The 7 reference contexts in paper Aleksandr Garmash N., Vadim Bolshakov A., Mikhail Gasparian S., Александр Гармаш Николаевич, Вадим Большаков Александрович, Михаил Гаспариан Самуилович (2016) “ОБ ОБОБЩЕНИИ И РАЗВИТИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ОСНОВНЫМ ЗАПАСОМ // THE SYNTHESIS AND DEVELOPMENT OF THE MANAGEMENT SYSTEM WITH THE MAIN STOCK” / spz:neicon:statecon:y:2014:i:6:p:155-158

  1. Start
    610
    Prefix
    Маймонида Эл. почта: angarm@mail.ru Вадим Александрович Большаков, финансовый директор ООО «Галеас» Эл. почта: vadim_bolsh@mail.ru Михаил Самуилович Гаспариан, к.э.н., доцент, доцент кафедры Прикладной информатики в экономике МЭСИ Эл. почта: mgasparian@mesi.ru Настоящая работа является развитием результатов, опубликованных в статье «Некоторые обобщения системы управления с основным запасом»
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Представлены аналитические зависимости случайной величины расхода оборотных средств для наиболее распространенных законов вероятностного распределения в управлении запасов. Приведен расчет вероятности возникновения дефицита при единичной потребности.
    (check this in PDF content)

  2. Start
    1615
    Prefix
    Gasparian, PhD in Economic Sciences, Associate Professor, Department of applied informatics in economics of MESI E-mail: mgasparian@mesi.ru THE SYNTHESIS AND DEVELOPMENT OF THE MANAGEMENT SYSTEM WITH THE MAIN STOCK In the present paper is an extension of the paper «Some generalizations of the management system with the main stock» published in
    Exact
    [1]
    Suffix
    . The analytical dependence of the random variable rate of working capital for the most common of the probability distribution in the management of stocks. The calculation of the probability of a shortage in the unit needs.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    2128
    Prefix
    Keywords: control system with the main stock, current assets, enterprise resource planning, a control system of stocks. 1. Введение Настоящая статья является дальнейшим развитием результатов, опубликованных в работе
    Exact
    [1]
    Suffix
    . В этой работе для реализации принципа планирования производственных запасов вероятностным уровнем предлагается использовать обобщенную систему управления запасами (СУЗ) с основным запасом. 2. Формализация рассматриваемой системы управления запасами В рассматриваемой СУЗ вероятностный процесс движения важнейшей номенклатуры материальных ресурсов формализован следующим образом: 1.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    4073
    Prefix
    Таким образом, для нормирования переходящего запаса на основе принципа планирования вероятностным уровнем необходимо знать закон распределения с.в. указанного расхода. В предположении о дискретности с.в. спроса закон распределения вероятностей с.в. расхода для обобщенной модели с основным запасом задается системой соотношений
    Exact
    [1]
    Suffix
    : RPnxPxnn x n =()()= = ∑ 1 ,1 2 3,, , ...,(1) где P(x) – безусловное распределение числа требований (накладных) на расход за время между очередными поставками (приходами); P(n/x) – вероятность расхода n единиц запаса при условии поступления x накладных на расход.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    4812
    Prefix
    Вероятность Р(х) определяется как Pxh x y ()ydy=      () ∞ ∫0φ,(2) где h(x/y) – условная вероятность поступления x требований на расход при t = y; φ(y) – плотность распределения случайной величины t. Статистика и математические методы в экономике 3. Аналитическое моделирование обобщенной СУЗ с основным запасом для некоторых законов распределения вероятностей В
    Exact
    [1]
    Suffix
    были выведены аналитические зависимости для случайной величины t распределенной по гиперэкспоненциальному и закону Эрланга. Рассмотрим другие, широко используемые, законы распределения для плотности распределения случайной величины φ(y). 1) Гамма-распределение является общим случаем распределения Эрланга для нецелых α > 0 и экспоненциальное распределение при α = 1 [3].
    (check this in PDF content)

  6. Start
    5195
    Prefix
    Рассмотрим другие, широко используемые, законы распределения для плотности распределения случайной величины φ(y). 1) Гамма-распределение является общим случаем распределения Эрланга для нецелых α > 0 и экспоненциальное распределение при α = 1
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Функция плотности вероятности Г-распределения: φ μ α αα yμyey ()= () − − 1 Γ ,(3) где Г(α) – гамма-функция Γαα()=−− ∞ ∫zedz 1z 0(4) В результате расчета получим: Px x x x ()= ()+ () ⋅ ⋅ +      ⋅+       Γ Γ α α λ λμ μ λμ α ! (5) Если принять P(n/x) как распределение по закону Пуассона, то R x n e x nx n x n x x = () ()− ()+ () ⋅ ⋅ +      ⋅ +    − = − ∑ μα α λ λμ μ λμ μ 1 11 !
    (check this in PDF content)

  7. Start
    7248
    Prefix
    Тогда период времени появления k заявок является суммой независимых случайных величин промежутков времени между заявками. Для суммирования случайных величин с известным законом распределения и известными параметрами этого распределения воспользуемся соотношением свертки
    Exact
    [2]
    Suffix
    для непрерывной случайной величины: fyfv fyfvydy v 1 2 1 2 0 ()∗()= =()−()∫(14) Экспоненциальное распределение не устойчиво к суммированию и свертка k событий экспоненциального распределения является Гамма-распределением с параметрами λ, k, где плотность: fy y k e k ()y=() ()− − λλ−λ 1 1 ! (15) Функция распределения: Fy k yedy k ky t ()= ()− −− ∫ λλ 1 1 !0 ,(16) где t –
    (check this in PDF content)