що перевірка відбулася на (Т - 1)-й день, то ця ситуація дуже погана, тому що те, що запас менше критичного значення, буде виявлено дуже нескоро, відповідно, нескоро відбудеться і поповнення. Якщо ж збільшити періодичність таким чином, що перевірка відбудеться на кілька днів пізніше, ніж Т, ситуація значно покращиться, так як час від зменшення запасу до його поповнення скоротиться. p align="justify"> Таким чином, якщо ми, наприклад, хочемо забезпечити частку втрачених заявок не більше 0,2, періодичність перевірки або повинна бути менше 62 днів, або лежати в інтервалі приблизно від 92 до 122 днів (умову задачі цього обмеження якраз задовольняє - перевірка запасів виконується раз на 28 днів). Цій же меті, як випливає з графіка, зображеного на рис. 5, можна досягти, встановивши нижній рівень замовлення не більше 5. p align="justify"> Монотонний характер залежностей, зображених на рис. 6-8, легко пояснити. У процесі роботи супермаркету запас товару неухильно зменшується, і чим раніше ми почнемо В«бити тривогуВ» (тобто зробимо замовлення на його поповнення), тим якісніше обслужимо своїх клієнтів. br/>В
Рис. 6. Залежність частки втрачених заявок від нижнього рівня замовлення
В
Рис. 7. Залежність кількості замовлень від нижнього рівня замовлення
В
Рис. 8. Залежність середнього часу очікування від нижнього рівня замовлення
Можна поставити ще одну цікаву задачу. Як видно з наведених намалюнку графіків, зменшення частки втрачених заявок і середнього временіожіданія супроводжується збільшенням кількості зроблених замовлень, коженз яких може супроводжуватися певними накладними витратами внезавісимості від обсягу замовленого товару. Якщо ступінь В«дискомфортуВ», ​​кото-рий доставляє нам одиниця кожної з цих величин, кількісно виразітьвесовимі коефіцієнтами з 1 , з 2 , з 3 , то виникає завдання мінімізації целевойфункціі:
F (P) = з 1 Lost + з 2 Orders + з 3 T ср
або
F (L) = з 1 Lose + з 2 Orders + з 3 T ср ,
де Р - періодичність перевірки;
