Full resolution (JPEG) - On this page / på denna sida - H. 14. 5 april 1955 - Operationsanalys, av Gunnar Dannerstedt
<< prev. page << föreg. sida << >> nästa sida >> next page >>
Below is the raw OCR text
from the above scanned image.
Do you see an error? Proofread the page now!
Här nedan syns maskintolkade texten från faksimilbilden ovan.
Ser du något fel? Korrekturläs sidan nu!
This page has never been proofread. / Denna sida har aldrig korrekturlästs.
302
TEKNISK TIDSKRIFT
Detta gäller även om förtjänsten skulle bli större
med en annan fördelning. Man anser nämligen
att denna politik skall löna sig såsom god
kundtjänst.
Transportkostnaderna mellan fabrikerna och
förbrukningsområdena är i kr/enhet:
Ox o2 o3 Oé Os Oe
F, ....... ...... 50 0 31 49 0 70
F2 ....... ...... 23 135 0 61 0 31
Fs ....... ...... 47 35 0 112 127 79
F4 ....... ...... 0 0 69 38 93 120
Ox o2 o3 04 05 Oe
F1 .... .... 3: — 3: — 7: — 6: — 2: — 8: —
f2 .... .... 5: — 4: — 10: — 8: — 5: — 10: —
Fa .... .... 6: — 5: — 11: — 9: — 4: — 11: —
Ft .... ____ 6: — 5: — 9: — 8: — 3: — 10: —
Försäljningspriset antas vara större än 43 kr.
Därför är det i detta fall mest lönande att
utnyttja hela tillverkningskapaciteten.
Företaget önskar nu inom ramen för sin
politik och fabrikernas tillverkningskapaciteter
finna ett distributionsprogram, som ger företaget
största möjliga förtjänst.
Distributionsprogrammet kan bestämmas med
hjälp av simplexmetoden, vilken kräver för stort
utrymme för att kunna återges här. Lösningen
till problemet dvs. de kvantiteter per månad som
skall sändas från resp. fabriker till de olika
förbrukningsområdena är:
Ox o2 O3 04 o5 o.
F, ...... ...... 120 0 0 0 0 80
F2 ...... ...... 0 170 0 80 0 0
f3 ...... ...... 0 0 0 180 220 0
F< ...... ...... 0 0 100 0 0 220
Första gången man ställs inför problem av detta
slag är det lätt att underskatta svårighetsgraden.
Man frestas lätt att först fylla ett områdes behov
från den fabrik som ger den minsta totala
kostnaden per enhet och sedan gå vidare till den näst
minsta kostnaden osv. Totala kostnaden för hela
leveranskapaciteten blir emellertid inte
minimum på detta sätt, beroende på de givna
restriktionerna.
Sålunda är i föreliggande exempel
kostnaden per enhet från fabriken Fx till 05 32 kr.
(30 -j- 2) och den är en av de minsta
kostnaderna per enhet som förekommer, men icke desto
mindre skall i det optimala programmet ingen
leverans gå från F± till 05 men däremot skall
från F3 till 0-o levereras 220 enheter till en
kostnad av 32 -f- 4 = 36 kr. per enhet.
Den totala kostnaden för detta
distributionsprogram blir 44 250 kr. vilken alltså är den
lägsta kostnaden under de givna
förutsättningarna. Om vinstmarginalen är liten kan den
procentuella ökningen av vinsten på grund av en
förbättring i ett distributionsprogram vara
betydande.
Lösningarna till ett dylikt problem är ofta inte
entydiga. Ett annat program som också ger
totalkostnaden 44 250 kr. är:
Exempel på andra problem där samma teknik
används är blandningsproblem (t.ex.
oljeblandningar och blandningar av motorbränsle) samt
produktionsplanering.
År 1945 publicerade Stigler5 en utredning över
den minsta möjliga kostnaden för föda för en
normalt aktiv man med hänsyn till att vissa
minimumkvantiteter av kalorier, mineraler,
vitaminer etc. är nödvändiga. Stigler baserade sina
undersökningar på av US National Research
Council angivna behov av näringsämnen och
undersökte ca 80 födoämnen för vilka medelpriser
fanns tillgängliga.
Stigler fann att de uppställda minimibehoven
kunde tillfredsställas 1939 för 39,93 $/år och
1944 för 59,88 $/år. Födan bestod för det mesta
av mjöl, torkade bönor, kål och svinlever.
Stiglers dietprogram må vara konstlat men det
är nästan exakt analogt med liknande problem
vid vissa blandningsprocesser vid kvarnar, vid
fabriker för framställning av motorbränsle och
vid textilfabriker17’18.
Sannolikhetskalkyl
Den största gruppen av problem i
operationsanalysen använder sig av sannolikhetskalkylen
som verktyg. Man möter här problem av det mest
skiftande slag.
Problemet om optimala inköpskvantiteter och
lagernivå vid beställning är aktuellt för små
butiker lika väl som för stora industrier. I många
fall lämnas kvantitetsrabatt vid inköp och ur den
synpunkten är det gynnsamt med stora
inköpskvantiteter varje gång. Emellertid får man då
stora lager som drar kostnader (ränta,
försäkringar, hyra etc.). Genom att väga
kvantitetsrabatten mot lagerkostnaderna och genom att ta
hänsyn till storlek och variationer i den
utgående varumängden (kunders inköp), kan man
bestämma en optimal inköpskvantitet.
Den optimala inköpskvantiteten sammanhänger
också med bestämmandet av lagernivån vid
"beställningspunkten", dvs. hur hög lagernivån skall
vara då en ny beställning skall göras.
Leverantören betingar sig alltid en leveranstid. Är
lagernivån för låg vid beställningen, utsätts man för
stor risk att lagret blir tomt innan leveransen
hinner fram med åtföljande förlust av kunder
eller andra ekonomiska förluster. Är lagernivån
för hög å andra sidan blir lagerkostnaderna
onödigt stora. De nämnda storheterna kan genom
metoder grundade på sannolikhetskalkyl
bestämmas så att medelförtjänsten blir maximal.
<< prev. page << föreg. sida << >> nästa sida >> next page >>
