Разработка имитационной модели транспортного цеха

 

Введение

 

Актуальность. Имитационное моделирование представляет собой эффективный инструмент изучения экономических объектов и способ принятия решений по их поведению в реальной жизненной ситуации. Главная ценность имитационного моделирования состоит в том, что в его основу положена методология системного анализа. Она дает возможность исследовать проектируемую или анализируемую систему по технологии операционного исследования, включая такие взаимосвязанные этапы, как содержательная постановка задачи; разработка концептуальной модели; разработка и программная реализация имитационной модели;  планирование экспериментов; принятие решений и разработка рекомендаций по реализации моделируемой системы. Благодаря этому имитационное моделирование можно применять как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности и для учета в моделях трудно формализуемых факторов, а также применять основные принципы системного подхода для решения практических задач.

Имитационное  моделирование нашло свое применение во всех сферах деятельности человека. Одной из важнейших областей применения имитационного моделирования является сфера сетей поставок. В сетях поставок производится перевозка грузов и товаров между различными географическими пунктами с применением обычного транспорта.

Цель работы: изучение метода имитационного моделирования в сфере сетей поставок на примере транспортного цеха объединения.

Объектом исследования данной курсовой работы является транспортный цех объединения, организующий перевозки изделий между филиалами с помощью грузовиков.

Предметом исследования выступает имитационная модель работы транспортного цеха.

В ходе курсовой работы решались следующие задачи:

• изложить теоретические основы систем массового обслуживания;
• рассмотреть сущность и преимущества имитационного моделирования;
• охарактеризовать имитационное моделирование сетей поставок с точки зрения систем массового обслуживания;
• разработать имитационную модель транспортного цеха;
• создать структурную схему данной модели;
• определить и минимизировать частоту пустых перегонов грузовиков между филиалами;
• создать усовершенствованный вариант модели транспортного цеха объединения.
• проанализировать работу цеха объединения;

 

 

 

 

 

 

1. Имитационное моделирование в сфере сетей поставок

 

1.1. Сущность и преимущества имитационного

моделирования

 

Управление  экономическими процессами в современном мире становится все более трудной задачей, поскольку организационная структура общества постоянно усложняется. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений между различными элементами организаций и физическими системами, с которыми они взаимодействуют.

Становится, очевидно, что изменение одной из характеристик системы может легко привести к изменениям в других ее частях. В связи с этим одним из наиболее важных и полезных орудий анализа сложных процессов и систем стало имитационное моделирование.

Имитационное моделирование – это метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

При имитационном моделировании изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация – это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование является частным случаем математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется  имитационной моделью.

Имитационная  модель представляет собой специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов. Имитационная модель должна отражать большое число параметров, логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени (временная динамика) и в пространстве (пространственная динамика).

Цель имитационного моделирования заключается в разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Имитационное моделирование находит свое применение во многих сферах жизни общества: производстве, логистике, дорожном движении, бизнес-процессах, сельском хозяйстве, рыночной экономике, сервисных центрах, здравоохранении, сетях поставок и т.д.

Имитационные модели носят намного более общий характер, чем математические модели, поэтому их можно использовать в тех случаях, когда для проведения стандартного математического анализа нет надлежащих условий. Применение метода имитационного моделирования можно продемонстрировать на примере работы автозаправочной станции. Допустим, необходимо определить минимальное количество обслуживающего персонала, которое обеспечивало бы требуемое качество сервиса.

Критерий качества сервиса задается правилом: средний размер очереди на станции не должен превышать n автомобилей. Очевидно, что для решения поставленной задачи необходимо иметь достаточные знания о системе: какой вид топлива требуется, какое количество автомобилей приезжает в течение рабочего дня, а также сколько времени занимает обслуживание одного автомобиля.

На первом этапе решения задачи создается модель, которая соответствует структуре автозаправочной станции. В ходе разработки модели учитываются только те детали, которые оказывают существенное влияние на изучаемые аспекты работы системы.  

На втором этапе на вход модели подаются исходные данные: интенсивность приезда автомобилей, среднее время обслуживания каждого автомобиля, количество доступного персонала. На основании этих данных модель имитирует, или воспроизводит, работу станции в течение заданного промежутка времени, например, рабочего дня. 

Следующий этап заключается в анализе статистики, собранной и представленной моделью. Если средний размер очереди на станции превышает выбранный предел в n автомобилей, то количество доступного персонала следует увеличить и выполнить новый эксперимент.

В результате проведения ряда экспериментов над моделью, проверки различных сочетаний параметров специалист может определить оптимальное количество персонала.

К основным преимуществам имитационного моделирования можно отнести следующие

• Время. В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения продукции или измененной структуры склада можно лишь через месяцы или даже годы. Имитационное  моделирование предоставляет возможность за  несколько минут  проверить поведение изучаемого  процесса на  любой  период  времени вперед.
• Стоимость. Проверка стратегических решений на имитационной модели обойдется гораздо дешевле возможных убытков, понесенных  вследствие принятия ошибочных решений.
• Точность. Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой степени абстракции и не учитывают важные детали. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул и строгих математических зависимостей.
• Повторяемость. Современная жизнь требует от организаций быстрой реакции на изменение ситуации на рынке. Например, прогноз объемов спроса продукции должен быть составлен в срок, и его изменения критичны. С помощью имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант.
• Наглядность. Имитационная модель обладает возможностями визуализации процесса работы системы во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег.

Однако имитационное моделирование наряду с достоинствами имеет и свои недостатки. Но, тем не менее, оно является одним из наиболее широко распространенных методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

 

 

1.2. Моделирование систем массового обслуживания на примере

сферы сетей поставок

 

Теория массового обслуживания является разделом теории вероятностей, который изучает потоки требований на обслуживание, поступающих в систему массового обслуживания, длительности ожидания, длины очередей и другие характеристики, определяемые потоком требований, зависимость этих характеристик от правил обслуживания.

Теория систем массового обслуживания (СМО) начала развиваться в начале 20 века. Основателем СМО считается математик Йохансен, сформулировавший в 1907 году предпосылки новой теории.

Предметом теории массового обслуживания является установление зависимости между факторами, определяющими функциональные возможности системы массового обслуживания, и эффективностью ее функционирования.

Основной целью СМО является выработка рекомендаций по рациональному построению СМО и рациональной организации их работы и регулирования потока заявок.

Главная задача теории СМО заключается в изучении режима функционирования обслуживающей системы и исследование явлений, возникающих в процессе обслуживания. Важной характеристикой  системы является время пребывания требования в очереди. Очевидно, что это время можно сократить за счет увеличения количества обслуживающих устройств. Однако каждое дополнительное устройство требует определенных материальных затрат, при этом увеличивается время бездействия обслуживающего устройства из-за отсутствия требований на обслуживание. В связи с этим в СМО возникают задачи оптимизации: каким образом достичь определенного уровня обслуживания  при минимальных затратах.

Эффективность функционирования СМО определяется её пропускной способностью – относительным числом обслуженных заявок.

Любая СМО имеет  такие обязательные элементы, как: входящий поток требований или заявок, очередь пребываний, обслуживающие устройства (каналы), выходящий поток требований, режим работы:

Входящий поток. Для задания входящего потока требований необходимо описать моменты времени их поступления в систему и количество требований, которое поступило одновременно. Закон поступления может быть детерминированный (например, одно требование поступает каждые 8 мин) или вероятностный (требования могут появляться c равной вероятностью в интервале 7±2 мин). В общем случае входящий поток требований описывается распределением вероятностей интервалов времени между соседними требованиями. Часто предполагают, что эти интервалы времени независимые и имеют одинаковое распределение случайных величин, которые образуют стационарный входящий поток требований. Классическая теория массового обслуживания рассматривает так называемый пуассоновский поток требований (требования поступают от большого числа независимых источников за определенный интервал времени).

Постановка  в очередь пребывания и выбора из нее определяют порядок постановки требований в очередь, если заняты устройства обслуживания, и порядок выбора из очереди, если освобождается обслуживающее устройство. Простейшая дисциплина допускает постановку в очередь в порядке поступления требований. Такую дисциплину называют «первый поступил – первый обслужился» (FIFO – First In-First Out), например, очередь к телефону-автомату. Организация очереди по правилу «последний поступил – первый обслужился» (LlFO – Last In-First Out) допускает, что на обслуживание выбираются последние требования из очереди. На очередь могут накладываться ограничения по длине очереди, по времени пребывания в ней и количеству мест ожидания.

Обслуживающие устройства характеризуются длительностью обслуживания, количеством требований, которые обслуживаются одновременно и дисциплиной обслуживания.

Выходящий поток – это поток требований, которые покидают систему, причем требования в нем могут быть как обслуженные, так и не обслуженные. Структура выходящего потока может иметь большее значение для многофазных систем, где этот поток становится входящим для следующей фазы обслуживания. Распределение требований в выходящем потоке во времени зависит от плотности входящего потока и характеристик работы устройств обслуживания.

По практическим соображениям часто приходится изучать режимы работы CMO. Например, устройства обслуживания время от времени могут выходить из строя, в особенности, если c помощью этих систем описывается некоторый производственный или информационный процесс. Есть еще один режим – блокирование обслуживания, который связан c временным прерыванием процесса обслуживания или c замедлением его. Изменение режима работ CMO может быть вызвано внешним влиянием (например, временным отсутствием деталей в технологическом процессе, ремонтом оборудования и т.п.) или продолжительностью работы (например, выход из строя элемента в компьютере).

СМО можно классифицировать по разным группам, например, в зависимости от количества каналов обслуживания (одноканальные и многоканальные), характера пребывания в очереди (с неограниченным временем пребывания, с отказами, смешанного типа).

Примерами систем массового обслуживания могут служить:

• станции технического обслуживания автомобилей;
• аудиторские фирмы;
• персональные компьютеры, выполняющие программы пользователей;
• отделы налоговых инспекций;
• телефонные станции;
• погрузочно-разгрузочные точки на базах и складах и т.д.