10.1. Моделирование производственного участка
Процедуру принятия решений рассмотрим на примере производственного участка cзаданными маршрутами движения деталей. Этот пример аналогичный примеру, описанному в работе [10], за исключением процедур принятия решений и включением конвейера для передачи деталей между станками.
Некоторый производственный участок имеет четыре типа станков: токарный, сверлильный, шлифовальный, фрезерный. На участке обрабатываются детали четырех типов. Каждый тип детали требует выполнения операций на определенных типах станков в последовательности, которая задается маршрутной картой. Структурная схема концептуальной модели изображена на рис. 10.1.
Puc. 10.1
Количество этапов обработки, последовательность прохождения и среднее время обработки для всех типов деталей приведены в маршрутной карте движения деталей по участку (табл. 10.1). Станки в маршрутной карте размещены по порядку выполнения работ.
Заготовки деталей поступают на участок cдругих участков по закону Пуассона со средним значением 24 заготовки деталей за 8 часов работы участка. Появление любого типа деталей равновероятно и не зависит от других типов работ. Характеристики изготовления одной детали каждого типа и доход приведены в табл. 10.2.
Целью моделирования работы производственного участка является определение наилучших управленческих решений усовершенствования технологического участка по критерию увеличения дохода от выполненных работ.
Концептуальная структура модели представляет собой виртуальную сеть CMO, в которой каждый тип детали имеет свой маршрут движения. Сеть имеет один виртуальный узел, в котором обслуживающие устройства (станки) меняют свои номера в зависимости от типа детали и ее этапа обработки.
Для разработки модели можно было бы использовать матрицы [10], однако, применение функций облегчает внесение изменений в маршрутную карту. Для реализации виртуального узла сети CMOиспользуется прохождение одной и той же последовательности блоковSEIZE – ADVANCE – RELEASE и параметрическая настройка модели на конкретный станокcпомощью косвенной адресации устройств обслуживания и функций. В функциях отображаются конкретные параметры типа детали, число этапов обработки, начальное значение этапа для каждого типа детали, маршрут прохождения детали через станки и время обработки на каждом станке.
Таблица 10.1
Тип детали | Количество этапов обработки | Последовательность прохождения деталей через станки | Время обработки, мин |
1 | 6 | Токарный Фрезерный Сверлильный Шлифовальный Сверлильный Токарный | 8,8 12 12 13 10,5 11,5 |
2 | 4 | Фрезерный Шлифовальный Фрезерный Сверлильный | 20 14 14,5 16 |
3 | 5 | Токарный Сверлильный Фрезерный Токарный Шлифовальный | 17,6 19 14 11,6 30 |
4 | 4 | Сверлильный Токарный Фрезерный Шлифовальный | 19 16,8 13 19 |
Таблица 10.2
Тип деталей | Доход, руб. | Себестоимость, руб. | Допустимое время изготовления, мин | Штраф за задержку изготовления свыше допустимого срока, руб. |
1 | 1550 | 350 | 1890 | 80 |
2 | 1850 | 420 | 1600 | 120 |
3 | 1350 | 280 | 2300 | 160 |
4 | 1450 | 315 | 1400 | 100 |
Рассмотрим подробнее эти функции. Функция EXPDISзадает пуассоновский поток поступления работ на участок. Тип детали определяется при помощи функцииTYP, в которой задается вероятность появления деталей одного из четырех типов. ФункцияJTAPзадает начальные значения маршрутов для каждого типа деталей, которые определяются функцией маршрутовROUTE. Аргументом функции служит параметр транзактаP1, который определяет тип детали. Поскольку общее число маршрутов по всем деталям равняется 19, то функцияJTAPзадает начальный номер маршрута для каждого типа детали. Маршруты определяются функциейROUTEпоследовательно, начинаяcдетали первого типа и кончая четвертым. Например, для третьего типа деталей начальное значение маршрута будет равняться сумме числа маршрутов для первого и второго типов деталей (6+4) плюс 1, то есть 11.
Функция JOBопределяет количество этапов обработки для каждого типа детали. В качестве аргумента в ней используется параметр транзактаP1, который задает тип детали.
Функция ROUTEв качестве аргумента применяет параметрP3, который задает номер этапа обработки для каждого типа детали. Начальное значение параметраP3 определяется функциейJTAP. Значение функцииROUTEзадает номер станка, то есть тип станка, обрабатывающего деталь, который запоминается в параметреP4.
Функция TIMEаналогична функцииROUTE, но задает время обработки на каждом станке, значение которого запоминается в параметреP5.
В данной модели транзакт – это деталь определенного типа, задаваемого параметром P1. Второй параметр задает количество этапов обработки для детали данного типа и используется как счетчик, работающий в режиме уменьшения. Если его значение равняется нулю, то над деталью полностью выполнены все операции на участке. Третий параметр траизакта задает номер этапа, который выполняется, и используется как счетчик, работающий в режиме увеличения. Четвертый параметр задает тип станка, А пятый – продолжительность обработки на станке детали данного вида.
За единицу модельного времени примем 0,1 мин.
Данные о распределении времени изготовления деталей собираются в таблицы 1–4 GPSS-программы модели, соответственно, для каждого типа детали. Первые интервалы таблиц задают допустимое время изготовления деталей, указанное в табл. 10.2. Это дает возможность определить, штрафуются ли изготовленные детали соответствующего типа или нет.
Учитывая подробное описание модели и комментарии, приведенные в тексте программы, логику работы модели можно не описывать. Однако укажем, что в любой момент времени транзакты-работы могут находиться в модели или в блоке ASSIGN, ожидая входа в блокSEIZE, или в блокеADVANCE, где они задерживаются на время обработки детали.
По окончании моделирования печатается СБС, то есть список работ, которые выполняются на участке в конце рабочего дня.
Процедура определения наилучших решений относительно управления и усовершенствования технологического участка итерационная и связана cвнесением изменений в технологию обработки деталей на участке.Cэтой целью выполняемые работы можно разделить на такие этапы:
1) выявление причин снижения производительности участка и уменьшение дохода от выполненных работ;
2) выдвижение гипотез и предварительный анализ их правильности;
3) проверка гипотез и сравнение полученных результатов;
4) выдача рекомендаций относительно усовершенствования технологического участка.
Порядок работы cимитационной моделью следующий:
1) осуществить пробный прогон модели и устранить ошибки, если они есть (при пробном прогоне желательно уменьшить время моделирования cцелью сокращения счета);
2) выполнить полный прогон модели;
3) проанализировать результаты прогона и выдвинуть гипотезы относительно усовершенствования технологического участка.
Предлагаются такие рабочие гипотезы:
Гипотеза А. Перейти на новые режимы работы оборудования, то есть увеличить скорость выполнения работ на станках. Такие изменения скоростных режимов могут привести к некоторой потере качества, которая уменьшит доход, но прибыль может возрасти из-за увеличения общей производительности участка и сокращения незавершенного производства к концу рабочего дня. Кроме того, могут сократиться штрафы, вследствие несоблюдения допустимых сроков изготовления деталей. Возможные изменения режимов работы станков и размера дохода приведены в табл. 10.3. Благодаря переходу станков на скоростной режим скорость их работы можно увеличить на 20%.
Исходные данные для проверки гипотезы А приведены в табл. 10.3.
Для проверки гипотезы А необходимо в функцииTIMEизменить соответствующие времена обработки деталей.
Гипотеза В. Увеличение количества однотипных станков на участке. Это изменение приводит к таким же последствиям, что и в случае гипотезыА, однако, при этом не будут ухудшаться показатели качества изготовления деталей. Вместеcтем, доход уменьшится из-за амортизационных отчислений на новые станки (табл. 10.4).
Таблица 10.3
Увеличение скорости обработки на станках | Уменьшение цены по типам деталей, % | |||
| первый | второй | третий | четвертый |
Одном | 1,5 | 1,2 | 2,8 | 2,0 |
Двух | 2,5 | 1,5 | 3,0 | 2,8 |
Трех | 3,0 | 2,0 | 3,5 | 3,2 |
Четырех | 3,5 | 2,8 | 3,8 | 3,6 |
Чтобы проверить гипотезу В, необходимо ввести в программу накопители и перейти от одноканальных устройств (блокиSEIZEиRELEASE) к МКУ (блокиENTERиLEAVE). Вместительность накопителя (операторSTORAGE) задать в описательной части модели. Исходные данные для проверки гипотезыВ приведены в табл. 10.4.
Таблица 10.4
Количество однотипных станков | Увеличение себестоимости детали, изготовленной на станке, % | |||
| Сверлильном | Токарном | Фрезерном | Шлифовальном |
2 | 5 | 8 | 7 | 10 |
3 | 10 | 16 | 14 | 20 |
4 | 15 | 24 | 21 | 30 |
Гипотеза C. Предположим, что если упорядочить работы перед станком по уменьшению отношения величины штрафа детали ко времени ее обработки на станке, то уменьшается суммарный штраф за нарушения допустимых сроков обработки деталей.
Для проверки этой гипотезы необходимо ввести в модель новую переменную (FVARIABLE) для вычисления отношения величины штрафа для данного вида детали ко времени обработки, то есть ввести функцию штрафовcименемFINE, в зависимости от типа детали, и вычислить величину
VARIABLE FN$FINE/P$5#100
Эту переменную необходимо использовать для задания приоритета (блок PRIORITY) перед захватом станка после меткиNEXTв программе.
Гипотезы А, В, Cможно использовать одновременно.
Cпомощью моделирования необходимо проверить гипотезы, выбрать наилучший вариант усовершенствования технологического участка, описав стратегию выбора этого варианта, и вычислить доход. Вот программа:
За один эксперимент cмоделью невозможно определить оптимальную структуру производственного участка. Эта процедура неминуемо оказывается итеративной и требует генерации и проверки множества гипотез. Для каждой гипотезы следует провести несколько экспериментовcмоделью, чтобы получить результатыcнужной точностью.
Перед проведением экспериментов множество гипотез упорядочивают по величине увеличения материальных затрат на внедрение гипотезы. Для данного примера упорядоченный список гипотез такой: начальная структура участка; введение нового режима работы оборудования; введение приоритетов в очередях к станкам всех типов; введение приоритетов и нового режима работы; введение новых дополнительных станков. Наилучшую гипотезу следует выбирать cучетом того, что загрузка оборудования не должна превышать критического значения 75-85%.
Если коэффициенты загрузки станков превышают критическое значение, то нужно ввести дополнительные станки этого типа. Если введенные станки будут загружены на 60-70%, то это является условием быстрой окупаемости.
В результате решения данной задачи наилучшей оказалась гипотеза перехода на новый режим работы оборудования производственного участка и введение приоритетов при обработке деталей на станках. На рис. 10.2 показаны приблизительные графики величин доходов для начальной структуры участка и для улучшенной структуры при моделировании 11 дней работы участка. В табл. 10.5 приведены варианты задач, которые можно использовать для выполнения самостоятельных работ cучетом приведенной программы.
Рис. 10.1
При выполнении самостоятельной работы cприведенной программой необходимо дать ответы на следующие вопросы:
1. Какие изменения надо внести в модель для производственного участка, чтобы задать новые типы деталей cзаданными маршрутами их движения?
2. Какие изменения надо внести в модель для производственного участка, чтобы задать новый станок – строгальный?
3. Предложите новые гипотезы относительно улучшения технологического процесса на участке.
Таблица 10.5
Вариант
| Средний интервал времени между поступлениями работ на участок, мин | Разделение работ по типам, % | |||
первому | второму | третьему | четвертому | ||
1 | 180 | 30 | 15 | 40 | 15 |
2 | 220 | 20 | 30 | 20 | 30 |
3 | 190 | 15 | 30 | 55 | 10 |
4 | 170 | 25 | 20 | 35 | 20 |
5 | 210 | 10 | 50 | 30 | 10 |
6 | 165 | 40 | 15 | 25 | 20 |
7 | 240 | 20 | 25 | 30 | 25 |
8 | 175 | 35 | 35 | 15 | 15 |
9 | 185 | 20 | 35 | 25 | 20 |
10 | 220 | 40 | 15 | 30 | 15 |
11 | 210 | 15 | 55 | 10 | 20 |
12 | 230 | 25 | 35 | 20 | 20 |
13 | 180 | 35 | 35 | 15 | 15 |
14 | 200 | 20 | 30 | 15 | 35 |
15 | 190 | 30 | 10 | 50 | 20 |
16 | 240 | 40 | 25 | 25 | 10 |
17 | 225 | 15 | 35 | 30 | 20 |
18 | 185 | 30 | 20 | 30 | 20 |
19 | 165 | 20 | 40 | 10 | 30 |
20 | 170 | 35 | 15 | 25 | 25 |
22 | 210 | 25 | 30 | 40 | 5 |
23 | 220 | 40 | 10 | 30 | 20 |
24 | 190 | 20 | 40 | 20 | 40 |
25 | 230 | 25 | 25 | 20 | 30 |
26 | 200 | 15 | 35 | 35 | 15 |
27 | 175 | 20 | 10 | 40 | 30 |
28 | 210 | 30 | 30 | 30 | 10 |
30 | 225 | 40 | 20 | 10 | 30 |
31 | 230 | 20 | 10 | 25 | 30 |
32 | 200 | 35 | 20 | 40 | 15 |
33 | 175 | 25 | 30 | 30 | 30 |
- Предисловие
- Введение
- Глава 1. Модели массового обслуживания
- 1.1. Системы массового обслуживания и их характеристики
- 1.2. Системыcодним устройством обслуживания
- 1.3. Основы дискретно-событийного моделированияCmo
- 1.4. Многоканальные системы массового обслуживания
- Переменная vаr1, экспоненциальное распределение
- Глава 2. Вероятностные сети систем массового обслуживания
- 2.1. Общие сведения о сетях
- 2.2. Операционный анализ вероятностных сетей
- 2.3. Операционные зависимости
- 2.4. Анализ узких мест в сети
- Глава 3. Вероятностное моделирование
- 3.1. Метод статистических испытаний
- 3.2. Моделирование дискретных случайных величин
- 3.3. Моделирование непрерывных случайных величин
- 3.4. Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- 3.5. Определение количества реализаций при моделировании случайных величин
- Глава 4. Система моделированияgpss
- 4.1. Объекты
- 4.2. Часы модельного времени
- 4.3. Типы операторов
- 4.4. Внесение транзактов в модель. БлокGenerate
- 4.5. Удаление транзактов из модели. БлокTerminate
- 4.6. Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- 4.7. Реализация задержки во времени. БлокAdvance
- 4.8. Сбор статистики об ожидании. БлокиQueue,depart
- 4.9. Переход транзакта в блок, отличный от последующего. БлокTransfer
- 4.10. Моделирование многоканальных устройств
- 4.11. Примеры построенияGpss-моделей
- 4.12. Переменные
- 4.13. Определение функции вGpss
- 4.14. Стандартные числовые атрибуты, параметры транзактов. Блоки assign, mark, loop
- Примеры фрагментов gpss-моделейcиспользованием сча и параметров гранзактов
- 4.15. Изменение приоритета транзактов. БлокPriority
- 4.16. Организация обслуживанияcпрерыванием. Блоки preempt и return
- 4.17. Сохраняемые величины
- 4.18. Проверка числовых выражений. БлокTest
- 4.19. Определение и использование таблиц
- 4.20. Косвенная адресация
- 4.21. Обработка транзактов, принадлежащих одному семейству
- 4.22. Управление процессом моделирования в системеGpss
- 4.23. Списки пользователей
- 4.24. Блоки управления потоками транзактовLogic,gatelr,gatelSиGate
- 4.25. Организация вывода временных рядов изGpss-модели
- 4.26. Краткая характеристика языкаPlus
- 4.27. КомандыGpssWorId
- 4.28. Диалоговые возможностиGpssWorld
- 4.29. Отличия междуGpssWorldиGpss/pc
- Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем
- 5.1. Операционные системы компьютеров
- 5.2. Сети и системы передачи данных
- 5.3. Проблемы моделирования компьютеров и сетей
- Глава 6. Основы моделирования процессов
- 6.1. Производственные процессы
- 6.2. Распределительные процессы
- 6.3. Процессы обслуживания клиентов
- 6.4. Процессы управления разработками проектов
- Глава 7. Задания для самостоятельной работы Задание 1. Моделирование разливной линии
- Задание 2 [10]. Моделирование контроля и настройки телевизоров
- Задание 3. Моделирование работы кафе
- Задание 4. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 5. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 6. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 7. Моделирование работыCmo
- Задание 8. Моделирование функций
- Задание 9 [10]. Моделирование системы обслуживания
- Задание 10 [16]. Моделирование системы автоматизации проектирования
- Задание 11 [16]. Моделирование работы транспортного цеха
- Задание 12 [16]. Моделирование системы передачи разговора
- Задание 13 [16]. Моделирование системы передачи данных
- Задание 14 [16]. Моделирование узла коммутации сообщений
- Задание 15 [16]. Моделирование процесса сборки
- Задание 16 [16]. Моделирование работы цеха
- Задание 17 [16]. Моделирование системы управления производством
- Задание 18. Моделирование производственного процесса
- Задание 19. Моделирование работы заправочной станции
- Задание 20. Моделированиеработы станции технического обслуживания
- Задание 21. Моделирование работы станции скорой помощи
- Задание 22. Моделирование работы госпиталя
- Задание 23. Моделирование работы маршрутных такси
- Задание 24. Моделирование работы печатной системы
- Задание 25. Моделирование процесса сборки пк
- Глава8. Проектирование имитационных моделей c помощью интерактивной системы имитационного моделирования
- 8.1. Структура интерактивной системы имитационного моделирования
- 8.2. Построение концептуальной схемы модели
- 8.3. Параметрическая настройка модели
- 8.4. Генератор формул
- 8.5. Управление экспериментом
- 8.6. Запуск эксперимента и обработка результатов моделирования
- 8.7. Управление проектами и общей настройкой системы
- 8.8. Пример построения модели средствамиIss2000
- Глава 9. Технология имитационного моделирования
- 9.1. Имитационные проекты
- 9.2. Организация экспериментов
- 9.3. Проблемы организации имитационных экспериментов
- 9.4. Оценка точности результатов моделирования
- 9.5. Факторный план
- 9.6. Дисперсионный анализAnovAв планировании экспериментов
- 9.7. Библиотечная процедураAnova
- 9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системеGpssWorld
- 9.9. Особенности планирования экспериментов
- 9.10. Нахождение экстремальных значений на поверхности отклика
- 9.11. Организация экспериментов вGpssWorId
- 9.L2. Выбор наилучшего варианта структуры системы
- Глава 10. Примеры принятия решенийcпомощью имитационного моделирования
- 10.1. Моделирование производственного участка
- 10.2. Моделирование технологического процесса ремонта и замены оборудования
- Приложение Системные сча
- Сча транзактов
- Сча блоков:
- Сча одноканальных устройств:
- Сча очередей
- Сча таблиц
- Сча ячеек и матриц ячеек сохраняемых величин:
- Сча вычислительных объектов
- Список литературы
- Срдержание
- Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем 132
- Глава 10. Примеры принятия решений c помощью имитационного моделирования 201