Xây dựng mô hình toán tối ưu hóa số lượng đặt hàng với không gian lưu trữ hạn chế
Abstract
Inventory is one of the most valuable assets, and is a top concern in a company. Good inventory policies lead to reducing inventory and production costs and increasing the ability to meet customers' demands and enhancing competitiveness in enterprises, especially with the bounded warehouse space. The study is to conduct a mathematical model to optimize order quantity with restricted storage under uncertain demands and lead time via the Cyclic Coordinate Method. Then, the ANOVA analysis method is employed to check the reliability of the developed model. The results show that using the developed model to determine order quantity and re-order level for one product, the total cost including ordering costs, shortage costs, holding costs, and overstock costs in a bounded space, is reduced by 15%.
Tóm tắt
Hàng tồn kho là một trong những tài sản có giá trị lớn đối với doanh nghiệp và luôn được quan tâm hàng đầu. Để quản lý hàng tồn kho hiệu quả, việc áp dụng được chính sách thích hợp sẽ giúp giảm chi phí tồn kho, chi phí sản xuất đồng thời tăng khả năng đáp ứng nhu cầu cho khách hàng, nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp, đặc biệt khi sức chứa của kho bị giới hạn. Nghiên cứu này thực hiện nhằm xây dựng mô hình toán tối ưu số lượng đặt hàng với không gian lưu trữ hạn chế thông qua phương pháp Tọa độ Tuần Hoàn. Sau đó, sử dụng phân tích phươmg sai ANOVA để kiểm tra độ tin cậy của phương pháp. Kết quả phân tích cho thấy số lượng đặt hàng và mức đặt hàng lại tối ưu cho sản phẩm dược liệu khi nhu cầu và thời gian chờ không chắc chắn và tối thiểu được tổng chi phí bao gồm chi phí đặt hàng, chi phí thiếu hụt, chi phí tồn trữ và chi phí tồn kho quá mức trong sức chứa của kho bị hạn chế.
Article Details
Tài liệu tham khảo
Nguyen, D. T., Buddhakulsomsiri, J., & Singha, K. (2016). A Method for Determining Inventory Policy Parameters for a Single Product under Limited Space. Journal of Engineering and Digital Technology (JEDT), 4(1), 6-11.
Karakatsoulis, G., & Skouri, K. (2021). Optimal reorder level and lot size decisions for an inventory system with defective items. Applied Mathematical Modelling, 92, 651-668.
Phong, N. (2005). Bài giảng “Quản lý vật tư tồn kho”, NXB Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh.
Chan, S. W., Tasmin, R., Aziati, A. N., Rasi, R. Z., Ismail, F. B., & Yaw, L. P. (2017, August). Factors influencing the effectiveness of inventory management in manufacturing SMEs. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 226, No. 1, p. 012024). IOP Publishing.
Qiu, R., Sun, M., & Lim, Y. F. (2017). Optimizing (s, S) policies for multi-period inventory models with demand distribution uncertainty: Robust dynamic programing approaches. European Journal of Operational Research, 261(3), 880-892.
Zhao, X., Fan, F., Liu, X., & Xie, J. (2007). Storage-space capacitated inventory system with (r, Q) policies. Operations research, 55(5), 854-865.
Berk, E., & Gürler, Ü. (2008). Analysis of the (Q, r) inventory model for perishables with positive lead times and lost sales. Operations Research, 56(5), 1238-1246.
Song, J. S., Zhang, H., Hou, Y., & Wang, M. (2010). The effect of lead time and demand uncertainties in (r, q) inventory systems. Operations Research, 58(1), 68-80.
Zhao, X., Qiu, M., Xie, J., & He, Q. (2012). Computing (r, Q) policy for an inventory system with limited sharable resource. Computers & Operations Research, 39(10), 2368-2379.
Kouki, C., Jemaï, Z., & Minner, S. (2015). A lost sales (r, Q) inventory control model for perishables with fixed lifetime and lead time. International Journal of Production Economics, 168, 143-157.
Brunaud, B., Laínez‐Aguirre, J. M., Pinto, J. M., & Grossmann, I. E. (2019). Inventory policies and safety stock optimization for supply chain planning. AIChE journal, 65(1), 99-112.
Braglia, M., Castellano, D., Marrazzini, L., & Song, D. (2019). A continuous review,(Q, r) inventory model for a deteriorating item with random demand and positive lead time. Computers & Operations Research, 109, 102-121.