基于企業生產調度決策的商務定量分析

[摘 要]企業進行生產調度決策就是解決如何在有限的資源條件限制下合理安排生產、合理調度來實現本組織的利益最大化，也就是如何有效進行資源配置。本文試運用運籌學中的商務定量分析方法，建立相應的模型，說明如何才能做出最優的生產調度決策。

[關鍵字]生產調度決策 模型 商務定量分析

一、引言

在市場經濟條件下，企業進行生產調度決策就是解決如何在有限的資源條件限制下合理安排生產、合理調度來實現本組織的利益最大化。企業進行科學的生產調度決策的程序是首先，進行市場預測，預測未來幾期市場的變化情況；其次，根據市場預測，結合上期企業的情況作出企業的生產目標規劃；再者，購買配套資源；最后，安排資源進行生產。隨著市場環境的復雜化，企業的生產調度決策將是一項涉及多方面、多因素的決策。這是一套復雜的決策體系，為了保證決策的科學性，可采用商務定量分析的方法，利用運籌學的線性規劃模型來輔助企業做出科學的決策。

二、企業模型建立

在對企業進行生產調度決策分析時，需要對企業所面臨的環境做出界定。實際中的企業大都各不相同，很難做統一的研究和推廣，因而可以考慮建立一個企業模型來代表生產制造類的企業。筆者擬采用北京大學著手開發的企業競爭模擬軟件中的企業模型作為參考模型，具體情況如下。

企業擁有的資源主要包括工人、機器、材料、資金等。分別設企業現有工人數為W0、機器數為M0、材料為Q0、資金為P0企業的產品包括A產品和B產品。安排生產的有兩班正班時間，都存在加班時間。

各市場對各種產品的需求與多種因素有關，符合基本的經濟規律。

機器約束條件：第一班正班可充分利用機器數。而第一班加班和第二版正班的時間大量重合，故這兩班所使用的機器數之和不能超過總機器數。

人工約束條件：加班所用工人皆為正班之人。故第一班正班和第二班正班人數不超過總工人數即可。另外，由于加班工時是正班工時的一半，因而每班加班的產量不超過正班的一半。

材料約束條件：所需總材料數=單位A產品所需材料*總產量+單位B產品所需材料*總產量，所需總材料數不超過企業現有的材料數。（注：為簡化模型，假設A產品和B產品所需材料是相同的。

資金約束條件：企業當期生產資金主要用于工人基本工資、購材料、管理費、特殊班加班工資、使用材料費、成品運輸和儲存費、廣告費、促銷費、新工人培訓費、解雇工人安置費。企業當期所需資金不能超過企業現有的資金數或企業能夠獲得的資金數。

三、決策模型建立及運用

根據上述的企業模型建立決策模型。企業運營可能存在多個目標，但最主要的目標是利潤最大化。根據利潤最大化建立目標函數如下。

當期利潤=銷售收入-工人基本工資-特殊班加班工資-使用材料費-成品運輸和儲存費-廣告費和促銷費-新工人培訓費-解雇工人安置費-管理費將某一班生產某一產品的產量作為最基礎的變量，分別為Xi，然后將上述指標表示為Xi的函數，從而建立目標函數如下。(現有工人數為W0、機器數為M0、材料為Q0、資金為P0。)

Max=A1X1+A2X2+A3X3+A4X4+A5X5+A6X6+A7X7+A8X8+C0(C0為常數)

約束條件：

機器數：a1X1+b1X5<=M0 a2X2+b2X6+a3X3+b3X7<= M0

工人數：a5X1+b5X5+a7X3+b7X5<=WO

材料數：m(X1+X2+X3+X4)+n(X5+X6+X7+X8)<=Q0

資金：d1X1+d2X2+d3X3+d4X4+d5X5+d6X6+d7X7+d8X8+C1<= P0(C1為常數)

將上述函數建立完畢后，可利用運籌學的相關軟件LP-ILP計算出最優決策。

例當上述系數取值確定后，可輸入軟件并計算得出結果。

四、決策模型擴展

決策模型擴展是基于某一因素變動，需要重新修改決策條件，做出相應的決策調整。

1.購買機器決策

購買機器決策是在其他條件不變的前提下，確定企業為擴大生產規模購買多少臺機器較為合適。其涉及資金和目標利潤函數，因而需要對目標函數做出調整。設企業增加Y0臺機器。由于增加Y0臺機器，使得企業每期增加折舊k0Y0元，每臺機器資金為k1元。則修改條件如下：

Max= A1X1+A2X2+A3X3+A4X4+A5X5+A6X6+A7X7+A8X8+C0- k0Y0(C0為常數)

機器數：a1X1+b1X5-Y0=M0(增加Y0這個未知數，將不等式變為等式即可)

a2X2+b2X6+a3X3+b3X7-Y0=M0

資金：d1X1+d2X2+d3X3+d4X4+d5X5+d6X6+d7X7+d8X8+k1Y0+C1<=P0(C1為常數)

其他約束條件仍不變，將新的約束輸入軟件，可計算出新的決策結果。

2.雇傭工人決策或解聘工人決策

雇工決策或解聘工人決策是在其他條件不變的前提下，確定企業為配備與機器相應的工人數，避免人力資源的浪費。下面以雇傭工人決策為例，解聘與其相反。假設雇傭一位新工人須要培訓費k2元，雇傭Y1人。

Max=A1X1+A2X2+A3X3+A4X4+A5X5+A6X6+A7X7+A8X8+C0-k2Y1(C0為常數)

工人數：a5X1+b5X5+a7X3+b7X5-Y1=WO

其他約束條件仍不變，將新的約束輸入軟件，可計算出新的決策結果。

參考文獻：

[1]郭耀煌.運籌學[M].北京清華大學學研大廈:清華大學出版社，2008:16-30