Dynamiczny dyskretny model systemu magazynowego ze zmiennym w czasie opóźnieniem

• Autorzy: Chołodowicz E. , Orłowski P.

Warianty tytułu

EN

Dynamic discrete-time model of a warehouse system with time-varying delay

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy dokonano analizy literaturowej zagadnień związanych z modelowaniem systemów magazynowych. Następnie zaproponowano dyskretny, dynamiczny model systemu magazynowego z uwzględnieniem opóźnień dostaw, opóźnień dotyczących realizacji zamówienia oraz zmiennych w czasie opóźnień związanych z oczekiwaniem na transport. Wskazano możliwość rozbudowy modelu w celu optymalizacji fizycznego przepływu produktów od producenta na rynek, począwszy od etapu wytwarzania, skończywszy na etapie doręczenia to waru do klientów. Problem ten jest istotny w przedsiębiorstwach produkcyjnych i handlowych, które dążą do minimalizacji czasu realizacji operacji magazynowych i maksymalizacji przepustowości magazynu przy zapewnieniu ciągłości procesu produkcyjnego i sprzedaży. W końcowej części przedstawione są wyniki symulacji komputerowych w środowisku MATLAB/ Simulink.

EN

This work includes analysis of the literature related to issues in the inventory control. On the basis of the analysis of the inventory system, we proposed mathematical model and then made its initial verification in the way of computer simulation in Matlab / Simulink for different scenarios of the market behavior. The simulation was designed to reflect the dynamic phenomena connected with inventory control. This is a suitable foundation to design a stable control strategy which will minimize lost service favorable circumstances (occurring when only a part of the required demand can be satisfied from the stock available at the distribution center. Such a model enables the use of existing synthesis methods of control to avoid demurrages and minimize their effects. A block diagram of an inventory system with delay varying in time is presented in Fig.1. The last part of this paper presents the results of a simulation of the developed model in Fig.2. The graph of this r esponses i s shown i n Figs. 3,5 a nd 6. The paper presents a mathematical model of a warehouse system with time-varying delivery delay. The aim of this work is to adapt and extend the mathematical model and analyze the mechanism of flow of goods associated with inventory management. The work contains an introduction with literature review, simulation and potential future research directions. The first part of the paper is focused on crucial facts about the inventory phenomena over the years. There are a number of theorems and techniques that view inventory management from variant perspectives. Modern enterprises have to make inventory decisions that benefit the entire supply c hain to maximize profit a nd m inimize costs. I n this article, we want to show not only the mathematics associated with proper inventory control but also the mechanism of managing inventory. Striking a balance between operating savings and the costs and capital requirements associated with larger stock is the fundamental problem of inventory policy.

Słowa kluczowe

PL

układ niestacjonarny; matematyczny model magazynu; systemy dyskretne

EN

inventory control; inventory system; variable delay; discrete-time systems

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 4
• Strony: 28--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz., rys.

Twórcy

autor

Chołodowicz E.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

autor

Orłowski P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Bibliografia

• [1] P. Ignaciuk and A. Bartoszewicz, “Discrete-time sliding- -mode congestion control in multisource communication networks with time-varying delay”, IEEE Trans. on Control Systems Technology 19, (2010).
• [2] Zipkin P.H., Foundations of Inventory Management, McGraw- Hill, New York, 2000.
• [3] Orłowski P. Convergence of the Discrete-Time Nonlinear Model Predictive Control with Successive Time-Varying Linearization along Predicted Trajectories. Electronics and Electrical Engineering, Vol. 113, No. 7, p. 27-31, 2011.
• [4] Bartoszewicz, A., Nowacka-Leverton, A., ‘Time-varying sliding modes for second and third order systems’, (LNCIS, 382), (Springer, 2009).
• [5] Ignaciuk P., Bartoszewicz A., “Linear quadratic optimal sliding mode controllers for a single virtual circuit in a connection-oriented communication network,” Proceedings of the 13th IEEE/IFAC International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics, Szczecin, Poland, p. 121-128, August 2007.
• [6] Sarjusz-Wolski Z., „Sterowanie zapasami w przedsiębiorstwie”, Warszawa 2000, „Nowoczesny Magazyn” n r 4, 5/2000.
• [7] Niemczyk A., Magazynowe systemy informatyczne funkcjonalność systemów, I nstytut Logistyki i M agazynowania, 2004.
• [8] Stabryła A., Wawak S., Problemy zarządzania organizacjami w społeczeństwie informacyjnym, Encyklopedia Zarządzania, Mfiles pl, 2014, s. 227-230.
• [9] Nowakowski T., Niezawodność systemów logistycznych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej Wrocław 2011 , s. 8-10.
• [10] Dermout D., Weiss W., Logistyczne sterowanie zapasami – komputerowe wspomaganie decyzji, Międzynarodowa Konferencja Logistyczna „Logistics 2002 - Elastyczne łańcuchy dostaw - koncepcje, doświadczenia, wyzwania”, Poznań 14-15 maja 2002 r.
• [11] Sarjusz-Wolski Z., Strategia zarządzania zaopatrzeniem, PLACET
• [12] Beier F. J., Logistyka, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2004.
• [13] Skowronek C., Sarjusz-Wolski Z., Logistyka w przedsiębiorstwie, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2003.
• [14] S. Grzyb, P. Orlowski, “Congestion control in computer networks - Application of piece-wise affine controller and particle swarm optimization”, presented at 19th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), pp. 834-838, Miedzyzdroje, Poland, September 2–5 2014.
• [15] P. Orlowski, Complexity analysis of the piece-wise affine approximation for the car on the nonlinear hill model related to discrete–time, minimum time control problem, Electronics and Electrical Engineering, vol 20, no 10, p. 3 -6, 2014.
• [16] S. Grzyb, P. Orłowski, “Congestion control in computer networks - Application of piece-wise affine controller and particle swarm optimization”, in 19th Int. Conf. Methods and Models i n Automation a nd Robotics ( MMAR), M iedzyzdroje, Poland, 2014, pp. 834–838, doi: 10.1109/MMAR.2014.6957465.
• [17] P. Orłowski, “Generalized feedback stability for periodic linear time–varying, discrete–time systems” Bulletin of the Polish Academy of S ciences: Technical S ciences – Polish Academy of S ciences, vol. 60 no. 1. p. 171–178, 2012.
• [18] S. Grzyb, P. Orłowski, „Model matematyczny kanału komunikacyjnego z zatorem w sieciach o zmiennych w czasie parametrach”, Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 59, no. 11, s. 1151-1154, 2013.
• [19] S. Grzyb, P. Orłowski, „Zastosowanie uproszczonych charakterystyk częstotliwościowych do analizy kanału komunikacyjnego o zmiennych w czasie parametrach”, Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 60, no. 5, pp. 317-320, 2014.
• [20] Ignaciuk P., Bartoszewicz A., Dead-beat and reaching-law- -based sliding-mode control of perishable i nventory systems.
• [21] H. Sarimveis, P. Patrinos, C.D. Tarantilis, and C.T. Kiranoudis, “Dynamic modeling and control of supply chain systems:a review”, Computers & Operations Research 35 (11), p. 3530–3561 (2008).
• [22] P. Ignaciuk and A. Bartoszewicz, “LQ optimal sliding modesupply policy for periodic review inventory systems”, IEEE Trans. on Automatic Control 55 (1), p. 269–274 (2010).