Методы имитационного моделирования в концеп­ ции цифрового двойника СМК организации

16 ТЕХНИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ Компетентность/ Competency (Russia) 2/2024

DOI: 10.24412/1993-8780-2024-2-16-21

Методы имитационного моделирования в концепции цифрового двойника сМк организации

Инструменты оперативного выявления и устранения недостатков системы менеджмента качества помогают организациям принимать оперативные решения. Рассматриваются методы имитационного моделирования, концепция цифрового двойника системы менеджмента качества организации и программные продукты имитационного моделирования

М.Л. Рахманов1

ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный

исследовательский университет)» (ФГБОУ ВО МАИ), д-р техн. наук

Е.П. Бульба2

ФГБОУ ВО МАИ, asp_bulba@mail.ru

профессор кафедры 104, Москва, Россия

2 аспирант кафедры 104, Москва, Россия

Для цитирования: Рахманов М.Л., Бульба Е.П. Методы имитационного моделирования в концепции цифрового двойника СМК организации // Компетентность / Competency (Russia). — 2024. — № 2. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-2-16-21

ключевые слова

система менеджмента, стандартизация, качество, имитационное моделирование, системная динамика

ряде случаев по разного рода причинам внедрение системы менеджмента качества (СМК) может оказаться частично или полностью неэффективным. Как показывает большое число научных исследований, проблемы эффективности внедрения СМК могут быть совершенно различными.

Тем не менее, решению многих вопросов неэффективного использования СМК могут помочь инструменты оперативного выявления и устранения ее недостатков. Это предопределяет в организациях необходимость получения оперативной информации о проблемах функционирования системы в режиме реального времени.

Главную роль здесь должна исполнить система менеджмента, основанная на концепции цифрового двойника СМК организации. Ее основные возможности:

осуществить тестовый запуск процесса быстро и с минимальными затратами;

обнаружить проблему или уязвимость до того, как будет запущено производство или объект поступит в эксплуатацию;

повысить эффективность процессов или систем, прогнозирование сбоев и неполадок;

поднять конкурентоспособность и прибыльность бизнеса;

строить долгосрочные прогнозы и планировать развитие организации или продукта на годы вперед.

Цифровой двойник организации позволит получать полную информацию о состоянии системы, анализировать влияние различных внешних и внутренних факторов, внедрять изменения, выбирать лучшие стратегии, выполнять проекты организационного развития, оптимизации бизнес-архитектуры, автоматизации и роботизации.

В основе своей цифровой двойник — это компьютерная модель реального объекта, процесса или системы, которая воспроизводит как его ожидаемое состояние, так и состояние в различных условиях. Масштабируемость цифрового двойника неограниченна, он может применяться как для небольшой детали, так и для целого предприятия.

Компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования в физике, астрофизике, механике, химии, экономике, других науках, используются для получения новых знаний об объекте или оценки поведения систем, сложных для аналитического исследования.

Такие модели проще и удобнее исследовать в силу возможности проводить вычислительные эксперименты в тех случаях, когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат.

Когда необходимо построить аналитическую модель системы, учитывающую причинные связи, последствия, нелинейности, стохастические переменные, а также имитировать поведение системы во времени, рассматривая различные возможные сценарии ее развития при изменении внешних и внутренних условий, применяют имитационное моделирование.

Имитационное моделирование является частью более обширной группы видов моделирования, представленных на рис. 1.

Согласно ГОСТ Р 57412-2017 «Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения» моделирование — изучение свойств и/ или поведения объекта, выполненное

с использованием его моделей. Для сложных наукоемких разработок моделирование, как правило, является единственной возможностью оценки свойств изделия без его изготовления. Для подобных изделий сравнение результатов их исследования с помощью разных математических моделей может значительно повысить достоверность результатов моделирования.

Модель — сущность, воспроизводящая явление, объект или свойство объекта реального мира. Она является приближенным представлением, сохраняющим существенные черты моделируемого объекта реального мира, описывает основные качества объекта моделирования, его параметры, внутренние и внешние связи с заданной разработчиком точностью и служит для изучения свойств объекта реального мира путем исследования модели [2].

В свою очередь, компьютерная модель — модель, выполненная в компьютерной (вычислительной) среде и представляющая собой совокупность данных и программного кода, необходимого для работы с данными [2].

Таким образом, широкое понятие моделирования — изучение с помощью моделей реально существующих объектов познания (предметов, процессов, явлений) с целью получения объяснения этих явлений, а также предвидения других, интересующих исследователя.

В данный момент нет какого-либо единого перечня с классификацией по видам моделирования, в то же время существует множество групп, по которым можно классифицировать виды моделирования. Для нашей статьи научный интерес представляет имитационное моделирование как подвид компьютерного моделирования.

Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух последовательных этапов: создание качественной модели, создание количественной модели.

Чем больше свойств и параметров будет обнаружено и перенесено в цифровой вид на компьютерную модель,

тем более приближенной она окажется к реальной модели и тем более адекватной предъявляемым к ней требованиям.

С постоянным развитием информационных и компьютерных технологий расширяются и возможности моделирования реальных объектов. Это привело к разработке новых технологий и методов моделирования в разнообразных сферах. Их появление спровоцировало создание нового типа компьютерных моделей — имитационных.

Таким образом, под имитационным моделированием можно понимать разработку модели системы, представленной в виде программы для компьютера. Полученную систему можно анализировать вместо реальной системы или объекта. Чаще всего подобный вид моделей применяется для создания сложных систем.

Появление все новых современных и более доступных программных продуктов существенно снижает требования к разработчику модели и открывает для специалистов широкого профиля, не обладающих навыками программирования, возможности разработки моделей, в том числе и для достаточно сложных систем. В то же время возрастают требования к точности и детальности технического задания. Такое состояние дел в области моделирования расширяет перспективы использования методов имитационного моделирования в различных видах деятельности значительного числа сфер и отраслей. Такая доступность

Рис. 1. Имитационное моделирование в сфере технологий моделирования [Simulation modeling in the field of modeling technologies]

Большая степень абстракции модели

Меньшая степень абстракции модели

Экономика Социальные системы Управление проектами Экосистемы

Высокая абстракция модели

Логистика Аэропорты Железнодорожное движение Бизнес-процессы организации Управление складами Производство

Средняя абстракция модели

Автотранспортное движение Пешеходное движение Аппаратное обеспечение компьютеров

Низкая абстракция модели

Рис. 2. Распределение областей применения имитационного моделирования к используемым в их моделях уровням абстракции [Distribution of areas application of simulation modeling to the levels of abstraction used in their models]

Рис. 3. Основные

виды имитационного

моделирования

[The main types of simulation

modeling]

открывается при применении одного из принципов менеджмента качества — процессного подхода, согласно которому любая деятельность может быть представлена как процесс.

Поскольку модель всегда является некоторым упрощением отображения реального процесса, то к термину «модель» применим показатель степени ее абстракции. На рис. 2 представлено распределение областей применения имитационного моделирования к используемым в их моделях уровням абстракции. Данный рисунок приближенно иллюстрирует применяемые в различных видах деятельности уровни абстракции: низкий (нижняя часть рисунка), средний и высокий (верхняя часть рисунка).

Правильность выбора уровня абстракции из всех остальных факторов наиболее влияет на достижение основополагающих целей моделирования, установленных разработчиком.

Таким образом:  имитационное моделирование — разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набо-

Имитационное моделирование

Ситуационное моделирование Моделирование динамических систем Экспертное моделирование Статистическое моделирование

Системная динамика Дискретно-событийное моделирование Когнитивное моделирование Агентное моделирование

ра математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров;

имитационная модель — специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Программный комплекс запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, являющиеся по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.

Перечень некоторых видов имитационного моделирования представлен на рис. 3.

Из всего разнообразия, в рамках данного исследования, интерес представляют три направления: системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование.

Системная динамика

Самое старейшее из трех направлений, чья разработка началась в Массачусетском технологическом институте в 1950-х годах. Основа подхода — концентрация внимания на организационных и управляющих уровнях бизнеса. Высокая степень абстракции стратегического моделирования — основная направленность данного подхода.

Базовые элементы подхода:

уровни — характеризуют накопленные значения величин внутри системы. Это могут быть товары на складе или в пути, банковская наличность, производственные площади, численность работающих, уровень осведомленности или удовлетворения, оптимизма и негативных ожиданий. Уровни представляют собой значения переменных, накопленные в результате разности между входящими и исходящими по-

токами. На диаграммах изображаются прямоугольниками;  потоки — скорости изменения уровней. Например, потоки материалов, заказов, денежных средств, рабочей силы, оборудования, информации. Изображаются сплошными стрелками. Любой процесс в системной динамике представляется как потоки между уровнями.

Дискретно-событийное моделирование

Благодаря лежащему в его основе подходу, ориентированному на процесс, поддерживает среднюю и средне-низкую абстракцию. В наши дни моделирование дискретных событий поддерживается многими программными средствами.

Основная идея такого моделирования событий состоит в том, чтобы рассматривать систему как процесс, то есть последовательность операций, выполняемых между объектами. Модель задается графически в виде блок-схемы процесса, где блоки представляют операции. Блок-схема обычно начинается с блоков «источник», которые генерируют объекты и вводят их в процесс, и заканчивается блоками «приемник», которые удаляют объекты из модели. Этот тип диаграмм знаком деловому миру как диаграмма процессов и широко используется для описания бизнес-процессов. Имитационное моделирование дискретных событий широко используется в производстве, системах обслуживания и здравоохранении.

Агентное моделирование

Самый современный из основных методов моделирования. В 1990-2000 годах агентное моделирование оставалось чисто академической темой, но XXI век, с его бумом возможностей компьютерной обработки данных, сделал агентное моделирование коммерчески возможным для решения крупномасштабных бизнес-задач. Более того, оно, по сравнению с другими методами моделирования, в настоящее время демонстрирует самый быстрый рост. Агентное

моделирование использует подход «снизу — вверх», при котором система описывается как взаимодействующие объекты со своим собственным поведением. Поведение системы возникает как обобщение индивидуальных действий агентов. Модели, основанные на агентах, могут варьироваться от очень подробных, где агенты представляют собой физические объекты, до весьма абстрактных, где они являются конкурирующими проектами или активами.

Существуют некоторые сферы областей, в которых часто применяется агентное моделирование (моделирование населения, пешеходов, дорожного движения, в эпидемиологии). Но на самом деле агентное моделирование может использоваться для моделирования практически всего — от рынков до цепочек поставок и логистики — в тех случаях, когда нужно сосредоточиться на отдельных объектах и описать их локальное поведение и взаимодействия.

На рис. 4 представлены три направления имитационного моделирования, соотнесенные с используемой в них степенью абстракции.

Все три подхода к моделированию независимы друг от друга. Каждый из них использует свой набор инструментов, имеет особенности, преимущества и недостатки. Часто реальные объекты моделирования в значительной мере сложны для описания только одним подходом. В таком случае действенным методом будет использование разных подходов к моделированию и к разным элементам объекта модели-

справка

Дискретно-событийное моделирование почти так же старо, как системная динамика. В октябре 1961 года инженер IBM Джеффри Гордон представил первую версию GPSS (General Purpose Simulation System, первоначально Gordon's Programmable Simulation System), которая считается первой программной реализацией моделирования дискретных событий

Рис. 4. Градация используемых направлений имитационного моделирования в зависимости от степени абстракции

[Gradation of the simulation modeling directions used depending on the degree of abstraction]

Высокая степень A абстракции модели

Средняя степень абстракции модели

Низкая степень абстракции модели т

Системная динамика

Дискретно-событийное моделирование

Агентное моделирование

Таблица

Программы, использующие имитационное моделирование [Programs using simulation modeling]

Характеристика Название ПО [Name of software]

[Characteristic] AnyLogic FlexSim JaamSim SIMIO Witness SIMUL8 Business Studio Excel

Веб-сайт www. www. www. www. www. www. www. www.

anylogic.ru flexsim. jaamsim. simio.com/ lanner.com/ simul8.com/ businessstudio. microsoft.

com/ com/ en-gb/our-story.html ru/ com/ru-ru/ microsoft-365/ excel

Разработчик The AnyLogic FlexSim JaamSim Simio LLC, Lanner Simul8 Группа компаний Microsoft, США

Company (многона- Software Products, Software Inc., Канада США Group Limited, Corporation, США «Современные технологии

циональная компания) Inc., США Великобритания управления», Россия

Русскоязычный интерфейс + - - - - - + +

Дискретно-событийное (процессно-ориентированное) + + + + + Требуется более Требуется более детальный Требуется более детальный

моделирование детальный анализ анализ

Системная динамика + + Требуется более детальный анализ Требуется более детальный анализ анализ +

Агентное моделирование + + - + Требуется более

Возможность комбинирования технологий + + - + - + детальный анализ

моделирования

Стоимость Стоимость Стоимость Бесплатно. Стоимость Стоимость От $5000 От 77 400 руб. Продажи в РФ

опреде- опреде- Расширенная опреде- опреде- в год за до 136 800 руб. приостанов-

ляется ляется версия — ляется ляется 1 лицензию за 1 лицензию лены

при заказе при заказе платная при заказе при заказе

Наличие бесплатной + + - + - - - -

студенческой версии

Технологии визуализации 2D, 3D 2D, 3D 2D, 3D 2D, 3D 2D, 3D 2D 2D 2D

Статья поступила в редакцию 24.10.2023

рования. Такой получившийся набор при стечении ряда факторов может создать точную и многофункциональную модель без излишних затрат.

Имитационное моделирование доказало свою успешность во многих об-

Список литературы

1. ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. — М.: Стандартинформ, 2015.

2. ГОСТ Р 57412-2017. Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения. — М.: Стандартинформ, 2018.

3. Рахманов М.Л., Бульба Е.П. // Компетентность. — 2023. — № 4.

4. Эльберг М.С., Цыганков Н.С. Имитационное моделирование: учебное пособие. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2017.

5. Цифровой двойник организации: требования, структура, примеры; https:// www.businessstudio.ru/articles/article/tsifrovoy_dvoynik_organizatsii_trebovaniya_ struktu/#sl1 (дата обращения: 25.09.2023).

6. Параллельные алгоритмы обработки больших данных имитационного моделирования; https://pandia.ru/text/80/565/461.php (дата обращения: 27.09.2023).

7. Многоподходное имитационное моделирование; https://www.anylogic.ru/use-of-simulation/multimethod-modeling/ (дата обращения: 28.09.2023).

ластях применения. Появление новых методов моделирования и рост вычислительной мощности компьютеров позволяет утверждать, что количество этих областей будет только расти [4].

В данный момент существует целый ряд программных продуктов, использующих в своей работе как основной или вспомогательный инструмент имитационное моделирование. Основная информация об этих программах и их особенностях приведена в таблице.

Таким образом, использование имитационного моделирования в компьютерной модели цифрового двойника системы менеджмента качества организации дает возможность для получения информации о состоянии функционирования СМК на предприятии в режиме реального времени.

Kompetentnost / Competency (Russia) 2/2024

ISSN 1993-8780. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-2-16-21

Simulation Modeling Methods in the Ooncept of the Organization's QMS Digital Twin

M.L. Rakhmanov1, FSBEI HE Moscow Aviation Institute (National Research University) (FSBEI HE MAI), Dr. (Tech.) E.P. Bul'ba2, FSBEI HE MAI, asp_bulba@mail.ru

1 Professor of Department 104, Moscow, Russia

2 Graduate Student of Department 104, Moscow, Russia

Citation: Rakhmanov M.L., Bul'ba E.P. Simulation Modeling Methods in the Concept of the Organization's QMS Digital Twin, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2024, no. 2, pp. 16-21. DOI: 10.24412/1993-8780-2024-2-16-21

In some cases, the implementation of a quality management system may be partially or completely ineffective. As a large number of scientific studies show, the problems of the effectiveness of QMS implementation can be completely different. Nevertheless, a tool for the rapid identification and elimination of QMS deficiencies can help to solve many problems of effective QMS implementation. This tool helps organizations to receive up-to-date information about the problems of QMS functioning in real time. In turn, simulation has proven successful in many applications. The use of simulation modeling in a computer model of the digital twin of the QMS of an organization makes it possible to obtain information about the state of functioning of the QMS at the enterprise in real time. We have discussed the methods of simulation modeling, the concept of the digital twin of the organization and software products of simulation modeling.

management systems. Basic provisions and vocabulary, Moscow, Standartinform, 2015, 48 P. models in the processes of product development, production and operation. General provisions, P.

3. Rakhmanov M.L., Bul'ba E.P., Kompetentnost', 2023, no. 4, pp. 5-10.

4. El'berg M.S., Tsygankov N.S. Simulation modeling, Krasnoyarsk, Siberian Federal University, 2017, 128 P.

5. Digital twin of an organization. Requirements, structure, examples; https://www.businessstudio.ru/articles/article/tsifrovoy_dvoynik_ organizatsii_trebovaniya_struktu/#sl1 (acc.: 25.09.2023).

6. Parallel algorithms for processing big data of simulation modeling; https://pandia.ru/text/80/565/461.php (acc.: 27.09.2023).

7. Multi-pass simulation modeling; https://www.anylogic.ru/use-of-simulation/multimethod-modeling/ (acc.: 28.09.2023).

НОВАЯ КНИГА

Мерецков О.В.

Рекомендации по разработке авторских материалов для применения в электронном обучении

Методическое пособие. — М.: АСМС, 2023

В пособии рассмотрены технические, методические и правовые аспекты подготовки авторских материалов с целью последующего создания на их основе цифрового образовательного контента профессиональными коллективами разработчиков. Даются практические рекомендации по организации взаимодействия с авторами в составе коллектива разработчиков, составлению паспорта программы изучения электронного учебного курса, сценария работы диалогового тренажера, контрольно-измерительных материалов для компьютерного тестирования, съемке видеолекций. Издание адресовано педагогам системы ДПО, преподавателям и методистам системы образования всех уровней, специалистам центров компьютерного и дистанционного обучения, студентам педагогического профиля.

key words

management system, standardization, quality, simulation modeling, system dynamics

References

1. GOST R ISO 9000-2015 Quality

2. GOST R 57412-2017 Computer Moscow, Standartinform, 2018, 11

По вопросам приобретения обращайтесь по адресу: Академия стандартизации, метрологии и сертификации (АСМС), 109443, Москва, Волгоградский пр-т, 90, корп. 1. Тел. / факс: 8 (499) 742 4643. Факс: 8 (499) 742 5241. E-mail: info@asms.ru