Имитационное моделирование
Анализ способности предприятия удовлетворять спрос на производство продукции и снижения вероятности брака после внедрения разных вариантов стратегий, выбор оптимального варианта. Графическое представление занятости работников и выполнения заказов.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 02.05.2011 |
Размер файла | 381,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
ОТЧЕТ
Текущая ситуация (после включения в процесс этапа контроля качества):
Показатель |
Поле в модели |
Значение |
|
Число обслуженных заявок |
Count |
94 |
|
Среднее время выполнения заявки |
Mean |
93,689 |
|
Коэффициент использования для 1 этапа |
Utilization |
0,89804 |
|
Коэффициент использования для 2 этапа |
Utilization |
0,98139 |
|
Коэффициент использования для 3 этапа |
Utilization |
0,91433 |
|
Средняя длина очереди для 1 этапа |
Average queue count |
2,208 |
|
Средняя длина очереди для 2 этапа |
Average queue count |
12,549 |
|
Средняя длина очереди для 3 этапа |
Average queue count |
1,791 |
Вывод о способности предприятие удовлетворять спрос после введения нового этапа (Quality Control) (поясните на основе каких критериев принято решение):
На производстве произошел сбой, т.к. переполнилась очередь второго этапа «Сшивание деталей». Это произошло из-за того, что работнику этого этапа кроме выполнения заказов, прошедших первый этап «Раскройка материала», приходится исправлять брак, возвращенный с введенного в производственный процесс нового этапа «Контроль качества». Сравнивая коэффициенты загрузки работников (1 этап - 0,89804, 2 этап - 0,98139, 3 этап - 0,91433), можно сделать вывод, что работник второго этапа занят больше, чем работники остальных двух этапов производства. Средняя длина очереди невыполненных заказов на втором этапе (12,549) в несколько раз превышает среднюю длину очереди на первом (2,208) и третьем (1,791) этапах.
По завершению модели число обслуженных заявок составляет 94 единицы, что является всего лишь десятой частью необходимого количества (1000 заявок). Среднее время выполнения заявки 93,689.
После введения этапа «Контроль качества», выясняется, что работник, который занимается сшиванием деталей, производит достаточно большое количество бракованных изделий и не успевает и исправлять брак и выполнять текущие заявки одновременно
Исследование внедрения стратегии №1 (увеличить число людей на 2 этапе):
Показатель |
Поле в модели |
Значение |
|
Число обслуженных заявок |
Count |
138 |
|
Среднее время выполнения заявки |
Mean |
108,045 |
|
Коэффициент использования для 1 этапа |
Utilization |
0,83694 |
|
Коэффициент использования для 2 этапа |
Utilization |
0,55147 |
|
Коэффициент использования для 3 этапа |
Utilization |
0,95673 |
|
Средняя длина очереди для 1 этапа |
Average queue count |
2,998 |
|
Средняя длина очереди для 2 этапа |
Average queue count |
0,213 |
|
Средняя длина очереди для 3 этапа |
Average queue count |
14,751 |
Вывод о способности предприятие удовлетворять спрос после внедрения стратегии №1:
Для того, чтобы на втором этапе «Сшивание деталей» не образовывался затор, было принято решение увеличить количество работников этого этапа до двух. В результате изменения стратегии число обслуженных заявок увеличилось до 138 и забилась очередь теперь уже на третьем этапе «Контроль качества». Произошло это потому, что два работника этапа «Сшивание деталей» выполняют свою работу быстрее, чем один в текущей ситуации и контролер не успевает проверять качество готовой продукции. По сравнению с текущей ситуацией наибольшая занятость в данном варианте у работника третьего этапа (0,95673), средняя длина очереди увеличилась в несколько раз (14,751). Занятость работников второго этапа стала меньше почти в два раза (0,55147), т.к. они разделили нагрузку на двоих, средняя длина очереди невыполненных заказов значительно уменьшилась (0,213).
Среднее время выполнения заявки чуть выше, чем в текущей ситуации - 108,045.
Таким образом, увеличив количество работников этапа «Сшивание деталей» до двух, предприятие по-прежнему не может удовлетворить спрос.
Исследование внедрения стратегии №2 (вероятность брака снижается в 2 раза):
Показатель |
Поле в модели |
Значение |
|
Число обслуженных заявок |
Count |
1000 |
|
Среднее время выполнения заявки |
Mean |
55,697 |
|
Коэффициент использования для 1 этапа |
Utilization |
0,83254 |
|
Коэффициент использования для 2 этапа |
Utilization |
0,83112 |
|
Коэффициент использования для 3 этапа |
Utilization |
0,82227 |
|
Средняя длина очереди для 1 этапа |
Average queue count |
4,349 |
|
Средняя длина очереди для 2 этапа |
Average queue count |
1,279 |
|
Средняя длина очереди для 3 этапа |
Average queue count |
1,912 |
Вывод о способности предприятие удовлетворять спрос после внедрения стратегии 2:
В результате внедрения стратегии «уменьшение вероятности брака в два раза» модель остановилась, выполнив 1000 заявок, что считается успешным окончанием работы модели. Среднее время выполнения заявки по сравнению со стратегией № 1 уменьшилось в два раза - 55,697. Проанализировав коэффициенты использования, можно сказать, что занятость работников практически одинаковая: 1 этап - 0,83254, 2 этап - 0,83112, 3 этап - 0,82227. Средняя длина очереди невыполненных заказов на всех трех этапах не имеет таких высоких показателей как в текущей ситуации и стратегии № 1 (1 этап - 4,349, 2 этап - 1,279, 3 этап - 1,912). Это говорит о том, что ни в одной из очередей не наблюдалось переполнение.
Повышение профессиональных навыков работника, который занимается сшиванием, привело к снижению вероятности брака в два раза и позволило предприятию удовлетворить спрос.
Исследование последствий внедрения стратегии 3:
Показатель |
Поле в модели |
Значение |
|
Число обслуженных заявок |
Count |
1000 |
|
Среднее время выполнения заявки |
Mean |
76,201 |
|
Коэффициент использования для 1 этапа |
Utilization |
0,94197 |
|
Коэффициент использования для 2 этапа |
Utilization |
0,48278 |
|
Коэффициент использования для 3 этапа |
Utilization |
0,92235 |
|
Средняя длина очереди для 1 этапа |
Average queue count |
7,131 |
|
Средняя длина очереди для 2 этапа |
Average queue count |
0,083 |
|
Средняя длина очереди для 3 этапа |
Average queue count |
5,444 |
Окончательный выбор стратегии:
После объединения первой и второй стратегии, когда нанимается еще один работник и оба работника отправляются на курсы (т.е. снижается вероятность брака в два раза), модель останавливается в результате выполнения 1000 заявок, как и в стратегии № 2. Таким образом, окончательный выбор будет производится между стратегией № 2 и стратегией № 3.
Среднее время выполнения заявки |
Коэффициент использования для 2 этапа |
Средняя длина очереди для 2 этапа |
||
Стратегия № 2 |
55,697 |
0,83112 |
1,279 |
|
Стратегия № 3 |
76,201 |
0,48278 |
0,083 |
Исходя из значений показателей, приведенных в таблице выше, наилучшим вариантом является стратегия № 2:
- среднее время выполнения заявки в стратегии № 2 ниже, чем в стратегии № 3;
стратегия производство
- занятость двух работников в стратегии № 3 неполная, целесообразнее использование одного работника стратегии № 2 (при сравнении всех этапов обеих стратегий, необходимо отметить равномерность занятости работников в стратегии № 2, что также говорит в пользу выбора этой стратегии);
- средняя длина очереди невыполненных заказов существенного значения не имеет, т.к. показатели невысокие и в стратегиях используется разное количество работников (однако ситуация в стратегии № 2 наиболее оптимальная, т.к. в стратегии № 3 на этапе 2 очередь практически отсутствует - 0,083, а на 1 и 3 этапах достигает значений 7,131 и 5,444 соответственно).
Значит, чтобы предприятие могло удовлетворить спрос, менеджер должен принять решение об отправке работника этапа «Сшивание деталей» на курсы для повышения профессиональных навыков, что уменьшит вероятность брака в два раза.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Имитационное моделирование финансовой деятельности предприятия оптовой торговли с помощью системы Project Expert. Особенности деятельности, создание финансовой модели и оценка результатов. Выбор перспективного варианта функционирования предприятия.
курсовая работа [615,4 K], добавлен 31.05.2013Выбор оптимального варианта из моделей посудомоечных машин производства компании Bosh по заданным показателям. Задача относится к классу многокритериальных задач принятия решений, в котором принимаемое решение описывается совокупностью критериев.
курсовая работа [338,6 K], добавлен 09.06.2011Имитационное моделирование как метод анализа экономических систем. Предпроектное обследование фирмы по оказанию полиграфических услуг. Исследование заданной системы с помощью модели типа "Марковский процесс". Расчет времени обслуживания одной заявки.
курсовая работа [42,0 K], добавлен 23.10.2010Сопоставление множества различных вариантов по локальным критериям и выбор наиболее целесообразного с помощью методов математического моделирования. Анализ влияния факторов технологического режима на процесс подготовки массы. Коэффициенты регрессии.
курсовая работа [200,3 K], добавлен 02.05.2017Определение оптимального сочетания посевных площадей зерновых культур, которое позволит эффективно использовать все имеющиеся производственные ресурсы с максимальным количеством продукции и минимальной себестоимостью. Структура товарной продукции.
курсовая работа [43,7 K], добавлен 16.01.2015Решение задачи линейного программирования симплекс-методом. План перевозок при минимальных затратах на них. Определение оптимального значения изменения численности работников. Решение матричной игры двух лиц с применением чистой и смешанной стратегий.
контрольная работа [152,3 K], добавлен 16.05.2013Система автоматизации проектирования, состоящая из трех ЭВМ и терминалов. Моделирование работы системы в течение 6 часов. Определение вероятности простоя проектировщика из-за занятости ЭВМ. Функциональная и концептуальная схема моделирующего алгоритма.
курсовая работа [880,1 K], добавлен 09.05.2014Основной тезис формализации. Моделирование динамических процессов и имитационное моделирование сложных биологических, технических, социальных систем. Анализ моделирования объекта и выделение всех его известных свойств. Выбор формы представления модели.
реферат [493,5 K], добавлен 09.09.2010Расчет экономического эффекта работы банка. Имитационное моделирование на основании предварительно установленных зависимостей. Функция распределения экспоненциального закона. Корректировка времени обслуживания клиентов у касс и продвижения очереди.
контрольная работа [68,2 K], добавлен 03.10.2008Обзор методов решения задачи. Расчет количества клиентов, выручки, средний размер очереди и количество отказов за период моделирования. Алгоритм моделирования процесса, разработка его программной реализации. Машинный эксперимент с разработанной моделью.
курсовая работа [932,5 K], добавлен 15.01.2011