Економічний розмір замовлення
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Економі́чний ро́змір замо́влення (формула Вілсона, EOQ-модель) це модель, яка визначає оптимальний обсяг замовлення товару, що дозволяє мінімізувати загальні змінні витрати, пов'язані із замовленням і зберіганням запасів.
Зміст |
[ред.] Основні припущення
- Попит на продукт відомий
- Час реалізації замовлення (поставки) відомий та постійний
- Одержання товару відбувається миттєво
- У моделі не враховуються гуртові знижки
- Дефіцит не допускається
[ред.] Змінні
- Q * — оптимальний розмір замовлення
- C — витрати розміщення замовлення (не залежить від величини замовлення)
- R — щомісячний попит на продукт
- P — витрати на покупку одиниці продукту
- F — коефіцієнт витрат зберігання запасу; частка витрат на покупку продукту, що використовується як витрати зберігання (звичайно 10-15%, хоча при певних обставинах може встановлюватися на рівні від 0 до 1)
- H — витрати зберігання одиниці товару на місяць (H = PF)
[ред.] Формула
Малюнок показує співвідношення між кривими витрат розміщення замовлення, зберігання запасу, кривою загальних витрат й оптимальним розміром замовлення.
Формула оптимального розміру замовлення для єдиного продукту може бути представлена як точка мінімуму наступної функції витрат:
Загальні витрати = витрати на закупівлю + витрати розміщення замовлення + витрати зберігання,
що відповідає:
Візьмемо похідні від обох частин рівняння та, дорівнявши вираження до нуля, одержимо:
У результаті одержимо:
Вирішимо відносно Q:
Знак (*) означає оптимальний розмір замовлення.
[ред.] Розширення
До моделі оптимального розміру партії можуть застосовуватися деякі розширення, що дозволяють урахувати витрати заборгованість замовлень і багато номенклатурні запаси.
[ред.] Посилання
- Значна частина змісту статті запозичена із еквівалентної статті у англійській Вікіпедії. Наступні посилання цитуються ориґінальною статтею:
- Harris, F. W. Operations Cost (Factory Management Series), Chicago: Shaw (1915).
- Wilson, R. H. "A Scientific Routine for Stock Control" Harvard Business Review, 13, 116-128 (1934).