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2022国赛E题保姆思路及代码 小批量物料的生产安排

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发表于 2022-9-21 18:15:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
E 题 小批量物料的生产安排

问题复述:

某电子产品制造企业面临以下问题:在多品种小批量的物料生产中,事先无法知道物料的
实际需求量。企业希望运用数学方法,分析已有的历史数据,建立数学模型,帮助企业合理地
安排物料生产。
问题 1

请对附件中的历史数据进行分析,选择 6 种应当重点关注的物料(可从物料需求
出现的频数、数量、趋势和销售单价等方面考虑),建立物料需求的周预测模型(即以周为基
本时间单位,预测物料的周需求量,见附录(1)),并利用历史数据对预测模型进行评价。

分解问题:
问题(1):选择 6 种应当重点关注的物料(可从物料需求出现的频数、数量、趋势和销售单价等方面考虑);
首先先对物料数据进行分组汇总,如下所示,尽可能地构建多影响选择物料的指标




可以采用topsis、RSR秩和比法等等综合评价的方法,物料需求出现的频数、数量、趋势和销售单价等方面考虑。





根据以上结果,可以选出6种物料。
问题(2):建立物料需求的周预测模型(即以周为基本时间单位,预测物料的周需求量,见附录(1)),并利用历史数据对预测模型进行评价。
由题可得,需要按周为单位对历史数据进行分析,那么首先应该把数据整理成(年份-周/总周数)的形式,并且计算出销售总价,从而方便进行分析,这里已经完成了进行了数据清洗。数据如下:




对于这六种物料需要进行一个时间序列预测,有多种方法,给出2个简单思路:
第一步是先筛选出来对应物料,求出来奇对应的周需求量,如下所示:




接着用预测模型进行序列预测,有2种方法,一种是单序列预测,例如灰色预测、arima时间序列预测,另外是将单序列问题转为多序列问题,使用时序数据滑窗转换对变量进行拆分,然后使用机器学习模型进行预测,例如LSTM,xgboost等等。

问题 2





解题思路:
第二题到第四题开始,有两种解题思路:
第一种是动态规划的思维,即由于本周计划生产的物料,只能在下周及以后使用这一条件,所以这是一个动态规划问题,每个上一周需求和库存都会给下一周带来影响,不断的循环迭代得到结果。可以简单划分为:

目标函数——服务水平:1 - (缺货量/实际需求量)
限制条件:  上周的库存情况
                 平均服务水平>=85%

第二种思路是机器学习仿真的思路,对于【由于本周计划生产的物料,只能在下周及以后使用】这一条件,我们可以采用差分的思维,也就是用本周计划生产的物料,向下滑动一行在下周使用,然后用1-100周的数据做训练,迭代预测第 101~110 周的生产计划、实际需求、库存、缺货量及服务水平

问题 3


考虑到物料的价格,物料的库存需要占用资金。为了在库存量与服务水平之间达
到某种平衡,如何调整现有的周生产计划,并说明理由。请根据新的周生产计划,对问题 1 选定的 6 种物料重新计算,并将全部计算结果以表 1 的形式填写在 Excel 表中,通过支撑材料提
交,将综合结果按表 2 的形式填写,放在正文中。对问题 2 选择的 1 种物料,将其第 101 ∼ 110
周的生产计划数、实际需求量、库存量、缺货量和服务水平按表 1 的形式填写,放在正文中。
解题思路:

如果使用的是动态规划,那么只需要在上面的基础上加入了库存需要占用资金的条件,也就是在目标函数加入库存资金即可。
如果使用的是机器学习仿真,那么就得调整Y的生产量了,需要考虑到物料的价格,物料的库存需要占用资金。为了在库存量与服务水平之间达到某种平衡,这里可以设置一个权重给库存量与服务水平,然后综合形成一个指标,控制这个指标在生产时达到某一阈值就ok了。

问题 4


如果本周计划生产的物料只能在两周及以后使用,请重新考虑问题 2 和问题 3。能
否将你们的方法推广到一般情况,即如果本周计划生产的物料只能在   (≥ 2) 周及以后使用,
应如何制定生产计划。
解题思路:
如果使用的是动态规划,那么需要在上面的基础上加入了本周计划生产的物料只能在两周及以后使用的条件,也就是在限制函数中加入该条件即可。
如果使用的是机器学习仿真,那么只需要向差分向下再移动一位即可,然后重新跑生产计划。
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在做啦 刚写完代码
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