Lagerhaltung bei lin. Optimierung |
| 10.07.2019, 13:13 | Jungjohann | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| Lagerhaltung bei lin. Optimierung und zwar muss ich innerhalb einer Linearen Optimierung eine wenn dann Nebenbedingung einführen. Ziel des models ist es das Kosten minimum innerhalb eines Logistiksystems zu bestimmen. die Zielfunktion lautet in etwa sum(Lagerkosten*Lagermenge)+sum(Beschaffungkosten*Beschaffungsmenge)+sum(Au sfallkosten*Ausfallmenge) -> min Das problem hierbei ist, das sich die Lagerkosten aus folgender Formel ergeben Lagerkosten = (Materialwert*Lagerhaltungskostensatz)/Umschlaghäufigkeit Wenn die Umschlaghäufigkeit des Artikels nun 0 wird würde durch null geteilt werden und somit kein wert für die Lagerkosten erechnet werden. Wie könnte ich bei einer umschlaghäufigkeit von 0 den Lagerkosten einen extrem hohen wert festlegen? Falls ich das Problem zu oberflächlich erklärt hab würde ich nachher nochmal eine genauere beschreibung abgeben? Vielen Dank für eure mühen 
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| 10.07.2019, 13:29 | Huggy | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: wenn 0 dann Fester wert Nebenbedingung Das ist keine mathematische Frage. Daher gibt es dafür auch keine mathematische Lösung. Umschlaghäufigkeit 0 bedeutet, der Artikel bleibt ewig im Lager. Das wird real nicht passieren. Irgendwann wird man den Artikel aus dem Lager entsorgen. Frag halt mal den Chef des Lagers, wie lange er üblicherweise mit solchen Ladenhütern Geduld hat. |
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| 10.07.2019, 13:55 | Jungjohann | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: wenn 0 dann Fester wert Nebenbedingung es handelt sich um ein Ersatzteillager, bei diesem kommt es vor das manche Ersatzteile nie ausgefasst werden. Diese Ersatzteile müssen durch die lange Lieferzeit des Hersteller jedoch trotzdem vorgehalten werden ich habe noch eine PDF erstellt in dem das Problem besser beschrieben ist vlt hilft diese weiter |
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| 10.07.2019, 14:26 | Huggy | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
RE: wenn 0 dann Fester wert Nebenbedingung
Nur sehr bedingt. Einfach mal so ein Gedanke: Wenn es Ersatzteile gibt, die man vorhalten muss, die aber üblicherweise nie angefasst werden, dann minimiere deren Kosten separat. Halte nur so viele davon vor, wie man zwingend vorhalten muss und lagere sie im kostengünstigsten Lager. In der Kostenminimierung für die übrigen Ersatzteile tauchen sie danach nicht mehr auf. |
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| 11.07.2019, 14:18 | hawe | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Das ist ein real existierendes Problem? Wenn es Dir gelingt die Lagerkosten in einer Tabkalk zu berechnen, dann könnte man mit dem Excel Solver/Optimation Solver versuchen was optimales herauszuholen. |
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| 17.07.2019, 14:24 | Jungjohann | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
also ich habe mir jetzt mal etwas überlegt und zwar würde eine sehr kleine Zahl einführen und eine Binärvariable N = Kleine Zahl Uo = (1 Falls Umschlagshäufigkeit = 0, sonst 0) Jetzt würde ich meine Lagerkosten Gleichung umstellen und zwar so Lagerkosten = (Bestandswert*Lagerhaltungskostensatz)/ ((Umschlagshäufigkeit + (N*Uo)) Gedanke ist, dass falls die Umschlaghäufigkeit 0 ist durch die extrem kleine Zahl ein extrem großer Lagerkostenwert entsteht und falls die umschlaghäufigkeit>0 ist, durch die bninärvariable Uo=0 --> N*Uo ebenso null ist, sodass sie keinen einfluss auf die rechnung hat. Was denkt ihr würde das mein Problem lösen oder habe ich einen denkfehler drin |
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| 18.07.2019, 10:01 | Huggy | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Wenn es nur darum geht, das Optimierungsprogramm in gleicher Form für Ersatzteile mit Umschlaghäufigkeit 0 und größer 0 lauffähig zu machen, sollte das so funktionieren. Dabei erscheint mir die Binärvariable überflüssig. Man würde doch den gleichen Effekt erreichen, wenn man bei Umschlaghäufigkeit 0 direkt statt der 0 die sehr kleine Zahl eingibt. Ob so das reale Optimum erreicht wird, ist eine andere Frage. Wenn man für ein Ersatzteil mit Umschlaghäufigkeit 0 mal probeweise verschiedene Zahlen kleiner 1 eingibt und sich dann irgendwann das Optimum ändert, hängt das reale Optimum davon ab, ob man die Umschlaghäufigkeit im Bereich zwischen 0 und 1 näher eingrenzen kann. |
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