|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
|
|
Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Основные этапы бизнес процесса «Отгрузка со склада» ⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 3
1. Происходит запуск процесса, затем идет проверка на корректность заявки, поступивший на склад. 2. Заявка корректна и они встают в очередь на отгрузку из «Зоны складского помещения». 3. Если заявка некорректна, процесс завершается 4. Открывается зона контроля, ветви процесса «Товар» и «Заявка» объединяются. 5. Выбранная продукция с помощью погрузчика перемещается из «Зоны складского помещения», активируется рабочий из «Зоны контроля». 6. Товары перемещаются в «Зону Контроля», происходит процесс проверки продукции. 7. Рабочий «Зоны контроля» деактивируется, товары встают в очередь к «Зоне ожидания». 8. Открывается «»Зона ожидания», активируется рабочий из соответствующей зоны. 9. «Зона контроля» закрывается, активируется сеть «зоны отгрузки». 10. Рабочий из «зоны погрузки» выходит из процесса, продукция встает в очередь на загрузку в грузовики. 11. «Зона ожидания» закрывается, открывается «Зона отгрузки» товаров. 12. Далее процесс дублируется – выбирается соответствующий свободный гейт для отправки. 13. Открывается зона соответствующего гейта, выбирается определяется грузовик, запаркованный у него. 14. Активируется соответствующая «Зона отгрузки» и рабочий этой зоны. 15. Далее происходит процесс погрузки продукции в грузовики, затем погрузчики выходят из процесса. 16. Выбранный товар привязывается к соответствующему грузовику, «зона погрузки» гейта закрывается 17. Продукция уходит в доставку, деактивируется соответствующий грузовик. 18. Фиксируется, что товары покинули склад, процесс завершается. Определение основных показателей и параметров В модели работы склада компании, было заданно 26 основных параметров: Данные 6 параметров описывают вместимость 6 соответствующих зон склада (зона ожидания, зона разгрузки, зона погрузки, зона контроля, зона временного хранения, зона складского помещения). Для каждого из параметров в модели задаются соответствующие показатели.
Данные параметры задают максимальное и минимальное время интервала между движением грузовиков поставщиков
Данные параметры задают максимальное и минимальное время разгрузки
Параметры, определяющие временные границы загрузки
Параметры, задающие время границ грузовиков доставки.
Данные параметры задают максимальную длину очереди для каждого из видов грузовиков
Данная группа 7 параметров задает числа соответствующего персонала и рабочей техники по каждой из групп (зона ожидания, зона разгрузки, зона погрузки, зона контроля, зона временного хранения, зона складского помещения), а также количество всех видов грузовиков и количество разгрузчиков
Параметр, задающий число паллет в грузовике поставщиков.
Параметры, задающие границы интервала заказов
Создание модели Опираясь на данные полученные при описании склада, описании ролей, описания ключевых бизнес процессов и параметров, строится имитационная модель склада. Для построения модели были использованы различные инструменты программного продукта AnyLogic, такие как: · Основные инструменты:
· Инструменты системной динамики:
· Инструменты статистики:
· Элементы управления:
Для описания бизнес процессов использованы инструменты из основной библиотеки:
Сначала, с помощью графического интерфейса программного обеспечения, были очерчены зоны склада, показаны пути и основные элементы. Поэтапно выстраивалась графическая модель.
Рис. 5 – Графическая модель склада Затем была построена модельная сеть, объединяющая действия по агентам, имеющих активные роли в модели, в централизованную систему.
7 активных объектов модели объединены в общую сеть, а элемент На следующем этапе каждый элемент складского помещения был описан, к ним были добавлены переменные, коллекции и вложенные функции.
В конце работы в модель были добавлены элементы, описывающие загруженность ресурсов и временные интервалы. При имитации эти данные можно корректировать в зависимости от проводимого эксперимента.
Для данной модели, функции и параметры написаны на языке программирования Java, описаны пути, точки отправки и гейты для каждого из участников, каждый раз задается случайный сценарий развитий событий. В итоге была создана модель имитирующая работу склада компании. . ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛИ Проведение экспериментов над моделью В само понятие дискретно-событийного моделирования заложена возможность анализа статистики по модели с течением времени и различных параметров. Поэтому в работе предусмотрена возможность наблюдения за активностью и статистикой по каждому и из агентов и по каждой из зон модели. При вводе различных данных можно увидеть, как меняется поведение участников процессов. Проведение экспериментов - над моделью проводятся исследования, происходит сбор данных, полученный при различных параметрах Подведение итогов При создании статистики был использован инструмент статистики – временной график Окно статистики показывает данные о загруженности модели. на оси абсцисс показано время в модели, а на оси ординат значения загруженности от 0 до 1, где 0 – элемент не используется, а 1 – элемент загружен полностью.
Рис. 6 – Окно статистики Изначально, в модели введены следующие параметры: · Количество грузчиков равно 3 · Количество разгрузчиков равно 3 · Количество контроллеров равно 3 · Количество перевозчиков равно 5 · Количество принимающих равно 3 · Количество погрузчиков равно 7 Количество грузовиков доставки равно 5, интервал времени погрузки от 3 до 8 минут, время доставки занимает от 20 до 60 минут. Интервал грузовиков поставки составляет от 20 до 40 минут, а время разгрузки от 5 до 10 минут Максимальное количество заказов в очереди равно 20, а время интервала составляет от 8 до 24 минут При таких показателях использование ресурсов не оптимально, модель перегружена, а сам склад заполняется достаточно быстро
Рис. 7 – Статистика по загруженности зон Но такие данные являются некорректными – сама загруженность склада превышает разумные пределы, количество рабочих на складе очень мало, а свою работу они выполняют неимоверно быстро. Чтобы понять логику функционирования модели я провел несколько различных экспериментов. Данные полученные после них будут использованы для оптимизации модели. Эксперимент 1 Рабочие на складе
Зоны на складе
Разгрузка и отгрузка продукции
Был произведен анализ данных в модели. Склад загружается, модель не оптимальна, эксперименты продолжаются. Показатели, удовлетворяющие условиям, переносятся в новый эксперимент, неудовлетворяющие изменяются.
Эксперимент 2 Рабочие на складе
Зоны на складе
Разгрузка и отгрузка продукции
Был произведен анализ данных в модели. Склад загружается, модель не оптимальна, эксперименты продолжаются. Показатели, удовлетворяющие условиям, переносятся в новый эксперимент, неудовлетворяющие изменяются.
Эксперимент 3 Рабочие на складе
Зоны на складе
Разгрузка и отгрузка продукции
Был произведен анализ данных в модели. Склад загружается, модель не оптимальна, эксперименты продолжаются. Показатели, удовлетворяющие условиям, переносятся в новый эксперимент, неудовлетворяющие изменяются. Эксперимент 4 Рабочие на складе
Зоны на складе
Разгрузка и отгрузка продукции
Был проведен анализ данных в модели. Склад не переполняется, ресурсы используются оптимально, зоны не перегружаются. Эксперименты над моделью можно закончить и подвести итоги. Собрав статистику по результатам экспериментов можно определить параметры, которые характеризуют полученные параметры для проекта склада: · Количество грузчиков равно 6, Количество разгрузчиков равно 6, · Количество контроллеров равно 3 · Количество перевозчиков равно 9, Количество принимающих равно 6 · Количество погрузчиков равно 12 · Количество грузовиков доставки равно 7, интервал времени погрузки от 10 до 15 мин., время доставки - от 40 до 70 мин. · Интервал грузовиков поставки составляет от 40 до 70 мин, а время разгрузки от 20 до 30 мин. · Максимальное количество заказов в очереди равно 40, а время интервала составляет от 2 до 20 мин. Исходя из этих данных можно сделать вывод, что такой склад будет работать оптимально, так как: человеческие ресурсы не достигают своего предела, но их загруженность в основном более 75%. Внешние показатели для компании: · увеличилось количество заказов, емкость очередей, а также интервалы заказа. · Скорректированы этапы по разгрузки и загрузки грузовиков. Само же хранилище загружено не более чем на 50%. · Чтобы избежать перегрузки склада необходимо выстроить логистическую сеть так, чтобы на минимальный интервал приезда нового грузовика поставщиков превышал максимальное время разгрузки предыдущего грузовика. Тогда, на определенном моменте склад не переполнится.
Заключение На сегодняшний день имитационное моделирование в целом и дискретно-событийное в частности, развивается очень быстрыми темпами. Те задачи, которые еще 10 лет назад могли выполнить лишь крупнейшие компании, обладающие квалифицирован-ным персоналом, большим количеством времени и емким бюджетом, сейчас может позволить почти любое нуждающееся в этом предприятие. С помощью моделирования можно решать различные стратегические задачи, которые помогут при разработке как краткосрочной, так и долгосрочной стратегии компании. Итоговый результат моделирования: · склад компании оптимизирован, · перегруженность хранилища практически невозможна, · получен критерий для оптимизации логистической цепочки, · склад может приступать к полноценному функционированию.
Список литературы 1. Коровин А.М. Моделирование систем: учебное пособие к лабораторным работам. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2000. – 47 с. Forrester J. Industrial Dynamics. – Cambridge, MA: MIT Press. – 1961. 2. Akopov A. S. Designing of integrated system-dynamics models for an oil company // International Journal of Computer Applications in Technology. 2012. Vol. 45. No. 4. P. 220-230. 3. Akopov A. S., Beklaryan L. Simulation of human crowd behavior in extreme situations // International Journal of Pure and Applied Mathematics. 2012. No. 1. P. 121-138. 4. Фомин А. В., Акопов А. С. Моделирование динамики фармацевтического рынка с учетом государственного регулирования // Аудит и финансовый анализ. 2012. № 6. С. 155-161. 5. Акопов А. С. Системно-динамическое моделирование стратегии банковской группы // Бизнес-информатика. 2012. № 2. С. 10-19. 6. Akopov A. S., Beklaryan L. Model of adaptive control of complex organizational structures // International Journal of Pure and Applied Mathematics. 2011. Vol. 71. No. 1. P. 105-127. 7. Имитационное моделирование сложных динамических систем Ю.Б.Колесов, Ю.Б. Сениченков 8. Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 697-737. —
|
Последнее изменение этой страницы: 2017-04-12; Просмотров: 704; Нарушение авторского права страницы
Общая «Зона погрузки» закрывается, грузовик с продукции переходит к выходу из сети, процесс снова объединяется. 
объединяет соответствующих участников процессов в единые пулы.
. В нем заданы параметры для осей и значения для переменных, которые показываются на графике.
