Компьютерное имитационное моделирование

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета»

Факультет математики и естественных наук

 

 

Кафедра информатики и вычислительной техники

 

 

 

 

Курсовая работа

Компьютерное имитационное моделирование

 

 

 

Выполнил:

студент группы И-31

Фёдоров Артём Кирилович

Научный руководитель:

Чиганова Наталья Викторовна

 

 

 

 

 

 

Стерлитамак 2012

Оглавление

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 1. Понятие имитационного моделирования.

1. Имитационное моделирование

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте). [6]

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов.

Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта. [6]

2. Применение имитационного моделирования

К имитационному моделированию прибегают, когда :

• дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

• невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

• необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.[6]

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны. С наступлением эпохи персональных компьютеров производство сложных и уникальных изделий, как правило, сопровождается компьютерным трёхмерным имитационным моделированием. Эта точная и относительно быстрая технология позволяет накопить все необходимые знания, оборудование и полуфабрикаты для будущего изделия до начала производства. Компьютерное 3D моделирование теперь не редкость даже для небольших компаний.

Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950-х — 1960-х годах.

Можно выделить две разновидности имитации:

• Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
• Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование)

3. Виды имитационного моделирования

 

 

 

 

 

Три подхода имитационного моделирования

Подходы имитационного моделирования на шкале абстракции

• Агентное моделирование — относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

• Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.

• Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.

4. Области применения

• Бизнес-процессы

• Боевые действия

• Динамика населения

• Дорожное движение

• ИТ-инфраструктура

• Математическое моделирование исторических процессов

• Пешеходная динамика

• Производство

• Рынок и конкуренция

• Сервисные центры

• Цепочки поставок

• Управление проектами

• Экономика здравоохранения

• Экосистема

• Информационная безопасность

 

 

ГЛАВА 2. Средства имитационного моделирования бизнес-процессов

2.1. Моделирование.

 Моделирование — один из способов исследования и устранения проблем, возникающих в окружающем нас мире. Говоря более строго, модель является реальным или абстрактным объектом, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе его изучения, находится в отношении сходства с последним (аналогия, физическое подобие и т. п.) и более удобен для экспериментов. Наиболее естественная и важная сфера применения моделирования — анализ сложных систем, в том числе социотехнических (производственных, финансовых и т. д.).[2]

Традиционно различают аналитическое и имитационное моделирование.

Аналитическая модель, как правило, статическая (ее выходы функционально зависят от входов) и поэтому в ряде практических случаев может быть реализована даже с помощью электронных таблиц.

К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Имитационное (динамическое) моделирование рассматривает модель как совокупность правил (дифференциальных уравнений, конечных автоматов, сетей Петри и т.п.), которые определяют, в какое состояние в будущем перейдет моделируемый объект из некоторого предшествующего состояния.[3]

2.2. Что дает имитационное моделирование?

Если рассматривать современное предприятие в виде сложной кибернетической системы (у которой системообразующим фактором по Анохину является прибыль как результат деятельности), то на передний план выходит задача максимального соответствия архитектуры предприятия целям его деятельности. Указанная архитектура не просто объединяет воедино все подсистемы предприятия (производство, финансы, снабжение, сбыт, информационное обеспечение и т. д.) — она агрегирует знания о бизнес-процессах, бизнес-правилах, всех видах потоков (материальных, энергетических, финансовых, информационных, людских), организационной структуре. Соответственно, все подсистемы в рамках эффективной архитектуры должны работать на общий результат; в противном случае подсистема-«дезорганизатор» должна быть максимально ограничена в своих степенях свободы.[3]

Отсюда следует важнейшая черта имитационного моделирования деятельности предприятий (организаций): инструментальная поддержка анализа функционирования во всех мыслимых аспектах (технологическом, экономическом, организационном и пр.) в целях совершенствования производственных и управленческих процессов, скоординированной и контролируемой работы всех подсистем. В конечном итоге это будет способствовать повышению монолитности предприятия, формированию единого целостного организма, способного в кратчайшие сроки мобилизовать все свои ресурсы и перебросить их на направление «главного удара». Увидеть не только сегодняшние «узкие места», но и предвосхитить с помощью имитационной модели их появление в будущем — вот путь к полному пониманию собственного бизнеса, когда в любой момент времени можно получить ответ на вопрос о том, что, почему и как происходит в каждой из подсистем предприятия.

Реструктуризация производства, повышение качества продукции, снижение производственных и логистических расходов, моделирование жизненного цикла новой продукции, максимальный учет требований и пожеланий клиентов — вот далеко не исчерпывающий перечень проблем, полноценное решение которых вряд ли возможно без использования имитационных моделей.[4]

Среди наиболее интересных задач имитационного моделирования, которыми занимались в последние 2-3 года ученые и специалисты-практики Украины, России и Беларуси, можно отметить следующие:

• в производстве — моделирование процессов адаптации предприятия к изменению спроса на продукцию, применение методов имитационного моделирования для разработки оргтехпроектов модернизации существующих производств судостроительных предприятий, моделирование процессов бюджетирования на промышленном предприятии;
• в сельском хозяйстве — моделирование нештатных режимов работы агрегатов сельхозмашин;
• на транспорте — имитационное моделирование транспортных потоков региона, анализ динамики обслуживания пассажиров в городском транспорте, модель работы терминала морского порта, моделирование процессов управления управляемых потоков воздушного движения;
• в топливно-энергетическом комплексе — моделирование системы хранения и реализации нефтепродуктов, имитационная компьютерная модель-тренажер системы диспетчерского управления магистральным нефтепроводом, имитационное моделирование горных работ (моделирование конвейерной сети шахты, конвейерно-локомотивного транспорта шахты, взаимодействия экскаваторов и самосвалов на разрезе, технологии проходки комбайновым и буровзрывным методом);
• в социальной сфере — имитационное моделирование региональных социально-экономических систем и др.

Для решения перечисленных выше классов задач в современном имитационном моделировании сформировались и наиболее широко применяются три основных подхода — дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование.[7]

Аппарат системной динамики обычно оперирует непрерывными во времени процессами, а дискретно-событийное и агентное моделирование чаще всего используются для дискретных во времени процессов. С другой стороны, системная динамика предполагает максимальный уровень абстракции модели, дискретно-событийное моделирование отражает абстракции низкого и среднего уровня. Агентное моделирование может применяться на любом уровне модели любого масштаба.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 3. Имитационное моделирование: оптимизируем бизнес-процессы

 

Деятельность компании необходимо оптимизировать... Для одних руководителей "оптимизация" - это приказ, спущенный сверху, для других - острая необходимость, проект, от результата которого зависит дальнейшая судьба компании. Так или иначе, к анализу и оптимизации деятельности приступают топ-менеджеры компании или внешние консультанты. Учитывая, что в качестве объекта оптимизации может быть абсолютно любой параметр: операторы, принимающие звонки, количество обслуживаемых клиентов или производимый продукт, возникающие идеи по улучшению могут быть абсолютно разные: от ликвидации отдела до внедрения новых технологий. Понять, какая идея наиболее выигрышная - сложно. А проводить эксперименты на реальной компании - слишком дорого.

Построить правильный бизнес, не экспериментируя над компанией и сотрудниками, позволяет имитационное моделирование, которому и посвящена данная статья.[7]

Имитационное моделирование - метод исследования, основанный на том, что изучаемая система заменяется моделью, имитирующей эту систему. Над моделью проводят эксперименты и в результате получают информацию о реальной системе. Имитационное моделирование выполнения бизнес-процессов широко применяется в проектах по реинжинирингу деятельности компаний, когда необходимо заранее спрогнозировать результаты.

Показатели, которые подвергаются оптимизации в первую очередь, это:

• затраты процесса,
• продолжительность процесса,
• количество обслуженных клиентов или количество произведенного продукта.

Неудовлетворительные значения этих показателей неизбежно снижают эффективность процесса, что приводит к потере денежных средств компании и недовольству руководителя. Почему именно эти показатели выделяются как основные? Высокая стоимость процесса напрямую увеличивает затраты компании. Длительное выполнение процесса увеличивает вероятность того, что его результат будет получен не вовремя и к этому времени уже может быть никому не нужен. Недостаточное количество продукта процесса - комментировать, пожалуй, даже не требуется.

Метод имитационного моделирования позволяет оценить время выполнения процесса и время, затрачиваемое на задержки в ходе выполнения процесса, например: оператор ушел на обед или товарно-материальные ценности (ТМЦ) не подвезли вовремя. Также метод позволяет оценить количество продукта, получаемого за определенный интервал наблюдения.[8]

Для определения стоимости процесса совместно с имитационным моделированием целесообразно проводить функционально-стоимостной анализ (ФСА). ФСА - метод расчета себестоимости продукта, который отличается от традиционного тем, что фокусируется на подсчете стоимости процессов, необходимых для производства продукта или предоставления услуги, а не на разделении затрат на прямые и косвенные и группировке этих затрат по статьям калькуляции. В основе ФСА лежит положение о том, что для производства продукта необходимо выполнить ряд процессов, на выполнение которых тратятся ресурсы. Стоимость процесса рассчитывается путем переноса стоимости ресурсов на стоимость каждого шага процесса. Сумма расходов на выполнение всех шагов процессов составляет себестоимость продукта.

Проведение имитационного моделирования предполагает осуществление четырех основных этапов:

• Построение модели одного или нескольких процессов, выполнение которых необходимо оптимизировать,
• Запуск имитации выполнения процессов модели,
• Анализ полученных показателей,
• Повторение п.1-3 для альтернативных сценариев выполнения процесса и выбор наиболее оптимального.

Метод имитационного моделирования позволяет имитировать выполнение процесса так, как оно происходило бы в действительности, но в режиме ускоренного времени. Давайте рассмотрим, как процессы выполняются в жизни. Редкий процесс выполняется четко и быстро. Практически всегда возникают перерывы и задержки, связанные с тем, что поступает более приоритетная задача, необходимые сотрудники заняты или вовремя не заказали комплектующие. Примеров таких процессов множество, приведем лишь некоторые из них:

Менеджер по продажам отвечает клиенту на письмо по электронной почте и в это время поступает телефонный звонок. Менеджер отрывается от работы, отвечает на звонок и только после этого возвращается к написанию письма.

В процессе производства продукта используются товарно-материальные ценности, закупаемые у поставщика. Если отдел закупок поздно сделал заказ или поставщик не обеспечил поставку ТМЦ в обещанные сроки, производство продукта остановится и возобновится только после поступления необходимого количества ТМЦ.

Когда заканчивается рабочий день Начальника отдела, составляющего план работ на следующий месяц, то процесс прерывается и продолжается только на следующий день, когда Начальник отдела выходит на работу.

Для выполнения процесса "Ввод системы в эксплуатацию" необходимо большое количество специалистов, и если кто-то из них занят, то процесс не может быть выполнен.[8]

Чтобы сымитировать все многообразие подобных ситуаций, необходимо учитывать ряд факторов:

• В какой момент времени возникают события, приводящие к запуску некоторой деятельности.
• Графики работы сотрудников и оборудования (т.н. трудовых ресурсов).
• Трудовой ресурс в один момент времени может выполнять только одну задачу.
• Значения переменных или вероятности, на основании которых выбирается следующий шаг.
• Результаты одной деятельности могут повлиять на протекание другой.

Добавляя к этим факторам описание бизнес-процессов, мы получаем модель, над которой можно проводить эксперименты и получать ответы на интересующие нас вопросы.

Рассмотрим подготовку бизнес-процесса к проведению имитации.

Первое, что необходимо сделать, это выделить событие, которое является сигналом для начала выполнения процесса - стартовое событие процесса. Например, сигналом для начала выполнения процесса "Подготовка коммерческого предложения" является событие "От клиента поступил запрос на коммерческое предложение". Стартовое событие может возникать с разной периодичностью, например, звонки от клиентов поступают каждые 10-20 минут, осуществлять плановую проверку работоспособности оборудования необходимо один раз в 2-3 месяца, а совещание у директора проводится каждую пятницу и начинается ровно в 9 утра. Очевидно, что часть событий возникает в определенные моменты времени, часть - через интервалы. Причем и момент времени, и интервал между повторениями событий могут быть случайными величинами, для которых указываются законы их возникновения.

Для каждого шага процесса необходимо задать длительность, которая может быть константой или случайной величиной. Например, длительность шага "Шлифовка детали", выполняемого станком с ЧПУ, составляет ровно 5 минут. Но если станок осуществляет шаг за фиксированное время, то, как только речь заходит о людях, нельзя не учитывать, что люди обладают сложным и непредсказуемым поведением. На выполнение, казалось бы, простого шага "Внесение информации о заявке клиента в Информационную систему" у одного исполнителя может уйти 5 минут, а у другого - 20. Кроме того время выполнения шага может быть случайной величиной по объективным причинам. Процесс "Ответ на звонок клиента" может занимать от 1 до 30 минут в зависимости от клиента и цели его звонка.

При описании бизнес-процесса важно обращать внимание на то, что это не всегда линейная последовательность шагов. Часто выбор следующего шага зависит от ряда условий, таких как "Текущая дата", "Количество уже обработанных заготовок". Или выбор дальнейшего шага носит вероятностный характер, например, вероятность того, что стандартный договор пройдет процедуру согласования клиентом, составляет 0.7, а вероятность того, что клиент пришлет замечания к тексту договора - 0.3.

Для того чтобы в результате имитации оценить стоимость процесса, для каждого шага необходимо задать перечень и стоимость ресурсов, используемых при его выполнении. Все ресурсы в зависимости от логики переноса стоимости на процесс делятся на 2 группы: трудовые и материальные. Трудовые ресурсы - это ресурсы, стоимость использования которых зависит от времени их использования в процессе. Ярким примером трудового ресурса является сотрудник. Стоимость материальных ресурсов от времени их использования не зависит и переносится на стоимость шага процесса сразу. Стоимость единицы материального ресурса задается в виде фиксированного значения. Стоимость единицы времени работы трудового ресурса может зависеть от смены, в которую используется трудовой ресурс.

Например, для выполнения шага "Сборка автомобиля" необходим материальный ресурс "Комплектующее изделие" и трудовой - "Рабочий". Стоимость комплектующего изделия составляет 1000 рублей. Стоимость рабочего - 100 рублей (в дневную смену) или 120 рублей (в ночную смену). Если сборка автомобиля выполняется в течение 4 часов, причем 2 часа в дневную смену и 2 часа в ночную смену, то стоимость использования ресурса "Рабочий" составит 440 рублей. Соответственно, общая стоимость ресурсов, которая будет перенесена на стоимость шага процесса - 1440 рублей.[7]

Если при имитации стоит задача оптимизировать запасы товарно-материальных ценностей, то для процессов необходимо указать не только ресурсы, но и продукты, которые появляются на складе в результате их выполнения.

Спроектировав и настроив модель процессов, можно запускать имитацию. Поскольку временные параметры процессов и времена возникновения событий - случайные величины, один эксперимент с моделью даст только один вариант развития процесса. На основе множества повторов измерений можно получить более точные оценки показателей. Целесообразно проводить имитацию за весь период, интересующий аналитика, например, за квартал.

Таким образом, в результате проведения имитации получаются распределения значений стоимости и времени процесса, причем не только полезного времени выполнения процесса, но и времени, затраченного на ожидание необходимого количества или доступности материальных или временных ресурсов.

Но механизм имитационного моделирования может дать интересную информацию не только о выполнении бизнес-процессов, поскольку он также имитирует работу трудовых ресурсов и производство и потребление материальных. В результате, можно:

• Идентифицировать "бутылочные горлышки" среди трудовых ресурсов - перегруженные ресурсы, к которым постоянно выстраивается очередь задач (шагов процессов), в результате чего они задерживают выполнение всех процессов.
• Выявить трудовые ресурсы с низкой загрузкой.
• Проанализировать производство и потребление материальных ресурсов и определить, возникает ли проблема дефицита или перепроизводства ресурсов. Дефицит приводит к увеличению времени выполнения процесса, а перепроизводство или закупка ресурсов в количестве, превосходящем потребности, влекут издержки на запасы.

Если в результате анализа полученные значения показателей процесса оказались неудовлетворительными, модель можно изменить в соответствии со следующей идеей по оптимизации и провести имитацию снова. По результатам всех экспериментов можно выбрать вариант с наиболее оптимальными значениями показателей. При этом хочется еще раз отметить, что проведение экспериментов не останавливает работу всего предприятия и не нарушает текущее выполнение операций.[7]

Метод имитационного моделирования и функционально-стоимостной анализ также полезны, если необходимо спроектировать новый бизнес. Какая должна быть организационная структура этого бизнеса? Как часто должны выполняться процессы? Какая продолжительность и стоимость процессов является оптимальной? На все эти вопросы можно ответить ДО того, как компания начнет работать и выяснит, что трудовые ресурсы перегружены, а материальных - постоянно не хватает. Конечно, можно сначала создать компанию, организовать ее работу по принципу "как пойдет", убедиться, что попытка оказалась неудачной, и только потом приступить к решению задачи оптимизации деятельности. Но если спроектировать правильный, эффективно работающий бизнес сразу, многие проблемы просто не возникнут, что сэкономит ценное время, которое можно будет потратить на развитие молодой компании.

Наравне со многими плюсами метода имитационного моделирования процессов существует и ряд минусов. Нельзя не отметить тот факт, что для получения валидных результатов необходима работа по определению законов распределения случайных величин и внимательная работа по внесению всех данных для проведения имитации. Известное выражение наиболее ярко характеризует эту ситуацию. Кроме того, само по себе имитационное моделирование не дает ответов на вопросы, эффективно ли работает система, являются ли значения показателей оптимальными и как перестроить бизнес-процесс. Для этого необходим бизнес-аналитик. Но только с помощью механизмов имитационного моделирования и функционально-стоимостного анализа в ряде случаев бизнес-аналитик может быстро получить и обработать ту ценную информацию, которая абсолютно необходима руководителю для принятия важных управленческих решений. Причем принять эти решения руководитель сможет на основании сравнения значений ключевых показателей, а не поверив консультантам на слово.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

В настоящее время моделированию уделяется большое внимание в науке, так как прежде чем создать новые устройства и явления, необходимо их изучить. Для чего и используются модели этих устройств и явлений.

В процессе написания реферата мною было изучено, что такое моделирование, классификация моделей, инструменты моделирования, а также основные этапы моделирования.