Системы поэтапного имитационного моделирования производственных процессов

ПРАКТИКА ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА

СИСТЕМЫ ПОЭТАПНОГО ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ А.Е. Радаев, ассистент,

В.А. Левенцов, канд. экон. наук, доцент

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет,

г. Санкт-Петербург

В статье рассматриваются возможности распределенного имитационного моделирования сложных объектов промышленной инфраструктуры для целей построения и их изучения. Авторами предложен подход распределенного имитационного моделирования, который заключается в постепенном моделировании отдельных частей сложного объекта. В ходе проведения работ по апробации предложенного подхода был разработан комплекс имитационных моделей на основе дискретно-событийного подхода, наилучшим образом описывающего технологические процессы, реализуемые над однородными объектами и потому обеспечивающего высокую точность решения задач организационного проектирования в области промышленных предприятий при малых временных затратах

В сложившихся экономических условиях имитационное моделирование является мощным инструментом изучения свойств существующих или вновь создаваемых систем в самых разнообразных областях знаний. Моделирование позволяет сценарно предсказывать последствия внесения изменений в систему, проводить оптимизацию параметров, тем самым снижая риск и повышая эффективность принимаемых решений.

С ростом размеров и сложности экономических систем, а также появлением специфических требований к самим моделям и процессу их построения, возникает необходимость в поэтапном распределенном моделировании, когда изучение и программирование объекта проводится поэтапно: от простого к сложному; от частных моделей к общим, постепенно учитывая все нюансы микроэкономических процессов в более сложных макроэкономических. Так, например, моделирование промышленного предприятия начинается с изучения отдельных его рабочих мест, а заканчивается построением модели сети поставок «поставщики-потребители».

Поэтапное распределенное моделирование позволяет добиться повышения производительности, качества на каждом из этапов, учета большинства нюансов каждой отдельно взятой модели, а также создает предпосылки универсального использования уже созданных компонент в новых экономических моделях.

Суть предлагаемого подхода состоит в следующем.

На первом шаге предлагается классификация параметров работы объекта промышленной инфраструктуры (с учетом факторов эффективности его работы).

На втором шаге устанавливаются взаимосвязи (один к одному или один ко многим) между определенными ранее параметрами. Устанавливаются функциональные или корреляционные зависимости между ними.

На третьем шаге разрабатывается алгоритм решения задачи организации работы объекта промышленной инфраструктуры.

На четвертом шаге создается комплекс взаимосвязанных экономико-математических моделей для оценки эффективности организации рассматриваемо-

го объекта промышленной инфраструктуры при проектировании и эксплуатации с помощью имитационного моделирования.

На пятом шаге с помощью программного комплекса AnyLogic[1] на основе дискретно-событийного подхода создается имитационная модель изучаемого объекта промышленной инфраструктуры. В ее основу закладываются комплекс взаимосвязанных параметров, алгоритм функционирования и экономикоматематические модели, разработанные на предыдущих шагах поэтапного распределенного моделирования.

На шестом шаге осуществляются экспериментальные прогоны имитационной модели с автоматическим построением графиков динамики учета основных факторов эффективности работы изучаемого объекта, по которым делается вывод о степени целесообразности применения, достоверности построенной модели относительно реального объекта промышленной инфраструктуры.

Полученная модель или ее элементы могут лечь в основу будущих моделей, что придает такому процессу гибкость и универсальность. Закончив разработку одной имитационной модели, можно приступать к моделированию других объектов промышленной инфраструктуры, технологически и организационно взаимосвязанных с предыдущими. Этот подход является основой распределённого моделирования и, с нашей точки зрения, позволяет сосредоточиться на отдельно взятом объекте, отдельных аспектах его деятельности, и группах факторов эффективности, упуская из рассмотрения важных параметров, которые нивелируются при моделировании более крупных объектов.

Рассмотрим подробнее несколько моделей, отражающих специфику данного подхода.

Имитационная модель автоматизированной производственной линии (рисунок 1).

Данная модель реализована с помощью дискретно-событийного имитационного подхода, предполагающего построение потоковых диаграмм, определяющих потоки заявок (пассивных объектов, составляющих материальные потоки) и ресурсов (объектов, осуществляющих обработку заявок). В качестве заявок в модели рассматриваются заготовки деталей, поступающие на обработку. Упомянутые детали рас-

полагаются в транспортной таре, имеющей определенный цвет в зависимости от номенклатурной позиции предметов труда. При этом количество грузовых единиц зависит от объема заказа и вместимости тары. Неотъемлемыми ресурсами в модели являются рельсовая тележка и обрабатывающее оборудование, осуществляющее непосредственную обработку заготовок в пяти обособленных производственных зонах, каждая из которых оснащена сбалансированным манипулятором для перемещения деталей из тары на станок и обратно.

Последовательность обработки заявок определяется их приоритетностью, которая, в свою очередь, зависит от спроса. Перемещение заявок осуществляется в соответствии с заданным маршрутом обработки, который представляет собой совокупность «контуров», характеризующих обработку заготовок на основном оборудовании с момента начала выемки деталей из тары сбалансированным манипулятором и заканчивая моментом укладки последней обработанной детали в новую тару. При этом для подачи содержимого определенной грузовой единицы в обработку рельсовая тележка определяет положение приемного стола, с которого заготовки в паллете будут отправляться на станки, а также положение другого стола, на  '

> II |Е)! ф I xl/8 I ($ % cgi I 1QQ% I [ФЗ С& С1 Gq| lanimQb]

который будут направляться обработанные в рамках «контура» детали в соответствии с технологическим маршрутом. На упомянутые столы тележка устанавливает соответственно исходную тару с заготовками и пустую тару для заполнения деталями. В ряде случаев приемные позиции совпадают, и на один стол помещаются сразу две тары. После завершения обработки всех деталей в грузовой единице в рамках одного «контура» функции исходных тар меняются, и процесс обработки продолжается.

Для минимизации времени ожидания в потоковую диаграмму заложена процедура проверки, согласно которой рельсовая тележка проверяет занятость всех столов на предмет возможности одновременной обработки грузовых единиц с деталями различных номенклатурных позиций. Благодаря этому обеспечивается свойство гибкости и более равномерная во времени загрузка парка технологического оборудования. Важной особенностью модели является возможность обслуживания среднего ряда оборудования манипуляторами соседних зон, что позволяет использовать одновременно как замкнутые маршруты обработки внутри отдельной зоны, так и сквозные маршруты, проходящие через несколько рабочих зон.

аиз

~у] % 1>„ ЗЯ АПУкддс

Lab3_production : Simulation - AnyLogic University [ИСПОЛЬЗОВАТЬ ТОЛЬКО В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ЦЕЛЯХ]

Анимация

Т1 ИЛИ Т2 -> С2 Р1 -> Ф1 -> ТЗ -> Ш1

Т1 или Т2 -> С2 -> Р1 -> Ф2 -> СЗ -> Р2 -

Т1 или Т2 -> С1 -> Ф2 -> ТЗ -» СЭ -> Т5 -

Т1 или Т2 -> Ф2 -> Т4 -> СЗ -> Ш1 или Ш2

Сбалансированные манипуляторы

ш\

jjh* 4f

Я=ш------Ш

^ И I I

Прогон: 0 Пауза

Рис. 1. Имитационная модель автоматизированной производственной линии

Важным моментов для изучения объекта является тот факт, что среда моделирования AnyLogic позволяет строить on-line графики изменения значений различных параметров модели. Так, на рисунке 1 можно видеть, что с течением модельного времени изменяется загрузка того или иного вида оборудования, манипулятора или рельсовой тележки. Это дает возможность при желании изменять входные параметры в самом процессе прогона модели и следить за изменением соответствующих графиков. Таким образом, изучение объекта становится более наглядным и удобными для пользователя, а принимаемые управленческие решения - более оперативными и обосно-

ванными.

В данной модели достаточно укрупненно показаны склады заготовок и готовых деталей. Они нужны больше для наглядности работы модели и несут лишь информацию о стохастичности входного и выходного потока заявок. Для более подробного изучения процессов, происходящих на складе, рассмотрим следующую модель.

Имитационная модель складского комплекса (рисунок 2).

Данная модель так же построена с использованием дискретно-событийного подхода в области имитационного моделирования и предназначена для имита-

ции процесса поступления исходных заготовок на склад снабжения или отгрузки готовой продукции потребителю со склада сбыта. Заявки поступают в систему в виде транспортных средств, которые затем путем «клонирования» преобразуются в паллеты с грузом, над которыми производятся основные процессы грузопереработки (транспортировка, контроль, хранение и т.д.). После чего указанные заявки-паллеты группируются в партии отгрузки и покидают систему в транспортных средствах потребителей. Ресурсами в модели являются электротележки для работы на участке «автомобиль - промежуточная зона», а также высотные штабелёры для работы на участке «промежуточная зона - стеллажи».

Заявки поступают на склад в соответствии с нормальным законом распределения (параметры которого находятся в тесной связи с изменяющимся

спросом) и распределяются по стеллажам по принципу равномерного их заполнения. В модели имеется возможность оперативного изменения интенсивности поступления или убытия заявок (что будет приводить к более быстрому заполнению или освобождению складских площадей), а также варьирования численности ресурсов (благодаря чему можно добиться их равномерной загрузки на определенном уровне).

В модели учтены ограничения на дефицит заявок или переполняемость склада. В случае дефицита заявок на складе транспортные средства перестают поступать в систему, что отражается на графике недополученной выручки и других экономических показателях. На случай возможного профицита заявок в потоковой диаграмме предусмотрен алгоритм, запрещающий дальнейшее прибытие транспортных средств поставщиков.

& Lab1_wa rehouse : Simulation AnyLogic University [ИСПОЛЬЗОВАТЬ ТОЛЬКО В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ЦЕЛЯХ]

4.0 О- | xiys | (Tjf OJ* Qj, Є |animObj ~

ШІ

AnyLogic

1 II 1 II 1 II 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 II 1 II 1 II 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 II 1 II 1 II 1 1 1 II 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 II 1 II 1 б і і і її 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Прогон: 0 Пауза Время: 294,61 Прогон: I ^ | [> Память: ~] ЦД 160.7 сек

Рис. 2. Имитационная модель складского комплекса

В рассматриваемой модели (рисунок 2) также возможно построение разнообразных графиков: время погрузки, разгрузки транспортных средств поставщика/потребителя; время обработки паллет на складе; количество паллет, обработанных за модельное время; время ожидания транспортных средств в очереди; загруженность склада; время отработки оборудования на складе; экономические показатели: выручка, затраты, прибыль, рентабельность и т.д.

В данной модели достаточно поверхностно описаны входной и выходной поток заявок. Здесь он нужен только для определения стохастичности происходящего процесса. Чтобы разобраться с ним подробнее, нами разработана третья имитационная модель поступления и обработка заявок во внешнеэкономической деятельности предприятия.

Имитационная модель внешне-экономической деятельности предприятия (рисунок 3).

В современных условиях предприятиям приходится сотрудничать с зарубежными поставщиками/

потребителями. Последнее обстоятельство обуславливает вариативность в выборе условий поставки, которая приводит к различному экономическому эффекту. В этой модели отражена возможность выбора различных маршрутов транспортировки груза из Г ер-мании в Россию, используя правила Инкотермс. Все они по-разному определяют таможенные формальности из-за различных факторов: прохождение таможни резидентом или нет, вид транспорта, его количество. Все это влияет на срок поставки, но также сказывается и на конечной цене договора поставки.

С помощью данной модели можно смоделировать возможные варианты развития событий и выбрать наиболее предпочтительные по соотношению значения «срок поставки» и «цена продукции в конечной точке» (России).

В имитационной дискретно-событийной модели в качестве заявок используются товары, пакетированные на евро-поддонах. Ресурсами в модели являются автомобили для доставки заявок внутри Германии до

порта Росток, автомобили для транзита через территорию Польши и Беларуси, морской транспорт для сообщения Г ермания-Финляндия, автомобильный транспорт для транспортировки груза из порта Хельсинки до России и авиатранспорт.

С помощью анимации, предусмотренной в Апу-Logic, можно наблюдать в режиме модельного времени за перемещением груза от поставщика потребите-

лю, следить за изменением различных экономических параметров, на вкладке «статистика» отлеживать динамику следующих параметров: количество перевезенного товара в единицу времени, время транспортировки, таможенные формальности в стране экспортера/импортера, транспортные расходы, цену сделки, общие затраты.

Л? Lab2_transportation : Simulation - AnyLogic University [ИСПОЛЬЗОВАТЬ ТОЛЬКО В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ЦЕЛЯХ]

.лация

Об идея

: ПрОДОЛЖИТЄПЬНОСТЬ

' транспортировки

в стране импортера

: Цена реализации : Цена сделки

9Э1,70Э руб 38,778 руб 462,870 руб

2,824,530 руб

628,738 руб 97,440 руб 525,955 руб

29,922 руб 1,618,560 руб

^ ^6 I 100% I [СЗ Cj- Цд |animObj

nunmr

ИМ

AnyLogic

Пауза Время: 92,70 Прогон: Время остановки не задано

Рис. 3. Имитационная модель внешне-экономической деятельности предприятия

Рассмотренные в рамках данной статьи модели показывают тесную взаимосвязь между различными сферами производственной/операционной деятельности объекта промышленной инфраструктуры: производственной, складской, транспортной, внешнеэкономической и др. Модели подробно описывают свою часть производства, при этом являясь частью целой сложной структуры. Благодаря этому достигаются следующие основные свойства предложенного подхода:

Универсальность. Отдельные части моделей можно использовать при разработке будущих моделей благодаря использованию единого дискретнособытийного подхода, предполагающего построение потоковых диаграмм.

Распределенность. Каждая модель может быть написана отдельным коллективом авторов, что повышает качество и сокращает время выполнения всего проекта (общей модели).

Гибкость. Данное решение позволяет быстро переходить на корректировку или анализ отдельно взятой модели без негативного воздействия на другие. Изменения, внесенные в одну модель, только косвенно затрагивают смежные модели в виде изменения скорости входных/выходных потоков заявок.

Целью данного исследования было изучение возможностей распределенного имитационного моделирования сложных объектов промышленной инфраструктуры. Результаты подтверждают актуальность и перспективность выбранного направления. В ходе

проведения работ по апробации предложенного подхода распределенного имитационного моделирования для представления сложных организационных структур был разработан комплекс имитационных моделей с использованием программного продукта AnyLogic на основе дискретно-событийного подхода, наилучшим образом описывающего технологические процессы, реализуемые над однородными объектами и потому обеспечивающего высокую точность решения задач организационного проектирования в области промышленных предприятий при малых временных затратах.

Литература

1. Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Exponenta Pro, #3-4(7-8), 2004. C.38-47

2. Александров А.А. Распределенное имитационное моделирование: технологии, методы, средства //Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2009. Т.7, вып. 4. С.62-69

9 +7(911)169-3811, +7(904)334-1717

E-mail: monbarwmail.ru, emm w spbstu.ru

Ключевые слова: имитационное моделирование, агентное моделирование, дискретно-событийное моделирование, AnyLogic