценария

Чтобы построить математические модели в этом исследовании, подход Jewkes & Alfa (2009) и Teimoury et al.(2012). Целевая функция основана на определенных затратах системы. Общая стоимость системы должна быть минимизирована с учетом эксплуатационных ограничений системы. Математическая формулировка сценария 1 выглядит следующим образом:

Мин (θ, T) = CKV (θ) E (K) + CLOE (LO) + CD (E (W) −DD) + CIT (m − g) E (I) + CBE (B) + CTT (24 )

при условии:

α (1 − θ) + μ (м − g) Tμα≥τE (Вт) (25)

0 <θ <1 (26)

Т = 1, 2, 3, … (27)

Целевая функция 24 сводит к минимуму общую стоимость хранения полуфабрикатов в буфере, стоимость потерянных клиентов, стоимость задержки в выполнении заказов клиентов, стоимость простоя для T-линий, стоимость просроченных заказов и стоимость создания производственных линий T-настройки.Ограничение 25 обозначает уровень обслуживания продукта, где ожидаемое время настройки α (1-θ) + μ (m-g) Tμα должно быть больше или равно части τ ожидаемого времени выполнения заказа. Ограничения 26 и 27 обозначают диапазон переменных модели. Применение метода перебора для нахождения всех возможных значений представленной модели позволяет нам узнать тенденцию затрат производственной линии и найти лучшее место для размещения буфера полуфабрикатов. Также можно найти оптимальное количество производственных линий кастомизации, которые будут построены в системе.Значения целевой функции в ответ на разные значения переменных решения используются для сравнения производительности первого и второго сценариев.

4.4. Модель второго сценария

Математическая формулировка сценария 2 выглядит следующим образом:

Мин (θ, T) = CKV (θ) E (K) + CLOE (LO) + CD (E (W) −DD) + CHTE (H) + CBE (B) + CTT (28)

при условии:

α (1 − θ) + μ (м − g) Tμα≥τE (Вт) (29)

0 <θ <1 (30)

Т = 1, 2, 3,… (31)

Целевая функция 28 сводит к минимуму общую стоимость хранения полуфабрикатов в буфере, стоимость потерянных клиентов, стоимость задержки в выполнении заказов клиентов, стоимость хранения готовой продукции компанией MTS, стоимость просроченных заказов и стоимость создания производственных линий T-кастомизации. . Ограничение 29 обозначает уровень обслуживания продукта, при котором ожидаемое время настройки α (1-θ) + μ (m-g) Tμα должно быть больше или равно части τ ожидаемого времени выполнения заказа.Ограничения 30 и 31 обозначают диапазон переменных модели.

В Разделе 5 представлен числовой пример, показывающий применимость представленных моделей, и проведен обширный анализ чувствительности, чтобы понять, как система ведет себя по сравнению с различными значениями параметров.

5. Числовой пример

Чтобы представить применимость представленной модели и метода решения, в этом разделе представлен численный пример с анализом параметров. Мы рассматриваем производственную линию с m = 5 станциями, на каждой из которых перерабатывается 20% готовой продукции.Вся производственная линия с одним станком на каждой станции производит свою продукцию на основе экспоненциального распределения с параметром μ = 1. Клиенты этой производственной линии входят в систему в соответствии с распределением Пуассона со скоростью λ = 0,9.

Линейный менеджер хочет выбрать стратегию между полным MTO, полным MTS и MTS / MTO производством в соответствии со сценариями, представленными в разделе 4. В соответствии с параметрами стоимости системы желательно найти место для буфера полуфабрикатов ( нахождение θ как OPP) и количество производственных линий, которые могут быть добавлены в качестве линий настройки продукта для повышения уровня обслуживания системы (нахождение T).Система позволяет не более N = 10 клиентам находиться в очереди (включая обслуживаемого), и есть только S = 4 места для буферизации полуфабрикатов. Потребители системы нетерпеливы и могут войти в систему с вероятностью Pn, как представлено Бхатом (2008), а после входа могут отказаться от обслуживания в соответствии с экспоненциальным распределением с параметром β = 0,2.

Существует время настройки для каждой машины, если она хочет настроить продукт в соответствии с определенным заказом, который следует экспоненциальному распределению с параметром α = 40.У клиентов системы срок выполнения составляет DD = 0,1 единицы времени, а за отложенную настройку продукта взимается штраф в размере CD = 5, который является вознаграждением, если продукт будет завершен раньше установленного срока. Клиенты очень чувствительны к отсутствию полуфабриката в линии для настройки, но есть возможность сделать отложенный заказ со стоимостью CB = 20. Если покупатель предпочитает не получать услугу с линии, когда в буфере нет полуфабриката, стоимость потери потребителя составит CLO = 6.Кроме того, буферизация полуфабрикатов на линии обходится в 0,5 чешских крон за единицу в единицу времени.

Как обсуждалось в презентации модели, для каждого сценария существуют определенные затраты. Стоимость простоя для каждой машины в сценарии 1 составляет CI = 0,5, а стоимость хранения готовой продукции в сценарии 2 составляет CH = 0,5. Для системы существует постоянная доля задержки завершения, которая выбирается равной τ = 0,04 в соответствии с потребителями и характеристиками рынка.

В качестве логического предположения стоимость хранения полуфабрикатов связана с процентом завершения продукта (Jewkes & Alfa, 2009), поэтому стоимость продукта следует уравнению V (θ) = θ% для каждого полуфабриката. продукт.Стоимость строительства новой линии после буфера для полуфабрикатов также является уменьшающейся функцией завершения продукта. Мы можем использовать формат функции a * (1 − bV (θ)) как убывающую функцию от θ, и для текущей производственной линии стоимость строительства CT = 0,2 * (1- (0,7 * V (θ))) . Примечательно, что доступное пространство строки может быть использовано для построения 5 строк настройки после места OPP (Tmax = 5).

Результаты решения этого численного примера с помощью MATLAB 7 представлены в таблице 5.Как видно из таблицы 5, представленная модель хорошо работает на рассматриваемой производственной линии. В этом примере мы также хотим рассмотреть варианты Full MTO и Full MTS, помимо производственной стратегии MTS / MTO, которая равна θ = 0% для полного MTO и θ = 100% для полной MTS. Поскольку наша формулировка не работает для значений θ 0% и 100%, здесь θ = 1% считается общей стоимостью стратегии Full MTO, а θ = 99% используется для расчета общей стоимости стратегии Full MTS. Примечательно, что единственное ограничение нашей модели привело к тому, что некоторые из наших решений вышли за пределы допустимого пространства решений, что показано NS в таблице 5.

Таблица 5

Результаты численного примера.

Каждое значение T имеет оптимальную общую стоимость, которая показана подчеркнутым курсивом шрифтом, а лучший ответ для каждого сценария показан жирным шрифтом в таблице 5. Например, во втором сценарии производство на основе стратегии MTS / MTO для T = 5 является оптимальным (общая стоимость = 4,46) при условии, что мы просто завершаем 20% продукта на первой станции. Но это не общий оптимальный случай для T = 5, и мы можем принять полную стратегию MTO с более низкими производственными затратами, равными 4.38.

Таблица 5 показывает оптимальный процент завершения каждого полуфабриката с количеством линий завершения продукта после OPP. Как видно из первого сценария, две линии завершения продукта — лучший вариант, основанный на значении функции затрат. Если мы рассмотрим две линии завершения после OPP, лучший процент завершения продукта до OPP составляет 60%, что означает размещение OPP после третьей станции. В соответствии с вышеупомянутым условием, принятие производственной стратегии MTS / MTO с двумя линиями завершения и производством 60% готовой продукции обходится в 4 единицы.56 денежной единицы в устойчивом состоянии, что ниже, чем у стратегий Full MTO и Full MTS из-за характеристик клиентов и рынка.

В первом сценарии общая стоимость и процент завершения являются выпуклыми по T. Причину первоначального снижения общей стоимости в T можно объяснить повышением уровня обслуживания клиентов. Из-за увеличения T с одного до двух, скорость настройки полуфабрикатов увеличится, и это снизит стоимость задержки выполнения заказов и задержек, которые произошли из-за более низкой скорости завершения продукта.Но когда мы увеличиваем T с двух до трех, мы видим, что общая стоимость системы увеличивается.

Примечательно, что даже в этом случае уровень обслуживания снижает затраты за счет повышения скорости настройки, но создание новой линии завершения имеет свои собственные затраты, которые были представлены формулой уменьшения θ. В случае перехода от двух линий настройки к трем линиям настройки соответствующие затраты на создание новой производственной линии превышают сокращение затрат на обслуживание клиентов.Итак, мы видим, что общая стоимость системы начинает расти, если установить более двух линий настройки продукта.

Поведение θ также становится выпуклым при увеличении T. Логично, что при увеличении T скорость настройки увеличивается, и система предпочитает выполнять больший объем работы в той части системы, которая работает с большей скоростью. Таким образом, когда T увеличивается с одного до двух, производственная линия предпочитает выполнять меньше работы до OPP, когда доступна только одна линия, и выполнять больший объем завершения продукта после OPP, когда доступны две линии.

Но с более быстрыми линиями клиенты получат более быстрое обслуживание, и время простоя системы увеличивается. Это причина того, что общая стоимость увеличивается, когда T изменяется с двух до трех. Более конкретно, когда в системе есть три линии настройки продукта, выполнение заказов клиентов выполняется очень быстро, и для машин в трех линиях будет огромное количество простоев. Из-за компромисса между преимуществами более быстрого завершения продукта и стоимостью более высокого времени простоя, выпуклое поведение θ относительно T является разумным.

Как показано на Рисунке 6, минимальные затраты по второму сценарию относятся к производственной линии с тремя линиями заканчивания после OPP и производством 40% полуфабрикатов. Более конкретно, место OPP во втором сценарии находится после второй станции, а оставшийся процесс выполняется в трех строках, каждая из которых имеет три станции. Согласно характеристикам потребителя и рынка, стоимость оптимального ответа во втором сценарии составляет 3,85 в устойчивом состоянии. Сравнивая затраты по двум предлагаемым сценариям для этой производственной линии, показано, что второй сценарий имеет более низкую стоимость и для системы лучше производить готовые продукты MTS, когда в системе нет клиента, и нести затраты на хранение готовой продукции. вместо того, чтобы нести стоимость простаивающих машин.

Во втором сценарии поведение общих затрат при увеличении T такое же, как и в первом сценарии, и может быть объяснено с помощью той же логики. Но поведение θ при увеличении T отличается от первого сценария. Во втором сценарии для системы нет затрат на простой, и когда в системе нет клиентов, она начинает производство на основе MTS.Таким образом, поскольку наличие большего количества линий позволяет системе иметь более высокую производительность, система предпочитает выполнять меньше работы с низкой скоростью и больший объем работы с более высокой скоростью. Здесь нет превентивного фактора, такого как простаивающие машины, которые налагают затраты на систему, и θ уменьшается по мере того, как T получает более высокие значения.

В этом разделе некоторые другие поведения системы анализируются с помощью различных значений параметров системы, чтобы лучше показать применимость модели и прояснить концепцию. Более того, логическое поведение показателей производительности системы можно рассматривать как обоснованность представленных расчетов и предложенной модели.

5.1. Изменение общих затрат в зависимости от колебаний λ

Основное правило теории очередей — считать, что скорость поступления заявок меньше, чем скорость обслуживания системы, чтобы сделать систему стабильной; в противном случае очередь будет длиннее и длиннее до бесконечности. В текущем исследовании нет необходимости рассматривать такое правило из-за того, что наша система имеет конечную очередь, а также скорость обслуживания системы превышает μ из-за нескольких строк настройки. Чтобы проанализировать поведение стоимости системы в сравнении с различными значениями скорости прибытия клиентов, численный пример запускается для различных значений λ от 0.От 1 до 0,7 с шагом 0,2 в значении λ.

По сходимости общей стоимости системы при увеличении λ мы не пошли дальше 0,7. Но, как мы уже отметили, здесь мы можем даже рассматривать значения λ больше 1. Динамика стоимости производственной линии в сценарии 1 представлена ​​на рисунке 7 для возможных значений T и θ = 60%.

Как видно на рисунке 7, для значений λ больше 0.1, наблюдается выпуклое поведение для общей стоимости, которое подробно объясняется в решении текущего примера. Но при λ = 0,1 мы видим прямую тенденцию к увеличению общей стоимости. Поскольку доля скорости поступления клиентов в скорость обслуживания системы увеличивается, логично, что производственной линии требуется более высокая скорость обслуживания для повышения уровня обслуживания. В случае λ = 0,1 доля скорости поступления клиентов в скорости обслуживания системы очень мала, поэтому затраты на построение другой линии и увеличение значения простоя машины будут больше, чем выгода от удовлетворенности клиентов, которую можно получить с помощью 2 или более линий настройки.В результате мы можем сделать вывод, что линия может обслуживать клиентов всего с одной линией настройки и наименьшими затратами при λ = 0,1. Для более высоких значений λ необходимо добавить еще одну строку настройки.

Другой важной тенденцией является более высокая общая стоимость более низких значений λ при больших значениях T. Как видно, общая стоимость системы для T = 5 и λ = 0,1 составляет 6,97, но общая стоимость системы для T = 5 и λ = 0,7 составляет 6,78. Такое поведение можно объяснить тем же компромиссом между уровнем обслуживания и стоимостью строительства новых линий.Наличие 5 строк настройки для системы с λ = 0,1 невыгодно, поэтому мы видим, что большее количество строк настройки имеет более низкую стоимость из-за более эффективного использования их емкости. Примечательно, что при увеличении T разница между общей стоимостью производственной линии с λ = 0,1 и λ = 0,7 становится все больше и больше.

5.2. Измерения производительности системы в зависимости от колебаний μ

Поскольку скорость поступления клиентов оказывает определенное влияние на стоимость системы и ее производительность, изменение скорости производства может также повлиять на производительность системы.Здесь скорость добычи μ изменяется, чтобы иметь лучшее представление о колебаниях производительности системы по сравнению с различными значениями производительности μ. Различные показатели производительности в зависимости от μ представлены в виде графика на рис. 8 8d.

На рис. 8а представлена ​​тенденция увеличения полуфабрикатов по сравнению с увеличением μ. Действительно, увеличение μ означает большее количество произведенных продуктов, и эта проблема приводит к большему попаданию полуфабрикатов в буфер OPP.Это более высокое заполнение буфера показано как большее количество полуфабрикатов в устойчивом состоянии. Ожидаемое количество невыполненных заказов имеет тенденцию к уменьшению по сравнению с увеличением μ, что показано на Рисунке 8b. Этот тренд к снижению можно объяснить той же логикой тренда полуфабрикатов. Когда у нас больше продуктов, поступающих в буфер, количество прибывших клиентов, которые сталкиваются с пустым буфером, уменьшается. Таким образом, уменьшение ожидаемых просроченных заказов является логическим результатом по сравнению с более высокими значениями μ.

Изменения ожидаемого времени выполнения заказов и убыточности клиентов показаны на рисунках 8 8d. Когда производительность увеличивается, заказы клиентов удовлетворяются быстрее, а длина очереди сокращается, что приводит к сокращению времени ожидания и выполнения заказа. Длина очереди напрямую используется в формулах расчета коэффициента потери заявок. В результате, уменьшение потерь клиентов по сравнению с увеличением μ является разумной тенденцией.

5.3. Влияние разного количества строк настройки T на показатели производительности системы

Поскольку скорость производства и скорость прибытия клиентов влияют на производительность системы, количество производственных линий после OPP может влиять на производительность системы, также изменяя важные характеристики системы.Вариации показателей производительности системы в зависимости от количества линий настройки продукта показаны на рисунках 9 9d.

Анализ показателей производительности системы по сравнению с T аналогичен анализу системы по сравнению с флуктуациями μ, поскольку наиболее важным эффектом увеличения T является более высокая скорость настройки продукта. Благодаря этим большему количеству линий настройки полуфабрикаты будут завершены быстрее, и меньшее количество полуфабрикатов будет доступно в буфере.По мере того, как уровень полуфабрикатов в буфере уменьшается, логично, что больше клиентов будут сталкиваться с пустым буфером, поэтому количество невыполненных заказов увеличивается в устойчивом состоянии.

Такое поведение системы в зависимости от увеличения T показано на рисунках 9 9b. Более того, очевидно, что при большем количестве линий настройки заказы клиентов удовлетворяются быстрее. Эта более высокая скорость приводит к более короткой очереди клиентов и меньшему количеству потерь клиентов в устойчивом состоянии. Эти факты показаны на рисунках 9 9d.

6. Выводы

В этой статье разработана модель, демонстрирующая применение производства «Изготовление на склад» (MTS) / Производство на заказ (MTO) на производственной линии для извлечения преимуществ как стратегии MTS, так и стратегии MTO. Модель способна находить точку проникновения заказа (OPP) на производственной линии, которая является буфером для полуфабрикатов в производственной системе. Как и во многих реальных производственных системах, производственные процессы и прибытие клиентов имеют стохастический характер, и клиенты имеют возможность не входить в систему из-за длинной очереди или уходить из системы из-за длительного времени ожидания.

Двумерная модель массового обслуживания разработана для получения показателей производительности в двух различных сценариях. Основное различие между двумя сценариями заключается в использовании станций настройки, где система может настраивать полуфабрикаты только на основе конкретных заказов клиентов или настраивать полуфабрикаты на основе как заказов клиентов, так и прогнозов. Целевая функция основана на затратах и ​​позволяет руководителю производственной линии найти оптимальное место для OPP, оптимальное количество линий настройки после OPP и лучший сценарий для настройки полуфабрикатов.

Применимость представленной модели и сценариев показана на числовом примере, а наблюдения показывают выпуклость общей стоимости с точки зрения процента завершения продукта и количества строк настройки после OPP. Кроме того, показано, что увеличение производительности приводит к более высокому ожидаемому количеству полуфабрикатов в буфере, меньшему ожидаемому количеству невыполненных заказов, меньшему ожидаемому времени выполнения заказа и меньшему количеству потерь клиентов. Наблюдение за поведением системы путем увеличения количества строк настройки после OPP показывает уменьшение ожидаемого количества полуфабрикатов в буфере, увеличение ожидаемого количества невыполненных заказов, сокращение ожидаемого времени выполнения заказа и уровень потери клиентов.

Настоящее исследование рассматривает экспоненциальное время между прибытием покупателей и полуфабрикатов. В качестве возможности будущих исследований можно рассмотреть другие применимые распределения для моделирования этой проблемы. Применение нечеткой теории — еще один интересный способ изучения неопределенного поведения клиентов и производственной линии в исследуемой системе. Более того, влияние некоторых других характеристик рынка, таких как конкурирующие компании или продукты-заменители, на OPP или требуемую производительность может быть изучено в будущих исследованиях.

Список литературы

Альмехдаве, Э., и Джевкс, Э. (2013). Анализ производительности и оптимизация гибридных производственных систем в рамках политики пакетного заказа. Международный журнал экономики производства, 144 (1), 200-208. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.02.005.

Бхат, У. Н. (2008). Введение в теорию массового обслуживания: моделирование и анализ в приложениях. Бостон: Биркхаузер. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4725-4.

Донат Б. (2002).Справочник IOMA по логистике и управлению запасами. США: John Wiley & Sons.

Галеххондаби, И., Сормаз, Д., и Векман, Г. (2016). Множественные точки разделения заказов клиентов в гибридной производственной цепочке поставок MTS / MTO с неопределенными потребностями в двух последовательных эшелонах. OPSEARCH, 53 (4), 976-997. http://dx.doi.org/10.1007/s12597-016-0265-6.

Херер Ю. Т., Цур М. и Юцесан Э. (2002). Перевалка: новый ресурс для обеспечения гибкости цепочки поставок.Международный журнал экономики производства, 80 (3), 201-212. http://dx.doi.org/10.1016/S0925-5273(02)00254-2.

Hoekstra, S., & Romme, J. (1992). Интегральные логистические структуры: развитие товаропотока, ориентированного на клиента. Лондон: Макгроу-Хилл.

Джьюкс, Э. М., и Альфа, А. С. (2009). Модель очередей отложенной дифференциации продукта. Европейский журнал операционных исследований, 199 (3), 734-743. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2008.08.001.

Калантари, М., Раббани М. и Эбадиан М. (2011). Система поддержки принятия решений для принятия / отклонения заказов в гибридных производственных системах MTS / MTO. Прикладное математическое моделирование, 35 (3), 1363-1377. http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.2010.09.015.

Лю В., Ян Ю., Сюй Х., Лю X., Ван Ю. и Лян З. (2014). Модель временного планирования цепочки поставок логистических услуг, основанная на точке разделения заказов клиентов: взгляд с точки зрения постоянного времени работы услуги. Научный мировой журнал, 2014, 1-22.PMid: 24715818.

Neuts, M. F. (1981). Матрично-геометрические решения в стохастических моделях: алгоритмический подход. Балтимор: Издательство Университета Джона Хопкинса.

Ольхагер Дж. И Праджого Д. И. (2012). Воздействие инициатив по совершенствованию производства и цепочки поставок: исследование, в котором сравниваются фирмы, производящие на заказ и производящие на склад. Омега, 40 (2), 159–165. http://dx.doi.org/10.1016/j.omega.2011.05.001.

Ольхагер, Дж. (2003). Стратегическое позиционирование точки пробития ордера.Международный журнал экономики производства, 85 (3), 319-329. http://dx.doi.org/10.1016/S0925-5273(03)00119-1.

Рафией, Х., и Раббани, М. (2011). Разделение заказов и расположение точек проникновения заказов в гибридных контекстах производства на склад и на заказ. Компьютеры и промышленная инженерия, 61 (3), 550-560. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2011.04.010.

Шарда Б. и Акия Н. (2012). Выбор политики складирования и отсрочки для различных продуктов на химическом заводе: тематическое исследование с использованием моделирования дискретных событий.Международный журнал экономики производства, 136 (1), 161-171. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2011.10.001.

Шарман, Г. (1984). Новое открытие логистики. Harvard Business Review, 62 (5), 71-80.

Шидпур, Х., Да Кунья, К., и Бернар, А. (2014). Анализ позиционирования точек разделения заказов одного и нескольких клиентов на основе ценности клиента: многоцелевой подход. Процедуры CIRP, 17, 669-674. http://dx.doi.org/10.1016/j.procir.2014.01.102.

Зоман, К.А., ван Донк, Д. П., & Гаалман, Г. (2004). Комбинированная система изготовления на заказ и производства на склад в системе производства продуктов питания. Международный журнал экономики производства, 90 (2), 223-235. http://dx.doi.org/10.1016/S0925-5273(02)00376-6.

Süer, G. A., & Lobo, R. (2011). Сравнение подключенных и отключенных сотовых систем: тематическое исследование. В В. Модрак, Р. Судхакара Пандиан (ред.), Исследование управления операциями и производственные системы сотовой связи: инновационные методы и подходы. Херши: IGI Global.

Сунь, X. Y., Цзи, П., Сун, Л. Ю., и Ван, Ю. Л. (2008). Размещение нескольких точек развязки в электросети. Международный журнал экономики производства, 113 (2), 943-956. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.11.012.

Теймури, Э., Модаррес, М., Хондаби, И. Г., и Фати, М. (2012). Очередной подход для принятия решений о точке проникновения заказов в многоэшелонных цепочках поставок. Международный журнал передовых производственных технологий, 63 (1-4), 359-371.http://dx.doi.org/10.1007/s00170-012-3913-x.

Ван, Дж. Л. (2009). Применение теории нечетких множеств в цепочке поставок к моделям управления запасами — анализ системы DRP. Экспертные системы с приложениями, 36 (5), 9229-9239. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2008.12.047.

Ву Д. и Олсон Д. Л. (2008). Риск цепочки поставок, моделирование и выбор поставщика. Международный журнал экономики производства, 114 (2), 646-655. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2008.02.013.

Ву, М.К., Цзян, Дж. Х. и Чанг, В. Дж. (2008). Планирование гибридной полупроводниковой фабрики MTO / MTS с функциями машинного назначения. Международный журнал экономики производства, 112 (1), 416-426. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.04.008.

Чжан, З. Г., Ким, И., Спрингер, М., Цай, Г., и Ю, Ю. (2013). Динамическое объединение операций производства на склад и на заказ. Международный журнал экономики производства, 144 (1), 44-56. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2013.01.012.

Приложение A

Открытая формула Матричного геометрического метода.

Bn = [Bn0,0 Bn0,1 Bn1,1 Bn1,2 ⋱ ⋱ Bn S − 1, S − 1 Bn S − 1, S Bn S, S] (A.1)

Bn k, k = {- (μθ + Pnλ) 0≤k≤S − 1 − Pnλ k = SBn k, k + 1 = μθ 0≤k≤S − 1} n = 0 (A.2)

Bn k, k = {- (μθ + Pnλ + nβ) k = 0− (μθ + Pnλ + nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g)) 1≤k≤S − 1− (Pnλ + nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g)) k = SBn k, k + 1 = μθ 0≤k≤S − 1} 1≤n≤N − 1 (А.3)

Bn k, k = {- (μθ + nβ) k = 0− (μθ + nβ + Tμαα (1 − θ) + μ (m − g)) 1≤k≤S − 1− (nβ + Tμαα (1− θ) + μ (m − g)) k = SBn k, k + 1 = μθ 0≤k≤S − 1} n = N (A.4)

An = PnλIk × k, 0≤n≤N − 1 (A.5)

Cn = [nβ Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) nβ ⋱ ⋱ Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) nβ Tμαα (1 − θ) + μ (m − g) nβ]], 1≤n≤N (А.6)

Банкноты

Заметки автора

*[email protected]

Понимание инвентаризации | Безграничный учет

Характер инвентаризации

Товарно-материальные запасы представляют собой готовую и незавершенную продукцию, которая еще не была продана компанией.

Цели обучения

Объясните цель инвентаризации и то, как компания контролирует и сообщает об этом

Основные выводы

Ключевые моменты

• Запасы поддерживаются, поскольку задержка во времени в доставке товаров покупателям может поставить под угрозу продажи.
• Запасы хранятся в качестве буферов на случай неопределенности в спросе, предложении и движении товаров.
• Есть четыре стадии инвентаризации: сырье, незавершенное производство, готовая продукция и товары для перепродажи.
• Сырье — материалы и компоненты, предназначенные для использования в производстве продукции. Незавершенное производство, WIP — материалы и комплектующие, которые начали превращаться в готовую продукцию. Готовая продукция — товары, готовые к продаже покупателям. Товары для перепродажи — возвращенные товары, подлежащие продаже.
• Когда продавец покупает товары из запасов, стоимость счета запасов уменьшается на стоимость проданных товаров. Для товарных позиций, которые невозможно отслеживать индивидуально, бухгалтеры должны выбрать метод, соответствующий характеру продажи.
• FIFO (first in — first out) рассматривает первую единицу, которая поступила в запасы, как первую проданную. LIFO (последний поступил — первым ушел) рассматривает последнюю единицу, поступившую на склад, как первую проданную. Используя LIFO-учет для запасов, компания сообщает о более низкой чистой прибыли и балансовой стоимости, что приводит к снижению налогообложения.

Ключевые термины

• инвентарь : подробный список всех предметов в наличии.
• цепочка поставок : Система организаций, людей, технологий, видов деятельности, информации и ресурсов, участвующих в перемещении продукта или услуги от поставщика к покупателю.
• сырье : Материал в необработанном, естественном состоянии, который считается пригодным для производства.

Определение товарно-материальных запасов

Запасы представляют собой готовые и незавершенные товары, которые еще не были проданы компанией. Запасы хранятся в качестве буферов для устранения неопределенностей в спросе, предложении и движении товаров. Эти авуары регистрируются в системе бухгалтерского учета.

Шаблон инвентаризации : Пример шаблона инвентаризации.

Рост жилищных запасов в Фениксе : Был интересный комментарий к блогу о пузыре жилья, в котором перечислены «доступные запасы», также известные как количество домов, выставленных на продажу, в Фениксе. Он перечислял доступные запасы на ежедневной основе с 20.07.2006 по 05.09.2006 (вплоть до дня публикации!) Феникс — один из «горячих» рынков жилищного пузыря, но определенно не вверху списка. Подобный рост запасов наблюдается по всей стране и ведет к снижению цен (если продавец умен) и долгому ожиданию продажи, поскольку все пузыри-ласты пытаются обналичить деньги сразу.

Основной инвентарный учет

Запасы организации считаются текущими активами на балансе организации, потому что в принципе организация может превратить их в наличные, продав их. Однако он связывает деньги, которые могут использоваться для других целей, и требует дополнительных затрат для их защиты. Запасы также могут повлечь за собой значительные налоговые расходы, в зависимости от законов конкретных стран, касающихся амортизации запасов, как в случае Thor Power Tool Company v.Комиссар.

Системы инвентаризации

Существуют две основные системы определения количества запасов: периодическая и постоянная.

Периодическая система

Эта система требует физического подсчета товаров в наличии в конце периода. Затем применяется стоимостная основа (например, FIFO, LIFO) для получения инвентарной стоимости. Поскольку он прост и требует записей и корректировок в основном в конце периода, он широко используется. Ему действительно не хватает некоторых преимуществ вечной системы в области планирования и контроля.

Бессрочная система

Бессрочная система требует непрерывной регистрации поступления и выплаты по каждой позиции инвентаря. Большинство крупных производственных и торговых компаний используют эту систему для обеспечения наличия необходимых материалов для производства или продажи, а также для сведения к минимуму дорогостоящих простоев оборудования и жалоб клиентов.

Стоимость запасов

Себестоимость запасов включает все затраты, связанные с приобретением, подготовкой и подготовкой запасов к продаже, за вычетом скидок на закупку.

Обоснование ведения инвентаризации:

1. Время — задержка по времени, присутствующая в цепочке поставок, от поставщика к пользователю на каждом этапе, требует, чтобы вы поддерживали определенные объемы запасов для использования в это время выполнения заказа. Однако на практике запасы должны поддерживаться для потребления во время «колебаний времени выполнения заказа». Само время выполнения заказа можно решить, сделав заказ за много дней.
2. Неопределенность — Запасы хранятся в качестве буферов для покрытия неопределенностей в спросе, предложении и движении товаров.
3. Экономия на масштабе — Идеальное состояние принципа «по одной единице в то время, где она нужна пользователю, когда она ему нужна», как правило, сопряжено с большими затратами с точки зрения логистики. Таким образом, оптовые закупки, перемещение и хранение приводят к экономии на масштабе, а значит, и к запасам.

Этапы инвентаризации:

1. Сырье — материалы и компоненты, предназначенные для использования в производстве продукции.
2. Незавершенное производство, WIP — материалы и компоненты, которые начали преобразовываться в готовую продукцию.
3. Готовая продукция — товары, готовые к продаже покупателям.
4. Товары для перепродажи — возвращенные товары, предназначенные для продажи.

Категории товаров, включаемых в товарно-материальные запасы

Большинство производственных организаций обычно делят свои запасы «товары для продажи» на сырье, незавершенное производство и готовую продукцию.

Цели обучения

Различать сырье, незавершенное производство, готовую продукцию и товары для перепродажи

Основные выводы

Ключевые моменты

• Сырье — материалы и компоненты, предназначенные для использования в производстве продукта.
• Незавершенное / незавершенное производство (WIP) — материалы и компоненты, преобразование которых в готовую продукцию началось.
• Готовая продукция — Товары, готовые к продаже покупателям.
• Товары для перепродажи — возвращенные товары, предназначенные для продажи.
• Проблемные запасы — это запасы, которые могут быть проданы по нормальной цене или скоро пройдут.
• Кредит на товарно-материальные запасы относится к использованию запасов или товарно-материальных запасов в качестве обеспечения для привлечения финансирования.

Ключевые термины

• незавершенное производство : Часть запасов, представляющая товары, которые больше не продаются как сырье, но еще не продаются как готовая продукция.
• Незавершенное производство : частично готовая продукция компании, ожидающая завершения и возможной продажи, или стоимость этих товаров
• Готовая продукция : Товары, которые завершены с точки зрения производства, но еще не проданы или переданы конечному пользователю.
• Запасы готовой продукции : количество готовой продукции, еще не проданной или не переданной конечному пользователю
• сырье : Сырье — это основной материал, из которого изготовлен или изготовлен продукт.

Категории товаров

Хотя причины наличия запасов были рассмотрены ранее, большинство производственных организаций обычно делят свои запасы «товаров для продажи» на несколько категорий:

• Сырье — материалы и компоненты, предназначенные для использования в производстве продукта.
• Незавершенное производство или незавершенное производство (WIP) — материалы и компоненты, преобразование которых в готовую продукцию началось.
• Готовая продукция — Товары, готовые к продаже покупателям.
• Товары для перепродажи — возвращенные товары, предназначенные для продажи.

Сырье

Сырье — это основной материал, из которого изготовлен или изготовлен продукт. Например, этот термин используется для обозначения материала, полученного от природы и находящегося в необработанном или минимально обработанном состоянии. Латекс, железная руда, бревна, сырая нефть и соленая вода являются примерами сырья.

Незавершенное производство (WIP)

WIP, или незавершенные запасы, включает незавершенные изделия для продуктов в производственном процессе.Эти элементы еще не завершены, а только производятся, ожидая в очереди для дальнейшей обработки или в буферном хранилище. Этот термин используется в управлении производством и цепочкой поставок.

Оптимальное управление производством направлено на минимизацию незавершенного производства. Незавершенное производство требует места для хранения, представляет собой связанный капитал, недоступный для инвестиций, и несет в себе неотъемлемый риск более раннего истечения срока годности продуктов. Очередь, ведущая к этапу производства, показывает, что этап хорошо зарезервирован на случай нехватки расходных материалов с предыдущих этапов, но также может указывать на недостаточную мощность для обработки выходных данных с этих предыдущих этапов.

Готовая продукция

Товары, которые завершены (изготовлены), но еще не проданы или переданы конечному пользователю.

Товары для перепродажи

Возвращенные товары, подлежащие продаже. Это не всегда включается в перечень «товаров для продажи»; это зависит от предпочтений компании.

Пример

Инвентаризация материалов производителя консервов включает ингредиенты, необходимые для изготовления консервов, пустые банки и их крышки (или мотки стали или алюминия для изготовления этих компонентов), этикетки и все остальное (припой, клей и т. Д.)), которая станет частью готовой банки. Незавершенная работа фирмы включает эти материалы с момента их поступления в производственный цех до тех пор, пока они не будут завершены и готовы к продаже оптовым или розничным покупателям. Это могут быть чаны с готовой едой, заполненные банки, которые еще не промаркированы, или узлы компонентов пищевых продуктов. Сюда также могут входить готовые банки, которые еще не упакованы в картонные коробки или поддоны. Запасы готовой продукции производителя состоят из всех заполненных и маркированных банок с продуктами питания на своем складе, которые он произвел и желает продать дистрибьюторам пищевых продуктов (оптовым торговцам), продуктовым магазинам (розничным торговцам) и даже, возможно, потребителям через такие механизмы, как фабричные магазины. и аутлет-центры.

Составляющие инвентарной стоимости

Стоимость товаров, производимых на предприятии, должна включать все производственные затраты: детали, рабочую силу и накладные расходы.

Цели обучения

Определите компоненты, используемые для расчета себестоимости проданных товаров

Основные выводы

Ключевые моменты

• Затраты на оплату труда включают прямые и косвенные затраты на оплату труда. Прямые затраты на рабочую силу — это заработная плата, выплачиваемая тем сотрудникам, которые все свое время тратят непосредственно на производимый продукт.Косвенные затраты на рабочую силу — это заработная плата, выплачиваемая другим работникам фабрики, участвующим в производстве.
• Накладные расходы (затраты, понесенные на уровне завода или организации) часто распределяются на наборы произведенных товаров на основе соотношения рабочих часов или затрат или соотношения материалов, используемых для производства набора товаров.
• Большинство предприятий производят несколько экземпляров одного предмета. Таким образом, затраты возникают по нескольким позициям, а не по конкретной проданной позиции. Детали и сырье часто привязаны к определенным наборам (например,g., партии или производственные партии) товаров, которые затем распределяются по каждой позиции.

Ключевые термины

• сырье : Сырье — это основной материал, из которого изготовлен или изготовлен продукт.
• труд : Усилия, затраченные на выполнение определенной задачи; трудиться, работать.
• накладные расходы : Любые затраты или затраты (денежные, временные, прилагаемые или иным образом), понесенные в рамках проекта или деятельности, которые напрямую не способствуют прогрессу или результатам проекта или деятельности.

Стоимость товаров

Стоимость товаров, производимых на предприятии, должна включать все производственные затраты. Ключевые компоненты стоимости обычно включают:

• Используемые детали, сырье и материалы,
• Рабочая сила, включая сопутствующие расходы, такие как налоги и льготы на заработную плату, и
• Накладные расходы бизнеса, относящиеся к производству.

Большинство предприятий производят более одного предмета. Таким образом, затраты возникают по нескольким позициям, а не по конкретной проданной позиции.Для определения того, какую часть каждого из этих компонентов следует отнести к конкретным товарам, необходимо либо отслеживать конкретные затраты, либо произвести некоторое распределение затрат.

Детали и сырье

Детали и сырье часто отслеживаются для определенных наборов (например, партий или производственных партий) товаров, а затем распределяются по каждой позиции.

Труда

Затраты на оплату труда включают прямые и косвенные затраты на оплату труда. Прямые затраты на рабочую силу — это заработная плата, выплачиваемая тем сотрудникам, которые все свое время тратят непосредственно на производимый продукт.Косвенные затраты на рабочую силу — это заработная плата, выплачиваемая другим работникам фабрики, участвующим в производстве. Затраты на налоги на заработную плату и дополнительные выплаты обычно включаются в затраты на оплату труда, но могут рассматриваться как накладные расходы. Затраты на оплату труда могут быть распределены по элементу или набору элементов на основе хронометража.

Накладные расходы

Определение накладных расходов часто включает предположения о том, какие затраты должны быть связаны с производственной деятельностью, а какие — с другими видами деятельности.Традиционные методы учета затрат пытаются сделать эти допущения на основе прошлого опыта и суждений руководства в отношении фактических взаимосвязей. Расчет затрат на основе деятельности пытается распределить затраты на основе тех факторов, которые побуждают бизнес нести затраты.

Бухгалтерский цикл : Изображение бухгалтерского цикла

Накладные расходы часто распределяются на наборы произведенных товаров на основе соотношения рабочих часов или затрат или соотношения материалов, используемых для производства набора товаров.Накладные расходы могут быть отнесены к заводским накладным расходам или заводской нагрузке в отношении тех затрат, понесенных на уровне завода, или как общая нагрузка по этим затратам, понесенным на уровне организации. Если используется рабочее время, к затратам на рабочую силу могут быть добавлены ставка бремени или накладные расходы на час труда. Другие методы могут использоваться для связи накладных расходов с конкретными производимыми товарами. Ставки накладных расходов могут быть стандартными, и в этом случае могут быть отклонения, или могут корректироваться для каждого набора произведенных товаров.

Переменные накладные расходы на производство

Переменные накладные расходы на производство распределяются по единицам, произведенным на основе фактического использования производственных мощностей. Постоянные производственные накладные расходы часто распределяются на основе обычных мощностей или ожидаемого производства. При разработке предположений о стоимости (например, норм бремени) может быть произведено больше или меньше товаров, чем ожидалось. Эти различия в уровнях производства часто приводят к слишком большим или слишком низким затратам на производимые товары. Это также вызывает расхождения.

Пример

Джейн владеет бизнесом по перепродаже машин. По состоянию на начало 2009 года у нее не было под рукой машин или запчастей. Она покупает машины [latex] A [/ latex] и [latex] B [/ latex] по 10 долларов за штуку, а позже покупает машины [latex] C [/ latex] и [latex] D [/ latex] по 12 долларов за штуку. Все машины одинаковые, но имеют серийные номера. Джейн продает машины [латекс] A [/ латекс] и [латекс] C [/ латекс] по 20 долларов за штуку. Стоимость проданных товаров зависит от ее метода инвентаризации. Себестоимость проданного товара при конкретном обозначении составляет:

[латекс] 10 $ + 12 $ = 22 $ [/ латекс]

, что является специфической стоимостью машин [латекс] A [/ латекс] и [латекс] C [/ латекс].Если она использует FIFO, ее затраты составляют:

[латекс] 10 $ + 10 $ = 20 $ [/ латекс]

Если она использует среднюю стоимость, ее затраты составляют:

[латекс] \ dfrac {10 + $ 10 + $ 12 + $ 12} {$ 4} \ cdot $ 2 = 22 $ [/ латекс]

Если она использует LIFO, ее затраты составляют:

[латекс] 12 $ + 12 $ = 24 $ [/ латекс]

Таким образом, ее прибыль для бухгалтерского учета и налогообложения может составлять 20, 18 или 16 долларов, в зависимости от ее метода инвентаризации.

Поток инвентарных затрат

Бухгалтерские методы используются для управления предположениями о потоках затрат, связанных с запасами и выкупом запасов.

Цели обучения

Обсудите, как компания использует LIFO или FIFO для расчета стоимости запасов

Основные выводы

Ключевые моменты

• Бухгалтерские методы используются для управления запасами и финансовыми вопросами — сколько денег компания вложила в запасы произведенных товаров, сырья, деталей, компонентов и т. Д. Эти методы управляют предположениями о потоках затрат, связанных с запасами и выкупом запасов.
• FIFO означает «первым пришел — первым ушел», что означает, что самые старые товарно-материальные запасы регистрируются как проданные первыми, но не обязательно означает, что самый старый физический объект был отслежен и продан.
• LIFO означает «последним пришел — первым ушел». Последние произведенные товары учитываются как проданные первыми. С 1970-х годов компании перешли на использование LIFO, что снижает их налоги на прибыль. Международные стандарты финансовой отчетности запретили использование LIFO, поэтому компании вернулись в FIFO.

Ключевые термины

• LIFO : Последний пришел, первый ушел (учет).
• FIFO : Первый пришел — первый ушел (учет).
• бухгалтерский учет : Разработка и использование системы для записи и анализа финансовых операций и финансового состояния бизнеса или другой организации.

Методы FIFO и LIFO — это методы бухгалтерского учета, используемые при управлении запасами и финансовыми вопросами, связанными с суммой денег, которую компания вложила в инвентарь произведенных товаров, сырья, деталей, компонентов или запасов сырья. Эти методы используются для управления предположениями о потоках затрат, связанных с запасами, обратным выкупом запасов (если они приобретены по разным ценам) и различными другими целями бухгалтерского учета.

Бухгалтерский цикл : Учетный цикл (потоки).

FIFO означает «первым пришел — первым ушел», что означает, что самые старые товарно-материальные запасы, зарегистрированные первыми, продаются первыми, но не обязательно означает, что самый старый физический объект был отслежен и продан.

• Пример того, как рассчитать конечное сальдо запасов за период с использованием FIFO — предположим, что следующие запасы имеются в наличии и приобретены в следующие даты:
• Опись продукта X —
• Дата покупки: 01.10.12 — 10 единиц по цене 5 долларов США
• Дата покупки: 05.10.12 — 5 единиц по цене 6
долларов США
• 30.12.12 продажа Продукта X произведена на 11 единиц
• При продаже предполагается, что 10 единиц, купленных 01.10.12 (продажа исключает этот уровень запасов), и 1 единица, купленная 05.10.12, были проданы
• Конечное сальдо запасов на 31.12.12 составляет 4 единицы по цене 6
долларов США.

LIFO означает «последний пришел, первый ушел», что означает, что самые недавно произведенные товары учитываются как проданные первыми.С 1970-х годов некоторые американские компании перешли на использование LIFO, который снижает их налоги на прибыль во время инфляции. Однако с учетом того, что Международные стандарты финансовой отчетности запрещают использование LIFO, все больше компаний вернулись к FIFO. LIFO используется только в Японии и США.

• Пример того, как рассчитать конечное сальдо запасов за период с использованием LIFO — предположим, что следующие запасы имеются в наличии и приобретены в следующие даты:
• Опись продукта X —
• Дата покупки: 01.10.12 — 10 единиц по цене 5 долларов США
• Дата покупки: 05.10.12 — 5 единиц по цене 6
долларов США
• 30.12.12 продажа Продукта X произведена на 11 единиц
• При продаже предполагается, что 5 единиц, купленных 05.10.12 (продажа исключает этот уровень запасов), и 6 единиц, купленных 01.10.12, были проданы
• Конечное сальдо запасов на 31.12.12 составляет 4 единицы по цене 5
долларов США.

Различия между методами калькуляции запасов

Разница между стоимостью запасов, рассчитанной по методам FIFO и LIFO, называется резервом LIFO.Этот резерв по сути представляет собой сумму, на которую отложена налогооблагаемая прибыль предприятия с использованием метода LIFO.

Различия в периоды роста цен (инфляции)

• FIFO (+) Более высокая стоимость запасов (-) Более низкая стоимость проданных товаров
• LIFO (-) Более низкая стоимость запасов (+) Более высокая стоимость проданных товаров

Различия в периоды падающих цен (дефляция)

• FIFO (-) Более низкая стоимость запасов (+) Более высокая стоимость проданных товаров
• LIFO (+) Более высокая стоимость запасов (-) Более низкая стоимость проданных товаров

Методы подготовки отчетов о движении денежных средств

• В результате прямого метода подготовки отчета о движении денежных средств отчет становится более простым для понимания.Он создает отчет о движении денежных средств с использованием основных классов валовых денежных поступлений и платежей.
• Косвенный метод используется почти повсеместно, потому что FAS 95 требует дополнительного отчета, аналогичного косвенному методу, если компания решает использовать прямой метод. Он использует чистую прибыль в качестве отправной точки, корректирует все операции по безналичным статьям, а затем корректирует все операции с наличными деньгами. Увеличение счета активов вычитается из чистой прибыли. Увеличение счета пассива добавляется обратно к чистой прибыли.Этот метод преобразует чистую прибыль (или убыток) по методу начисления в денежный поток с помощью ряда добавлений и вычетов.

— Управление цепочкой поставок | Динамика 365

• 29.09.2021
• Читать 9 минут

В этой статье

Необходимость настраивать продукты в соответствии с особыми требованиями становится скорее правилом, чем исключением, как в отношениях между бизнесом, так и в отношениях между бизнесом и потребителем.

Производитель, поддерживающий сценарии настройки на заказ, имеет возможность более внимательно относиться к потребностям клиентов. Кроме того, складывая полуфабрикаты в виде общих компонентов вместо готовой продукции, производитель может уменьшить капитал, связанный с запасами.

Для успешного перехода от настройки производства на склад к настройке на заказ требуется тщательный анализ структур продуктов, определение семейств продуктов и разбиение на компоненты.Чтобы уменьшить количество деталей и минимизировать количество товаров, находящихся в обработке, очень важно понимать интерфейсы продуктов и разрабатывать их с учетом возможности повторного использования.

Существует несколько принципов моделирования конфигурации продукта, таких как моделирование на основе правил, измерений и ограничений. Исследования показывают, что методология на основе ограничений может сократить количество строк кода в моделях примерно на 50 процентов по сравнению с другими принципами моделирования. Следовательно, эта методология может снизить общую стоимость владения (TCO).При переходе от модели, основанной на правилах, основанной на коде X ++, к модели на основе ограничений, вам больше не требуется лицензия разработчика для поддержки моделей продуктов.

Конфигурация продукта

Период индустриализации привел к большим достижениям в производстве высококачественных и многофункциональных продуктов по доступным ценам. Эффект масштаба позволил большинству людей в промышленно развитом мире покупать автомобили, телевизоры, бытовую технику и другие товары, которые большинство из нас считает необходимой частью своей повседневной жизни.

Поскольку многие продукты стали предметами потребления, возникла необходимость их дифференцировать. Непосредственным ответом производителей на этот вызов было создание вариантов каждого продукта, чтобы у клиентов было больше альтернатив. Эта стратегия привела к увеличению числа проблем с прогнозированием, а также к увеличению стоимости запасов и устареванию непроданных продуктов.

Приняв философию настройки на заказ, производители получают возможность удовлетворить спрос клиентов на уникальные продукты, сокращая или исключая устаревшие товарно-материальные запасы.Когда философия производства на склад смещается в сторону философии конфигурации на заказ, возникает одна непосредственная проблема: необходимость сокращения времени выполнения заказа должна быть сбалансирована с низким уровнем запасов.

Ключом к успеху здесь является тщательный анализ продуктового портфеля и поиск закономерностей как в характеристиках продукта, так и в процессах. Цель состоит в том, чтобы определить общие компоненты, которые могут быть изготовлены на одном оборудовании и использоваться во всех вариантах.

Набор функций конфигурации продукта включает пользовательский интерфейс (UI), который обеспечивает визуальный обзор структуры модели конфигурации продукта, а также синтаксис декларативных ограничений, который не нужно компилировать.Таким образом, компаниям, которые хотят поддержать практику конфигурации, будет проще начать работу. Как поясняется в следующих разделах, разработчику продукта больше не требуется поддержка разработчика для создания модели конфигурации продукта, ее тестирования и передачи в торговую организацию.

Построение модели конфигурации продукта

Существует несколько подходов, которые пользователь может использовать для построения модели конфигурации продукта. Один из вариантов — следовать последовательному потоку, сначала создавая все справочные данные, такие как основные сведения о продуктах, отдельные продукты и операционные ресурсы, а затем включив их в качестве компонентов, строк спецификации, операций маршрута и других элементов модель конфигурации продукта.В качестве альтернативы вы можете выбрать более итеративный подход, сначала создав модель, а затем добавив справочные данные по мере необходимости.

Компоненты

Модель конфигурации продукта состоит из одного или нескольких компонентов, связанных между собой отношениями субкомпонентов. Компоненты определяются один раз, а затем могут использоваться много раз в одной или нескольких моделях конфигурации продукта. Компоненты являются основными строительными блоками модели конфигурации продукта, и почти вся информация о модели связана с ними.

Атрибуты

Каждый компонент имеет один или несколько атрибутов, определяющих его свойства. Атрибуты — это то, что пользователи выберут в процессе настройки. Атрибуты управляют как межкомпонентными, так и внутрикомпонентными отношениями посредством включения в ограничения или вычисления. Посредством условий, которые применяются к строкам спецификации, атрибуты могут использоваться для определения физических частей, из которых будет состоять сконфигурированный продукт. Кроме того, атрибут может управлять свойством строки спецификации через механизм сопоставления.Аналогичная функциональность существует для операций маршрута как в отношении включения, так и в отношении настроек свойств.

Примечание

При создании типов атрибутов избегайте создания большого количества значений для домена типа атрибута. Это может вызвать замедление работы конфигуратора продукта.

Ограничения выражения

Использование модели конфигурации продукта на основе ограничений подразумевает, что существуют некоторые ограничения, когда пользователь выбирает значения для различных атрибутов. Такие ограничения могут быть реализованы как ограничения выражений с помощью языка моделирования оптимизации (OML).В качестве альтернативы ограничение может быть реализовано в виде ограничения таблицы.

Ограничения таблицы

Ограничения таблицы могут быть определены пользователем или системой.

Пользовательское ограничение таблицы создается пользователем. Пользователь выбирает комбинацию типов атрибутов для представления столбцов таблицы, а затем вводит значения из доменов выбранных типов атрибутов для формирования строк в ограничении таблицы.

Определенное системой ограничение таблицы определяется путем выбора таблицы для использования в качестве ссылки, а затем выбора полей из этой таблицы для формирования столбцов в ограничении.Строки ограничения таблицы — это строки таблицы Supply Chain Management, которые присутствуют во время настройки.

Ограничение таблицы включается в модель конфигурации продукта путем ссылки на определение ограничения таблицы и сопоставления соответствующих атрибутов модели со столбцами в ограничении таблицы.

Расчеты

Вычисления представляют собой механизм для выполнения арифметических операций в модели конфигурации. Например, расчет может определить длину определенного куска сырья или время обработки для операции полировки.Вычисления являются обязательными и устанавливают значение для целевого атрибута после того, как становятся доступными все значения атрибутов, включенные в выражение вычисления.

Компоненты

представляют собой узлы в структуре модели конфигурации продукта. Для каждого отношения субкомпонентов должна быть указана ссылка на основную информацию продукта, в которой для технологии конфигурации вариантов задана конфигурация на основе ограничений.

Требования к пользователю

Требование пользователя включает в себя все составляющие подкомпонента.Единственная разница в том, что требование пользователя не привязано к основной записи продукта. Практический эффект этого различия заключается в том, что любые строки спецификации или операция маршрута, которые определены в контексте требований пользователя, сворачиваются в структуру или маршрут спецификации родительского компонента. Это поведение похоже на поведение фантомной спецификации.

Строки спецификации

строк спецификации для идентификации производственной спецификации для каждого компонента. Строка спецификации должна ссылаться на элемент, и все свойства элемента могут быть установлены на фиксированное значение или сопоставлены с атрибутом.

Маршрутные операции

Маршрутные операции включены для определения производственного маршрута. Операция маршрута должна ссылаться на определенную операцию, и все свойства операции могут иметь фиксированное значение. Все свойства, кроме требований к ресурсам, можно сопоставить с атрибутом вместо значения.

Проверка и тестирование модели конфигурации продукта

Проверка модели конфигурации продукта может происходить на нескольких уровнях модели и, следовательно, может охватывать различные области.Самый низкий уровень предназначен для ограничения одного выражения. В этом случае проверка обычно выполняется разработчиком продукта для проверки правильности синтаксиса выражения.

Точно так же условие для строки спецификации или операции маршрута может быть проверено изолированно.

Проверка также может выполняться для определения ограничения таблицы, определенного пользователем. В этом случае пользователь может проверить, что значения, вводимые для каждого поля, находятся внутри домена соответствующих типов атрибутов.

Наконец, для полной модели конфигурации продукта может быть проведена проверка правильности полного синтаксиса и соблюдения всех соглашений об именах и моделировании.

Тестирование

Тестирование модели аналогично запуску фактического сеанса настройки. Пользователь может просмотреть страницы конфигурации и убедиться, что структура модели поддерживает процесс настройки. Пользователь может проверить правильность значений атрибутов и то, что описания атрибутов помогают пользователю выбрать правильные значения.Наконец, после завершения сеанса тестирования система пытается создать спецификацию и маршрут, который соответствует выбранным значениям атрибутов, и выдает сообщение об ошибке, если что-то пойдет не так.

Страница конфигурации

Для перехода между компонентами щелкните Далее или щелкните компонент в дереве модели конфигурации продукта, чтобы установить на нем фокус.

Доработка модели для комплектации

Когда модель конфигурации продукта готова к использованию в сценариях настройки на заказ, необходимо создать версию.Однако есть несколько вариантов, которые могут улучшить моделирование.

Пользовательский интерфейс

Пользовательский интерфейс конфигурации может быть изменен путем введения групп атрибутов в один или несколько подкомпонентов. Такая группировка может выделить отношения между конкретными атрибутами и помочь пользователю конфигурации определить область продукта, которая в настоящее время находится в фокусе.

Шаблоны

Можно создать один или несколько шаблонов конфигурации для ускорения процесса настройки.В качестве альтернативы можно создавать шаблоны для продвижения определенных комбинаций атрибутов, например, когда кампания продаж фокусируется на определенном наборе характеристик продукта.

Переводы

Если продукт будет продаваться в разных странах / регионах, переводы могут быть созданы для всего текста, отображаемого в пользовательском интерфейсе конфигурации. Этот текст включает не только поля имени и описания, но и текстовые значения атрибутов.

Версии

Последним и наиболее важным шагом в процессе завершения является создание версии для модели конфигурации продукта.Версия представляет собой связь между основной записью продукта, которую можно выбрать для конфигурации в строке заказа или предложения, и моделью конфигурации продукта. Версия должна быть одобрена и активирована, прежде чем ее можно будет использовать в сеансе настройки.

Расширение модели конфигурации продукта через API

Был реализован специальный интерфейс прикладного программирования (API), так что партнеры и другие лица, у которых есть лицензия разработчика, могут расширять возможности модели конфигурации продукта.Основная цель заключалась в создании механизма, позволяющего партнерам и клиентам, использующим существующий Конструктор продуктов, переносить код, встроенный в модели Конструктора продуктов, в API. Таким образом, они могут перенести свои модели из Product Builder в конфигурацию продукта. Однако новые партнеры и клиенты также могут извлечь выгоду из использования API для расширения новых моделей конфигурации продукта.

API реализуется с помощью набора классов PCAdaptor , которые раскрывают структуру данных моделей конфигурации продукта.Экземпляр класса PCAdaptor должен быть создан для каждой модели, которая будет расширена. После завершения сеанса настройки система проверяет наличие экземпляра этого класса и запускает его, если он найден.

Следующая блок-схема API описывает этот процесс.

Настроить продукты

Настроить один или несколько продуктов

Вы можете настроить продукты из следующих мест:

• Строка заказа на продажу
• Строка коммерческого предложения
• Строка заказа на закупку
• Строка производственного заказа
• Строка потребности в номенклатуре (проект)

Цель конфигурации — создать отдельный вариант продукта, отвечающий требованиям заказчика.