ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Моделирование производственных систем на основе интеграции CASE-средств и имитационных процедур

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2008 год.[ 18.09.2008 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Боковая Н.В. (bokovaya@vfrsute.ru) - Российский государственный торгово-экономический университет (Воронежский филиал), , , кандидат технических наук
Ключевые слова: массовое обслуживание, производственные системы, имтационные процедуры
Keywords: , ,
Количество просмотров: 12598
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (2.59Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Системный подход к анализу деятельности промышленного предприятия предполагает построение комплекса моделей (организационных, функциональных, информационных и др.), отражающих различные аспекты его функционирования. При этом особенно важным является использование современных информационных технологий и инструментальных средств, позволяющих осуществлять процесс моделирования производственных систем в автоматизированном режиме и обеспечивающих поддержку принятия рациональных управленческих решений.

На начальном этапе моделирования производственной системы осуществляются ее комплексный структурно-функциональный анализ, исследование основных материальных и информационных потоков, структуризация и систематизация технологических процессов и операций. Одним из наиболее перспективных направлений при структурном и функциональном моделировании производственных систем является использование CASE-технологий и соответствующих инструментальных средств [1,2]. При разработке функциональных моделей производственных систем целесообразно использовать CASE-систему BPwin [2], позволяющую анализировать, документировать и планировать сложные бизнес-процессы. Методология SADT, на которой базируется BPwin, позволяет построить целостную модель, состоящую из иерархически упорядоченного набора диаграмм, фрагментов текстов и глоссария, связанных друг с другом с помощью перекрестных ссылок. Посредством набора графических инструментов для отображения действий и объектов BPwin обеспечивает построение схем производственных процессов, на которых показаны исходные данные, результаты операций, необходимые ресурсы, управляющие воздействия, взаимные связи между отдельными работами.

BPwin совмещает средства моделирования функций (IDEF0), потоков данных (DFD) и потоков работ (IDEF3), координируя эти три основных аспекта производства. Построение модели в среде BPwin начинается с нотации IDEF0, где основное внимание уделяется указанию последовательности функций, выполняемых производственной системой, а также отображению механизмов, посредством которых эти функции выполняются. IDEF0-диаграммы позволяют строить статическую модель деятельности предприятия. Для того чтобы отразить логику работы модели, ее необходимо сформировать в нотации IDEF3. Методология IDEF3 обеспечивает описание последовательности и логики взаимодействия производственных процессов и предоставляет инструментарий для наглядного исследования и моделирования их сценариев. Основными элементами, с помощью которых создаются диаграммы IDEF3, являются единицы работ (процессов), связи между ними, ссылочные объекты, а также перекрестки слияния и разветвления, представляющие собой элементы для отображения логики взаимодействия потоков. При построении моделей производственных систем в нотации IDEF3 используются перекрестки, реализующие логические операции «И», «ИЛИ», а также «исключающее ИЛИ». С целью анализа информационных потоков диаграммы IDEF0 и IDEF3 дополняются диаграммами в нотации DFD. Нотация DFD включает такие понятия, как внешняя ссылка и хранилище данных, что делает ее более удобной (по сравнению с IDEF0) для моделирования документооборота.

На основе построенной функциональной модели производственной системы осуществляется формирование имитационной модели с целью комплексного многовариантного анализа и оптимизации производственного процесса. Имитационное моделирование включает следующие основные этапы:

-     построение имитационной модели производственной системы с использованием соответствующих инструментальных средств;

-     организация имитационных экспериментов с моделью при различных значениях управляемых параметров;

-     анализ полученных показателей эффективности системы;

-     обработка результатов моделирования и оценка альтернативных сценариев производственного процесса.

Для формализации имитационных моделей производственных систем целесообразно использовать аппарат сетей массового обслуживания [3,4]. Особенностями моделей массового обслуживания является их стохастический характер, что связано с большим числом случайных воздействий и возмущений в процессе работы производственной системы. При этом в качестве структурных элементов модели рассматриваются элементы следующих типов:  – поток заявок на обслуживание (поток комплектующих и материалов, поступающих на производственные участки);  – каналы обслуживания заявок (производственные звенья);  – накопители заявок (очереди перед производственными звеньями);  – поток обслуживания на производственных участках;  – выходной поток заявок (обработанных деталей), поступающий с производственных участков.

По общепринятой терминологии [4], каждый i-й элементарный акт обслуживания может быть представлен в виде прибора обслуживания , преобразующего входной поток заявок в выходной в соответствии с алгоритмом функционирования , определяющим набор правил поведения заявок в системе.

Процесс функционирования прибора обслуживания Pi можно представить как процесс изменения состояний его элементов во времени . Переход в новое состояние Pi означает изменение количества заявок, которые в нем находятся (в канале  и накопителе ). Таким образом, вектор состояний для прибора Pi имеет вид [4]: , где  – состояние накопителя  ( – накопитель пуст, – в накопителе находится  заявок, ожидающих обслуживания);  – состояние канала  ( – канал свободен,  – канал занят).

Многофазная сеть массового обслуживания может быть обобщенно представлена в виде Q-схемы, которая образуется в результате композиции элементарных приборов обслуживания Pi. При этом приборы Pi и их параллельные композиции соединяются последовательно с использованием операторов сопряжения , отражающих взаимосвязь элементов структуры между собой. Собственными (внутренними) параметрами Q-схемы будут являться количество фаз , количество каналов в каждой фазе , , количество накопителей каждой фазы , , емкость m-го накопителя . Поток комплектующих и материалов представим в виде простейшего потока заявок с плотностью  (при этом  – интенсивность поступления заявок i-го типа). Предполагается, что длительность обслуживания имеет экспоненциальную плотность распределения:  , где  – длительность обслуживания. При моделировании используются бесприоритетные дисциплины ожидания и обслуживания. Моделирование очереди осуществляется по принципу FIFO (заявки, первыми поступившие в очередь, первыми поступают на обслуживание). Предельная емкость накопителя (максимальная длина очереди) считается равной бесконечности. В связи с этим выходящий поток состоит лишь из обслуженных заявок (готовой продукции и бракованных полуфабрикатов). Всю совокупность внутренних параметров Q-схемы обозначим че- рез . Таким образом, Q-схема, описывающая процесс функционирования производственной системы, может быть определена следующим образом [4]: .

Формирование имитационной модели связано с выбором эффективных инструментальных средств моделирования. В качестве среды моделирования целесообразно использовать систему Arena, одну из наиболее эффективных инструментальных средств имитационного моделирования производственных бизнес-процессов [3]. В основе ее построения лежит язык имитационного моделирования SIMAN. Arena снабжена удобным объектно-ориентированным интерфейсом, обладает широкими возможностями адаптации к различным предметным областям и поддерживает технологии, необходимые для всех аспектов процесса моделирования в масштабе предприятия.

Имитационная модель в системе Arena включает следующие основные элементы: источники и стоки (Create и Dispose), соответствующие поступлению и удалению заявок на обслуживание, процессы (Process), которые можно интерпретировать как каналы обслуживания, и очереди (Queue), которым в терминах Q-схем можно сопоставить накопители. В системе предусмотрены возможности формирования иерархически вложенных моделей, что позволяет осуществлять моделирование с различной степенью детализации. Достоинством системы является наличие развитого графического интерфейса и средств анимации моделей, способствующих повышению эффективности принимаемых управленческих решений. Выходная информация представляется в виде динамических графиков, диаграмм, структурированных таблиц, что обеспечивает формирование целостной картины моделируемого производственного процесса на предприятии.

Подготовленный в системе BPwin комплекс IDEF3-диаграмм может быть легко перенесен в систему Arena посредством функции экспорта. При экспорте передаются структура модели, логика взаимодействия бизнес-процессов, последовательность функций и работ. Далее осуществляются диалоговая доработка и корректировка имитационной модели: установка временных параметров основных процессов, определение характеристик базовых блоков модели, выбор случайных воздействий и возмущений. При формировании имитационной модели определяются ее структура (число накопителей и каналов обслуживания, их характеристики и связи между ними), параметры входного и выходного потоков заявок, дисциплины ожидания и обслуживания, а также алгоритмы функционирования системы. На основании имитационных экспериментов с моделью оцениваются основные характеристики производственной системы: коэффициенты загрузки оборудования, объем выпускаемой продукции, средняя длина очереди, временные параметры и т.д.

Подпись: Этапы моделирования производственной системы
Рассматриваемая технология позволяет формировать интегрированную функционально-имитационную модель производственного процесса, отражающую его различные аспекты. Этапы формирования представлены на рисунке.

Совместное использование функциональных и имитационных моделей, созданных средствами BPwin и Arena, позволяет анализировать производственные процессы с учетом различных альтернативных вариантов. При этом функциональные и имитационные модели дополняют друг друга, находясь в тесной взаимосвязи. Имитационная модель дает больше информации для анализа системы, в свою очередь, на основании результатов такого анализа может производиться корректировка производственного процесса с соответствующей модификацией функциональной модели производства.

Список литературы

1. Калянов Г.Н. CASE-структурный системный анализ (автоматизация и применение). – М.: Изд-во «Лори», 1996. – 279 с.

2. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 224 c.

3. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. – СПб: Питер, 2004. – 848 с.

4. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высш. шк., 2001. – 343 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1577
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (2.59Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2008 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: