SCM 분석가를 위한 Excel Solver

Excel의 Excel 해 찾기 추가 기능은 모든 Excel 사용자가 사용할 수 있습니다. Excel Solver를 사용하면 Excel 사용자가 Excel에서 수학적 프로그래밍을 구현할 수 있습니다. 이러한 방식으로 Excel 사용자는 최적화 문제를 해결할 수 있습니다. 이 블로그 게시물 에서는 SCM에서 Excel Solver의 3가지 응용 예제를 제공합니다.

Excel Solver에서 구매 지출 우선 순위 지정

유전이 있고 유전에서 원유 생산을 촉진하고 싶다고 상상해 보십시오. 이를 위해서는 유전에 설치할 펌프가 필요합니다. 유전은 제한된 표면적을 가지고 있습니다. 또한 매일 또는 매월 펌핑할 원유 배럴의 양으로 지정된 생산 목표가 있습니다. 다양한 유형의 오일 펌프를 구입할 수 있습니다. 펌프 유형은 구매 가격, 표면적 요구 사항, 유지 관리 비용, 기타 가변 운영 비용 및 리드 타임이 다를 수 있습니다.

구매 관리자는 이 문제를 수학적으로 공식화하고 Excel Solver에서 해결할 수 있습니다. 목표는 구매 지출(또는 모든 비용의 총 순 현재 가치)을 최소화하는 것이며 제약 조건은 다음과 같습니다.

생산 목표가 달성되었는지 확인하십시오.
오일 펌프 설치를 위한 사용 가능한 표면적 제한을 준수하십시오.
약속된 생산 시작 날짜를 확인합니다(리드 타임 관련).

Excel Solver를 사용하면 LP 심플렉스 알고리즘을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 아래는 Excel Solver의 예시적인 오일 펌프 용량 계획 프로그램에 대한 링크입니다.

링크 : 오일 펌프 용량 엑셀 솔버 최적화

또한 Python에서 이 예제를 공유했습니다. 아래 링크를 참조하세요.

링크 : Python의 오일 펌프 용량 계획 문제

Excel 해 찾기에서 혼합 문제 해결

위의 유전 계획 문제를 참조하면 또 다른 일반적인 최적화 문제인 혼합 문제를 생각할 수 있습니다. 이 경우 유전을 소유한 회사는 다른 유전도 소유하고 있습니다. 다양한 분야의 원유는 품질과 함량이 조금씩 다릅니다. 더 나아가 회사는 원유 혼합물에서 휘발유 및 기타 제품을 생산합니다. 이를 위해서는 스펙트럼으로 지정된 정의된 원유 품질이 필요합니다.

이로 인해 혼합 문제가 발생합니다. 원유에서 생산된 서로 다른 제품이 서로 다른 시장 가격으로 거래되고 시장 수요가 제품마다 다르다는 점을 고려할 때 문제는 수요 제약, 사용 가능한 원유 양 및 유형, 원유 혼합 품질 요구 사항에 따라 운영 이익을 극대화하는 것입니다. .

이를 위해 Excel Solver 템플릿을 개발했습니다. 아래 링크를 통해 찾을 수 있습니다.

링크 : 오일 블렌드 엑셀 솔버 최적화

Excel 해 찾기에서 전송 모드 계획

원유 혼합물이 휘발유와 같은 제품으로 가공되었다고 가정하면 이제 문제는 제품을 고객에게 어떻게 분배하는가입니다. 이 경우 모든 시설이 이미 설치 및 고정되어 있다고 가정하면(중단기 물류 계획의 경우) 이 문제는 운송 수단 계획으로 귀결됩니다.

예를 들어 회사는 운송을 위해 트럭, 철도, 항공 또는 해상 선박을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 트럭, 선박, 비행기 및 철도 화차의 정의된 양이 있을 수 있으며, 이들의 임대 비용 또는 볼륨 단위당 운송 비용은 다를 수 있습니다. 리드 타임은 운송 모드에 따라 다릅니다. 결과 전송 모드 계획 프로그램은 Excel Solver에서 구현할 수 있습니다. 목표는 운송 비용을 최소화하면서 공급 제약, 사용 가능한 차량 수량 및 운송 능력을 존중하는 것입니다. 또 다른 제약은 고객 요구 만족입니다.

이 문제에 대한 템플릿을 개발했습니다. SCM용 Excel Solver의 또 다른 좋은 예입니다. 아래 링크를 통해 Excel 템플릿을 찾을 수 있습니다.