Yaygın kısıt hataları

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

Bağımlı talep kısıtı

Bağlam

Üretim planı
2 ürün için planlama (A ve B)
3 ay için üretim planı (Oca - Mar)
Ürün B'nin üretiminde A girdi olarak kullanılır

Kısıt problemi

Her 1 B için en az 3 A olmalı

Bağımlı talep kısıtı

Her 1 B için en az 3 A olmalı

3B ≤ A
3(2) ≤ A
6 ≤ A

Yaygın hata:

B ≤ 3A
3B = A

Kod örneği

from pulp import *
demand = {'A':[0,0,0],'B':[8,7,6]}
costs = {'A':[20,17,18],'B':[15,16,15]}

# Initialize Model
model = LpProblem("Aggregate Production Planning",
                   LpMinimize)

# Define Variables
time = [0, 1, 2]
prod = ['A', 'B']
X = LpVariable.dicts(
     "prod", [(p, t) for p in prod for t in time], 
      lowBound=0, cat="Integer")

# Define Objective
model += lpSum([costs[p][t] * X[(p, t)] 
                for p in prod for t in time])

# Define Constraint So Production is >= Demand
for p in prod:
    for t in time:
        model += X[(p, t)] >= demand[p][t]

Kod örneği devamı

for t in time:
    model += 3*X[('B',t)] <= X[('A',t)]

Genişletilmiş kısıt

Her 1 B için en az 3 A olmalı ve A'nın doğrudan müşteriye satışlarını da hesaba kat.

3B + Demand$_{\text{A}}$ ≤ A

Kombinasyon kısıtı

Bağlam

Depo dağıtım planı
2 depo (WH1 ve WH2)
Her depodan 2 ürün (A ve B) sevk ediyoruz
WH1 küçük; haftada ya 12 A ya da 15 B sevk edebilir

Kısıt problemi

4 haftada A ve/veya B hangi kombinasyonlarda sevk edilebilir?

Sadece 1 hafta: (1/12)A + (1/15)B ≤ 1

Doğru form

(1/12)A + (1/15)B ≤
(1/12)(32) + (1/15)(20) ≤ 4
(32/12) + (20/15) ≤ 4
4 ≤ 4

Yaygın hatalar

12A + 15B ≤ 4
(1/12)A + (1/15)B = 4

from pulp import *
import pandas as pd
demand = pd.read_csv("Warehouse_Constraint_Demand.csv", index_col=['Product'])
costs = pd.read_csv("Warehouse_Constraint_Cost.csv", index_col=['WH','Product'])

# Initialize Model
model = LpProblem("Distribution Planning", LpMinimize)

# Define Variables
wh = ['W1','W2']
prod = ['A', 'B']
cust = ['C1', 'C2', 'C3', 'C4']
X = LpVariable.dicts("ship", [(w, p, c) for c in cust for p in prod for w in wh],
                      lowBound=0, cat="Integer")

Kod örneği devamı

# Define Objective
model += lpSum([X[(w, p, c)]*costs.loc[(w, p), c]  
               for c in cust for p in prod for w in wh])

# Define Constraint So Demand Equals Total Shipments
for c in cust:
    for p in prod:
        model += lpSum([X[(w, p, c)] for w in wh]) == demand.loc[p, c]

Kod örneği devamı

Kısıt

model += ((1/12) * lpSum([X['W1', 'A', c] for c in cust]) 
          + (1/15) * lpSum([X['W1', 'B', c] for c in cust])) <= 4

Kısıtı genişlet

WH1 küçük; haftada ya 12 A, 15 B, ya da 5 C sevk edebilir. 4 haftada A, B veya C hangi kombinasyonlarda sevk edilebilir?

(1/12)A + (1/15)B + (1/5)C ≤ 4

Özet

Yaygın hatalar
- Bağımlı kısıt
- Kombinasyon seçimi kısıtı
Kısıtları nasıl genişletirsin
Değer koyup kısıtı kontrol et

Hadi pratik yapalım

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği