Разработка имитационной модели распространения инновационного продукта компании ООО "ОКТОБЛУ" в г. Самара
Содержательное описание предметной области, ее идентификация. Задачи имитационного моделирования. Схема и описание бизнес-процесса. Выбор и обоснование инструментальных средств реализации имитационной модели, программное обеспечение ее функционирования.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 07.08.2018 |
Размер файла | 1,0 M |
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/
Федеральное агентство связи
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
"Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики"
Факультет Информационных систем и технологий
Направление (специальность) Прикладная информатика в экономике
Кафедра Экономических и информационных систем
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
(БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА)
Разработка имитационной модели распространения инновационного продукта компании ООО "ОКТОБЛУ" в г. Самара
Руководитель ассистент каф. ЭИС С.В. Сухова
Разработал И.В. Муратова
Самара 2017
Содержание
- Введение
- 1. Аналитическая часть
- 1.1 Содержательное описание предметной области
- 1.2 Идентификация предметной области
- 1.3 Постановка задачи имитационного моделирования
- 1.3.1 Схема и описание бизнес-процесса, подлежащего моделированию
- 1.3.2 Определение состава исходных данных
- 2. Проектная часть
- 2.1 Статистическое исследование бизнес-процессов, подлежащих моделированию
- 2.2 Идентификация законов распределения
- 2.3 Разработка и описание математической модели бизнес-процесса
- 2.4 Разработка и описание алгоритма функционирования имитационной модели
- 2.5 Выбор и обоснование инструментальных средств реализации имитационной модели
- 3. Экспериментальная часть
- 3.1 Программное обеспечение функционирования имитационной модели
- 3.1.1 Описание пользовательского интерфейса
- 3.1.2 Описание взаимосвязи программных модулей
- 3.2 Описание тестового примера
- 3.2.1 Реализация выработанного моделирующего алгоритма
- 3.2.2 Разработка и реализация плана эксперимента
- 3.2.3 Постановка и разработка оптимизационных задач
- Заключение
Введение
Продвижение любой фирмы непосредственно находится в зависимости от мастерства управляющего улучшить деятельность проходящих в ней бизнес-процессов. В процессе исследования оптимизационных решений, как правило, акцентируют ряд альтернатив, осуществление которых должна послужить причиной к повышению эффективности производительности работы компании. Таким образом в компании ООО "ОКТОБЛУ" появилось потребность в подборе решений для оптимизации работы распространения инновационного продукта. Подобрать наилучшее решение, никак не проводя эксперимент надо фирмой и работниками, дает имитационное моделирование.
Моделирование - это исследование объектов познания не непосредственно, а косвенным путем, при помощи анализа некоторых других вспомогательных объектов. Такие вспомогательные объекты мы будем называть моделями.
Имитационное моделирование - воспроизведение на ЭВМ (симуляция) процесса функционирования исследуемой системы, что позволяет исследовать состояние системы и отдельных ее элементов в определенные моменты модельного времени.
В данной работе затронуты основные проблемы разработки и внедрения на рынок инновационного продукта. Проанализировав суть и значимость инноваций, акцентирует внимание на постоянные внедрения инноваций компании, рассматривая характерные черты распространения и принятий инноваций. Основная задача инноваций - удовлетворение покупателя, а это является базой концепции маркетинга.
Все вышесказанное определило актуальность темы работы - разработка имитационной модели распространения инновационного продукта.
Объектом исследования: компании ООО "ОКТОБЛУ".
Предметом исследования: бизнес-процесс распространение инновационного продукта.
Цель исследования: разработка имитационной модели распространения инновационного продукта в компании ООО "ОКТОБЛУ" розничной сети магазина Decathlon, в подборе оптимальных решений исследуемого бизнес-процесса на основе результатов имитационного моделирования для принятия аргументированных, подходящих управленческих решений.
Задачи исследования:
- провести исследование работы компании ООО "ОКТОБЛУ";
- проанализировать и формализовать бизнес-процесс работы распространения инновационного продукта в форме понятной, последовательной схемы, имитирующей логику его функционирования;
- разработать логико-математическую модель бизнес-процессов;
- реализовать имитируемый бизнес-процесс в сфере имитационного моделирования AnyLogic.
Бакалаврская работа содержит 3 раздела.
Во введении обосновывается актуальность работы, цель, задачи, объект и предмет исследования.
Первая глава представляет аналитическую часть бакалаврской работы, в которой содержится описание компании, описание бизнес-процесса распространение инновационного продукта, подлежащего моделированию, и представлены случайные факторы, воздействующие на исследуемый бизнес-процесс.
Вторая глава раскрывает практическую часть бакалаврской работы, в которой проводится статистическое исследование исследуемого бизнес-процесса, описываются принципы построения математической модели и моделирующего алгоритма, на основании которых разрабатывается имитационная модель в среде моделирования AnyLogic.
Третья глава содержит экспериментальную часть, в которой проходит реализация выработанного моделирующего алгоритма, описание пользовательского интерфейса и взаимосвязи программных модулей, также постановка и разработка оптимизационных задач функционирования моделируемого бизнес-процесса.
В заключении сделаны основные выводы и результаты по проделанной работе.
предметная область имитационное моделирование
1. Аналитическая часть
1.1 Содержательное описание предметной области
Объектом бакалаврской работы является ООО "ОКТОБЛУ", расположенное на территории Самарской области.
Компания ведёт свою историю с открытия магазина Decathlon вблизи Лилля в 1976 году. В 1986 году компания вышла на германский рынок, в 1992 - на испанский, в 1999 - на британский. В 1999 году вышла на рынок США путём приобретения сети MVP Sports, включающей 20 магазинов (был произведён ребрендинг под марку Decathlon USA), однако в 2006 году объявила о выходе с американского рынка и на 2010 год операций там не вела.
Владельцы компании является семья Мюлье, они также контролируют сеть Auchan. Президент данной компании Мишель Леклерк (Michel Leclercq), а главный управляющий компании Ив Клод (Yves Claude).
На декабрь 2015 года компания контролировала около 1031 магазина по всему миру, из них 300 - во Франции. Кроме Decathlon, магазины открываются под названием Koodza. Производство компании на 2007 год было расположено в 27 странах мира (63,6 % - Азия, 33,7 % - Европа).
Первый магазин компании в России открылся в 2006 году в Москве. На февраль 2016 года в стране работает 40 магазинов под маркой "Decathlon": двенадцать в Москве, по три в Санкт-Петербурге и Краснодаре, по два в Казани и Самаре, по одному в Волгограде, Воронеже, Екатеринбурге, Перми, Иваново, Ростов-на-Дону, Рязани, Набережных Челнах, Нижнем Новгороде, Саратове, Твери, Уфе, Костроме, Брянске, Ярославле, Владимире. Интересы Decathlon в России представляет её дочерняя компания - ООО "Октоблу" (его выручка в 2008 году составила 1,29 млрд руб., чистая прибыль - 49,7 млн руб.).
На данный момент продолжается развитие официального интернет-магазина Decathlon.ru, в котором покупатели смогут заказать интересующие их товары с доставкой на дом. Обязательства по доставке на себя взяла крупная транспортная компания HermesRussia.
У компании Decathlon имеется опыт производства товаров в странах СНГ. Так, например, заготовка верха для обуви выпускается на Украине, а лыжи и лыжные ботинки - в Ярославле.
Кроме того, компания предлагает решения по финансированию; услуги, ремонт; хоккей в социальных сетях; спортивная страховка; услуги персонального тренера; аренда лыж; подарочные карты; и другие услуги. Она продает свою продукцию через свои магазины, а также интернет-порталов во Франции и на международном уровне. Компания была основана в 1976 году и имеет штаб-квартиру в городе Вильнев д'АСК, Франция. Она действует в магазинах Франции, Китая, Испании, Словении, Италии, Польши, Российской Федерации, Бельгии, Германии, Португалии, Индии, Бразилия, Великобритания, Венгрия, Румыния, Турция, Чехия, Нидерланды, Болгария, Марокко, Хорватии, Словакии и Швеции [1]. Организационная структура относится к индивидуальной и командной работы в организации. Для достижения организационных целей и задач, индивидуальная работа должна быть скоординированной и управляемой. Структура является ценным инструментом в достижении координации, так как он определяет подчиненности (кто перед кем отчитывается), очерчивает официальным каналам связи, и описывается, как отдельные действия индивидов связаны друг с другом. Организации могут функционировать в нескольких различных структуры, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
"Организационная структура управления" - одно из ключевых понятий менеджмента, тесно связанное с целями, функциями, процессом управления, работой менеджеров и распределением между ними полномочий [2].
На рис.1.1 представлена организационная структура компании ООО "ОКТОБЛУ".
Совет директоров, в том числе генеральный директор, имеет очень определенные роли и обязанности в рамках организации бизнеса. По сути, это роль совета директоров нанять исполнительного директора или генерального менеджера бизнеса и оценить общее направление и стратегию бизнеса. Генеральный директор или генеральный менеджер отвечает за наем всех остальных сотрудников и контроль над работой изо дня в день бизнеса. Проблемы обычно возникают, когда эти принципы не соблюдаются. Конфликт возникает, когда руководители начинают вмешиваться в работу изо дня в день бизнеса. С другой стороны, управление не несет ответственности за общие политические решения бизнеса.
Генеральный директор отвечает за общие формы операций и производительности. Он является лидером фирмы, служит в качестве основного звена между советом директоров (правления) и различных частей фирмы или уровней, и проводятся исключительно ответственность за фирмы успеха или неудачи. Одной из главных обязанностей директора является поддерживать и осуществлять корпоративную политику.
Главный бухгалтер - осуществляет организацию бухгалтерского учета финансовой деятельности, способствующего реализацию полного расчета и самофинансирования. Так же имеет право представлять предприятие в различных организациях; право взаимодействовать с другими организациями и предприятиями с целью оперативного решения различных вопросов в пределах своей компетенции; право давать указания подчиненным службам и персоналу и контролировать их выполнение. Главного бухгалтера считают частью высшего руководства и их мнение в почете. Они могут вносить предложения в управление о том, как повысить прибыль и сократить убытки. Они приобретают еще большую значимость в период экономического спада, так как они являются теми, кто может прийти с финансовой мерой, которая поможет компании выдержать шторм.
Бухгалтер - следующее звено после главного бухгалтера. Он имеет следующий ряд обязательств: подготовка финансовой отчетности и других финансовых отчетов, документации по финансовым операциям, предоставления финансовой информации для управления, комплексное исследование и анализ конкретных счетов, анализ бизнес-операций, тенденций и расходов.
Исполнительный директор - является высшим должностным лицом в компании, и его основные обязанности включают в себя принятие важных корпоративных решений, управление операциями и ресурсами компании, и выступает в качестве главной точки взаимодействия между советом директоров и корпоративных операций.
Руководитель, менеджер магазина - бесперебойное функционирование и продуктивный выход розничного магазина. Роль менеджера руководителя магазина в магазине включает в себя найм соответствующих лиц для выполнения конкретных задач. Это является ключевым фактором в общих операциях розничного магазина. Они обучают и поощряют своих сотрудников, чтобы получить эффективный рост. Руководитель магазина должен сделать прочные отношения между сотрудниками и клиентами, которые очень полезны в долгосрочной перспективе. Он также является основным координатором между менеджерами отдела и другими сотрудниками. Если сотрудники находят какие-либо трудности при продаже товара, он обсуждает этот вопрос с менеджером отдела и придумывает эффективным решением.
Помощник менеджера магазина. Главной является обучение сотрудников для продажи и отображения товаров. Если компания запускает новый продукт, то он презентует персоналу. Они делают исследование рынка, чтобы проанализировать последние тенденции и стили, а также узнают о том, где они отсутствуют. Обзор продаж на еженедельной основе также является его ответственностью. Он решает позиционирование различных продуктов в магазине.
Менеджер отдела - осуществляет работу персонала своего отдела, разбор поставки и оформления заявки на продукцию. Менеджер должен также обеспечить, чтобы сотрудники были довольны в плане ожидания работы, денежных вознаграждений и карьерного роста. Для этого, важно, что менеджер не только мотивировал сотрудников, но также гарантировать, что они обучены и оснащены для больших ролей в организации. Контролирует исправности работы инвентаря и оборудование в зале.
Старший продавец-консультант - осуществляет контроль над работой продавцов-консультантов на рабочем месте, составление графиков выхода в рабочие смены. Старший продавец-консультант проверяет соблюдения трудовой дисциплины, рабочего распорядка и санитарных норм в торговом зале продавцов.
Продавец-консультант обеспечивает анализ и подготовку товаров, чтобы помочь магазину улучшить свои продажи. Консультанты представляют продукцию компании или услуги в целях получения новых клиентов, и обеспечить существующими клиентами. Они несут ответственность, убедившись, что определенное количество товара продается клиентам в течение определенного периода времени.
Менеджер касс - несет ответственность за кассиров и гарантирует, что время ожидания клиентов сводится к минимуму. Встречает клиентов, отвечает на вопросы и решает проблемы. Отвечает за сбор содержание кассовых аппаратов в конце каждой смены и доставка средств инкассаторам.
Старший кассир - устанавливает прямой контакт с каждым клиентом в магазине, по телефону, на столе информации. Следит за чистотой и идеального порядка на кассе. Принимает во внимания и передает своему руководству жалобы и предложения каждого клиента.
Кассир сканирует товар через кассовый аппарат, что клиент желает приобрести в магазине. После того как все товары были проверены, кассир забирает оплату (наличными, кредитной/дебетовой карты) на товар или услуги, обмен, учет полученной суммы, вносит изменения и выдает квитанции или чеки клиентам. Кассирами будут рассчитываться суммы выручки, подготавливаются отчеты по выручке и продажи, чтение и запись сумм, показанных на кассовую ленту и проверки в отношении наличных средств.
Менеджер по работе с клиентами - относится к счетам. Обязанности менеджера банковского счета включает в себя поддержание всех купли-продажи записей. Он должен ввести каждую транзакцию в своем регистре или лист для поддержания счета. Менеджер счета руководит всеми кредитными и дебетовыми деталями в счетах в розничном магазине и отслеживает денежный поток магазина.
Менеджер по персоналу обязанность, которого заключается привлечением работников на работу, управляя их документами, утверждение заявок на отпуск, обработку жалоб и контроль за уход сотрудников. Он несет ответственность за подготовку, награждение, дисциплинарного работника.
Директор по маркетингу разрабатывает стратегию маркетинга по изучению экономических показателей; отслеживание изменений спроса и предложения; идентификации клиентов и их текущие и будущие потребности; мониторинг конкуренции. Он разрабатывает новые способы применения существующих продуктов путем анализа статистических данных, касающихся развития рынка; сбор и анализ данных; консультации с внутренними и внешними источниками.
Менеджер по рекламе - это специалист, который планирует и направляет рекламу в сферу общества, чтобы вызвать интерес к продукту или услуге. Менеджер по рекламе работает с арт-директорами, агентами по продажам и членами финансовых сотрудников с целью разработки и выполнения задач, и часто будут выступать в качестве связующего звена между агентствами и клиентами.
Директор по продажам устанавливает цели продаж путем прогнозирования и разработки ежегодных квот продаж для регионов и территорий; проецирование ожидаемого объема продаж и прибыли для существующих и новых продуктов. Поддерживает объем продаж, ассортимент продукции и продажную цену, сохраняя ток спроса и предложения, меняющиеся тенденции, экономические показатели, и конкурентами. Так же директор по продажам устанавливает и регулирует отпускные цены, контролируя расходы, конкуренции и спроса и предложения.
Менеджеры по продажам устанавливают цели продаж, анализ данных и разработки учебных программ для организаций торговых представителей.
Менеджеры по закупкам используют много ресурсов, чтобы узнать о всех потенциальных поставщиков. Они посещают встречи, выставки и конференции, чтобы узнать о новых тенденциях в отрасли и наладить контакты с поставщиками. Они часто общаются с потенциальными поставщиками и посещают их заводы и распределительные центры, чтобы оценить свои возможности. Например, они могут обсудить дизайн продукции с дизайном инженерами, с производственными контролерами, или вопросами доставки с менеджерами в приемном отделении. Они должны убедиться в том, что поставщик может доставить нужные товары или услуги своевременно, в нужном количестве, и без ущерба для качества.
Менеджер по закупкам покупает продукты для организаций, которые могут использоваться или перепродаваться. Они оценивают поставщик, заключают контракты, качество обзора продукции и часто контролируют агента по закупкам и покупателям.
Директор розничной сети разрабатывает и внедряет концепции по открытию новых розничных магазинов, подготавливает бизнес-план по каждому магазину, а так же принимает решение административно-хозяйственных и финансово-экономических вопросов, связанных с открытием торговой точки.
Оператор-контролер проверяет соответствия принимаемых ценностей сопроводительным документам. Руководит работой по погрузке, выгрузке грузов и размещению их внутри склада Он ведет учет наличия на складе хранящихся материальных ценностей и ведение отчетной документации по их движению.
Схема основных бизнес-процессов компании ООО "ОКТОБЛУ" Decathlon представленная на рис 1.2.
В данной модели необходимо описать следующие бизнес-процессы:
1) Организационно-управленческие процессы.
Управление магазина:
- Стратегическое управление;
- Оперативное управление;
2) Производственные процессы:
- Определение и анализ требуемых потребностей;
- Проектирование продукции и производственные процессы;
- Заключение контракта на поставку продукции;
- Закупка материалов;
- Входной контроль материалов;
- Хранение материалов и готовой продукции;
- Производство инновационного продукта;
- Тестирование готового инновационного продукта;
- Мониторинг несоответствующей продукции;
- Отгрузка готовой продукции;
- Управление транспортными потоками;
3) Обеспечивающие процессы:
- Обучение персонала;
- Документирование;
- Обслуживание и ремонт оборудование;
- Материально-технического обеспечения;
- Финансового и бухгалтерского обеспечения;
- Обеспечения безопасности;
- Обеспечение основным процессам оборудованием;
- Проведение внутреннего тестирования.
Рис.1.2 - Схема основных бизнес-процессов компании ООО "ОКТОБЛУ" Decathlon
1.2 Идентификация предметной области
В связи с ускоренным прогрессом меняются желания и требования конечных потребителей товаров, что ведет за собой необходимость многих компаний подстраиваться и постоянно развиваться во множестве из направлений, затрагивающих непосредственно их деятельность, чтобы в дальнейшем максимизировать свою прибыль. Большое значение в этих процессах имеют инновации.
Концепция инноваций весьма разнообразна, в основном в зависимости от ее применения. Инновация - это успешная эксплуатация новых идей. Например, успех компаний означает увеличение доходов, доступ к новым рынкам, увеличение прибыли и другие преимущества.
Инновации обладают способностью повышать ценность продуктов компании, дифференцируя ее, даже на мгновение, в конкурентной среде. Инновации еще более важны на рынках с большим количеством товаров, таких как те, которые представляют высокий уровень конкуренции и чья продукция примерно эквивалентна конкурентам. Те, кто внедряет инновации в этом контексте, делая инкрементные или радикальные инновации в продуктах, процессах или бизнес-моделях, имеют преимущество перед другими.
Инновации важны, потому что они позволяют компаниям получать доступ к новым рынкам, увеличивать доходы, выполнять новые партнерские отношения, изучать новые знания и повышать ценность своих брендов.
Для внедрения инноваций компании необходимо в первую очередь осознавать важность инноваций в существующем конкурентном сценарии. Невозможно стать инновационной компанией, не уделяя должного внимания этому вопросу.
Затем компания должна понимать, что такое инновация и какова ее динамика. Оттуда она может определить стратегию, согласованную с целями организации и ее видением. Таким образом, можно идентифицировать другую существенную концепцию для компании, чтобы она стала инновационными: внимание к будущему является требованием для компании внедрять инновации.
Следующим шагом будет разработка и интернализация управленческих инструментов инновационного процесса. Эти решения должны быть адаптированы к каждой ситуации. Следует учитывать размер компании, ее сектор деятельности, культуру и организационную структуру, систему агентов, в которую она вставлена, ее будущее видение и амбиции.
Тема вокруг инноваций сложна. Он также позволяет интерпретировать и адаптироваться. Инновации включает в себя серию технологических, рыночных и управленческих экспертиз.
Понимать концепцию инноваций и практики требует времени, самоотверженности и инвестиций. Однако мы видим, что компании, которые стали действительно инновационными, с тех пор не оглядывались назад.
Огромную роль в сфере прогнозирования и моделирования процессов распространения имеет модель распространения продукта по Бассу. Модель представляет процесс распространения инновационного продукта. Первоначально продукт никому не известен, и с целью, для того чтобы общество стало его покупать, он рекламируется. В результате определенная доля людей приобретает продукт под влиянием рекламы. Кроме того общество приобретают продукт вследствие общения с теми, кто этот продукт ранее приобрел.
Бизнес-процессы считается элементами модели, и представляют собой совокупность взаимосвязанных мероприятий или задач, направленных на создание определённого продукта или услуги для потребителей. В качестве графического описания деятельности применяются блок-схемы бизнес-процессов.
1.3 Постановка задачи имитационного моделирования
1.3.1 Схема и описание бизнес-процесса, подлежащего моделированию
В данной работе рассмотрен процесс "Распространение инновационного продукта компании ООО "ОКТОБЛУ" в г. Самара". Этот бизнес-процесс включает в себя поиск новых клиентов, работу с клиентами, которые приобрели инновационный продукт, отправку информации о товаре потенциальным клиентам, а также сбор и анализ запросов на товар. Своевременная реализация продукции обеспечивает непрерывность производственного процесса и ускоряет оборачиваемость средств. Реализованной считается продукция, приобретенная покупателями.
Бизнес процесс "Распространение инновационного продукта компании ООО "ОКТОБЛУ" в г. Самара" начинается с поступления заявки с необходимостью вывести на рынок новый продукт. После поступления продукта на торговые площадки потенциальные потребители узнают о новом товаре через такие каналы распространения как: влияние рекламы, "Сарафанное радио" и т.д.
Важным показателем деятельности предприятия является объем продаж, показывающий сумму проданной продукции магазина за данный период времени. На этот показатель влияет множество факторов, например, сезонные колебания спроса, конкуренция. Таким образом, исходя из объема продаж, планируется объем выпуска продукции, чтоб продукция не оставалась на складе.
В результате деятельности процесса распространения инновационного продукта покупатели получают готовый новый продукт. В бухгалтерию и экономический отдел поступают документации, сведения об объеме проданного инновационного продукта (рис.1.3).
Процесс распространения инновационного продукта магазина Decathlon осуществляется в отделе сбыта и маркетинга при взаимодействии его с покупателями нового продукта компании.
Рис. 1.3 - Схема процессов распространения инновационного продукта
В этой модели интенсивность рекламы и вероятность того, что продукт будет приобретен под ее влиянием, полагаются постоянными. Эффективность рекламы определяет, какая доля людей купит продукт вследствие ее влияния.
Влияние общества может быть как положительным, например покупатель рассказал, какой практичный и долгосрочный товар приобрел, что другой захотел тоже его приобрести, или наоборот он сказал какой товар плохой, некачественный. И тем самым его не приобрели. И в зависимости от того какой вариант сработает, будет имитироваться то или иное событие.
Формализуем бизнес-процесс распространение инновационного продукта. Модель рассматриваемого бизнес-процесса приведена на рис.1.4 в виде схемы, изображающей управляющие и информационные потоки, сотрудники определенных действий и применяемые ресурсы.
Рис.1.4 - Схема распространение инновационного продукта
1.3.2 Определение состава исходных данных
Одной из основных особенностей имитационного моделирования является учёт случайных факторов, а точнее - их влияния на результаты протекания бизнес-процессов. Практически все бизнес-процессы социальной и экономической сферы подвержены влиянию случайных факторов, оказывающих негативное влияние на управление этими процессами. [3].
С учётом абстрагирования от несущественных деталей выделим непрерывные (НСВ) и дискретные (ДСВ) случайные величины оказывающие влияние на деятельность отдела менеджмента качества:
СВ1 - количество поступающих заявок (НСВ);
СВ2 - длительность вывоза ИП на торговые площадки (НСВ);
СВ3 - вероятность приобретения товаров в результате рекламы (ДСВ);
СВ4 - вероятность влияние общества (ДСВ);
СВ5 - вероятность приобретение товаров в ходе убеждения сотрудников (ДСВ);
СВ6 - длительность анализа целевой аудитории (НСВ);
СВ7 - длительность выбора каналов и метода распределение (НСВ);
СВ8 - вероятность выбора каналов и метода распределения (ДСВ);
СВ9 - длительность распространение рекламы (НСВ);
СВ10 - вероятность завершения контроля (ДСВ);
СВ11 - длительность оценки эффективности влияние рекламы (НСВ);
СВ12 - вероятность положительного отзыва (ДСВ);
СВ13 - вероятность убеждения сотрудника (ДСВ).
Таким образом, с помощью статистического метода имитационного моделирования можно учесть влияние случайных факторов на функционирование процесса. Построив имитационную модель, можно спрогнозировать будущие состояния бизнес-процесса, например, при какой эффективности рекламы будет больше потребления продукта.
Имея репрезентативную выборку случайной величины, можно сделать предположение о законе ее распределения, рассчитать его основные параметры и проверить выдвинутую гипотезу о виде закона распределения. Для этого необходимо вычислить теоретические частоты предполагаемого закона распределения и сравнить их с полученными эмпирическими значениями, руководствуясь одним из критериев согласия (например, критерием согласия Пирсона) [4].
2. Проектная часть
2.1 Статистическое исследование бизнес-процессов, подлежащих моделированию
Экономико-статические модели строятся в соответствии с теми или иными гипотезами о структуре взаимосвязи и взаимоотношений экономических показателей, о причинах и закономерностях развития явлений и процессов. Статическая проверка гипотез опирается на результаты наблюдений в случайной выборке и имеет вероятностный характер.
Имитационное моделирование является эффективным аппаратом исследования стохастических систем, динамика которых зависит от случайных факторов. Входные и выходные переменные стохастической модели, как правило, - случайные величины, векторы, функции, случайные процессы. Необходимость статистического анализа при сборе и анализе входных данных связана с задачами определения вида функциональных зависимостей, описывающих входные данные, оценкой конкретных значений параметров этих зависимостей, а также проверкой значимости параметров. Для подбора теоретических распределений случайных величин, в рамках данной работы применяются известные методы математической статистики. Такие методы основаны на определении параметров эмпирических распределений и проверке статистических гипотез, с использованием критериев согласия о том, согласуются ли имеющиеся эмпирические данные с известными законами распределения на статистически приемлемом доверительном уровне.
Проверка гипотезы осуществляется с помощью статистического критерия. Для построения статистического критерия необходимо, во-первых, сформулировать нулевую (Н0) и альтернативную гипотезу (Н1), во-вторых, выбрать уровень значимости б, определяющий допустимую вероятность ошибки первого рода (вероятность отвергнуть первую гипотезу), в-третьих, определить область допустимых значений и критическую область, попадание в которую критерия имеет вероятность, равную уровню значимости, в-четвертых, принять то или иное решение в зависимости от значения критерия, рассчитанного на основании фактических наблюдений: если критерий попадает в критическую область, то нулевая гипотеза отклоняется, если в область допустимых значений - то гипотеза не отклоняется.
Обычно уровень значимости б принимают равным 0,05 или 0,01. Он представляет собой минимальную вероятность, начиная с которой события признаются практически невозможными. В соответствии величины уровня значимости определяется критическая область, под которой понимается такая область значений критерия, попадая в которую они будут свидетельствовать о том, что проверяемая гипотеза должна быть отвергнута. К критической области относятся те значения, появление которых при условии верности гипотезы было бы маловероятным.
Выбирая уровень значимости, следует учитывать важность последствий допускаемых ошибок [5]. Чем серьезные последствия отклонения правильной гипотезы, тем менее должны быть вероятность ошибки, то есть, меньше уровень значимости б.
Все значения рассматриваемой характеристики, не принадлежащие к критической области образуют так называемую область допустимых значений. Если наблюдаемое значение характеристики находится в области допустимых значений, то проверяемая гипотеза принимается с вероятностью.
Выбор критерия для проверки статистических гипотез может осуществляться на основании различных принципов. Чаще всего для этого пользуются принципом отношения правдоподобия, который позволяет построить критерий, наиболее мощный среди всех возможных критериев. Суть его сводится к выбору такого критерия К с известной функцией плотности f (k) при условии справедливости гипотезы Н 0, чтобы при заданном условии значимости можно было бы найти критическую точку Ккр распределения f (k), которая распределила бы область допустимых значений, в которой результаты выборочного наблюдения выглядят наиболее правдоподобными, и критическую область, в которой результаты выборочного наблюдения выглядят менее правдоподобными в отношении нулевой гипотезы Н 0.
Если такой критерий К выбран, и известна плотность его распределения, то задача проверки статистической гипотезы сводится к тому, чтобы при заданном уровне значимости рассчитать по выборочным данным наблюдаемое значение критерия Кнабл и определить, является ли оно наиболее или наименее правдоподобным в отношении нулевой гипотезы Н 0.
Проверка каждого типа статистических гипотез осуществляется с помощью соответствующего критерия, являющегося наиболее мощным в каждом конкретном случае.
Критерий Пирсона эффективен при значительном числе наблюдений (N ? 50), причем частоты всех интервалов должны насчитывать не менее пяти единиц, а число интервалов должно быть (l > 5) поскольку оценка зависит от числа степеней свободы.
2.2 Идентификация законов распределения
На основе собранной статистической информации для моделирования значений случайных величин процесса необходимо произвести идентификацию законов распределения и оценку параметров распределения таких величин. Проверка статистических гипотез осуществляется с использованием электронных таблиц MS Excel.
Рассмотрим характер и закономерность распределение СВ1 - число поступивших заявок. Данная совокупность представлена в таблице 2.1.
Преобразуем данную совокупность: разобьем ее на интервалы и определим частоту попадания случайной величины в полученный интервал. Число интервалов находим по формуле Стерджесса:
(2.1)
где I - число интервалов;
N - число наблюдений.
В результате вычислений получаем I = 1 + 3,332 * lg 250 = 9, то есть число интервалов I = 9; объем выборки 250 показателей.
Таблица 2.1. Эмпирическое распределение и его числовые характеристики СВ1 - число поступивших заявок
№ |
Нижняя граница, Xi |
Верхняя граница, Xi+1 |
Частота, Mi |
Частость, Wi |
Центр интервала, XЇi |
Среднее выборочное, XЇв |
Откл. от ср. выб., XЇi-XЇв |
Кв. откл., (XЇi-XЇв) І |
Дисперсия |
|
1 |
1,00 |
2,00 |
7,00 |
1,286 |
1,500 |
10,500 |
-5,276 |
27,836 |
194,853 |
|
2 |
2,00 |
3,00 |
10,00 |
35,714 |
2,500 |
25,000 |
-4,276 |
18,284 |
182,842 |
|
3 |
3,00 |
4,00 |
15,00 |
25,000 |
3,500 |
52,500 |
-3,276 |
10,732 |
160,983 |
|
4 |
4,00 |
5,00 |
31,00 |
16,667 |
4,500 |
139,500 |
-2,276 |
5,180 |
160,585 |
|
5 |
5,00 |
6,00 |
41,00 |
8,065 |
5,500 |
225,500 |
-1,276 |
1,628 |
66,755 |
|
6 |
6,00 |
7,00 |
56,00 |
6,098 |
6,500 |
364,000 |
-0,276 |
0,076 |
4,266 |
|
7 |
7,00 |
8,00 |
35,00 |
4,464 |
7,500 |
262,500 |
0,724 |
0,524 |
18,346 |
|
8 |
8,00 |
9,00 |
33,00 |
7,143 |
8,500 |
280,500 |
1,724 |
2,972 |
98,082 |
|
9 |
9,00 |
10,00 |
22,00 |
7,576 |
9,500 |
209,000 |
2,724 |
7,420 |
163,244 |
|
Итого |
250,00 |
1569,000 |
1049,956 |
На основе данных из таблицы 2.1 выявлены следующие параметры теоретического распределения:
? Значение выборочной средней: = 6,28.
? Значение дисперсии: D=4, 20.
? Значение среднего квадратического отклонения: у = 2,05.
? Значение параметра равно значению средней выборочной : а=6,28
Значение выборочной средней рассчитывается по формуле:
где - средняя выборочная;
Mi - частота;
- центр интервала;
N - число наблюдений.
Значение дисперсии D рассчитывается по формуле:
где D - дисперсия;
Mi - частота;
Xi - нижняя граница интервала;
- средняя выборочная;
N - число наблюдений.
Значение среднего квадратического отклонения у рассчитывается по формуле:
где у - среднее квадратическое отклонение;
D - дисперсия.
Для более наглядного представления построим гистограмму эмпирического распределения случайной величины.
Вид полученной гистограммы позволяет предложить, что используемая величина подчиняется нормальному закону. Проверим это предположение по критерии . В таблице 2.2 приводятся расчетные данные, отражающие результаты этой проверки.
Рис. 2.1 - Гистограмма плотности распределения вероятности
Таблица 2.2. Теоретические значения вероятности Рi для СВ1 - число поступивших заявок
№ |
Мi |
ai*e-a |
Pi |
mi' |
Мi-Мi' |
(Мi-М'i) ^2 |
(Мi-М'i) ^2/Мi' |
|
1 |
7 |
0,03 |
0,03 |
5,82 |
1,18 |
1,39 |
0,239 |
|
2 |
10 |
0,17 |
0,08 |
11,08 |
-1,08 |
1,17 |
0,105 |
|
3 |
15 |
0,84 |
0,14 |
28,87 |
-13,87 |
192,38 |
6,664 |
|
4 |
31 |
4,21 |
0,18 |
32,45 |
-1,45 |
2,10 |
0,065 |
|
5 |
41 |
21,06 |
0,18 |
42,54 |
-1,54 |
2,37 |
0,056 |
|
6 |
56 |
105,28 |
0,15 |
56,57 |
-0,57 |
0,32 |
0,006 |
|
7 |
35 |
526,40 |
0,10 |
31,835 |
3,17 |
10,02 |
0,315 |
|
8 |
33 |
2632,01 |
0,07 |
22,563 |
10,44 |
6,56 |
0,291 |
|
9 |
22 |
13160,05 |
0,04 |
14,215 |
7,79 |
60,61 |
4,264 |
|
0,96 |
12,0033 |
При этом необходимо оценить значение суммы вида:
где Mi - эмпирические частоты распределения;
N - число наблюдений;
Pi - теоретическая вероятность попадания значений СВ в заданный интервал;
- теоретические частоты;
I - число интервалов.
Теоретическая вероятность для закона Пуассона определяется по формуле:
где Pi - теоретическая вероятность;
а - параметр закона Пуассона;
- нижняя граница интервала.
Для нахождения найдем число степеней свободы (m) исходя из формулы:
(2.7)
где I - число интервалов (в нашем случае I = 9)
s - число связей. Так как нормальное распределение оценивается двумя параметрами СКО и МАТ, то s = 2.
Отсюда получаем m = 6.
Значение = 12,0033 необходимо сравнить с критическим значением , найденным по таблице распределений Стьюдента (Приложение А).
Выбрав уровень значимости =0,1 и учитывая, что в данном случае число степеней свободы m=6, находим в таблице распределений Стьюдента значение =14,067. Поскольку , значит наблюдаемое значение попадает в область принятия рассмотренной статистической гипотезы, то не противоречит предположению об их нормальном распределении. Следовательно, полученные данные не противоречат предположению о законе Пуассона с параметром а=6,28.
В ходе исследования путем было установлено, что также нормальному закону распределения подчиняются случайные величины: СВ6 - длительность анализа целевой аудитории; СВ11 - длительность оценки эффективности влияние рекламы.
В таблице 2.6 приведены свободные данные по всем законов распределения, рассматриваемых случайные величины.
Рассмотрим СВ3 - вероятность приобретения товаров в результате рекламы. Для того чтобы определить вероятность наступления события (покупка инновационного продукта влиянием рекламы) необходимо определить значение вероятности успеха. В результате первичной обработки выборки получили, что из 87 покупателей приобрело инновационный товар 23 покупателя. Рассчитаем вероятность наступления p (1) благоприятного события по формуле:
где р (А) - вероятность наступления события А;
N - сумма всех наступивших событий;
А - число наступивших события А.
Подставив значения в формулу, получим вероятность того, что инновационный продукт приобретут в результате рекламы равно 0,26. Аналогичным образом были рассчитаны вероятности наступления события для СВ4 - вероятность влияние общества; СВ5 - вероятность приобретение товаров в ходе убеждения сотрудников; СВ8 - вероятность выбора каналов и метода распределения; СВ10 - вероятность завершения контроля; СВ12 - вероятность положительного отзыва; СВ13 - вероятность убеждения сотрудника.
Рассмотрим СВ2 - длительность вывоза ИП на торговые площадки. Данная совокупность представлена в таблице 2.3.
Преобразуем данную совокупность: разобьем ее на интервалы и определим частоту попадания случайной величины в полученный интервал. Число интервалов находим по формуле Стерджесса:
(2.1)
где I - число интервалов;
N - число наблюдений.
В результате вычислений получаем:
I= 1 + 1,3,332 * lg 100 = 8,
то есть число интервалов I = 8; объем выборки 100 показателей.
На основе данных из таблицы 2.3 выявлены следующие параметры теоретического распределения:
? Значение выборочной средней: = 12,9.
? Значение дисперсии: D=79,89.
? Значение среднего квадратического отклонения: у = 8,94.
? Значение параметра равно значению средней выборочной : а=12,9.
Для более наглядного представления по полученным данным построим гистограмму эмпирического распределения случайной величины длительность вывоза ИП на торговые площадки. Гистограмма эмперического распределения представлена на рис.2.2
Таблица 2.3. Эмпирическое распределение и его числовые характеристики СВ2 - длительность вывоза ИП на торговые площадки
№ |
Нижняя граница, Xi |
Верхняя граница, Xi+1 |
Частота, Mi |
Частость, Wi |
Центр интервала, XЇi |
Среднее выборочное, XЇв |
Откл. от ср. выб., XЇi-XЇв |
Кв. откл., (XЇi-XЇв) І |
Дисперсия |
|
1 |
1,00 |
6,00 |
28,00 |
0,28 |
3,50 |
98,00 |
-11,90 |
141,61 |
3965,08 |
|
2 |
6,00 |
11,00 |
21,00 |
0,21 |
8,50 |
178,50 |
-6,90 |
47,61 |
999,81 |
|
3 |
11,00 |
16,00 |
18,00 |
0,18 |
13,50 |
243,00 |
-1,90 |
3,61 |
64,98 |
|
4 |
16,00 |
21,00 |
13,00 |
0,13 |
18,50 |
240,50 |
3,10 |
9,61 |
124,93 |
|
5 |
21,00 |
26,00 |
12,00 |
0,12 |
23,50 |
282,00 |
8,10 |
65,61 |
787,32 |
|
6 |
26,00 |
31,00 |
5,00 |
0,05 |
28,50 |
142,50 |
13,10 |
171,61 |
858,05 |
|
7 |
31,00 |
36,00 |
2,00 |
0,02 |
33,50 |
67,00 |
18,10 |
327,61 |
655,22 |
|
8 |
36,00 |
41,00 |
1,00 |
0,01 |
38,50 |
38,50 |
23,10 |
533,61 |
533,61 |
|
Итого |
100,00 |
1,00 |
1290,00 |
7989,00 |
Рис. 2.2 - Гистограмма плотности распределения вероятности
Вид полученной гистограммы позволяет предположить, что исследуемая величина подчиняется экспоненциональному закону с параметром =0,0775. Проверим это предположение по критерию . В таблицах 2.4 и 2.5 приводятся расчетные данные, отражающие результаты этой проверки.
Для проверки данной гипотезы воспользуемся критерием согласия Пирсона . При этом необходимо рассчитать значения теоретических вероятностей Pi значение . Теоретическая вероятность для экспоненциального закона определяется по формуле:
где Pi - теоретическая вероятность;
- параметр закона Пуассона;
- граница интервалов
Таблица 2.4. Теоретические вероятности Pi для СВ2 - длительность вывоза ИП на торговые площадки
Номер |
Xi |
Xi+1 |
L*Xi |
L*Xi+1 |
e-L*xi |
e-Lxi+1 |
Pi |
Мi'=N*Pi |
|
1 |
2,00 |
7,00 |
-0,155 |
-0,5 |
0,8564 |
0,5812 |
0,27517 |
27,5168 |
|
2 |
7,00 |
12,00 |
-0,543 |
-0,9 |
0,5812 |
0,3945 |
0,18675 |
18,6752 |
|
3 |
12,00 |
17,00 |
-0,930 |
-1,3 |
0,3945 |
0,2677 |
0,12675 |
12,6746 |
|
4 |
17,00 |
22,00 |
-1,318 |
-1,7 |
0,2677 |
0,1817 |
0,08602 |
8,6021 |
|
5 |
22,00 |
27,00 |
-1,705 |
-2,1 |
0,1817 |
0,1233 |
0,05838 |
5,8381 |
|
6 |
27,00 |
32,00 |
-2,093 |
-2,5 |
0,1233 |
0,0837 |
0,03962 |
3,9622 |
|
7 |
32,00 |
37,00 |
-2,481 |
-2,9 |
0,0837 |
0,0568 |
0,02689 |
2,6891 |
|
8 |
37,00 |
42,00 |
-2,868 |
-3,3 |
0,0568 |
0,0385 |
0,01825 |
1,8251 |
|
0,8178326 |
81,783255 |
Приведённое с таблице значение = 4,7888 необходимо сравнить с критическим значением найденным по таблице распределений Стьюдента.
Для нахождения найдем число степеней свободы (m) исходя из формулы:
(2.7)
где I - число интервалов (в нашем случае I = 8)
s - число связей. Экспоненциальный закон распределение определяется одним параметром - параметром потока , поэтому s = 1.
Отсюда получаем m = 6.
Таблица 2.5. Результаты расчета значения
Номер |
Мi |
Мi' |
Мi-Мi' |
(Мi-М'i) ^2 |
(Мi-М'i) ^2/Мi' |
|
1 |
28,00 |
27,5168 |
0,4832 |
0,2335 |
0,00849 |
|
2 |
21,00 |
18,6752 |
2,3248 |
5,4045 |
0,28939 |
|
3 |
18,00 |
12,6746 |
5,3254 |
28,3597 |
2,23752 |
|
4 |
13,00 |
8,6021 |
4,3979 |
19,3416 |
2,24848 |
|
5 |
12,00 |
5,8381 |
6,1619 |
37,9688 |
6,50361 |
|
6 |
5,00 |
3,9622 |
1,0378 |
1,0769 |
0,27180 |
|
7 |
2,00 |
2,6891 |
-0,6891 |
0,4749 |
0,17660 |
|
8 |
1,00 |
1,8251 |
-0,8251 |
0,6807 |
0,37299 |
|
18,21674 |
4,78388 |
Выбрав уровень значимости =0,05 и учитывая, что в данном случае число степеней свободы m=6, находим в таблице распределений Стьюдента значение =12,59. Поскольку , делаем вывод о том, что выдвинутая статистическая гипотеза принимается. Следовательно, полученные данные не противоречат предположению о экспоненциальном законе с параметром =0,0775.
В ходе исследования путем было установлено, что также экспоненциальному закону распределения подчиняются случайные величины: СВ2 - длительность вывоза ИП на торговые площадки; СВ7 - длительность выбора каналов и метода распределение; СВ9 - длительность распространение рекламы. В табл.2.6 приведены сводные данные по всем законов распределения, рассматриваемых случайных величин.
Таблица 2.6. Сводная таблица законов распределения СВ1 - СВ13
Случайная величина |
Закон распределения |
Параметр |
Значение |
|
СВ1 - количество поступающих заявок |
Закон Пуассона |
а |
6,28 |
|
СВ2 - длительность вывоза ИП на торговые площадки |
Экспоненциальный закон |
0,0775 |
||
СВ3 - вероятность приобретения товаров в результате рекламы |
Закон Бернулли |
p |
0,25 |
|
СВ4 - вероятность влияние общества |
Закон Бернулли |
p |
0,3 |
|
СВ5 - вероятность приобретение товаров в ходе убеждения сотрудников |
Закон Бернулли |
p |
0,2 |
|
СВ6 - длительность анализа целевой аудитории |
Нормальный закон |
143 |
||
у |
47 |
|||
СВ7 - длительность выбора каналов и метода распределение |
Экспоненциальный закон |
0,376 |
||
СВ8 - вероятность выбора каналов и метода распределения |
Закон Бернулли |
p |
0,4 |
|
СВ9 - длительность распространение рекламы |
Экспоненциальный закон |
0,401 |
||
СВ10 - вероятность завершения контроля |
Закон Бернулли |
p |
0,02 |
|
СВ11 - длительность оценки эффективности влияние рекламы |
Нормальный закон |
187 |
||
у |
67 |
|||
СВ12 - вероятность положительного отзыва |
Закон Бернулли |
p |
0,6 |
|
СВ13 - вероятность убеждения сотрудника |
Закон Бернулли |
p |
0,05 |
2.3 Разработка и описание математической модели бизнес-процесса
В разрабатываемой имитационной модели распространение инновационного товара используются данные проданного инновационного продукта путем каналов распространения как: влияние рекламы, убеждение сотрудников и влияние общества.
Для работы с моделью необходимо, помимо исходных данных, получаемых из информационной системы компании, задать параметры моделирования, определяющий характер результативных показателей.
В данной имитационной модели в качестве параметров задаются:
- время моделирования (год, на который предполагается производить моделирование);
- описание времени моделирования (возможность моделирования без учета какого-либо источника поступлений).
В данном случае в качестве максимального времени моделирования задается год, что, по мнению специалистов компании, год является вполне достаточным сроком (горизонтом) планирования, а во многих случаях довольно и шести месяцев. Чаще всего временным интервалом планирования является месяц. В рамках данной имитационной модели реализуется моделирование потоков денежных средств в течение одного календарного года с разбивкой по месяцам.
Кроме того, имеется возможность задания исходных данных вручную (без использования процедуры импорта данных из информационной системы компании). Эта возможность позволяет пользователю работать с моделью без привязки к конкретным данным.
AnyLogic поддерживает различные подходы моделирования. В этом документе описывается системно-динамический подход моделирования, успешно применяемый во многих сферах, в том числе для описания социальных, урбанистических, экологических, бизнес систем. AnyLogic позволяет создавать комплексные динамические модели, используя стандартную графическую нотацию системной динамики. [6]
Модель Басса описывает процесс распространения продукта. Изначально продукт никому не известен, и для того, чтобы люди начали его приобретать, он рекламируется. В итоге определенная доля людей приобретает продукт под воздействием рекламы. Также люди приобретают продукт в результате общения с теми, кто этот продукт уже приобрел.
В табл.2.7 приведены основные объекты библиотеки AnyLogic, которые используются, для построения математической модели.
Таблица 2.7. Объекты библиотеки Enterprise Library, описывающее математическое состояние моделируемой системы
Обозначение объекта |
Наименование объекта |
Назначение объекта |
|
stok |
Накопитель представляет собой объект реального мира, в котором сосредотачиваются некоторые ресурсы; их значения изменяются непрерывно. |
||
flow |
Поток - это активный компонент системы, он изменяет значения накопителей. В свою очередь, накопители системы определяют значения потоков. |
||
dynamicVariable |
Динамическая переменная помогает преобразовывать одни числовые значения в другие; она могжет произвольно изменять свои значения или быть константой. |
||
parameter |
Параметр используется для задания статических характеристик модели и хранит одно и то же значение в течение всего "прогона" модели |
||
Связь |
Связь используется для задания зависимости между элементами диаграммы потоков и накопителей. |
||
Цикл |
Цикл представляет собой просто графический указатель, состоящий из метки с описанием смысла цикла и стрелки, показывающей направление цикла. Элемент не задает сам цикл зависимостей, а только показывает информацию об образовавшемся цикле влияний переменных друг на друга. |
2.4 Разработка и описание алгоритма функционирования имитационной модели
Моделирующий алгоритм исследуемого процесса распространения инновационного продукта можно представить в виде блок-схемы, содержащей типовые функциональные объекты библиотеки AnyLogic Общая схема алгоритма имитационной модели распространение и приобретение инновационного продукта представлена на рис.2.3.
Рис.2.3 - Схема моделирующего алгоритма с использованием объектов библиотеки AnyLogic
Генерация значений случайных величин заложена в каждом объекте среды имитационного моделирования AnyLogic. Данная возможность значительно облегчает работу, так как не требуется отдельно программировать генерацию случайных чисел для законов распределения. Рассмотрим логику процесса алгоритма.
Накопители (также называемые уровнями или фондами) представляют собой такие объекты реального мира, в которых сосредотачиваются некоторые ресурсы; их значения изменяются непрерывно. Потоки - это активные компоненты системы, они изменяют значения накопителей. В свою очередь, накопители системы определяют значения потоков. Динамические переменные помогают преобразовывать одни числовые значения в другие; они могут произвольно изменять свои значения или быть константами.
При создании потоковой диаграммы выявим переменные, которые накапливают значения с течением времени. В данной модели численности потребителей и потенциальных потребителей продукта являются накопителями, а процесс приобретения продукта - потоком.
Объект stok (Потенциальные потребители) моделирует положительный отзыв покупателей, которые уже приобрели инновационный продукт. Вероятность положительного отзыва моделируется по закону Бернули СВ12. Для генерации значения СВ12 воспользуемся вероятность наступления p (1) благоприятного события, которая генерирует значение согласно заданного значения p=0,5.
Результатом функции является сгенерированное значение СВ12. В табл.2.8 представлено описание параметров данной функции. В табл.2.8 представлено описание параметров данной функции.
Подобные документы
Разработка имитационной модели "Перекресток" для анализа бизнес-процессов предприятия и принятия решения в сложных условиях. Алгоритм построения имитационной модели на основе CASE-средств. Обзор программного обеспечения для имитационного моделирования.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 22.11.2015Специфика работы терапевтического отделения. Разработка имитационной модели в среде AnyLogic. Выбор средств моделирования. Описание схемы моделирующего алгоритма. Организация вычислительного эксперимента над математической моделью, анализ его результатов.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 10.06.2015Понятие стратегического планирования, разработка схем программных блоков и основной программы. Структурная схема имитационной модели, создание модели на языке моделирования General Purpose Simulation System. Математическое описание моделируемой системы.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 12.08.2017Процесс моделирования имитационной модели функционирования класса персональных компьютеров на языке GPSS World. Поиск линейной зависимости и оценка полученного уравнения. Отчет по результатам работы имитационной модели. Листинг разработанной программы.
курсовая работа [49,2 K], добавлен 07.09.2012Терминологическая база для построения модели, имитирующей работу маршрутных микроавтобусов. Обоснование выбора программного средства. Алгоритм работы имитационной модели, особенности ее функционирования. Анализ результатов работы имитационной модели.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 29.04.2014Направления деятельности ООО "Тирион" и разработка модели "AS-IS" функционирования магазина по обслуживанию покупателей. Возможности табличного процессора MS Excel. Описание интерфейса и физической структуры программного обеспечения имитационной модели.
курсовая работа [990,6 K], добавлен 13.12.2011Общая характеристика ателье "Вита", схема модели рабочего процесса. Исследование заданной системы с помощью моделирования динамических рядов, модели типа "система массового облуживания". Построение имитационной модели деятельности данного ателье.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 01.06.2016Организационная структура и структура органов управления Сбербанка России. Математическая модель ипотечного кредитования. Анализ информационных потоков бизнес-процесса. Выбор платформы для реализации программного продукта. Реализация имитационной модели.
дипломная работа [892,2 K], добавлен 22.02.2015Характеристика практической разработки имитационной модели при помощи инструментального прикладного программного продукта (ППП) Visual Imitak. Анализ этапов деятельности складского хозяйства с использованием основных блоков моделирования и функции quant.
отчет по практике [1,2 M], добавлен 29.05.2014Построение концептуальной модели и метод имитационного моделирования. Определение переменных уравнений математической модели и построение моделирующего алгоритма. Описание возможных улучшений системы и окончательный вариант модели с результатами.
курсовая работа [79,2 K], добавлен 25.06.2011