Библиографическое описание:

Майоров Н. Н. Факторы выбора имитационного моделирования, как универсального средства, для исследования транспортных процессов [Текст] // Проблемы и перспективы экономики и управления: материалы междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, апрель 2012 г.). — СПб.: Реноме, 2012. — С. 224-228.



В настоящее время моделирование является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, в частности транспортных, используемым для принятия решений в различных сферах деятельности. При выполнении моделирования решается задача определения структуры процесса. При проектировании сложных транспортных систем и их подсистем возникают многочисленные задачи, требующие оценки количественных характеристик и качественных закономерностей процессов функционирования таких систем. Ограниченность возможностей экспериментального исследования больших транспортных систем делает невозможным их полное проектирование, внедрение и эксплуатацию без использования методики моделирования, которая позволяет в соответствующей форме представить процессы функционирования систем и описание протекания этих процессов с помощью математических моделей. Наибольшее распространение при этом получили аналитический и имитационный методы моделирования. При аналитическом исследовании транспортных систем полное исследование удается провести в том случае, когда получены явные зависимости, связывающие искомые величины с параметрами системы и начальными условиями ее изучения. Однако это удается выполнить только для сравнительно простых транспортных систем. Анализ характеристик процессов функционирования сложных систем с помощью только аналитических методов наталкивается на значительные трудности, приводящие к необходимости существенного упрощения моделей и получению недостоверных результатов. Поэтому чаще всего для исследования транспортных систем используют имитационные модели.

Математический аппарат, применяемый в имитационном моделировании практически нечем неограничен [2]. В основе данного моделирования транспортных систем, лежит моделирование случайных явлений. Благодаря наличию возможности производить различную генерацию событий существует реальная возможность прогнозировать различные события в транспортной системе. Рассмотрим сферу применения имитационных моделей (рис. 1).

Рис. 1. Транспортные задачи

Рассмотрим каждый процесс в отдельности и обоснуем правильность использования имитационного моделирования для их решения.

1. Планирование и составление расписаний работы транспортной системы. Практически любая производственная или логистическая деятельность требует составления расписания чего-либо в том или ином виде. Часто данная задача может быть довольно просто решена, например, если нет никакой вероятностей, и парк, например, автомобилей составляет 5 единиц, то эффективное расписание можно составить исходя из простых логических умозаключений. Но если есть производство, сложный технологический процесс, значительный парк транспортных средств, то составить эффективное расписание «вручную» может быть сложно, если вообще возможно. В общем виде, составление расписания или любое планирование во времени взаимосвязанных динамических событий является сложной и, как правило, не решаемой аналитически задачей. Единственным методом, который позволяет найти оптимальное расписание в общем случае, является полный перебор всех возможных вариантов развития событий, но решить подобную систему невозможно, т.к. события развиваются во времени, и чем дальше мы смотрим вперед, тем больше различных вариантов получаем, и количество необходимых расчетов растет в геометрической прогрессии. Поэтому для составления сложных расписаний используется комбинация имитационных моделей со специальными оптимизационными эвристиками, которая позволяет найти расписание, близкое к оптимальному.

2. Управление парком транспортных средств и перевозками содержит следующие задачи: стратегическое и оперативное управление парком транспортных средств; оптимизация и планирование перевозок; автоматизация бизнес-процесса по управлению перевозками, в том числе и процесса принятия управленческих решений; минимизация затрат на управление перевозками и содержание парка; 
оценка рисков принимаемых решений. Управление парком и перевозками включает в себя множество различных аспектов, например, комплектование парка, закупку новых транспортных средств, план регламентных работ, управление человеческими ресурсами, так же, как и непосредственное управление перевозками, т.е. какое транспортное средство, когда и куда надо направить. Управление перевозками является наиболее сложной задачей среди перечисленных и фактически сводится к долгосрочному и краткосрочному планированию, в частности, составлению расписания перевозок, а также оперативному управлению транспортными средствами. Требования к управлению могут выдвигаться совершенно разные, например, максимизация объема перевозок, минимизация стоимости перевозок, или вероятность выхода стоимости перевозок за рамки бюджета. Однако, независимо от требований, аналитического решения для задачи составления расписания не существует, и единственным способом решения являются системы поддержки принятия решений на основе оптимизирующих имитационных моделей, которые позволяют получить результат близкий к оптимальному. Такие модели позволяют «проиграть» различные схемы управления парком с учетом текущей дислокации, проанализировать различные варианты развития событий и выбрать наиболее эффективное решение на данный момент времени.

3. Управление транспортными сетями. Транспортные сети (дате ТС) объединяют в себя все ресурсы и процессы, необходимые для хранения и доставки грузов: транспортные средства, маршруты доставки, склады и терминалы, фронты погрузки/разгрузки, информационные системы. Управление транспортной сетью в целом стоит на уровень выше, чем управление парком транспортных средств или, например, терминалом. Фактически, управление ТС дает общий взгляд на всю транспортную систему в целом, а задача эффективного управления ТС фактически сводится к эффективному управлению всеми ее ресурсами и процессами. Таким образом, возможность учитывать особенности всех узлов системы в их взаимосвязи позволяет снизить затраты и сократить риски при принятии управленческих решений и рисками потенциальных финансовых потерь.

4. Управление цепочками поставок. Цель управления цепочками поставок состоит в объединении рынка сбыта, системы распределения, производства и закупки таким образом, чтобы клиенты обслуживались на более высоком уровне при одновременном снижении затрат. Управления цепочками поставок состоит из трех основных этапов:

  • принятие решений (время и состав закупок, точка заказа и уровень заказа, пути доставки, какие складские площади и когда надо освободить и т.д.);

  • мониторинг состояния заказов ;

  • документирование процесса.

Наиболее сложным этапом, является процесс принятия решений, так как необходимо проанализировать множество взаимосвязанных, часто стохастических событий. Тем не менее, большинство систем по управлению цепочками поставок предоставляет только возможности мониторинга и документирования процесса, что является необходимой составляющей, но все же не основной. Имитационные модели позволяют полностью спрогнозировать процесс управления цепочками поставок от принятия решений до мониторинга их выполнения и документирования.

5. Склады и терминалы. Склад является неотъемлемой частью любой цепочки поставок – все начинается со склада, складом же все и заканчивается. Без учета параметров склада, его ресурсов, динамики движения товаров невозможно эффективно управлять цепочкой поставок в целом. От того, насколько эффективно работает склад, как используются его площади и ресурсы, в значительной степени зависит результативность функционирования всей логистической структуры. Например, нередко приходится сталкиваться с ситуациями, когда из-за неэффективной работы склада или терминала вагоны могут более суток ожидать погрузки, в то время как само время перевозки составляет два-три дня, т.е. фактически эффективность перевозок в таких случаях падает на 50%. Также одним из интересных приложений имитационных моделирования является анализ сети терминалов и складов. Имитационные модели помогают проанализировать различные варианты расположения терминалов и складов, организовать грузопотоки, оценить, как терминалы будут реагировать на увеличение грузопотока, в какой очередности рекомендуется строить терминалы – и все это делается с учетом реальных стохастических характеристик, а не средних величин и непонятно как полученных коэффициентов, которые, как правило, дают результаты, значительно отличающиеся от фактических.

Общий процесс построения транспортной модели, осуществляемый при имитационном моделировании транспортной системы, делится на следующие этапы: постановка задачи, определение цели исследования в транспортной системе, разработка системы в рамках принятых допущений; планирование имитационного эксперимента на вычислительной станции; испытание модели в соответствии с намеченным планом и получение результатов для последующего формирования решения.

Рассмотрим транспортную задачу и ее реализацию с помощью имитационной модели. За основу возьмем морской логистический комплекс. При проектировании нового порта или анализа работы уже существующего, часто возникает задача в определении числа причалов, необходимых для работы порта без перегрузки и простоя. Решение данной задачи необходимо в целях оптимизации работы всей морской транспортной системы. Структура данного процесса приведена на рис 2.

Рис 2. Структура транспортных процессов и реализация транспортной модели

На вход системы подается поток кораблей, которые ждут разгрузки возле причалов или находятся на подходе к ним в акватории порта. Порт содержит определенное число причалов, которые могут обработать суда. При имитационном моделировании выполняется генерация различного числа судов. Имитационное моделирование движения судов в акватории порта реализовано в среде AnyLogic версии 6.4.1 [1] (рис. 3).

Рис. 3. Имитационная модель движения судов в акватории порта

В результате работы имитационной модели получаются качественные, количественные и графические характеристики работы блоков “поток кораблей”, “рейд”, “причалы” указанные на рис.2. Как видно на рис.3 задано три транспортных потока и причалы не могут справиться с определенным входным потоком судов. Очередь из судов, ожидающих разгрузки, увеличивается. Количественные характеристики данного транспортного процесса являются основой для расчета оптимального числа причалов, которые обеспечат оптимальную работу портового комплекса. Результаты расчета и графические характеристики приведены в таблице 1 и рис.4


Таблица 1

Число устройств (Причалы)

6

7

8

9

10

11

12

Среднее время ожидания (Рейд, Все типы заявок)

11,7

9,37

2,08

0,141

0,0183

0,00202

0,000155

Среднее время простоя (Причалы, Все типы заявок)

0,00153

0,00232

0,199

1,18

2,18

3,2

4,23

Рис.4 График зависимости коэффициента загрузки и среднего ожидания судна на рейде

Таким образом, проанализировав зависимости на рис. 4 и таблице 1, можно прийти к выводу, что для эффективного функционирования морского порта необходимо наличие 8 или 9 причалов. При таком количестве причалов портовая система будет работать оптимально и удается минимизировать простои судов и причалов.

Следующей транспортной задачей, которую необходимо исследовать, является моделирование работы каждого причала в отдельности. Данный транспортный процесс также реализован с помощью имитационной модели (рис 5).

Рис 5. Имитационная модель работы причала для контейнерных судов

В результате проведенного исследования обоснованы факторы, при которых использование имитационного моделирования для решения транспортных задач является наиболее эффективным. Приведена классификация транспортных задач. В завершении приводится системное решение транспортной задачи в морском логистическом комплексе и итоговые имитационные модели.


Литература:

  1. Каталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении / Д.Ю. Каталевский – М.: МГУ, 2011, – 304 с.

  2. Майоров Н.Н., Фетисов В.А. Моделирование транспортных процессов / Н.Н. Майоров, В.А.Фетисов – СПб. ГУАП, 2011, – 165 c.



Обсуждение

Социальные комментарии Cackle