Разработка имитационной модели транспортного цеха

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Декабря 2013 в 23:39, курсовая работа

Краткое описание

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

Прикрепленные файлы: 1 файл

курсовая.doc

— 236.00 Кб (Скачать документ)

Необходимо  обратить внимание на то, что интенсивность выпуска партий и интенсивность их перевозки – при условии отсутствия пустых перегонов – равны. Это представляет собой ситуацию, когда в системе массового обслуживания коэффициент загрузки равен единице. Поэтому можно предположить, что рассматриваемая система перевозок будет иметь соответствующую специфику: стационарный режим для нее существует, но число не перевезенных партий равно бесконечности. Практически наличие такого стационарного режима означало бы, что можно моделировать только переходный процесс, так как длительность последнего стремиться к бесконечности. В таком случае реальная система никогда не войдет в стационарный режим, хотя он  теоретически существует.

Таким образом,  выполняя модель несколько раз (моделируя несколько смен) и сопоставляя результаты разных смен между собой, было получено представление о работе транспортного цеха объединения.

 

 

2.4. Усовершенствованный вариант модели

 

Имитационное моделирование  как метод моделирования используется для исследования сложных экономических систем и процессов. Имитационный (вычислительный) эксперимент над построенной имитационной моделью является заменой эксперимента над реальным объектом в случаях, когда реальный эксперимент невозможен, слишком дорог или статистические данные о поведении реального объекта не могут быть использованы для традиционного моделирования (условия существования объекта изменяются).

В процессе планирования эксперимента следует решить два  вопроса. Во-первых, необходимо определить, какой процесс мы должны исследовать – переходный или стационарный. Во-вторых, для выбранного типа процесса следует найти длину прогона модели (если исследуется стационарный процесс) или число независимых реализаций процесса (если исследуется переходный процесс), чтобы обеспечить достаточно малую для решения задачи статистическую погрешность результатов моделирования.

Решение о типе процесса обычно принимается на основе содержательного анализа задачи. В данном случае, очевидно, что моделируемая система функционирует исключительно в состоянии переходного процесса. Так как каждый день грузовики выходят из п. А в начале смены одновременно, а в конце смены производство продукции завершается, и грузовики остаются в гараже (в п. А) до начала следующей смены. Затем  процесс повторяется сначала. Моделируя несколько смен, находим, что число пустых перегонов грузовиков равно 15 или 16.

Анализ работы модели показал, что большое число  пустых перегонов обусловлено тем, что все восемь грузовиков выходят в рабочую смену одновременно. Было бы нецелесообразно отправлять в рейс сразу восемь грузовиков, зная заранее, что для перевозки будет готова только одна партия изделий.

Необходимо  проверить, что произойдет, если грузовики  будут отправляться в рейс один за другим с некоторым интервалом времени. Так как изделия производятся партиями в среднем через 20 минут, было бы разумно выпускать грузовики по очереди именно с таким интервалом времени. Для реализации имитационного эксперимента в блок Generate ,,,8 будет внесено изменение:  Generate 20,,,8. Это соответствует ситуации выхода грузовиков друг за другом через 20 минут.

Листинг модифицированной программы с описанием внесенных  изменений приведен ниже.

 

Simulate; начало моделирования

 

Initial x1,0; инициализация ячейки х1

Initial x2,0; инициализация ячейки х2

              

1  Generate 20,,,8; генерируется 8 транзактов с интервалом времени 20 минут

2  Assign 1,0; грузовик пустой

3 krug Test G x1,0,met1; проверка наличия груза в п. А

4  Assign 1,1; грузовик заполненный

5  Seize sklad1; занять 1-ый склад для погрузки

6  Advance 20; загрузка 20 мин в п. А

7  Release sklad1; освободить 1-ый склад

8  Savevalue 1-,1; груз забрал

9  Advance 30; дорога 30 мин в п. В

10  Test G p1,0,metB; проверка необходимости разгрузки в п. В

11  Seize sklad2; занять 2-ой склад для разгрузки

12  Advance 20; разгрузка в п. В

13  Release sklad2; освободить 2-ой склад

14  Assign 1,0; грузовик пустой

15 metB Test G x2,0,met2; проверка наличия груза в п. В

16  Assign 1,1; грузовик заполненный

17  Seize sklad2; занять 2-ой склад для загрузки

18  Advance 20; загрузка в п. В  

19  Release sklad2; освободить 2-ой склад

20  Savevalue 2-,1; груз забрал

21 metC Advance 30; дорога 30 мин в п. С

22  Test G p1,0,metA; проверка необходимости разгрузки в п. С

23  seize sklad3; занять 3-ий склад для разгрузки

24  Advance 20; разгрузка 20 мин в п. С

25  Release sklad3; освободить 3-ий склад

26  Assign 1,0; грузовик пустой

27  Advance 20; дорога 20 мин в п. А

28  Transfer ,krug; переход на новый круг

 

29 metA Advance 20; дорога в п. А

30  Transfer ,krug; переход на новый круг

 

31 met1 savevalue pustoy+,1; подсчет количества пустых перегоны между п. А и В

32  transfer ,metB; переезд в п. В

33 met2 savevalue pustoy+,1; подсчет количества пустых перегоны между п. В и С

34  Transfer ,metC; переезд в п. С

 

35  Generate 20,3; выпуск изделий в А

36  Savevalue 1+,1;

37  Terminate

 

38  Generate 20,5; выпуск изделий в В

39  Savevalue 2+,1;

40  Terminate;

 

41  Generate 480; модельное время = 8 ч.

42  Terminate 1;


 

Моделируя имитационный эксперимент, находим, что количество пустых перегонов за одну смену сократилось с 16 до 2 (приложение 3). Однако число не перевезенных партий возросло примерно на 1, 2. Очевидно, это произошло по той причине, что каждый грузовик вышел в смену в среднем на час позже.

При этом снизилась частота пустых перегонов грузовиков:

 

В ходе моделирования  ряда смен была выявлена некоторая цикличность, которую можно наблюдать из отчетов о работе транспортного цеха, которые приведены ниже.

 

 

 

1-ый прогон:

SAVEVALUE               RETRY       VALUE

1                        0         10.000                           

2                        0         16.000                           

PUSTOY                   0          2.000                           


2-ой прогон:

SAVEVALUE               RETRY       VALUE

1                        0          9.000                           

2                        0         15.000                           

PUSTOY                   0          1.000 


3-ий прогон:

SAVEVALUE               RETRY       VALUE

1                        0          9.000                           

 2                        0         14.000                           

PUSTOY                   0          1.000                           


4-ый прогон:

SAVEVALUE               RETRY       VALUE

1                        0          9.000                           

2                        0         15.000                           

PUSTOY                   0              0                           


5-ый прогон:

SAVEVALUE               RETRY       VALUE

1                        0         11.000                           

2                        0         15.000                           

PUSTOY                   0          2.000                           


6-ой прогон:

SAVEVALUE               RETRY       VALUE

1                        0         9.000                           

2                        0         16.000                           

PUSTOY                   0          1.000                           


 

Из вышеизложенного можно сделать вывод о том, что полностью исключить накопление числа пустых перегонов и числа не перевезенных партий невозможно. Однако выявленная в ходе моделирования тонкость показала, что в некоторых случаях грузовики вовсе не делают пустые перегоны. Кроме того, наблюдалась такая закономерность, что некоторое снижение числа пустых перегонов в определенных ситуациях сопровождается уменьшением количества не перевезенной продукции. 

Таким образом, в работе исходной модели транспортного цеха была выявлена крайняя неэффективность использования ресурсов. В результате имитационного эксперимента была создана более рациональная и эффективная модель транспортного цеха объединения, которая, несомненно, окажется более предпочтительной для специалистов в сфере перевозки грузов.

 

 

Заключение

Имитационное  моделирование является эффективным инструментом изучения экономических процессов и способом принятия решений по их поведению в реальной жизненной ситуации. В настоящее время имитационное моделирование применяется во многих сферах общественной жизнедеятельности. В связи с этим моделирование систем массового обслуживания является неотъемлемой частью имитационного моделирования. Системой массового обслуживания называется система, предназначенная для обслуживания какого-либо потока заявок.

Моделирование сетей поставок представляет собой одну из важнейших областей применения имитационного моделирования. Подобного рода моделирование основывается на распределительных процессах и распределительной логистики. Распределительные процессы включают транспортировку и доставку, которые обеспечивают перемещение продукции или людей между разными пунктами в сети поставки. При моделировании распределительных процессов необходимо наблюдение за такими параметрами, как место назначения, скорость доставки или затраты, а также свойства поточных объектов. Транспортные средства в свою очередь могут определяться количеством мест, скоростью передвижения, маршрутом движения.

Язык GPSS позволяет смоделировать множество экономических процессов. В данной курсовой работе рассматривалась модель функционирования транспортного цеха объединения. По условию постановки задачи необходимо было смоделировать работу транспортного цеха в течение восьми часовой рабочей смены, подсчитать количество пустых перегонов грузовиков между филиалами, а также разработать мероприятия по их минимизации.

Анализ работы модели показал, что большое число пустых перегонов обусловлено тем, что все восемь грузовиков выходят в рейс одновременно. Было бы нецелесообразно отправлять в рейс сразу восемь грузовиков, зная, что для перевозки будет готова максимум одна партия изделий. Поэтому необходимо выпускать грузовики в рейс один за другим с интервалом времени, которое нужно для выпуска новой партии продукции (20 мин). При моделировании данного варианта выяснилось, что число пустых перегонов за смену сократилось с 16 до 2. Однако полного исключения количества пустых переездов и числа не перевезенных партий изделий добиться не удалось.

В ходе написания курсовой работы на примере транспортного цеха объединения был изучен метод имитационного моделирования в сфере сетей поставок, была разработана имитационная модель данного цеха, создана структурная схема модели, а также предложен усовершенствованный вариант модели транспортного цеха объединения. Кроме того, в работе были рассмотрены сущность и преимущества имитационного моделирования, изложены теоретические основы теории систем массового обслуживания.

Таким образом, показано, что методы имитационного моделирования позволяют достичь максимальной эффективности любого предприятия, так как являются наиболее универсальными в исследовании систем и оценки характеристик их функционирования.

 

Список использованной литературы

 

  1. Бережная, Е. В. Математические методы моделирования экономических систем [Текст]: учебное пособие/Е. В. Бережная, В. И. Бережной. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 426 с.
  2. Бочкарев, А. Планирование и моделирование цепи поставок [Текст]/А. Бочкарев. – М.: Альфа-Пресс, 2008. – 191 с.
  3. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания [Текст]/Л. Клейнрок., переаб. и доп. – М.: Высшая школа., 2009. – 432 с.
  4. Кобелев, Н. Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем [Текст]: учеб. Пособие/Н. Б. Кобелев. – М.: Дело, 2003. – 336 с.
  5. Литвинов, В. В. Методы построения имитационных систем [Текст]/В. В. Литвинов, Т. П. Марянович., перераб. и доп.  – К.: Наук, думка, 2004. – 120 с.
  6. Неруш, Ю. М. Логистика [Текст]: учебник для вузов/Ю. М. Неруш. – М.: Юнити-Дана, 2003. – 495 с.
  7. Новиков, О. А. Прикладные вопросы теории массового обслуживания [Текст]/О. А. Новиков, С. И. Петухов., переаб. и доп. – М.: Дело, 2007. – 400 с.
  8. Основы логистики [Текст]: учебное пособие/под ред. Л. Б. Миротина. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 120 с.
  9. Павский, В. А. Теория массового обслуживания [Текст]/В. А. Павский. – М.: Омега, 2007. – 265 с.
  10. Толуев, Ю. И. Анализ и моделирование материальных потоков в сетях поставок [Текст]/Ю. И. Толуев, А. Г. Некрасов, С. И. Морозов // Интегрированная логистика. – 2005. – №5. – С. 7-14.
  11. Толуев, Ю. И. Имитационное моделирование логистических сетей [Текст]/Ю. И. Толуев. – М.: Наука, 2008. – 228 с.
  12. Томашевский, В. Н. Имитационное моделирование в среде GPSS [Текст]/В. Н. Томашевский, Е. Г. Жданова. – М.: Бестселлер, 2003. – 416 c.
  13. Томашевский, B. H. Решение практических задач методами компьютерного моделирования [Текст]: учеб. пособие/ В. Н. Томашевский, Е. Г. Жданова, А. А. Жолдаков. – K.: Изд-во "НАУ", 2001. – 268 c.
  14. Учебное пособие по GPSS World [Текст]/пер. с англ. под ред. В. В. Девяткова. – Казань: Мастер Лайн, 2002. – 272 с.
  15. Шевченко, Д. Н. Имитационное моделирование на GPSS [Текст]/Д. Н. Шевченко, И. Н. Кравченя. – Гомель: БелГУТ, 2007. – 97 с.
  16. Шрайбер, Т. Дж. Моделирование на GPSS [Текст]/Т. Дж. Шрайбер., перераб. и доп. – М.: Новое знание, 2008. – 213 с.

 

 

Приложение 1

 

Отчет о работе исходной модели транспортного  цеха объединения

(моделирование  одной смены)

 

 

              GPSS World Simulation Report - Модель.63.1

 

 

                   Monday, May 29, 2013 17:40:13 

 

           START TIME           END TIME  BLOCKS  FACILITIES  STORAGES

                0.000            480.000    42        3          0

 

 

              NAME                       VALUE 

          KRUG                            3.000

          MET1                           31.000

          MET2                           33.000

          META                           29.000

          METB                           15.000

          METC                           21.000

          PUSTOY                      10000.000

          SKLAD1                      10001.000

          SKLAD2                      10002.000

          SKLAD3                      10003.000

 

 

LABEL              LOC  BLOCK TYPE     ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

                    1    GENERATE             8             0       0

                    2    ASSIGN               8             0       0

KRUG                3    TEST                22             0       0

                    4    ASSIGN              14             0       0

                    5    SEIZE               14             0       0

                    6    ADVANCE             14             0       0

                    7    RELEASE             14             0       0

                    8    SAVEVALUE           14             0       0

                    9    ADVANCE             14             1       0

                   10    TEST                13             2       0

                   11    SEIZE               11             0       0

                   12    ADVANCE             11             0       0

                   13    RELEASE             11             0       0

                   14    ASSIGN              11             0       0

METB               15    TEST                19             0       0

                   16    ASSIGN              11             2       0

                   17    SEIZE                9             1       0

                   18    ADVANCE              8             0       0

                   19    RELEASE              8             0       0

                   20    SAVEVALUE            8             0       0

METC               21    ADVANCE             16             1       0

                   22    TEST                15             0       0

                   23    SEIZE                7             0       0

                   24    ADVANCE              7             1       0

Информация о работе Разработка имитационной модели транспортного цеха