duyhungjackjack
New member
[Quà Tặng Bất Ngờ Khi Mua Ngay - Số Lượng Có Hạn!]: (https://shorten.asia/jpSKRZ4U)
** Quản lý hàng tồn kho trong các mạng đa echelon: Một sự tái kiểm tra của việc tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại **
** Hashtags: ** #inventoryman Quản lý #Multi-echelonnetworks #ReorderPoints
** Tiết lộ liên kết: ** Bài viết này chứa các liên kết liên kết.Nếu bạn nhấp vào liên kết và mua hàng, tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ mà không phải trả thêm chi phí cho bạn.
**Giới thiệu**
Quản lý hàng tồn kho là một nhiệm vụ quan trọng cho bất kỳ tổ chức nào bán sản phẩm hoặc dịch vụ.Trong một mạng nhiều echelon, hàng tồn kho được quản lý trên nhiều vị trí, mỗi địa điểm có nhu cầu riêng.Điều này có thể gây khó khăn cho việc tối ưu hóa các mức tồn kho tại mỗi địa điểm và đảm bảo rằng khách hàng nhận được đơn đặt hàng đúng hạn.
** Việc tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại **
Một trong những quyết định quan trọng mà các doanh nghiệp cần đưa ra khi quản lý hàng tồn kho trong mạng đa năng là khi nào nên sắp xếp lại các sản phẩm.Điểm sắp xếp lại là mức độ hàng tồn kho mà tại đó một đơn đặt hàng được đặt để bổ sung cổ phiếu.Nếu điểm sắp xếp lại quá cao, thì công ty sẽ có quá nhiều hàng tồn kho, điều này có thể dẫn đến chi phí lãng phí.Nếu điểm sắp xếp lại quá thấp, thì công ty có thể hết hàng, điều này có thể dẫn đến doanh số bị mất.
** Mô hình điểm sắp xếp lại **
Mô hình điểm sắp xếp lại truyền thống dựa trên các giả định sau:
* Nhu cầu về sản phẩm được biết đến và không đổi.
* Thời gian dẫn cho sản phẩm được biết đến và không đổi.
* Hàng tồn kho được xem xét đều đặn.
Theo các giả định này, điểm sắp xếp lại tối ưu có thể được tính như sau:
* Remorder Point = (Nhu cầu * Thời gian khách hàng tiềm năng) + Cổ phiếu an toàn *
** Việc tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong các mạng đa echelon **
Trong một mạng nhiều echelon, mô hình điểm sắp xếp lại phức tạp hơn.Điều này là do nhu cầu về sản phẩm có thể thay đổi ở các vị trí khác nhau, thời gian dẫn có thể thay đổi tùy thuộc vào nguồn cung cấp và hàng tồn kho có thể được xem xét ở các khoảng thời gian khác nhau.
** heuristic để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại **
Có một số heuristic có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong một mạng nhiều echelon.Những heuristic này bao gồm:
* Heuristic bạc
* The Wilson Heuristic
* Wagner-Whitin heuristic
** heuristic bạc-ăn **
Heuristic bạc là một heuristic đơn giản có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong một mạng đa năng.Các tác phẩm heuristic bằng cách tính toán điểm sắp xếp lại cho từng vị trí như sau:
* Remorder Point = (Nhu cầu * Thời gian khách hàng tiềm năng) + Cổ phiếu an toàn *
Cổ phiếu an toàn là một bộ đệm được thêm vào điểm sắp xếp lại để tính đến sự không chắc chắn trong nhu cầu và thời gian dẫn.
** The Wilson heuristic **
Wilson heuristic là một heuristic tinh vi hơn có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong một mạng lưới nhiều echelon.Các tác phẩm heuristic bằng cách tính toán điểm sắp xếp lại cho từng vị trí như sau:
* Sắp xếp lại điểm = (√2 * nhu cầu * thời gian dẫn đầu) + cổ phiếu an toàn *
Cổ phiếu an toàn là một bộ đệm được thêm vào điểm sắp xếp lại để tính đến sự không chắc chắn trong nhu cầu và thời gian dẫn.
** Wagner-Whitin heuristic **
Wagner-Whitin heuristic là heuristic tinh vi nhất có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong một mạng lưới nhiều echelon.Các tác phẩm heuristic bằng cách tính toán điểm sắp xếp lại cho từng vị trí như sau:
* Sắp xếp lại điểm = (tối thiểu {(nhu cầu * thời gian dẫn) + cổ phiếu an toàn} cho tất cả các vị trí) *
Cổ phiếu an toàn là một bộ đệm được thêm vào điểm sắp xếp lại để tính đến sự không chắc chắn trong nhu cầu và thời gian dẫn.
**Phần kết luận**
Việc tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại là một nhiệm vụ quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào bán sản phẩm hoặc dịch vụ trong mạng đa năng.Mô hình điểm sắp xếp lại cung cấp một cách đơn giản để tính toán điểm sắp xếp lại tối ưu cho một vị trí duy nhất.Tuy nhiên, trong một mạng đa echelon, mô hình điểm sắp xếp lại phức tạp hơn.Có một số heuristic có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong một mạng nhiều echelon.Heuristic bạc, heuristic Wilson và heuristic Wagner-Whitin đều là những heuristic hiệu quả có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điểm sắp xếp lại trong một mạng lưới đa năng.
=======================================
[Quà Tặng Bất Ngờ Khi Mua Ngay - Số Lượng Có Hạn!]: (https://shorten.asia/jpSKRZ4U)
=======================================
**Inventory Management in Multi-Echelon Networks: A Reexamination of the Optimization of Reorder Points**
**Hashtags:** #InventoryManagement #Multi-echelonnetworks #ReorderPoints
**Affiliate disclosure:** This article contains affiliate links. If you click on a link and make a purchase, I may receive a small commission at no additional cost to you.
**Introduction**
Inventory management is a critical task for any organization that sells products or services. In a multi-echelon network, inventory is managed across multiple locations, each of which has its own unique needs. This can make it difficult to optimize the inventory levels at each location and ensure that customers receive their orders on time.
**The optimization of reorder points**
One of the key decisions that businesses need to make when managing inventory in a multi-echelon network is when to reorder products. The reorder point is the level of inventory at which an order is placed to replenish the stock. If the reorder point is too high, then the company will have too much inventory on hand, which can lead to wasted costs. If the reorder point is too low, then the company may run out of stock, which can lead to lost sales.
**The reorder point model**
The traditional reorder point model is based on the following assumptions:
* The demand for the product is known and constant.
* The lead time for the product is known and constant.
* The inventory is reviewed at regular intervals.
Under these assumptions, the optimal reorder point can be calculated as follows:
*Reorder point = (Demand * Lead time) + Safety stock*
**The optimization of reorder points in multi-echelon networks**
In a multi-echelon network, the reorder point model is more complex. This is because the demand for the product may vary at different locations, the lead time may vary depending on the source of supply, and the inventory may be reviewed at different intervals.
**Heuristics for optimizing reorder points**
There are a number of heuristics that can be used to optimize the reorder points in a multi-echelon network. These heuristics include:
* The Silver-Meal heuristic
* The Wilson heuristic
* The Wagner-Whitin heuristic
**The Silver-Meal heuristic**
The Silver-Meal heuristic is a simple heuristic that can be used to optimize the reorder points in a multi-echelon network. The heuristic works by calculating the reorder point for each location as follows:
*Reorder point = (Demand * Lead time) + Safety stock*
The safety stock is a buffer that is added to the reorder point to account for uncertainty in the demand and lead time.
**The Wilson heuristic**
The Wilson heuristic is a more sophisticated heuristic that can be used to optimize the reorder points in a multi-echelon network. The heuristic works by calculating the reorder point for each location as follows:
*Reorder point = (√2 * Demand * Lead time) + Safety stock*
The safety stock is a buffer that is added to the reorder point to account for uncertainty in the demand and lead time.
**The Wagner-Whitin heuristic**
The Wagner-Whitin heuristic is the most sophisticated heuristic that can be used to optimize the reorder points in a multi-echelon network. The heuristic works by calculating the reorder point for each location as follows:
*Reorder point = (Min{(Demand * Lead time) + Safety stock} for all locations)*
The safety stock is a buffer that is added to the reorder point to account for uncertainty in the demand and lead time.
**Conclusion**
The optimization of reorder points is a critical task for any organization that sells products or services in a multi-echelon network. The reorder point model provides a simple way to calculate the optimal reorder point for a single location. However, in a multi-echelon network, the reorder point model is more complex. There are a number of heuristics that can be used to optimize the reorder points in a multi-echelon network. The Silver-Meal heuristic, the Wilson heuristic, and the Wagner-Whitin heuristic are all effective heuristics that can be used to optimize the reorder points in a multi-echelon network.
=======================================
[Khuyến Mãi Cuối Cùng - Mua Ngay Để Nhận Ưu Đãi Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/jpSKRZ4U)
