ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تحديد متغيرات القرار غير المسيطر عليها المستخدمة فى بناء نماذج المخزون : دراسة حالة مؤسسة مطاحن الحضنة بالمسيلة

المصدر: أبحاث اقتصادية وإدارية
الناشر: جامعة محمد خيضر بسكرة - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: حجاب، عيسى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hadjab, Issa
المجلد/العدد: ع14
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2013
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 263 - 292
ISSN: 1112-7902
رقم MD: 892243
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: يعتبر نموذج المخزون تمثيل لمكونات مشكلة المخزون كما يوفر أسلوب الربط بين متغيرات هذه المشكلة، ولا جودة لمخرجاته المتمثلة في تحديد كمية الطلب المثلى ومستوى إعادة الطلب والتي تسمى بمتغيرات القرار المسيطر عليها من خلال تدنية التكلفة الكلية للمخزون إلا بجودة مدخلاته المتمثلة فيما يسمى بمتغيرات القرار غير المسيطر عليها، وهذا ما يهدف إليه هذا المقال من خلال التعرف على هذه المتغيرات وتحليلها وتمحيصها ومن ثم إيجاد طريقة لحسابها واستخراج قيمها، ولتبيان هذه العملية اعتمدنا على أسلوب دراسة حالة مؤسسة مطاحن الحضنة بالمسيلة معتمدين على بيانات الفترة 2010-2012 المستخرجة من دفاتر المؤسسة من مختلف المصالح

The inventory model representation of the components of the problem of inventory also provides a method of linking variables of this problem , the Quality of outputs model which is to determine the optimal order quantity and reorder level is determined by the quality of its inputs, which are called Controllable decision variables by the minimization of the total cost of the stock , but the quality of inputs of the so-called uncontrollable decision variables , and this is what is intended to this article through the identification of these variables through the analysis and scrutiny and then find a way to calculate and extract values , and to explain this process we relied on a method case Study enterprise HODNA MILLS -MSILA relying on data from 2010 - 2012 extracted from the enterprise's books of various department.

ISSN: 1112-7902