क्षमताबद्ध प्लांट लोकेशन - केस स्टडी P1
Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
Aaren Stubberfield
Supply Chain Analytics Mgr.
प्रसंग
क्षेत्रीय उत्पाद मांग पूरी करने के कई विकल्प
| Option | Pro | Con |
|---|---|---|
| क्षेत्र के भीतर छोटे मैन्युफैक्चरिंग फेसिलिटी | कम परिवहन लागत, बहुत कम या कोई टैरिफ/ड्यूटी नहीं | पूरे नेटवर्क में अतिरिक्त क्षमता हो सकती है, स्केल की इकॉनमी का पूरा लाभ नहीं |
| कुछ बड़े मैन्युफैक्चरिंग प्लांट और उत्पाद को क्षेत्र में शिप करें | स्केल की इकॉनमी | अधिक परिवहन, अधिक टैरिफ और ड्यूटी |
क्षमताबद्ध प्लांट लोकेशन मॉडल
- Capacitated Plant Location Model$^{1}$
- लक्ष्य: ग्लोबल सप्लाई चेन नेटवर्क को ऑप्टिमाइज़ करना
- क्षेत्रीय मांग न्यूनतम लागत पर पूरी करें
- उत्पाद का क्षेत्रवार उत्पादन तय करें
1 Chopra, Sunil, and Peter Meindl. _Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operations._ Pearson Prentice-Hall, 2007.
क्षमताबद्ध प्लांट लोकेशन मॉडल
मॉडलिंग
- क्षेत्रीय फेसिलिटी पर उत्पादन
- दो प्लांट साइज (लो / हाई)
- उत्पादन का अन्य क्षेत्रों में निर्यात
- उत्पादन फेसिलिटी खोलना/बंद करना
निर्णय वैरिएबल
जो हम नियंत्रित कर सकते हैं:
- $x_{ij}$ = स्थान _i_ पर उत्पादित और _j_ को शिप की गई मात्रा
- $y_{is}$ = 1 यदि स्थान _i_ पर क्षमता _s_ वाला प्लांट खुला है, 0 यदि बंद है
- $s$ = low या high क्षमता वाला प्लांट
उद्देश्य फंक्शन
Minimize $z = \sum_{i=1}^{n}(f_{is} y_{is}) + \sum_{i=1}^{n} \sum_{i=1}^{m} (c_{ij} x_{ij})$
- $c_{ij}$ = प्लांट _i_ से क्षेत्र _j_ तक उत्पादन और शिपिंग की लागत
- $f_{is}$ = क्षमता _s_ वाले प्लांट _i_ को खुला रखने की फिक्स्ड लागत
- $n$ = उत्पादन फेसिलिटी की संख्या
- $m$ = मार्केट या क्षेत्रीय मांग बिंदुओं की संख्या
from pulp import * # Initialize Class model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", LpMinimize) # Define Decision Variables loc = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] size = ['Low_Cap','High_Cap'] x = LpVariable.dicts("production",[(i,j) for i in loc for j in loc], lowBound=0, upBound=None, cat='Continous') y = LpVariable.dicts("plant",[(i,s) for s in size for i in loc], cat='Binary')# Define objective function model += (lpSum([fix_cost.loc[i,s]*y[(i,s)] for s in size for i in loc]) + lpSum([var_cost.loc[i,j]*x[(i,j)] for i in loc for j in loc]))
सारांश
Capacitated Plant Location Model:
- उत्पादन फेसिलिटी की संख्या में संतुलन खोजता है
- मॉडल के निर्णय वैरिएबल:
- क्षेत्र में उत्पादन मात्रा और निर्यात
- हाई या लो क्षमता फेसिलिटी खुली या बंद
- उद्देश्य फंक्शन की समीक्षा की
- वैरिएबल और फिक्स्ड उत्पादन लागत का योग
- कोड उदाहरण की समीक्षा की
रिव्यू समय
Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
