CC BY
112
УДК 336.279
МЕТОДИКА РАСЧЕТА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ЗАПАСА ПОКУПНЫХ КОМПЛЕКТУЮЩИХ ИЗДЕЛИЙ
Амир Энверович Алямов
АО «Научно-исследовательский институт электронных приборов», 630005, Россия, г. Новосибирск, ул. Писарева, 53, генеральный директор, тел. (383)216-05-52, e-mail: [email protected]
Юрий Маркович Фартышев
АО «Научно-исследовательский институт электронных приборов», 630005, Россия, г. Новосибирск, ул. Писарева, 53, зам. генерального директора по качеству, тел. (383)216-05-52, e-mail: [email protected]
Валерий Юрьевич Языков
АО «Научно-исследовательский институт электронных приборов», 630005, Россия, г. Новосибирск, ул. Писарева, 53, ведущий инженер группы анализа несоответствий продукции и внутреннего аудита, тел. (383)216-05-52, e-mail: [email protected]
В статье рассказывается о статистической методике расчета производственного запаса покупных комплектующих изделий, разработанной в организации.
Ключевые слова: производственный запас комплектующих изделий, статистический метод.
METHOD OF CALCULATING PRODUCTION OF A STOCK PURCHASE SETS WERE SUCCESSFULLY MET PRODUCTS
Amir E. Alamov
Scientific research Institute of electronic devices, 630005, Russia, Novosibirsk, 53 Pisarev Str., General Director, tel. 216-05-52, e-mail: [email protected]
Yuri M. Fartyshev
Scientific research Institute of electronic devices, 630005, Russia, Novosibirsk, 53 Pisarev Str., Deputy General Director for quality, tel. 216-05-52, e-mail: [email protected]
Valeriy Yu. Yazikov
Scientific research Institute of electronic devices, 630005, Russia, Novosibirsk, 53 Pisarev Str., lead engineer group gap analysis of products and internal audit, tel. 216-05-52, e-mail: [email protected]
The article describes the statistical method of calculation of the production of purchased components, developed in your organization.
Key words: production and reserve component product, statistical method.
Необходимость компенсации потерь комплектующих изделий в условиях недостатка средств и времени на их приобретение, особенно в организациях, где срыв сроков поставки по договору влечет за собой высокие экономические потери и снижают деловую репутацию, требует разработки процедуры расчета запаса покупных комплектующих изделий (далее ПКИ).
В материалах в отечественной и зарубежной литературы авторы статьи не нашли приемлемых статистических методов в решении данной задачи, но при этом имеются работы по определению стабильности производственных процессов в условиях единичного и мелкосерийного производства [1], а также по организации контроля технологической дисциплины для повышения стабильности производственного процесса [2] статистическими методами.
Статистически обоснованный расчет производственного запаса может существенно снизить риски организации по невыполнению договора, а также исключить простои производства (что приводит к уменьшению производительности труда). Наиболее простым и одновременно решением поставленной задачи в «НИИЭП» было принято использование статистических методов, которые наряду с уже используемыми для контроля стабильности производственных процессов, позволили математически обосновать количество производственного запаса.
Поскольку, потери являются результатом случайных событий, то рассчитать производственный запас можно с помощью биноминального закона распределения вероятности, где функция плотности вероятности задается формулой:
х=0, 1...П - количество отказов ПКИ, а графики плотности вероятности Р(х) и функции распределения Б(х) имеют вид:
Вероятность данного случайного события р определяется исходя из ранее полученных данных о потерях по формуле:
где N - количество комплектующих изделий одного наименования, установленных в продукцию за определенный промежуток времени, N1 - количество
комплектующих изделий одного наименования, в которых выявлена потеря пригодности за тот же промежуток времени.
Умножив полученное значение вероятности p на n (- количество комплектующих изделий одного наименования, требуемых для установки в продукцию на планируемый период) найдем математическое ожидание потерь комплектующих изделий за планируемый период. Однако, из графика видно, что существует вероятность появления брака в количестве превышающем значение n*p (на графике изображено штрихованной областью).
Если проинтегрировать функцию плотности вероятности в диапазоне от (n-p) до го, то полученное значение будет составлять 0,5 (или 50 %). То есть, с вероятность 50% рассчитанного производственного запаса может не хватить для успешного выполнения запланированного выпуска продукции, что нельзя считать приемлемым для реального производства.
Авторы статьи, исходя из прикладной статистики, предлагают устанавливать значение риска нехватки производственного запаса 0,05, либо 0,01 (1-й или 2-й уровень значимости а соответственно). Выбрав данные значения, с вероятностью 0,95/0,99 (обозначим как Q=1-a), рассчитанного количества комплектующих изделий хватит для успешного восполнения потерь. Или, если придерживаться методологии «шесть сигм», то можно применить значение риска нехватки производственного запаса 0,0000034. При этом, уменьшая данное значение, мы увеличиваем значение производственного запаса в геометрической прогрессии, что влечет за собой и пропорциональное увеличение расходов на закупку комплектующих. Наглядно это можно увидеть на графике функции распределения вероятности.
Для расчета производственного запаса необходимо рассчитать квантиль биноминального распределения. Квантиль биноминального закона распределения определяется путем вычисления в компьютерных программах. Например Mathcad Prime 3 с помощью функции qbinom(Q,n,p) или Microsoft Office Excel с помощью функции КРИТБИНОМ(щр^). Полученное значение и будет являться значением производственного запаса выраженного в абсолютных величинах (например в штуках).
Приведем пример:
Допустим, в предыдущей партии выпущено 115 (значение M) единиц продукции с применением 3-х (значение k) микросхем Х в единице продукции. При выполнении данной партии продукции произошла потеря пригодности 4-х (значение N1) микросхем Х. Планируемую партию необходимо изготовить в количестве 236 шт (значение m). Для данной партии необходимо рассчитать производственный запас со значением а=0,05.
Получаем следующие исходные данные:
N=k-M=3 • 115=345
N1=4 n=k-m=3-236=708 Q=1-a=1-0,05=0,95
Далее определяем вероятность появления потери пригодности для единицы комплектующего изделия:
р =-1 = 0,006.
Воспользовавшись функцией КРИТБИНОМ(п;р^) определяем значение производственного запаса микросхемы Х для следующей партии продукции:
пзш= КРИТБИНОМ(п;р^)=13 шт.
На основании выше изложенного, можно сделать вывод о том, что использование предложенной методики позволит организациям решить проблему установления оптимального количества производственного запаса для производственных подразделений.
Ограничения данной методики расчета производственного запаса:
- Расчет ведется для продукции установившегося производства при наличии информации от отказах ПКИ за предшествующий заказ (или в течении установленного срока).
- При расчете производственного запасапотери связанные с несовершенством технологии не учитываются
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Об оценке стабильности производственных процессов в условиях единичного и мелкосерийного производства / В. Г. Эдвабник, Ю. М. Фартышев, А. К. Гаутцель, М. М. Кузнецов // Интерэкспо ГЕ0-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «СибОптика-2013» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 1. - С. 195-200.
2. Контроль технологической дисциплины как условие стабильности производственного процесса / Ю. М. Фартышев, М. М. Кузнецов, А. К. Гаутцель, В. Ю. Языков // Интерэкспо ГЕ0-Сибирь-2015. XI Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «СибОптика-2015» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 13-25 апреля 2015 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2015. Т. 3. - С. 214-218.
© А. Э. Алямов, Ю. М. Фартышев, В. Ю. Языков, 2016
