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Inventory Buildup Diagram
Operations Management
[Adopted from MIT Sloan Open courseware]
Introduction
This note discusses a simple but general model of a production process, often referred as a “ work station” as
shown in fig 1. This model consists of a server (this could be a machine, a doctor linic or a factory) and a
holding or waiting area where waiting or queuing to be processed at the server (this could be Patients waiting in
a clinic, arriving jobs, material, orders etc).
Figure 1 General model of a single server process
Many Manufacturing processes or service operations can be usefully represented by this model: almost all are
subject to variability of one kind or other; e.g. Patient arrival to clinic, job arrival to a machine, process time of a
machine etc.
Classifying sources of variability by unpredictable or predictable is often a useful first step to yzing
processes subject to variability. Predictable is often referred as seasonal e.g. demand for a phone, air
conditioners, or demand for passenger cars, customer arrivals at a restaurant, airline reservations etc. these are
predictable but highly variable.
In other processes the unpredictable component of the variability will dominate e.g. arrival at an accident and
emergency or arrival of high mix jobs from a complex machine centre or breakdown of a machining centre or
volume of stock trading at SGX; these are modeled as stochastic.
In modeling we need assumptions and the yst must consider the manufacturing or service environment as
well as the purpose of the ysis to guide the choice of modeling assumptions.
Predictable (seasonal) variability
In this section we discuss simplest ysis where the system variability
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