چکیده:
مدل مقدار اقتصادی تولید (EPQ) چندین دهه قبل برای مدیریت هزینههای موجودی ارائه شد و از آن زمان تاکنون بهطور گسترده مورداستفاده قرار گرفته است. در سالهای اخیر پژوهشگران توسعههای گوناگون مدل EPQ را ارائه دادهاند. در مدل کلاسیک، فرض بر این است اقلام با کیفیت مناسب تولید میشوند؛ درحالیکه در واقعیت، تولید اقلام معیوب امری اجتنابناپذیر است. از دیگر مفروضات مدل، رفع پیوسته تقاضای سیستم است؛ درحالیکه در عمل، سیاست ارسال چندگانه مورداستفاده قرار میگیرد؛ همچنین در مدل کلاسیک هیچ فرضی در ارتباط با نگهداری و تعمیرات و خرابی ماشین لحاظ نشده است. در محیطهای تولیدی همواره از نگهداری و تعمیرات، با هدف جلوگیری از اختلال در فرآیند تأمین تقاضای مشتریان استفاده میشود. در این پژوهش یک مدل EPQ با در نظرگرفتن نگهداری و تعمیرات اصلاحی با تولید اقلام معیوب به همراه سیاست ارسال چندگانه بررسی شده است. هدف، بهدستآوردن مدتزمان بهینه تولید است که از طریق آن، هزینهی کل سیستم حداقل میشود. دو نمونه از این مدل تحلیل شده است. مورد نخست، سیستم با درنظرگرفتن تولید اقلام معیوب است. مورد دوم، به سیستمی با نرخ اقلام معیوب صفر اختصاص دارد. در این رابطه، توابع هدف موردنظر استخراج شده و برای حل مدل، روش عددی «دوبخشی» بهکار رفته است.
The classical economic production quantity (EPQ) model was developed to manage inventory costs in companies last decade ago. This model is extended in various directions in recent years. The classic EPQ has some unrealistic assumptions. The model assumes that all products are perfect, while the production of defective items is inevitable in the real-world environment. Another assumption relates to the continuous demand satisfaction, which ignores the commonly used multiple shipments policy in practice. Finally, the classic model does not consider the probabilistic breakdown of the machine and the required maintenance activities. The present work aims to develop a new imperfect EPQ model under probabilistic machine failure, corrective maintenance, and multiple shipments policy. Two cases are investigated: 1- Considering the production of a fixed percentage of imperfect items 2- Considering no production of defective items. Due to the complexity of the problem, a numerical bisection method is utilized to solve the problem and finding the best possible production time. This method's performance is evaluated by comparing it to the obtained solutions by MATLAB optimization toolbox for genetic and simulated annealing algorithms. Sensitivity analysis is performed, and finally, some directions for future research are suggested.