Имитационное моделирование работы сборочного цеха

Размещено на http://www.allbest.ru

CОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Обзор современного состояния, задачи и проблемы имитационного моделирования

1.1 Исторические сведения развития имитационного моделирования

1.2 Современные задачи и проблемы имитационного моделирования

2. Анализ ТЗ и формализация задачи моделирования

2.1 Анализ ТЗ курсового проекта, начальные представления о данных

2.2 Построение концептуальной структуры модели объекта. Формализация модели в виде Q-схемы и описание ее работы с позиции основных потоков и потоков управления

3. Построение имитационной модели объекта исследования

3.1 Блок-диаграмма имитационной модели

3.2 Спецификация и описание используемых блоков, операндов, СЧА в имитационной модели

3.3 Исходный текст модели

4. Анализ процессов экономики в объекте исследования

Заключение

Список литературы

ВВЕДЕНИЕ

Имитационное моделирование -- это 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, основанный на том, что изучаемая система заменяется имитатором и с ним проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с имитатором называют имитацией (имитация -- это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

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 математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

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

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

Можно выделить две разновидности имитации:

· Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);

· Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Моделирование экономических процессов - очень важная и актуальная тема. Достигнуть максимального экономического эффекта на производстве довольно сложно. Необходимо учитывать множество факторов, большинство из которых случайны. Рассчитать деятельность таких организаций - длительный и трудоемкий процесс. Смоделировав необходимые процессы можно, изменяя некоторые параметры, прослеживать поведение всей системы в целом. имитационный моделирование модель объект

В курсовой работе будут рассмотрены процессы работы сборочного цеха, а так же отчеты и схемы моделей. Моделирование будет осуществлено при помощи GPSS World Student Version 4.3.5. Целью моделирования является достижение максимальной эффективности работы цеха исходя из различных данных.

1. ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ, ЗАДАЧИ И ПРОБЛЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

1.1 Исторические сведения развития имитационного моделирования

Исторически имитационное моделирование (simulation modeling) родилось еще в докомпьютерную эпоху. Название оно получило чуть позднее, по аналогии с моделированием физическим. Последнее, начавшись с макетов дворцов и соборов, создаваемых оперативными масонами, достигло зрелости в бассейнах, где исследовались гидродинамические характеристики моделей кораблей. Так вот, параллельно с исследованием обводов броненосцев проводилось и исследование их боевых характеристик, то есть способности одержать верх над вражеским кораблем, имеющим ту или иную толщину брони, схему бронирования, калибр и скорострельность артиллерийских орудий и пр. Конечно, расчеты были на удивление просты. Весь инструментарий составляли бумага, перо, таблица логарифмов да игральные кости в качестве генератора случайных чисел. Тем не менее, цели своей они достигали. Конечно, если к ним относились серьезно. Как было, к примеру, с проектированием британского броненосца «Dreadnought», давшего название целому классу кораблей.

Имитационное моделирование, как новое научное направление в прикладной математике и кибернетике начало интенсивно развиваться в конце 60-х годов, когда стали широко внедряться и использоваться сложные технические системы в самых разнообразных отраслях человеческой деятельности (космос, транспорт, биология, медицина, экономика, новые технологии на производстве и др.).

Такие системы базируются на средствах вычислительной техники, включают в свой состав сложные измерительные и управляющие комплексы, технологическое оборудования, людей-операторов. Их исследование традиционными математическими средствами стало невозможным или же они описываются настолько большим количеством математических соотношений, что найти решения возникающих задач практически невозможно в приемлемое время даже с помощью мощных ЭВМ. Законы функционирования подобных систем не всегда известны, либо имеют вероятностную природу. Поведение систем во многом определяется человеческим фактором, создающим дополнительную неопределенность при попытке его учета.

В СССР отечественная школа имитационного моделирования сложилась в послевоенные годы. Ее глава, академик Н. Н. Моисеев, хоть и руководил ВЦ АН СССР, внес весомый вклад в оптимизацию параметров советской военной техники. Имитационное моделирование (теперь уже полноценно компьютерное) позволяло, учитывая технические ограничения и характеристики систем оружия вероятного противника, выбрать такие тактико-технические характеристики изделия, чтобы в максимальном числе смоделированных боев оно успешно выполняло задачу. Известные специалисты в области имитационного моделирования Р. Нэнси и Ф.Кивиат в своих работах определяли несколько этапов в практике развития имитационного моделирования:

Этап 1 (1955-1960). Программы для задач моделирования разрабатывались на основе таких общеизвестных универсальных языков как FORTRAN и ALGOL.

Этап 2 (1961-1965). Появились первые языки моделирования: GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, CSL, SOL. Была разработана так называемая концепция взгляда на мир (world view).

Этап 3 (1965-1970). Появилось второе поколение языков моделирования GPSS V, SIMSCRIPT II.5, SIMULA 67.

Этап 4 (1971-1978). Развитие уже разработанных языков и средств моделирования, ориентированное на прежде всего повышение эффективности процессов моделирования и превращение моделирования в более простой и быстрый метод исследования сложных систем.

Работы Зейглера (Zeigler) и Ёрена (Oren) сыграли важную роль в решении проблемы таксономии имитационных моделей (они ввели мета концепции модели и схемы эксперимента).

Этап 5 (1979-1984). Годы перехода от программирования к развитию моделей. Основной акцент был перенесен на идентификацию интегрированных средств имитационного моделирования.

Процесс моделирования включает такие этапы, как создание модели, программирование, проведение имитационных экспериментов, обработку и интерпретацию результатов моделирования. Однако традиционно предпочтение отдавалось этапу программирования. Возникающая при этом схема моделирования во многом повторяет схему проведения натурных испытаний и сводится лишь к имитации траекторий изученных моделей. С появлением имитационных моделей изменилась концепция моделирования, которая теперь рассматривается как единый процесс построения и исследования моделей, имеющий программную поддержку. Теперь во главу угла ставится формальное понятие модели, которое не только поясняет динамику системы, но и служит предметом математических исследований. Становится возможным достоверный анализ многих практически важных свойств модели (стационарных распределений, малых вероятностей, чувствительности, надежности и достоверности результатов моделирования). Эти свойства особенно существенны при исследовании высокоответственных и крупно масштабных систем, где цена ошибки особенно высока.

Этап 6 (1985-1994). Перенос программного обеспечения для имитационного моделирования на персональные ЭВМ с использованием средств графического интерфейса (для визуализации и анимации процессов моделирования).

Этап 7 (1995-1998). Разработка средств технологической поддержки процессов распределенного имитационного моделирования на мультипроцессорных ЭВМ и сетях.

1.2 Современные задачи и проблемы имитационного моделирования

Технологические возможности современных систем моделирования во многом определяют сегодня оживление интереса к имитационному моделированию не только в области государственного, глобального моделирования, но и в коммерческой сфере. Потребителями такого рода аналитической продукции выступают аналитические отделы банков, промышленные компании, финансово-промышленные группы, страховые и инвестиционные компании, консультационные, проектные организации, региональные органы власти, отрасли и др. С помощью имитационного моделирования эффективно решаются задачи самой широкой проблематики, - в области стратегического планирования, бизнес-моделирования и реинжиниринга, менеджмента и управления производством, цепочками поставок.

Область приложения методов имитационного моделирования столь обширна, что заслуживает отдельного изложения, так же как и вопросы применимости различных подходов и средств в разных задачах и бизнес-решениях. На рис. 1. демонстрируются основные приложения имитационного моделирования.



Рис.1 Приложения имитационного моделирования.

Технологические возможности современных систем моделирования характеризуются:

* универсальностью и гибкостью базовой и альтернативной к базовой концепций структуризации и формализации моделируемых динамических процессов, заложенных в систему моделирования. Сегодня популярны среди систем моделирования дискретного типа процессно-ориентированные концепции структуризации, основанные на сетевых парадигмах, автоматном подходе и некоторые другие; среди систем моделирования непрерывного типа - модели и методы системной динамики;

* наличием средств проблемной ориентации, когда система моделирования содержит наборы понятий, абстрактных элементов, языковые конструкции из предметной области соответствующего исследования;

* применением объектно-ориентированных специализированных языков программирования, поддерживающих авторское моделирование и процедуры управления процессом моделирования;

* наличием удобного и легко интерпретируемого графического интерфейса, когда блок-схемы дискретных моделей и системные потоковые диаграммы непрерывных реализуются на идеографическом уровне, параметры моделей определяются через подменю;

* использованием развитой двух- и трех-мерной анимации в реальном времени;

* возможностью для реализации нескольких уровней представления модели, средствами для создания стратифицированных описаний. Современные системы моделирования применяют структурно-функциональный подход, многоуровневые иерархические, вложенные структуры и другие способы представления моделей на разных уровнях описания;

* наличием линеек и инструментов для проведения и анализа результатов сценарных, вариантных расчетов на имитационной модели;

* математической и информационной поддержкой процедур анализа входных данных, анализа чувствительности и широкого класса вычислительных процедур, связанных с планированием, организацией и проведением направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели;

* Экспериментальные исследования на имитационной модели информативны, поэтому необходима реализация подхода Simulation Data Base, основанного на доступе к базам данных моделирования. Технологически это решается при помощи собственных специализированных аналитических блоков системы моделирования или за счет интеграции с другими программными средами;

* исполнительный модуль может функционировать вне среды для разработки модели;

* применением многопользовательского режима работы, интерактивного распределенного моделирования, разработками в области взаимодействия имитационного моделирования со Всемирной паутиной и др.

2. АНАЛИЗ ТЗ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ МОДЕЛИРОВАНИЯ.

2.1 Анализ ТЗ курсового проекта, начальные представления о данных

Задание:

В сборочном цеху из агрегатов двух типов монтируются готовые изделия. Агрегаты первого (второго) типа поступают в цех через интервалы времени, распределенные нормально.

Агрегаты первого типа поступают на операцию настройки с длительностью операции Т₁ минут. Агрегаты второго типа поступают на операцию настройки с длительностью T₂ минут. Монтирование агрегатов для получения готового изделия может начаться только при наличии одного агрегата первого типа и двух агрегатов второго типа и только после монтирования предыдущего изделия. Монтирование агрегата первого типа занимает T₃ минут, двух агрегатов второго типа - Т₄ и Т₅ минут, соответственно. Операции монтирования производятся параллельно. Длительность каждой операции зависит от количества задействованных на ней рабочих.

На участке может быть задействовано не более N рабочих. Заработная плата одного рабочего составляет Z единиц стоимости за 1 час. Стоимость хранения одного агрегата каждого типа в цеху на протяжении 1 часа составляет S единиц стоимости.

Определить наилучшее с экономической точки зрения распределение рабочих между операциями.

Входные параметры модели приведены в таблице.

Параметры
N	Z	S	Кол-во рабочих	T1	T2	T3	T4	T5
			1	50±15	35±12	20±-8	25±9	27±10
15	10	0,5	2	29±10	17±8	13±6	17±6	18±7
			3	20±8	12±5	8±5	12±4	10±3

2.2 Построение концептуальной структуры модели объекта. Формализация модели в виде Q-схемы и описание ее работы с позиции основных потоков и потоков управления

Рассмотрим Q-схему данной модели. Она изображена на рис.2.

Описания функционирования структурной схемы.

Рассмотрим подробнее элементы Q-схемы:

1. Г - поток агрегатов.

2. ОП1, ОП2 - проверка параметров агрегата, с временем Т1 и Т2 зависящих от количества рабочих на пунктах N1 и N2. ОЖИД - условие перехода агрегатов на сборку (ожидает 2 агрегата первого типа и один агрегат второго типа).

3. МА1-3 - монтирование агрегатов на изделие (сборка), с временем Т3-5 зависящих от количества рабочих на пунктах N3-5.



Рисунок 2 - Q-схема разрабатываемой модели

3. ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИООНОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЕЯ

3.1 Блок-диаграмма имитационной модели

3.2 Спецификация и описание используемых блоков, операндов, СЧА в имитационной модели

В модели были использованы следующие блоки:

GENERATE A,B - генерирует транзакты с интервалом А±В.

SPLIT A,B - создает А копий транзакта и направляет копии в метку В.

TEST E A,B,C - условие, если А=В (так как символ отношения Е, обозначающий равенство), то перейти к следующему оператору, иначе перейти к оператору с меткой С.

SEIZE A - занимает устройство с именем А, другие транзакты становятся в очередь до освобождения устройства.

ADVANCE A,B - время обработки (задержки) транзакта А±В единиц времени.

RELEASE A - освобождение устройства с именем А.

TRANSFER ,B - безусловный переход транзакта к оператору с меткой В.

ASSEMBLE A - соединяет А транзактов в один.

Met1 MATCH Met2 - ожидание транзактов на метках Met1 и Met2 одновременно.

GATE NU A,B - если объект А находится в заданном состоянии (NU - устройство свободно), то транзакт переходит к следующему оператору, иначе транзакт переходит к оператору с меткой В.

SAVEVALUE A,B - присваивает переменной А значение В. Если после А есть + (-), значит значение В будет прибавлено (вычтено) к переменной А.

TERMINATE A - уничтожает А транзактов. Моделирование завершается, когда содержимое счетчика транзактов станет равно 0 или меньше 0.

A EQU В - присваивает переменной А значение В.

А VARIABLE B - присваивает переменной А значение выражения В.

В модели были созданы переменные DOHOD - экономическая эффективность работы цеха, STIME - счетчик времени, ZP - заработная плата всех рабочих за изготовление единицы изделия, NN1, NN2, NN3, NN4, NN5 - количество рабочих на каждой из операций.

3.3 Исходный текст модели

NN1 EQU 3 ;кол-во рабочих на ОП1

NN2 EQU 1 ;кол-во рабочих на ОП2

NN3 EQU 1 ;кол-во рабочих на МА1

NN4 EQU 1 ;кол-во рабочих на МА2

NN5 EQU 2 ;кол-во рабочих на МА3

SMENA EQU 480

;DOHOD EQU 0 ;доход за смену

;ZP EQU 0 ;зарплата рабочим

;STIME EQU C1 ;прошедшее время

;***************************************************************************

GENERATE 1 ;каждую минуту агрегат

SPLIT 1,TT2 ;на ОП1 или на ОП2

TT1 TEST E NN1,1,M12 ;если кол-во рабочих =1

SEIZE 1 ;занять устройство 1

ADVANCE 100,30 ;время обработки

RELEASE 1 ;освободить устройство

TRANSFER ,M11 ;на М11

M12 TEST E NN1,2,M13 ;если кол-во рабочих =2

SEIZE 1 ;занять устройство 1

ADVANCE 58,20 ;время обработки

RELEASE 1 ;освободить устройство

TRANSFER ,M11 ;на М11

M13 TEST E NN1,3,M11 ;если кол-во рабочих =3

SEIZE 1 ;занять устройство 1

ADVANCE 40,16 ;время обработки

RELEASE 1 ;освободить устройство

TRANSFER ,M11 ;на М11

M11 ASSEMBLE 1 ;соединяет 2 агрегата 1 типа в 1

MET1 MATCH MET2 ;ждет 1 агрегат 2 типа

SPLIT 1 ;раздваивает агрегаты

TRANSFER ,SBOR1 ;на сборку

;***************************************************************************

TT2 TEST E NN2,1,M22 ;если кол-во рабочих =1

SEIZE 2 ;занять устройство 2

ADVANCE 35,12 ;время обработки

RELEASE 2 ;освободить устройство

TRANSFER ,M21 ;на М21

M22 TEST E NN2,2,M23 ;если кол-во рабочих =2

SEIZE 2 ;занять устройство 2

ADVANCE 17,8 ;время обработки

RELEASE 2 ;освободить устройство

TRANSFER ,M21 ;на М21

M23 TEST E NN2,3,M21 ;если кол-во рабочих =3

SEIZE 2 ;занять устройство 2

ADVANCE 12,5 ;время обработки

RELEASE 2 ;освободить устройство

TRANSFER ,M21 ;на М21

M21 ASSEMBLE 1

MET2 MATCH MET1 ;ждет агрегат 1-го типа

;***************************************************************************

SBOR1 GATE NU 3,SBOR2 ;сборка на трех пунктах

TT3 TEST E NN3,1,M32 ;если кол-во рабочих =1

SEIZE 3 ;занять устройство 3

ADVANCE 20,8 ;время обработки

RELEASE 3 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

M32 TEST E NN3,2,M33 ;если кол-во рабочих =2

SEIZE 3 ;занять устройство 3

ADVANCE 13,6 ;время обработки

RELEASE 3 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31

M33 TEST E NN3,3,M31 ;если кол-во рабочих =3

SEIZE 3 ;занять устройство 3

ADVANCE 8,5 ;время обработки

RELEASE 3 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

;***************************************************************************

SBOR2 GATE NU 4,TT5 ;сборка

TT4 TEST E NN4,1,M42 ;если кол-во рабочих =1

SEIZE 4 ;занять устройство 4

ADVANCE 25,9 ;время обработки

RELEASE 4 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

M42 TEST E NN4,2,M43 ;если кол-во рабочих =2

SEIZE 4 ;занять устройство 4

ADVANCE 17,6 ;время обработки

RELEASE 4 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

M43 TEST E NN4,3,M31 ;если кол-во рабочих =3

SEIZE 4 ;занять устройство 4

ADVANCE 12,4 ;время обработки

RELEASE 4 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

;***************************************************************************

TT5 TEST E NN5,1,M52 ;если кол-во рабочих =1

SEIZE 5 ;занять устройство 5

ADVANCE 27,10 ;время обработки

RELEASE 5 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

M52 TEST E NN1,2,M53 ;если кол-во рабочих =2

SEIZE 5 ;занять устройство 5

ADVANCE 18,7 ;время обработки

RELEASE 5 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

M53 TEST E NN2,3,M31 ;если кол-во рабочих =3

SEIZE 5 ;занять устройство 5

ADVANCE 10,3 ;время обработки

RELEASE 5 ;освободить устройство

TRANSFER ,M31 ;на М31

M31 ASSEMBLE 3 ;сборка изделия из 3-х агр-в

;***************************************************************************

SAVEVALUE DOHOD-,((n1/60)#0.5)

SAVEVALUE COL+,1

ZARPLATA EQU (10/60#(NN1+NN2+NN3+NN4+NN5)#SMENA)

qwe SAVEVALUE STIME,C1 ;сохраняем время

SAVEVALUE C1,C1

TERMINATE

GENERATE SMENA ;8 часов смена

SAVEVALUE DOHOD-,ZARPLATA

TERMINATE 1

START 1

4. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ЭКОНОМИКИ В ИССЛЕДУЕМОЙ МОДЕЛИ

В процессе моделирования (симуляции) был создан следующий отчет:

GPSS World Simulation Report - Курсач.207.1

Monday, June 09, 2008 12:52:11

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 480.000 94 4 0

NAME VALUE

COL 10008.000

DOHOD 10007.000

M11 18.000

M12 8.000

M13 13.000

M21 37.000

M22 27.000

M23 32.000

M31 86.000

M32 45.000

M33 50.000

M42 61.000

M43 66.000

M52 76.000

M53 81.000

MET1 19.000

MET2 38.000

NN1 3.000

NN2 1.000

NN3 1.000

NN4 1.000

NN5 2.000

QWE 89.000

SBOR1 39.000

SBOR2 55.000

SMENA 480.000

STIME 10009.000

TT1 3.000

TT2 22.000

TT3 40.000

TT4 56.000

TT5 71.000

ZARPLATA 640.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 480 0 0

2 SPLIT 480 0 0

TT1 3 TEST 480 0 0

4 SEIZE 0 0 0

5 ADVANCE 0 0 0

6 RELEASE 0 0 0

7 TRANSFER 0 0 0

M12 8 TEST 480 0 0

9 SEIZE 0 0 0

10 ADVANCE 0 0 0

11 RELEASE 0 0 0

12 TRANSFER 0 0 0

M13 13 TEST 480 467 0

14 SEIZE 13 0 0

15 ADVANCE 13 1 0

16 RELEASE 12 0 0

17 TRANSFER 12 0 0

M11 18 ASSEMBLE 12 0 0

MET1 19 MATCH 12 0 0

20 SPLIT 12 0 0

21 TRANSFER 24 0 0

TT2 22 TEST 479 465 0

23 SEIZE 14 0 0

24 ADVANCE 14 1 0

25 RELEASE 13 0 0

26 TRANSFER 13 0 0

M22 27 TEST 0 0 0

28 SEIZE 0 0 0

29 ADVANCE 0 0 0

30 RELEASE 0 0 0

31 TRANSFER 0 0 0

M23 32 TEST 0 0 0

33 SEIZE 0 0 0

34 ADVANCE 0 0 0

35 RELEASE 0 0 0

36 TRANSFER 0 0 0

M21 37 ASSEMBLE 13 0 0

MET2 38 MATCH 13 1 0

SBOR1 39 GATE 36 0 0

TT3 40 TEST 12 0 0

41 SEIZE 12 0 0

42 ADVANCE 12 1 0

43 RELEASE 11 0 0

44 TRANSFER 11 0 0

M32 45 TEST 0 0 0

46 SEIZE 0 0 0

47 ADVANCE 0 0 0

48 RELEASE 0 0 0

49 TRANSFER 0 0 0

M33 50 TEST 0 0 0

51 SEIZE 0 0 0

52 ADVANCE 0 0 0

53 RELEASE 0 0 0

54 TRANSFER 0 0 0

SBOR2 55 GATE 24 0 0

TT4 56 TEST 11 0 0

57 SEIZE 11 0 0

58 ADVANCE 11 1 0

59 RELEASE 10 0 0

60 TRANSFER 10 0 0

M42 61 TEST 0 0 0

62 SEIZE 0 0 0

63 ADVANCE 0 0 0

64 RELEASE 0 0 0

65 TRANSFER 0 0 0

M43 66 TEST 0 0 0

67 SEIZE 0 0 0

68 ADVANCE 0 0 0

69 RELEASE 0 0 0

70 TRANSFER 0 0 0

TT5 71 TEST 13 0 0

72 SEIZE 0 0 0

73 ADVANCE 0 0 0

74 RELEASE 0 0 0

75 TRANSFER 0 0 0

M52 76 TEST 13 0 0

77 SEIZE 0 0 0

78 ADVANCE 0 0 0

79 RELEASE 0 0 0

80 TRANSFER 0 0 0

M53 81 TEST 13 0 0

82 SEIZE 0 0 0

83 ADVANCE 0 0 0

84 RELEASE 0 0 0

85 TRANSFER 0 0 0

M31 86 ASSEMBLE 34 1 0

87 SAVEVALUE 11 0 0

88 SAVEVALUE 11 0 0

QWE 89 SAVEVALUE 11 0 0

90 SAVEVALUE 11 0 0

91 TERMINATE 11 0 0

92 GENERATE 1 0 0

93 SAVEVALUE 1 0 0

94 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

1 13 0.998 36.846 1 25 0 0 0 467

2 14 0.998 34.214 1 30 0 0 0 465

3 12 0.514 20.549 1 23 0 0 0 0

4 11 0.492 21.458 1 26 0 0 0 0

SAVEVALUE RETRY VALUE

69 0 69.466

123 0 123.528

147 0 147.771

198 0 198.612

238 0 238.851

269 0 269.089

310 0 310.835

331 0 331.708

375 0 375.490

421 0 421.581

442 0 442.917

DOHOD 0 -664.358

COL 0 11.000

STIME 0 442.917

CEC XN PRI M1 ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

974 0 480.000 971 0 22

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

973 0 481.000 973 0 1

26 0 487.449 23 58 59

23 0 493.168 23 42 43

25 0 496.319 25 15 16

30 0 519.618 27 24 25

975 0 960.000 975 0 92

Исходя из данных отчета видно, что всего было собрано 11 изделий (COL 11) за общее время 442.917 (STIME 442.917) минут. Так же видно время сборки каждого изделия (69.466, 123.528, 147.771, 198.612, 238.851, 269.089, 310.835, 331.708, 375.490, 421.581, 442.917). Зарплата всех рабочих за смену составила 8 * 8 * 10 = 640 д.е. (ZARPLATA 640). Доход 0 - 640-24 = -664 д.е. (DOHOD -664.358). Количество рабочих на ОП1 = 3, на ОП2 = 1, на АМ1 = 1, на АМ2 = 1, на АМ3 = 2. При данной расстановке достигается наибольшая экономическая эффективность производственного процесса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотренная задача работы сборочного цеха является одной из важнейших задач каждого современного предприятия, занимающегося производством, сборкой изделий и других задач подобного рода. Сумев грамотно организовать производство, распределить ресурсы (как трудовые, так и материальные) между цехами предприятие может извлекать больше прибыли (производить больше продукции) не привлекая дополнительные производственные мощности.

Созданная модель может применяться так же и к другим процессам с похожими условиями и параметрами. Таким образом, создаваемые модели являются универсальными, так как не имеют привязки к какой-либо конкретной предметной области, а множество процессов в мире подчиняется схожим по своей сути законам (например, поток транспорта на улицах города и воды в водопроводе, где основным параметром является пропускная способность).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1) Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. -- 7-е изд. -- М.: «Вильямс», 2007. -- С. 697-737.

2) Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений - III Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO` 04, Москва, ИПУ РАН, 2004г.

3) Норенков И.П. Разработка САПР.- М., МГТУ им.Баумана,1994

4) Томашевский В. Н., Жданова Е. Г., Жолдаков А. А. Решение практических задач методами компьютерного моделирования. - Киев: Изд-во "Корнійчук", 2001. - 268 с.

5) А. Бражник, Имитационное моделирование: возможности GPSS World. - М.: Реноме, 2006.- 440 с.

6) В. Боев, Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World. - С-Пб.: "BHV-Санкт-Петербург", 2005. - 368 с.

7) Ю.И. Рыжиков, Имитационное моделирование: Теория и технологии. - М.: издательство "Альтекс-А", 2004. - 380 с.

Размещено на Allbest.ru