Интерпретация результатов моделирования

Я провела эксперименты, увеличив в AnyLogic модельное время в 16641 раз. Всего выполнено 8 экспериментов, результаты которых сведены в таблицу. Первый эксперимент соответствует постановке задачи. Результаты первого эксперимента представлены на рисунке 13 и в таблице 5. В каждом следующем эксперименте параметры, установленные в предыдущем эксперименте, либо остаются неизменными, либо изменяются. Указываются только новые значения параметров в строке, предшествующей результатам следующего эксперимента. Например, во втором эксперименте уменьшено среднее время поступления заготовок с Tn = 35 до Tn = 30, а остальные параметры остались неизменными. Всего изменялись значения шести параметров. Кроме того, в восьмом эксперименте были уменьшены средние времена подготовки вариантов заготовок. Сравнительный анализ результатов экспериментов свидетельствует об адекватности GPSS World и AnyLogic7, так как их различия несущественны. Например, относительная доля готовых изделий и относительная доля забракованных отличаются на 0 … 0,002, а среднее время изготовления одной детали — на 0,023 … 0,238. Коэффициенты использования пункта подготовки заготовок и пунктов выполнения операций 1…3 в некоторых экспериментах или одинаковы, или различаются на 0,001 … 0,006. По результатам экспериментов можно сделать выводы об эффективности работы цеха по производству деталей и обнаружить «узкие» места. Изменение параметров в каждом следующем эксперименте преследовало цель увеличения количества годных деталей и сокращения времени подготовки одной детали. Если в первом эксперименте готовых деталей было 9,916 (9,885), а среднее время изготовления одной детали 48,407 (48,559), то в последнем восьмом эксперименте цель была достигнута — 21,220 (21,161) и 22,620 (22,683) соответственно. При этом доля брака уменьшилась с 0,277 до 0,116.

Рисунок 13 - Вариант результатов моделирования

Таблица 5

Показатели	GPSS World	AnyLogic6	AnyLogic7
4) Tn = 25, T1 = 20, T2 = 15, T3 = 25
готДетали доляГотДет бракДетали доляБрДет срВрПодгДет коэфИспПодЗаг коэфИспВыпОп1 коэфИспВыпОп2 коэфИспВыпОп3	13,845 0,723 5,314 0,277 34,669 0,895 0,81 7 0,555 0,801	13,900 0,724 5,305 0,276 34,532 0,899 0,822 0,558 0,803	13,882 0,724 5,303 0,276 34,577 0,897 0,818 0,557 0,801
Δ41 доляГотДет	0,001
Δ42 доляБрДет	0,001
Δ43 срВрПодгДет	0,112
5) Tn = 20, T3 = 20
готДетали доляГотДет бракДетали доляБрДет срВрПодгДет коэфИспПодЗаг коэфИспВыпОп1 коэфИспВыпОп2 коэфИспВыпОп3	15,453 0,723 5,932 0,277 31,063 1,000 0,911 0,619 0,716	15,499 0,724 5,915 0,276 30,969 1,000 0,913 0,621 0,718	15,572 0,724 5,925 0,276 30,825 1,000 0,918 0,623 0,720
Δ51 доляГотДет	0,001
Δ52 доляБрДет	0,001
Δ53 срВрПодгДет	0,238
6) q3 = 0,05
готДетали доляГотДет бракДетали доляБрДет срВрПодгДет коэфИспПодЗаг коэфИспВыпОп1 коэфИспВыпОп2 коэфИспВыпОп3	16,200 0,755 5,246 0,245 29,629 1,000 0,916 0,622 0,710	6,206 0,757 5,192 0,243 29,619 1,000 0,911 0,620 0,711	16,219 0,757 5,202 0,243 29,595 1,000 0,913 0,621 0,711
Δ61 доляБрДет	0,002
Δ62 доляГотДет	0,002
Δ63 срВрПодгДет	0,034
7) q1= 0,05, q2 = 0,05
готДетали доляГотДет бракДетали доляБрДет срВрПодгДет коэфИспПодЗаг коэфИспВыпОп1 коэфИспВыпОп2 коэфИспВыпОп3	18,903 0,883 2,504 0,117 25,393 1,000 0,901 0,650 0,828	18,856 0,883 2,491 0,117 25,456 1,000 0,896 0,646 0,829	18,991 0,884 2,491 0,116 25,275 1,000 0,907 0,651 0,833
Δ71 доляГотДет	0,001
Δ72 доляБрДет	0,001
Δ73 срВрПодгДет	0,018
8) T1=15, срВрПодгЗаг={7,11,18,19,23,22,0,0,0,0}
готДетали доляГотДет бракДетали доляБрДет срВрПодгДет коэфИспПодЗаг коэфИспВыпОп1 коэфИспВыпОп2 коэфИспВыпОп3	21,161 0,883 2,801 0,117 22,683 0,939 0,756 0,725 0,929	21,250 0,884 2,785 0,116 22,588 0,940 0,760 0,729 0,932	21,220 0,884 2,795 0,116 22,620 0,938 0,759 0,728 0,931
Δ81 доляГотДет	0,001
Δ82 доляБрДет	0,001
Δ83 срВрПодгДет	0,063

Уже по второму эксперименту видно, что коэфИспВы- пОп1=0,879, а коэфИспВыпОп3=0,803, то есть приближаются к 1. Поэтому изменение других параметров ничего не даст. Нужно уменьшить среднее время выполнения операций 1 и 3. Третий эксперимент это подтвердил. В экспериментах 5…7 коэффициент загрузки пункта подготовки заготовок равен 1. Изменение доли брака лишь немного увеличил искомые показатели. Поэтому дальнейший рост годных деталей и среднего времени подготовки одной детали возможен был лишь при сокращении средних времён подготовки заготовок в зависимости от их типов

Заключение

Имитационное моделированием применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате была построена имитационной модели жизненного цикла процесса изготовления в цехе деталей. Разработана имитационную модель для определения оценки математического ожидания количества деталей, изготовленных цехом в течение 8 часов. Модель позволяет определять количество готовых и забракованных деталей

Список использованной литературы

1. Рожков М.И. Разработка имитационных моделей управления запасами в цепях поставок. – М.: Национальный Исследовательский Университет, 2011.

2. Боев В. Д., Кирик Д. И., Сыпченко Р. П. Компьютерное моделирование. – СПб.:ВАС, 2011.

3. Боев В. Д. Компьютерное моделирование. – СПб.:ВАС, 2014.

4. Киселева М. В. Имитационное моделирование систем в среде. – Екатеринбург: УГТУ - УПИ, 2009.

5. Каталевский, Д. Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении. – М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2015.

6. Куприяшкин, А.Г. Основы моделирования систем. – Норильск: НИИ, 2015.