UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II201610 Marks
Q5.

रैखिक प्रोग्रामिंग: मशीन उत्पादन

एक कंपनी दो प्रकार की मशीनों का निर्माण करती है, प्रत्येक के लिए अलग से निर्माण तकनीक की आवश्यकता होती है । डीलक्स मशीन के लिए श्रम के 18 घंटों, टैस्ट करने के 8 घंटों की आवश्यकता होती है और उससे मुनाफा ₹ 450 प्राप्त होता है । मानक मशीन के लिए श्रम के 3 घंटों, टैस्ट करने के 4 घंटों की आवश्यकता होती है और उससे मुनाफा ₹ 250 प्राप्त होता है । प्रत्येक महीने में श्रम के 800 घंटे और टैस्ट करने के 600 घंटे उपलब्ध हैं । विपणन पूर्वानुमान ने दिखाया है कि मानक मशीन के लिए मासिक माँग 150 से ज़्यादा होनी है । प्रबंधन जानना चाहता है कि कुल मुनाफे का अधिकतमीकरण करने के लिए प्रत्येक महीने प्रत्येक मॉडल की कितनी संख्या का उत्पादन किया जाना चाहिए । इसको एल.पी.पी. के रूप में बनाइए और हल कीजिए ।

How to Approach

इस प्रश्न को रैखिक प्रोग्रामिंग (Linear Programming - LPP) की समस्या के रूप में तैयार करने और हल करने की आवश्यकता है। सबसे पहले, समस्या को गणितीय रूप में व्यक्त करें, जिसमें उद्देश्य फलन (objective function) और बाधाएं (constraints) शामिल हों। फिर, ग्राफिक विधि या सिम्प्लेक्स विधि का उपयोग करके इसे हल करें। उत्तर में उद्देश्य फलन, बाधाएं, और इष्टतम समाधान (optimal solution) स्पष्ट रूप से दर्शाए जाने चाहिए।

Model Answer

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Introduction

रैखिक प्रोग्रामिंग (LPP) एक गणितीय तकनीक है जिसका उपयोग सीमित संसाधनों के तहत किसी उद्देश्य फलन को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए किया जाता है। यह संचालन प्रबंधन (operations management) और अर्थशास्त्र (economics) में एक महत्वपूर्ण उपकरण है। इस प्रश्न में, एक कंपनी दो प्रकार की मशीनों का उत्पादन करती है और उसे लाभ को अधिकतम करने के लिए प्रत्येक मशीन की उत्पादन मात्रा निर्धारित करनी है, जबकि श्रम और परीक्षण घंटों की उपलब्धता सीमित है। LPP का उपयोग करके, हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए प्रत्येक मॉडल की कितनी संख्या का उत्पादन किया जाना चाहिए।

समस्या का सूत्रीकरण (Problem Formulation)

मान लीजिए:

  • x = डीलक्स मशीनों की संख्या
  • y = मानक मशीनों की संख्या

उद्देश्य फलन (Objective Function): लाभ को अधिकतम करना

Z = 450x + 250y (अधिकतम)

बाधाएं (Constraints):

  • श्रम बाधा: 18x + 3y ≤ 800
  • परीक्षण बाधा: 8x + 4y ≤ 600
  • मांग बाधा: y ≥ 150
  • गैर-नकारात्मकता बाधा: x ≥ 0, y ≥ 0

ग्राफिक विधि से समाधान (Solution using Graphical Method)

सबसे पहले, बाधाओं को रेखाओं के रूप में ग्राफ पर प्लॉट करें। फिर, व्यवहार्य क्षेत्र (feasible region) निर्धारित करें, जो सभी बाधाओं को संतुष्ट करता है। अंत में, व्यवहार्य क्षेत्र के कोने के बिंदुओं (corner points) पर उद्देश्य फलन का मूल्यांकन करें और वह बिंदु खोजें जो अधिकतम लाभ प्रदान करता है।

बाधाओं को रेखाओं के रूप में प्लॉट करना:

  • 18x + 3y = 800 => y = (800 - 18x) / 3
  • 8x + 4y = 600 => y = (600 - 8x) / 4 = 150 - 2x
  • y = 150

व्यवहार्य क्षेत्र (Feasible Region):

व्यवहार्य क्षेत्र उन सभी बिंदुओं का समूह है जो सभी बाधाओं को संतुष्ट करते हैं। यह रेखाओं द्वारा घिरा हुआ क्षेत्र है। कोने के बिंदु हैं:

  • A: (0, 150)
  • B: (0, 150)
  • C: (44.44, 150)
  • D: (20, 110)
  • E: (0, 150)

यहाँ, हमें कोने के बिंदुओं की गणना करने के लिए रेखाओं के प्रतिच्छेदन बिंदुओं को खोजना होगा।

  • A: y = 150 और x = 0 का प्रतिच्छेदन बिंदु (0, 150)
  • B: 18x + 3y = 800 और y = 150 का प्रतिच्छेदन बिंदु: 18x + 450 = 800 => 18x = 350 => x = 19.44, इसलिए (19.44, 150)
  • C: 8x + 4y = 600 और y = 150 का प्रतिच्छेदन बिंदु: 8x + 600 = 600 => 8x = 0 => x = 0, इसलिए (0, 150)
  • D: 18x + 3y = 800 और 8x + 4y = 600 को हल करने पर: x = 20, y = 110

उद्देश्य फलन का मूल्यांकन (Evaluating the Objective Function):

बिंदु (Point) Z = 450x + 250y
A (0, 150) Z = 450(0) + 250(150) = 37500
B (19.44, 150) Z = 450(19.44) + 250(150) = 87480 + 37500 = 124980
D (20, 110) Z = 450(20) + 250(110) = 9000 + 27500 = 36500

अधिकतम लाभ बिंदु B (19.44, 150) पर प्राप्त होता है, लेकिन मशीनों की संख्या पूर्णांक होनी चाहिए। इसलिए, हम x = 19 और x = 20 के लिए जाँच करते हैं। x = 19 के लिए, y = (800 - 18*19)/3 = 150.56, जो कि y ≥ 150 को संतुष्ट करता है। x = 20 के लिए, y = (800 - 18*20)/3 = 146.67, जो कि y ≥ 150 को संतुष्ट नहीं करता है। इसलिए, x = 19 और y = 150 सबसे अच्छा पूर्णांक समाधान है।

Z = 450(19) + 250(150) = 8550 + 37500 = 46050

निष्कर्ष (Conclusion)

अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए, कंपनी को प्रत्येक महीने 19 डीलक्स मशीनें और 150 मानक मशीनें का उत्पादन करना चाहिए। इससे अधिकतम लाभ ₹ 46050 प्राप्त होगा।

Conclusion

इस समस्या का समाधान रैखिक प्रोग्रामिंग की शक्ति को दर्शाता है, जो सीमित संसाधनों के तहत इष्टतम निर्णय लेने में मदद करता है। यह कंपनी को अपने उत्पादन स्तरों को इस तरह से समायोजित करने की अनुमति देता है कि लाभ अधिकतम हो सके। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि वास्तविक दुनिया की समस्याओं में, अतिरिक्त बाधाएं और जटिलताएं हो सकती हैं, लेकिन LPP एक शक्तिशाली उपकरण बना रहता है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

रैखिक प्रोग्रामिंग (Linear Programming)
एक गणितीय तकनीक जो सीमित संसाधनों के तहत किसी उद्देश्य फलन को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए उपयोग की जाती है।
व्यवहार्य क्षेत्र (Feasible Region)
रैखिक प्रोग्रामिंग में, व्यवहार्य क्षेत्र उन सभी बिंदुओं का समूह होता है जो सभी बाधाओं को संतुष्ट करते हैं।

Key Statistics

2022 में, भारत में मशीनरी और उपकरण उद्योग का आकार लगभग 80 बिलियन अमेरिकी डॉलर था।

Source: IBEF Report 2023

भारत सरकार ने 2023-24 में मशीनरी और उपकरण उद्योग में विदेशी प्रत्यक्ष निवेश (FDI) को 5 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक बढ़ाने का लक्ष्य रखा है।

Source: Press Information Bureau, Government of India (2023)

Examples

एयरलाइन राजस्व प्रबंधन

एयरलाइंस अपनी सीटों की कीमतों को समायोजित करने और राजस्व को अधिकतम करने के लिए LPP का उपयोग करती हैं। वे विभिन्न कारकों जैसे मांग, प्रतिस्पर्धा और लागत को ध्यान में रखते हैं।

Frequently Asked Questions

क्या LPP केवल लाभ को अधिकतम करने के लिए उपयोग किया जा सकता है?

नहीं, LPP का उपयोग लागत को कम करने, संसाधनों का आवंटन करने और अन्य प्रकार के उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए भी किया जा सकता है।

Topics Covered

अर्थशास्त्रसंचालन प्रबंधनरैखिक प्रोग्रामिंग, उत्पादन योजना, अनुकूलन