Концептуальные и реализационные основы информационной технологии поддержки принятия управленческих решений. Рассмотрение компьютерного имитационного эксперимента, связанного с воспроизведением динамических процессов функционирования предприятия.
Аннотация к работе
Время, необходимое для обслуживания первой машины, распределено равномерно от 1,5 до 2,5 часов. Машины, которые не удалось обслужить в течение рабочего дня, остаются на СТО, а работа по их ремонту продолжается на следующий день. Более того, при появлении полицейской машины механик прекращает обслуживание обычных машин и начинает заниматься обслуживанием прибывшей полицейской машины. Если СТО закрыта в момент приезда полицейской машины, ее оставляют на станции до 8 ч утра (время начала работы). Построить имитационную модель СТО и оценить распределение числа полицейских машин, находящихся в ремонте.
Введение
Одним из основных направлений, определяющих методологию, концептуальные и реализационные основы информационной технологии поддержки принятия управленческих решений, является имитационное моделирование. Методология имитационного моделирования основана на воспроизведении реальных или гипотетических бизнес-процессов в специальной компьютерной среде, образующей виртуальный мир предприятия, организации, производства и любого другого объекта управления.
Эта технология появилась в 60-х г. XX в., и на протяжении многих лет она не только остается одной из основных в исследовании операций, но и бурно развивается в области реинжиниринга бизнес-процессов и новых направлений искусственного интеллекта (онтология предприятий, клеточные автоматы, мультиагентные системы и др.).
Основу этой технологии составляет компьютерный имитационный эксперимент, связанный с воспроизведением динамических процессов функционирования исследуемой системы. В процессе такого воспроизведения осуществляется наблюдение за функционированием модели и выявление «узких мест» в организации деятельности. Основными достоинствами этого метода являются: - возможность воспроизведения реальной системы с практически любым уровнем детальности;
- повторяемость эксперимента;
- возможность произвольной фрагментации и структуризации системы.
1. Ситуация на имитационное моделирование управленческое решение компьютерный имитационный
На небольшой СТО производят техосмотр и связанный с ним ремонт транспортных средств, который выполняет один механик. Рабочий день механика составляет 8 часов. Число автомобилей, прибывающих ежедневно на СТО, распределено равномерно от двух до четырех. Время, необходимое для обслуживания первой машины, распределено равномерно от 1,5 до 2,5 часов. Машины, которые не удалось обслужить в течение рабочего дня, остаются на СТО, а работа по их ремонту продолжается на следующий день.
Полицейские машины могут прибыть на СТО в любое время суток. В среднем они приезжают раз в 48 часов, и обслуживаются механиком вне очереди. Более того, при появлении полицейской машины механик прекращает обслуживание обычных машин и начинает заниматься обслуживанием прибывшей полицейской машины. После завершения такого обслуживания он возвращается к прерванным работам по ремонту. Если СТО закрыта в момент приезда полицейской машины, ее оставляют на станции до 8 ч утра (время начала работы). Время обслуживания полицейских машин экспоненциально со средним 2,5 часа.
Построить имитационную модель СТО и оценить распределение числа полицейских машин, находящихся в ремонте. Выполнить прогон модели для 25 рабочих дней, предполагая, что механик работает без перерывов.
2. Построение модели
Построение имитационной модели включает в себя следующие этапы: 1. Определение комплекса работ модели;
2. Оценка параметров работ;
3. Определение связей между работами.
4. Вводимые переменные.
Определение комплекса работ модели
Анализируя работу станции технического обслуживания, можно выделить следующие работы: - прибытие машины;
- прибытие полицейской машины;
- обслуживание машины;
- обслуживание полицейской машины;
- ожидание;
Для построения адекватной модели необходимо также включить следующие фиктивные работы: - начало рабочего дня;
- прибытие на СТО;
- убытие с СТО;
Оценка параметров работ
Исходя из условий задания, обозначим основные параметры для каждой работы: Название Тип распределения Мат. ожидание СКО
Начало рабочего дня нормальное 3 1
Прибытие на СТО нормальное 3 1
Убытие с СТО нормальное
Прибытие машины равномерное 3 1
Прибытие полицейской машины экспоненциальное 48
Обслуживание машины нормальное 2 0,5
Обслуживание полицейской машины экспоненциальное 2,5
Ожидание нормальное
3. Определение связей между работами
После начала рабочего дня на СТО начинают прибывать машины. Полицейские машины могут прибывать на СТО в любое время суток. При появлении полицейской машины механик прекращает обслуживание обычных машин и начинает заниматься обслуживанием прибывшей полицейской машины. После завершения такого обслуживания он возвращается к прерванным работам по ремонту.
Сетевая диаграмма модели изображена на рисунке 1.
Рис. 1 Сетевая диаграмма модели
Дополнительные переменные
Для удобства программирования и дальнейшей оценки результатов дополнительно к системным введем следующие переменные: Наименование Семантика a Принимает значение 1, если на станции присутствует машина b Принимает значение 1, если на станции присутствует полицейская машина c Принимает значение 1, если механик занят
Served Общее количество обслуженных машин
В качестве параметров будет рассматривать время обслуживания и время простаивания в очереди.
Рис. 2 Определение параметров прогона для работы «Прибытие машины»
Запуск модели
При непосредственном прогоне модели мы можем видеть окно выполняемой сетевой диаграммы
Рис. 3
Рис. 4
4. Оценка результатов модели
Итоговое количество обслуженных машин - 106.
Для оценки распределения прибытия и обслуживания полицейских машин выгрузим в файл необходимые данные.
Рис. 5 Задание параметров прогона
После прогона модели получаем файл PCARARRIVAL.res. Откроем его в среде Micro Saint и построим по его данным гистограмму.
Рис. 6 Гистограмма распределения прибытия полицейских машин
Список литературы
Аронович А. Б., Афанасьев М. Ю., Суворов Б. П. Сборник задач по исследованию операций. М.: Изд-во МГУ, 1997.
Городецкий В. И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения. // Новости искусственного интеллекта. 1996. №1. С. 44-59.
Карлберг Конрад. Бизнес-анализ с помощью Excel. Пер. с англ.К.: Диалектика, 1997.
Кораблин М. А. Реинжиниринг бизнес-процессов.- новое направление современного менеджмента // Рыночная экономика: состояние, проблемы, перспективы. Вып. 2. Самара: ИПО СГАУ, 1998. С. 50-54.