1.1 Основные понятия, цели и функции имитационного моделирования
Имитационное моделирование широко применяется в сфере экономики и управления, включая моделирование бизнес-процессов, производство и логистику, маркетинг, социально-экономические и исторические процессы, моделирование глобальных мировых процессов. Также, имитационное моделирование это метод, исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. То есть этот метод позволяет 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. Экспериментирование с моделью называют имитацией.
В тоже время, имитационное моделирование предполагает 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.
К имитационному моделированию прибегают в случаях, когда:
1. дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
2.невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
3.необходимо сымитировать поведение системы во времени.
Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью.
Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами -- разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов
Имитационное моделирование является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей следующие цели:
1. Описание поведения системы;
2. Построение теорий и гипотез, которые могут объяснить наблюдаемое поведение;
3. Использование этих теорий для предсказания будущего поведения системы, то есть тех воздействий, которые могут быть вызваны изменениями в системе или изменениями способов ее функционирования.
Главная и наиболее очевидная цель имитационного моделирования -- выяснить, как повлияют на производительность отдельные изменения конфигурации системы или увеличение нагрузки на нее. Процесс моделирования включает три фазы. На фазе валидации строится базовая модель существующей системы, проверяются и обосновываются предположения, лежащие в ее основе. На фазе проектирования модель используется в прогностических целях для предсказания влияния различных модификаций на производительность. На фазе верификации реальная производительность модифицированной системы сравнивается с результатами моделирования. Взятые вместе, эти три фазы образуют модельный цикл.
Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов на этой модели. При этом могут преследоваться следующие цели:
1.понять поведение логистической системы;
2.выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.
Моделирование позволяет анализировать цепи поставок, прогнозировать их поведение, а значит — принимать взвешенные решения. С помощью имитационной модели можно отслеживать взаимосвязи, динамику и случайные события, которые оказывают влияние на ваш бизнес. Используя в цифровом двойнике своей цепочки поставок реальные оперативные данные, вы можете анализировать разные сценарии «что если», проводить стресс-тесты системы и совершенствовать существующие стратегии.
Имитационное моделирование помогает эффективно управлять цепями поставок, одновременно снижая затраты и повышая уровень сервиса.
С приходом четвёртой промышленной революции цепи поставок быстро меняются становятся всё более цифровыми. Моделирование поможет оценить и спланировать эти изменения до внедрения и позволит понять, как будет выглядеть цепь поставок в будущем.
С точки зрения практики моделирования следует различать два типа сетей: сети внутрипроизводственной логистики и сети поставок т. е. сети внешней логистики предприятия или территориальной логистики. При моделировании обоих типов сетей в большинстве случаев применяются универсальные пакеты программ имитационного моделирования, созданные для моделирования систем с дискретными событиями.
Схема 1.1 Классификация методов моделирования логистических сетей.
Общее свойство количественных моделей заключается в том, что они позволяют получать численные оценки показателей функционирования логистической сети, на основании которых принимаются решения о конфигурации сети, об объёме и производительности требуемых для её функционирования ресурсов, а также связанных с ними стратегиях диспетчирования и управления. Особенностью имитационных моделей является тот факт, что многие из показателей функционирования оцениваются не в виде констант, а в виде временных рядов (функций времени), отражающих динамику процессов, развивающихся в реальных системах. Единственной формой существования законченной имитационной модели является исполняемая компьютерная программа, которая приспособлена для проведения численных экспериментов, направленных на решение поставленной задачи анализа существующей или проектируемой логистической системы.
Таким образом, на сегодняшний день область применения имитационных моделей очень широка. Данный метод прекрасно справляется с решения физических и математических задач, для которых он первоначально работал. И сегодня имитационное моделирование применяется практически во всех отраслях, где основу составляют процессы, которые можно описать математическим языком.
1.2 Виды имитационного моделирования
Имитационное моделирование включает в себя следующие виды:
а) Системная динамика
б) Дискретно-событийное моделирование
в) Агентное моделирование.
Рис 1.2 Виды имитационного моделирования
В основе системной динамики лежит описание процессов, протекающих в системе в рамках дифференциальных уравнений, обращенных к форме Коши. В целом, метод необходим для изучения поведения сложных систем в динамике. Он использует высокий уровень абстракции, так как отдельные элементы рассматриваются исключительно в масштабах работы целой системы, особое внимание уделяется изучению связей между элементами. Рассматривая с позиции системной динамики, поведение системы представляется как множество взаимно влияющих задержек и обратных связей: положительных и отрицательных. Так как модель, построенная при помощи описанного метода, работает с количественными агрегатными показателями, то объекты, расположенные в одном накопители неотличимы - их индивидуальные характеристики опускаются. Поэтому работая с данным методом, необходимо учитывать только глобальные зависимости системы. Системная динамика- это верхнеуровневое представление системы.
Дискретно-событийное моделирование рассматривает процессы, как последовательность событий, для этого используется транзакции и блоки-объекты. Еще в 1961 году Джефри Гордон воплотил идею дискретно-событийного моделирования в GPSS. Значительным достижением языка GPSS стала реализация такой методики как потоковое моделирование. Который нашел широкое использование и развитие в последующем в различных программных продуктах. Система представляется как продвигающийся по структурной диаграмме поток сущностей. Кроме того, поведение этих сущностей может быть обусловлено нахождением в очереди, конкуренцией с другими сущностями за захват ресурсов и покиданием системы. Моделирование с дискретными событиями наиболее развито и реализовано большим количеством программных средств, так как имеет огромную сферу применения. Производственные процессы наиболее точно описываются именно с помощью применению этого подхода. Данный тип моделирования используется при среднем или низком уровне абстракции: каждый объект рассматривается отдельно, однако большая часть детальных параметров опускается.
Агентное моделирование. В первую очередь, детально определяется каждый отдельный агент: задается ряд параметров его характеризующих. После чего ряд агентов помещается в глобальную среду. Таким образом, что поведение каждого отдельного агента влияет на поведение системы в целом. А сама модель является множеством взаимодействующих объектов.
Данный метод использует направленность не сверху вниз, как предыдущие методы, а наоборот функционирование отдельных агентов определяет глобальные правила, существующие в системе. Задача создателя модели: изучить и проанализировать эти глобальные правила на основе предположений о поведении отдельных агентов и их взаимодействии.
Таким образом, выбор метода зависит от структуры системы, поведение которой планируется имитировать.
1.3 Программные продукты для повышения эффективности работы компаний.
На сегодняшний день множество компаний, как частичного, так и государственного сектора обращаются к помощи программ для имитационного моделирования, чтобы реализовать свои проекты без особого риска для своей работы.
Сегодня существуют множество программных продуктов имитационного моделирования в логистике. Но не все из них представлены широкому кругу пользователей.
Для имитационного моделирования предприятия, используется огромное количество программных продуктов, таких как:
1)AnyLogic
2)Supply Chain Guru
3)Actor Pilgrim
4)Aimsun
5)Arena и др..... нарисовать дома схему к кружочками!!!
Рассмотрим подробно наиболее популярные программы в области имитационного моделирования в логистике:
1) Одной из универсальных программ является AnyLogic. Программа представлена XJ Techologies, которая является одной из немногих российских компаний, которые разрабатывают подробный тип программ. При помощи данного ПО можно составить долгосрочные и краткосрочные расписания, минимизировать затраты на любой вид перевозок и содержание автопарка, а также оптимизировать запасы на базе имитации работы участников цепочки поставок.
Одну фотку удалить!!
Рис 1.3 Моделирование работы оптового склада AnyLogic.
2)Supply Chain Guru- программа, которая позволяет визуализировать, оптимизировать и проанализировать цепочку поставок. Программа позволяяет уменьшить риск, анализируя изменения,внесенные в цепочку поставок, и покажет наиболее оптимальный вариант развития событий.
Рис 1.4 Симуляция транспортного маршрута
3)Система Actor Pilgrim.Область применения системы: предназначена для выполнения и отладки имитационных моделей развития сложных процессов с оценкой временной, пространственной, финансовой динамики, последствий плановых или случайных структурных изменений, а также процессов массового обслуживания. Данная программа может реализовывать промышленный продукт, также она ориентирована на промышленную эксплуатацию с ограниченными возможностями коммерческого распространения на рынке.
Посмотреть как будет дома выглядеть картинка и если не очень то удалить!!!
Таким образом, можно сказть, что выбор програмнного обеспечения для предприятия часто бывает трудным и зависит от множества условий. Решающим условием может стать скорость обучения персонала для работы с данным программным продуктом, удобство работы а также стоимость ПО.