Имитационное моделирование работы промышленного предприятия в GPSS World

Оглавление
Введение 3
Глава 1 Теоретическая часть 4
1.1 Имитационное моделирование процесса поставок комплектующих изделий на предприятие 4
1.1.1 Постановка задачи 4
1.1.2 Анализ полученной модели 5
1.1.3 Оптимизационный эксперимент 8
1.1.4 Перечень рекомендуемых мер 10
1.2. Имитационное моделирование производственных процессов предприятия 11
1.2.1 Постановка задачи 11
1.2.2 Анализ полученной модели 12
1.2.3 Исследование влияния различных параметров разработанной 14
модели 14
1.2.4 Перечень рекомендуемых мер 15
Глава 2 Практическая часть 17
2.1. Формулирование и описание проблемы (постановка задачи) 17
2.2 Создание концептуальной модели 18
2.3 Формализация имитационной модели 20
3.4. Подготовка исходной информации 21
3.5 Программирование модели 21
3.6 Анализ и интерпретация результатов пробного прогона модели 22
3.7 Исследование свойств имитационной модели 30
3.8 Эксперимент АNOVA (дисперсионный анализ) 31
Заключение 34
Список использованной литературы 35

1.1.1 Постановка задачи
Рассмотрим процесс поставок комплектующих изделий на предприятие про производству изделий, состоящих из отдельных модулей. Для повышения конкурентоспособности цепочки поставок необходимо сочетание в ней как способности рентабельно поставлять комплектующие в принятых функциональных условиях, так и способности адаптироваться к инновационным условиям. Для достижения данной цели необходимо решить
следующие задачи.
1. С целью оптимизации процесса поставки комплектующих изделий на предприятия разработать модель расширенной трехуровневой цепи поставок.
2. Разработать предложения о необходимых мерах по снижению общих издержек. Цепочка поставок комплектующих изделий на предприятие представляет собой совокупность потоков и соответствующих им кооперационных и координационных процессов между различными объектами цепи. Логистические процессы подчиняются законам систем массового обслуживания, что позволяет использовать названный математический аппарат для их моделирования.
...

1.1.2 Анализ полученной модели
Полученная модель с высокой точностью отражает реальные результаты процесса поставок комплектующих изделий на предприятие. Она включает в себя несколько функциональных областей просмотра.
На начальной области просмотра предоставлены исходные данные процесса моделирования, включающие такие параметры, как координаты поставщика, допустимый уровень дефицита и другие. Параметры можно изменять в ходе выполнения модели, исследуя их влияние.
Событийная часть основана на модульном моделировании (рис.1). Главный активный класс Main создан для описания высокоуровневого объекта – цепи поставок. В него включены объявленные агентами классы нижнего уровня Предприятие, Дистрибьютор, Поставщик, Транспортные средства. Все они помещены в общую среду Environment, которая определена на уровне класса Main для установления свойств агентов.

Рис.1. Событийная часть модели.
Для обозрения и анализа результатов моделирования создан сегмент «Результаты моделирования».
...

1.1.3 Оптимизационный эксперимент
Для поиска оптимальных значений параметров моделирования, при которых достигается наилучшее значение целевой функции – общих издержек, создан оптимизационный эксперимент. Предусмотрена возможность экспорта результатов в файл Excel для дальнейшего анализа.

Рис. 4. Графические результаты оптимизационного эксперимента.
Для сравнения результатов проведен аналитический расчет параметров с использованием логистических формул. Расчет производится в программе Excel.
1. Расчет параметров порогового уровня запасов и оптимального размера заказа и их анализ для предприятий и дистрибьютора. В итоге обнаруживается, что созданные в Excel аналитические и оптимизационные кривые показателей предприятий практически совпадают. Также присутствует малое отличие результатов для дистрибьютора. Это означает, что полученные в результате моделирования данные дают нам действительный выигрыш, и подтверждает адекватность модели.
2. Расчет оптимальных координат дистрибьютора.
...

1.2. Имитационное моделирование производственных процессов предприятия
1.2.1 Постановка задачи
Следующим шагом исследования служит непосредственное рассмотрение функционирования предприятия по производству изделий, состоящих из отдельных модулей. Себестоимость полученных изделий, то есть издержки, понесѐнные предприятием на его производство и реализацию, напрямую зависит от эффективности производственного процесса предприятия.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи.
1. Разработать имитационную модель функционирования предприятия при изготовлении изделий из модулей.
2. Исследовать влияние различных параметров производства на себестоимость изделий.
3. Сделать вывод о необходимых мерах по снижению себестоимости продукции.
Постановка задачи: предприятие имеет n цехов, производящих n типов модулей. Интервалы выпусков – случайные. Перед сборкой каждый модуль проверяется на n постах, длительности контроля – случайные.
...

1.1.1 Постановка задачи
Рассмотрим процесс поставок комплектующих изделий на предприятие про производству изделий, состоящих из отдельных модулей. Для повышения конкурентоспособности цепочки поставок необходимо сочетание в ней как способности рентабельно поставлять комплектующие в принятых функциональных условиях, так и способности адаптироваться к инновационным условиям. Для достижения данной цели необходимо решить
следующие задачи.
1. С целью оптимизации процесса поставки комплектующих изделий на предприятия разработать модель расширенной трехуровневой цепи поставок.
2. Разработать предложения о необходимых мерах по снижению общих издержек. Цепочка поставок комплектующих изделий на предприятие представляет собой совокупность потоков и соответствующих им кооперационных и координационных процессов между различными объектами цепи. Логистические процессы подчиняются законам систем массового обслуживания, что позволяет использовать названный математический аппарат для их моделирования.
...

1.1.2 Анализ полученной модели
Полученная модель с высокой точностью отражает реальные результаты процесса поставок комплектующих изделий на предприятие. Она включает в себя несколько функциональных областей просмотра.
На начальной области просмотра предоставлены исходные данные процесса моделирования, включающие такие параметры, как координаты поставщика, допустимый уровень дефицита и другие. Параметры можно изменять в ходе выполнения модели, исследуя их влияние.
Событийная часть основана на модульном моделировании (рис.1). Главный активный класс Main создан для описания высокоуровневого объекта – цепи поставок. В него включены объявленные агентами классы нижнего уровня Предприятие, Дистрибьютор, Поставщик, Транспортные средства. Все они помещены в общую среду Environment, которая определена на уровне класса Main для установления свойств агентов.

Рис.1. Событийная часть модели.
Для обозрения и анализа результатов моделирования создан сегмент «Результаты моделирования».
...

1.2.3 Исследование влияния различных параметров разработанной
модели
Ниже представлены основные результаты прогона модели в заданных начальных условиях. Исследуем влияние различных параметров разработанной модели на себестоимость изделий и сделаем вывод о необходимости принятия тех или иных мер, пользуясь выбранным критерием
эффективности.
Все параметры, влияющие на коэффициент повышения себестоимости изделий, разделены на 5 категорий:
- Качество производимых модулей
- Качество контроля за браком
- Загруженность подразделений
- Время работы производственных подразделений
- Стоимость производственных подпроцессов
При начальных условиях работы предприятия коэффициент повышения себестоимости изделий составил 1,148. Далее был осуществлен ряд прогонов модели с вариациями параметров в соответствии с выделенными категориями. Были выявлены слабые места процесса производства и определены значения параметров, при которых коэффициент эффективности достигает наилучшего результата.
...

1.1.4 Перечень рекомендуемых мер
Таким образом, для уменьшения общих издержек необходимо принятие мер по следующим направлениям:
1. Выбор предприятиями дистрибьютора и дистрибьютором поставщика с максимально выгодным расположением. Вследствие этого будут уменьшаться расстояние и время заказа в пути, что приведет к снижению транспортных издержек.
2. Тщательный анализ и просчет величин размера заказа и порогового уровня. Это приведет к уменьшению поступления лишнего товара и уровня дефицита, и, как следствие, расходов на хранение.
При успешном выполнении перечисленных рекомендаций величина общих издержек падает, и цепочка поставок начинает работать с большей эффективностью. [9]
Полученные данные пригодны для логистов как показатели четкости организации работы цепочки поставок, в том числе для организации транспортировки и т. д.

1.2. Имитационное моделирование производственных процессов предприятия
1.2.
...

5. Программирование модели.
6. Анализ и интерпретация результатов моделирования.
7. Оценка свойств имитационной модели.
8. Планирование и проведение эксперимента.
9. Выводы и рекомендации относительно эксперимента.
2.1. Формулирование и описание проблемы (постановка задачи)
Покупатели приходят в магазин неравномерно, с вероятностью 0,4 они приходят через 4 минуты, с вероятностью 0,35 – через 3 минуты, с вероятностью 0,25 - через 2 минуты. В магазине имеется три отдела: мясо, овощи, хлеб. С вероятностью 0,35 покупатель отправится в мясной отдел, в этом отделе его обслужат за 3±2 мин. Если очередь в этом отделе 6 человек, то покупатель уходит. Вероятность, что покупатель пойдет в овощной отдел 0,30, там его будут обслуживать 5±1 мин. В хлебный отдел покупатель пойдет с вероятностью 0,35 и время обслуживания составит 2±1 мин. После посещения овощного или мясного отдела покупатель пойдет в хлебный отдел.
...

3.6 Анализ и интерпретация результатов пробного прогона модели

По результатам моделирования получен стандартный отчет (табл. 2). который выдает основные характеристики системы.
Таблица 2.
GPSS World Simulation Report - Untitled Model 2.27.1

Tuesday, January 14, 2014 14:21:22

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 600.000 26 3 0

NAME VALUE
HLEB 15.000
MYASO 4.000
OCH_HLEB 10007.000
OCH_MYASO 10005.000
OCH_OVOSH 10013.000
OVOSH 10.000
POKUPKA1 8.000
POKUPKA2 14.000
POKUPKA3 19.000
PRIHOD 10000.
...

3.7 Исследование свойств имитационной модели
Проведем десять прогонов (N = 10) модели, изменяя границы ин­тервалов поступления покупателей в мясной отдел, но при неизменном серединном значении интервала, равного 3 мин:
Таблица 5. Результаты прогона модели
Значение операнда В блока GENERATE
3
3,1
3,2
3,4
3,6
3,8
4,2
4,4
4,5
4,7
Отклик (результат про­гона - средняя длина очереди в первый отдел, ед.)
0.037
0.040
0.036
0.038
0.091
0.138
0.200
0.155
0.330
0.187

По результатам прогонов:
1) = = 0,125
2) )2 = 0,091
3) t0,5 по таблице t-Стъюдента при (v = 9) = 2,15;
4) Доверительный интервал:

или

Таким образом, по результатам пробных прогонов средняя длина очереди с вероятностью 0,95 находится на интервале от 0,104 до 0,146. Примем, что для нас недостаточно конкретное значение и сузим интервал да следующих значений: [0,098; 0,126]. Тогда согласно формуле = 15 прогонов.

Заключение
На основании проведения теоретических и экспериментальных исследований в работе получены следующие научные результаты:
1. Разработана имитационная модель производственного цикла предприятия, включающая процесс поставок комплектующих изделий на предприятие, производственные процессы предприятия.
2. Предложены меры для увеличения эффективности производственного цикла предприятия, которые могут быть успешно внедрены на практике.
...