Моделирование спроса

Как и в предьщущим примере, можно взять двузначные случайные числа. Первые 10% случайных чисел (00—09) показывают нулевой спрос, следующие 22% — спрос на 1 телевизор и т. д. В таблице ниже показаны случайные числа, которые будут использоваться при моделировании спроса на телевизоры [c.315]

III) Заказ исполняется за 2 дня. Путем моделирования спроса в течение 15 дней установите [c.316]

При условии, что первоначальный запас составляет 10 стиральных машин, определите с помощью метода моделирования спрос на этот товар в течение 20 дней. Какова вероятность возникновения дефицита при проведении такой политики размещения заказов [c.324]

Условия экстремальной экономики (как уже было сказано выше) характеризуются степенью неопределенности и нестабильности в информационном обеспечении в процессе принятия решений. Одной из характерных черт является неопределенность спроса на сырьё и вероятностный характер спроса на готовую продукцию, неопределенность внешних факторов (в частности политики регулирования пошлин и косвенных налогов на некоторые виды производимой продукции и закупаемой продукции в виде сырья). В теории математического моделирования для отражения случайных процессов применяется аппарат стохастического программирования. В качестве примера берется постановка задачи в так называемой М-постановке, где происходит максимизация (или минимизация) математического ожидания целевой функции. Основные понятия теории вероятности были приведены ранее в главе 3, а сама модель непосредственно представлена в главе 4, при этом указано, что данная [c.37]

Таковы общие концептуальные подходы к моделированию вариантов распределения (в соответствии со спросом) добычи газа по отдельным объектам разработки газодобывающего района. [c.28]

Т Определение. Метод моделирования можно использовать при анализе вопросов управления запасами, при этом случайные числа используются для моделирования переменных, в частности спроса и сроков поставки. [c.317]

С помощью моделирования мы можем проанализировать конкретную политику размещения заказов и определить, есть ли вероятность возникновения дефицита. Дефицит — это такое положение вещей, когда спрос на товар превышает текущий уровень запасов. Дефицит может стать серьезной головной болью для поставщиков, так как неудовлетворенный спрос может означать не только снижение немедленных продаж, но и уход покупателей в долгосрочной перспективе, а также увеличение расходов, ухудшение отношений с клиентами и уменьшение доходов. [c.317]

Для моделирования дневного спроса на этот товар можно взять двузначные случайные числа. Имеется 10%-ная вероятность спроса в 4, и это можно представить первыми десятью случайными числами (т. е. 00—09). Итак, в итоге получаем следующую таблицу [c.320]

Из этих аргументов следует, что при анализе результатов моделирования необходимо проявлять осторожность. Но при этом очевидно, что полученные модели дают четкое представление о процессах и могут помочь руководителю выработать наиболее приемлемую политику размещения заказов при наличии определенных условий. Далее можно провести моделирование затрат при различных значениях запасов. Так, в таблице показаны общие затраты (в ф. ст.) в течение двадцатидневного периода при различных значениях размера и точки заказа. Во всех случаях использовалась одна и та же последовательность из двадцати значений спроса [c.322]

Эти значения можно отобразить на графике, чтобы показать влияние различных значений на размер и точку заказа. На рис. 9.2 дано дальнейшее моделирование этой ситуации на протяжении 100 дней. На графике отображена среднедневная прибыль, полученная при моделировании продаж в течение 100 дней при различных значениях двух переменных по горизонтали показана точка заказа, а по вертикали — значения среднедневной прибыли. Линии представляют ряды значений для различных размеров заказа. Из графика видно, что размер заказа в 15 единиц дает устойчивую линию с небольшими отклонениями в зависимости от значения точки заказа. Но из графика также следует, что размер заказа в 20 единиц увеличивает размер прибыли, особенно при точке заказа в 10 единиц. Чтобы подтвердить эти результаты, необходимо проработать новые модели с другими значениями спроса. [c.323]

Позволяет проводить сравнение альтернативных вариантов. Применение моделирования позволяет неоднократно пользоваться полученной моделью при анализе альтернативных стратегий и их воздействия на различные факторы. Так, мы можем проанализировать воздействие различной политики ценообразования на спрос. [c.336]

Устраняет риски. Использование моделей не несет в себе каких-либо существенных рисков. Если бы не было модели, то различные стратегии пришлось бы проверять в реальной ситуации. Так, можно увеличить цену на товар и понаблюдать, как это скажется на объеме продаж или спросе, или сократить численность персонала и посмотреть, как это скажется на уровне обслуживания клиентов. Такой процесс связан с рисками потерь доходов или клиентов. Применение моделирования позволяет устранить такие риски. [c.337]

Управление запасами. Это направление требует учета различных переменных, в частности спроса на конкретные товары, а также норм выпуска и времени поставки. Сочетание этих переменных в одной модели позволяет руководителю рассмотреть несколько вариантов хранения запасов. Так, с помощью методов моделирования можно оценить и сравнить требуемый уровень запасов, требуемую точку заказа, сроки и периодичность поставок, а также производственные графики. [c.337]

Смоделируйте спрос на отрезке в 15 недель и оцените средний недельный спрос (для целей этого моделирования возьмите срединные значения из каждого диапазона). [c.340]

Перспективы развития промышленности химических волокон посвящены методологическим проблемам долгосрочного прогнозирования и планирования развития отрасли. В книге излагаются выявленные автором устойчивые зависимости между обобщающими показателями роста всей экономики и предпосылками спроса на изделия из волокон в различных областях потребления. Обобщен опыт приложения новых методов, таких как экономикоматематическое моделирование, оптимизация принимаемых решений и т. д. к области долгосрочного прогнозирования и планирования. Вниманию читателя предложены результаты оригинальных по методическим подходам экспериментальных и практических расчетов автора. [c.5]

Основными принципами логистики являются моделирование, системный анализ и обратные связи. Логистика рассматривает крупные системы, включающие в себя в качестве подсистем планирование, прогнозирование производства, материально-техническое снабжение, сбыт и распределение продукции, основанные на глубоком изучении рынка. В качестве обратной связи в логистике рассматривается спрос потребителя в качестве критерия - мини.мальные затраты магериа. 1ьных и трудовых ресурсов на удовлетворение спроса. [c.39]

Моделирование рынков. Можно смоделировать различные переменные, связанные с деятельностью торговых и производственных предприятий, в частности объем продаж, спрос, колебания числа клиентов, ценовые изменения, объем производства, производственный контроль качества и текучесть кадров. Эти переменные часто моделируются с учетом непредсказуемого элемента, который можно смоделировать с помошью случайных чисел. В этих случаях приемлемо моделирование переменных с нормальным распределением. [c.338]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология