案例特塞格公司的选址问题.pdf
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1、=再苦再累,只要坚持往前走,属于你的风景终会出现= 不是因为有希望才去努力,而是努力了,才能看到希望。 案例特塞格公司的选址问题 问题描述 特塞格公司( Texago Corporation)是一家设在美国本土的大型一体化石油公司。这家 公司大部分的石油在公司自己的油田中生产,所需的其他部分从中东地区进口。公司拥有大 型配送网络, 把石油运送到公司的炼油厂,然后再把石油产品从炼油厂运送到公司的配送中 心。这些设施的所在地如表1 所示。 表 1 特塞格公司目前设施的所在地 设施种类所在地的位置 油田 1、有几个在德州 Texas state 2、有几个在加州 California state 3
2、、有几个在阿拉斯加州 Alaska state 炼油厂 1、在新奥尔良 New Orleans 附近 2、在查尔斯顿 Charleston 附近 3、在西雅图 Seattle 附近 配送中心 1、在匹兹堡 Pittsburgh 2、在亚特兰大 Atlanta 3、在堪萨斯城 Kansas City 4、在旧金山 San Francisco 特塞格公司正在持续增加其几种主要产品的市场占有率。因此管理层决定建立一个新的 炼油厂来增加公司的产量,同时增加从中东地区进口石油的数量。接下来所要作出的决策就 是确定在什么地方建设新的炼油厂。新的炼油厂的加入对整个配送系统都将产生巨大的影 响,其中包括要确定
3、从每一个出发地运输到新的炼油厂的原油数量,以及从每一个炼油厂运 送石油制品到每一个配送中心的数量。因此,影响管理者选择新炼油厂建设地点的三个关键 因素是: 1.从出发地运送原油到所有炼油厂(包括新炼油厂)的成本; 2.从所有炼油厂(包括新炼油厂)运送石油制品到每一个配送中心的成本; 3.新的炼油厂的运作成本,包括劳动力成本、税赋、原料(不包括原油)成本、能源 成本、保险成本,等等。(资金成本并不是一个所要关心的因素,因为任何地点的 资金成本几乎都是相同的。) 管理层决定成立一个特别工作小组来专门研究在什么地点建造这个新炼油厂的问题。经 过大量的研究, 特别工作组确定了三个非常有潜力和吸引力的备
4、选地点。这些地点以及每一 个地点的主要优势如表2。 =再苦再累,只要坚持往前走,属于你的风景终会出现= 不是因为有希望才去努力,而是努力了,才能看到希望。 表 2 特塞格公司新炼油厂的备选建造地点他们的主要优势 备选地点主要优势 靠 近 加 州 的 洛 杉 矶 Los Angeles 1、靠近加州的油田 2、可以从阿拉斯加的油田取得原油 3、十分靠近旧金山配送中心 靠 近 德 州 的 加 尔 维 斯敦 Galveston 1、靠近德克萨斯油田 2、可以从中东进口原油 3、靠近公司总部 靠 近 密 苏 里 州 的 圣 路易斯 St. Louis 1、较低的运营成本 2、处于配送中心的中央地域 3
5、、已经有了穿过密西西比河的输油途径 收集必要的数据 特别工作小组需要收集大量的数据,其中一些数据甚至需要进行大量的挖掘工作,以此 来对管理层提出的问题新炼油厂的选址问题进行分析。 管理者希望所有的炼油厂(包括新炼油厂)都能够满负荷运转。因此,特别工作组需管 理者希望所有的炼油厂(包括新炼油厂)都能够满负荷运转。因此,特别工作组需要确定这 种种条件下每一个炼油厂每年所需要的原油数量是多少。使用 100 万桶为计量单位,这些需 求量的数据如表3-1 所示。表 3-2 各个油田每年的石油产量。这些数据在未来几年中预计将 保持稳定。由于炼油厂所需要的原油总量为3.6亿桶,而公司的油田只能自己生产出2.
6、4 亿桶,所以 不得不从中东进口1.2 亿桶原油。 表 3-1 特塞格公司的生产数据 炼油厂每年所需原油量(百万桶) 新奥尔良New Orleans 100 查尔斯顿Charleston 60 西雅图 Seattle 80 新炼油厂New Site 120 总量360 表 3-2 油田每年原油产量(百万桶) 德克萨斯Texas 80 加利福尼亚California 60 阿拉斯加Alaska 100 总量240 所需中东进口量= 360-240 = 120 由于不管炼油厂建在什么地方,原油需总求量是不会改变的,特别工作小组以此得出结 论:相关的生产和购买成本(不包括运输成本)与新炼油厂的选址无
7、关;另一方面,原油从 =再苦再累,只要坚持往前走,属于你的风景终会出现= 不是因为有希望才去努力,而是努力了,才能看到希望。 出发地运输到炼油厂的运输成本和新炼油厂的建立地点紧密相关。表 4 给出了从原油产地到 现有三个炼油厂以及三个备选新炼油厂地点的运输成本。 另一个紧密联系的因素是把石油制品从炼油厂运送到公司配送中心的运输成本。如果加 工一个单位原油就可以得到一个单位石油制品(中间没有什么消耗)的话, 就可以列出这些 运输成本, 如表 5 所示, 单位是百万桶。 这个表的最后一行显示了每一个配送中心所需要的 石油制品数量。 最后一个关键数据是每一个备选地点新炼油厂的运营成本。要对这些数据进
8、行估计就要 派出几名特别工作组的成员来收集相关的劳动力成本、税赋等详细数据。参照一个现在正在 运营的炼油厂运营成本,可以帮助我们对这些数据进行提炼。而且特别工作组还要收集在这 个地点建设新炼油厂所需要的土地成本、建设成本以及其他成本。然后以年金的形式摊销这 些成本,就可以得到如表6 所示的计算结果。 表 4 特塞格向炼油厂运输原油的运输成本数据 接收地 发出地 向炼油厂或潜在炼油厂运输原油的运输成本(百万美元每百万桶) 新奥尔良查尔斯顿西雅图洛杉矶加尔维斯敦圣路易斯 德克萨斯2 4 5 3 1 3 加利福尼亚4 5 2 1 3 4 阿拉斯加5 7 3 4 5 6 中东2 2 5 4 3 4 表
9、 5 特塞格公司把石油制品运送到配送中心的运输成本数据 把石油制品运送到配送中心的单位成本(百万美元) 匹兹堡亚特兰大堪萨斯城旧金山 原炼油 厂 新奥尔良5268 查尔斯顿6435 西雅图7843 未来的 炼油厂 洛杉矶8632 加尔维斯敦5436 圣路易斯4315 所需要的石油制品量1008080100 表 6 特塞格公司在每一个备选地点建新炼油厂的估计运营成本数据 备选新炼油厂地点每年的运营成本(百万美元) 洛杉矶620 加尔维斯敦570 圣路易斯530 =再苦再累,只要坚持往前走,属于你的风景终会出现= 不是因为有希望才去努力,而是努力了,才能看到希望。 请为公司管理层提供一份决策分析报
10、告,给出最优选择方案,并说明理由。 写作基本要求: 1、对问题背景材料的理解、认识。 2、对决策者应考虑的问题的分析、归纳。 3、针对问题应采用的优化模型的适应性描述。 4、对决策方案的应用环境分析。 5、报告完成过程的总结。 (洛杉矶炼油厂) min =2*x11+4*x12+5*x13+3*x14+4*x21+5*x22+2*x23+1*x24+5*x31+7*x32+3*x33 +4*x34+2*x41+2*x42+5*x43+4*x44; x11+x12+x13+x14=80; x21+x22+x23+x24=60; x31+x32+x33+x34=100; x41+x42+x43+x
11、44=120; x11+x21+x31+x41=100; x12+x22+x32+x42=60; x13+x23+x33+x43=80; x14+x24+x34+x44=120; Global optimal solution found. Objective value: 820.0000 Total solver iterations: 7 Variable Value Reduced Cost X11 40.00000 0.000000 X12 0.000000 2.000000 X13 0.000000 3.000000 X14 40.00000 0.000000 X21 0.0000
12、00 4.000000 X22 0.000000 5.000000 X23 0.000000 2.000000 X24 60.00000 0.000000 X31 0.000000 2.000000 X32 0.000000 4.000000 X33 80.00000 0.000000 X34 20.00000 0.000000 X41 60.00000 0.000000 =再苦再累,只要坚持往前走,属于你的风景终会出现= 不是因为有希望才去努力,而是努力了,才能看到希望。 X42 60.00000 0.000000 X43 0.000000 3.000000 X44 0.000000 1.0
13、00000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 820.0000 -1.000000 2 0.000000 -2.000000 3 0.000000 0.000000 4 0.000000 -3.000000 5 0.000000 -2.000000 6 0.000000 0.000000 7 0.000000 0.000000 8 0.000000 0.000000 9 0.000000 -1.000000 (加尔维斯顿炼油厂 ) min =2*x11+4*x12+5*x13+1*x15+4*x21+5*x22+2*x23+3*x25+5*x31+7*x32+
14、3*x33 +5*x35+2*x41+2*x42+5*x43+3*x45; x11+x12+x13+x15=80; x21+x22+x23+x25=60; x31+x32+x33+x35=100; x41+x42+x43+x45=120; x11+x21+x31+x41=100; x12+x22+x32+x42=60; x13+x23+x33+x43=80; x15+x25+x35+x45=120; Global optimal solution found. Objective value: 860.0000 Total solver iterations: 8 Variable Value
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