Современные методы имитационного моделирования и их применение в анализе экономических процессов

Метод имитационного моделирования, его виды, основные этапы и особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы. Исследование практики использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 26.10.2014
Размер файла 54,3 K

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/

Современные методы имитационного моделирования и их применение в анализе экономических процессов

План

Вступление

1. Сущность метода имитационного моделирования

1.1 Метод имитационного моделирования и его особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы

1.2 Современные методы имитационного моделирования и их применение в информационных системах

1.3 Основные этапы имитационного моделирования и его виды

2. Практика использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач

2.1 Краткий обзор истории имитационного моделирования в анализе экономических процессов

2.2 Применение методов имитационного моделирования в экономических процессах

2.3 Применение имитационного моделирования на практике

Вывод

Список использованной литературы

Вступление

Особенность современного периода заключается в изменении условий хозяйственной деятельности. Продолжает осуществляться переход российской экономики к рыночным отношениям, быстро сменяются экономические условия. В этих условиях руководители предприятий всех форм собственности должны уметь в короткие сроки проводить оценку регулярно происходящих изменений и оценивать их влияние на состояние и перспективы развитие своего предприятия. Совершенно очевидно, что только лишь опыт и интуиция руководителей не могут обеспечить принятие правильных решений при изменении условий функционирования предприятия. Наиболее важным помощником руководителя становятся компьютерные информационные системы поддержки управленческих решений, которые позволяют смоделировать ситуацию и выбрать наилучший план действий. Использование методов математического моделирования и принятие на их основе обоснованных решений по управлению деятельностью предприятия является конкурентным преимуществом предприятия по отношению к предприятиям, действующим в тех же сегментах рынка и не использующим современные экономико-математические методы в управлении. Требования к современным специалистам обусловлены тем, что их профессиональная деятельность будет осуществляться в условиях нестабильного экономического окружения. Поэтому они должны уметь рационально мыслить, самостоятельно пополнять свои знания и навыки, владеть методами и культурой рационального управления. В настоящее время в России и странах Запада ощущается значительная потребность в системных аналитиках, быстрыми темпами развивается индустрия управленческого консультирования. Применение методологии имитационного моделирования является мощным помощником современного специалиста в области управления.

1. Сущность метода имитационного моделирования

1.1 Метод имитационного моделирования и его особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы

Метод имитационного моделирования в самом общем виде представляет экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники [1].

Нужно помнить, что имитационное моделирование является машинным методом моделирования, собственно без ЭВМ никогда не существовало, и только развитие информационных технологий привело к становлению этого вида компьютерного моделирования. Следует с акцентировать внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется экспериментирование с моделью) [2]. Действительно, в имитационном моделировании важную роль играет не только проведение, но и планирование эксперимента на модели. Однако это определение не проясняет, что собой представляет сама имитационная модель.

В процессе имитационного моделирования можно выделить четыре основных элемента:

1) реальная система;

2) логико-математическая модель моделируемого объекта;

3) имитационная (машинная) модель;

4) ЭВМ, на которой осуществляется имитация - направленный вычислительный эксперимент.

Изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико- или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс. Особенностью имитационного моделирования является то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты: с сохранением их логической структуры; с сохранением поведенческих свойств (последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е. динамики взаимодействий [1].

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

1) статическое описание системы, которое по существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо выполнять структурный анализ моделируемых процессов.

2) динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

Идея метода, с точки зрения его программной реализации, состоит в следующем. Что если элементам системы поставить в соответствие некоторые программные компоненты, а состояния этих элементов описывать с помощью переменных состояния [1]. Элементы, по определению, взаимодействуют (или обмениваются информацией), - значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов - моделирующий алгоритм. Кроме того, элементы существуют во времени - значит надо задать алгоритм изменение переменных состояний.

Динамика в имитационных моделях реализуется с помощью механизма продвижения модельного времени. Отличительной особенностью метода имитационного моделирования является возможность описания и воспроизведения взаимодействия между различными элементами системы. Таким образом, чтобы составить имитационную модель, необходимо:

- представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов;

- алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;

- описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы. Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое. Таким образом, имитационное моделирование - это представление динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с хорошо определенными операционными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени [2]. Имитационное моделирование - есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

Таким образом, при имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе. Это важный, но не единственный признак имитационной модели, исторически предопределивший, не совсем удачное, название методу, который серьезный исследователи чаще называют “системным моделированием”.

1.2 Современные методы имитационного моделирования и их применение в информационных системах

В мире информационных технологий имитационное моделирование переживает второе рождение [1]. Интерес к этому виду компьютерного моделирования оживился в связи с существенным технологическим развитием систем моделирования, которые на сегодняшний день являются мощным аналитическим средством, вобравшим в себя весь арсенал новейших информационных технологий, включая развитые графические оболочки для целей конструирования моделей и интерпретации выходных результатов моделирования, мультимедийные средства и видео, поддерживающие анимацию в реальном масштабе времени, объектно-ориентированное программирование, Internet - решения и др. В силу своей доступности технологии имитационного моделирования с легкостью покинули академические стены и сегодня осваиваются IT- специалистами в бизнесе.

В качестве доминирующих базовых концепций формализации и структуризации в современных системах моделирования используются:

1) для дискретного моделирования: системы, основанные на описании процессов: процессно-транзактно-ориентированные системы моделирования блочного типа. На рынке информационных технологий этот класс систем моделирования наиболее представительный;

2) системы, основанные на сетевых концептах. Сетевые парадигмы, применяются при структуризации причинных связей и моделировании систем с параллельными процессами, служащие для стратификации и алгоритмизации динамики дискретных и дискретно-непрерывных систем (ARIS);

3) для систем, ориентированных на непрерывное моделирование - модели и методы системной динамики, - (Powersim, Vensim, Dynamo, Ithink и др.).

4) динамические системы (MATLAB),

5) агентное моделирование (AnyLogic)

6) другие.

1.3 Основные этапы имитационного моделирования и его виды

Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Структура имитационного моделирования представляется последовательно-циклической. Последовательность определяется тем, что процесс имитационного моделирования можно разбить на ряд этапов, выполнение которых осуществляется последовательно от предыдущего к последующему. Цикличность проявляется в необходимости возвращения к предыдущим этапам и повторении уже однажды пройденного пути с измененными в силу необходимости данными и параметрами модели (рис.1.1)

Первый этап обычен для любого исследования. Он необходим для того, чтобы была оценена потребность изучения объекта или проблемы, возможность и способы решения задачи, ожидаемые результаты. Этот этап очень важен для практического применения метода моделирования. Очень часто к этому этапу возвращаются после окончания исследования модели и обработки результатов для изменения постановки задачи, а иногда и самой цели моделирования.

имитационный моделирование экономический статический

Рис.1.1. Этапы имитационного моделирования

Второй этап включает в себя формализацию описания моделируемого объекта на основе выбранной теоретической базы. На этом этапе, на естественном языке дается описание состава исследуемого объекта, взаимодействия между элементами объекта и объекта с внешней средой. На основе описания объекта выбирается концепция его формального определения. Таким образом, в конце этапа словесное описание исследуемой системы претворяется в абстрактную математическую структуру. Этот этап также включает в себя все действия по созданию имитационной модели, которые заключаются в создании программы для ЭВМ на основе выбранного для этой цели языка моделирования. На этом этапе осуществляется и проверка полученной моделирующей программы на соответствие ее той теоретической схеме, которая была положена в основу формального описания объекта моделирования. Этот процесс часто называют верификацией модели. Заканчивается второй этап проверкой соответствия имитационной модели свойствам реальной системы. Если этого нет, то следует снова вернуться к моменту формализации модели, чтобы провести коррекцию в определении теоретической базы модели.

Третий этап заключается в проведении исследования на разработанной модели путем «прогона» ее на ЭВМ. Перед началом исследования полезно составить такую последовательность «прогонов» модели, которая позволила бы получить необходимый объем информации при заданном составе и достоверности исходных данных. Далее на основе разработанного плана эксперимента осуществляют «прогоны» имитационной модели на ЭВМ. В конце этапа осуществляется обработка результатов с целью представления их в виде, удобном для анализа.

Четвертый этап представляет собой анализ результатов исследования. На этом этапе определяются те свойства реальной системы, которые наиболее важны для исследователя. На основе анализа результатов подготавливаются окончательные выводы по проведенному моделированию.

Пятый этап является заключительным. На этом этапе формулируются окончательные выводы и разрабатываются рекомендации по использованию результатов моделирования для достижения поставленных целей. Часто на основе этих выводов возвращаются к началу процесса моделирования для необходимых изменений в теоретической и практической части модели и повторным исследованиям с измененной моделью. В результате нескольких подобных циклов получают имитационную модель, наилучшим образом удовлетворяющую поставленным задачам.

Таким образом, метод имитационного моделирования при исследовании сложной проблемной ситуации предполагает выполнение пяти этапов.

Имитационные модели позволяют проверить, правильно ли мы понимаем процессы в исследуемом объекте, и выявить в различных конкретных случаях параметры порядка. Знание последних и дает возможность строить простые модели сложных явлений. Имитационное (компьютерное) моделирование подразделяется на несколько видов имитационного моделирования.

Имитационные моделирование по диапазону и частоте использования давно занимает первое место среди всех методов исследования операций в экономике. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени и пространстве, причем имитируются составляющие процесс элементарные явления с сохранением его логической временной структуры.

В настоящее время моделирование стало достаточно эффективным средством решения сложных задач автоматизации исследований, экспериментов, проектирования. Но освоить моделирование как рабочий инструмент, его широкие возможности и развивать методологию моделирования дальше можно только при полном овладении приемами и технологией практического решения задач моделирования процессов функционирования систем на ЭВМ.

Требования, предъявляемые современным обществом к специалисту в области экономики, неуклонно растут. В настоящее время успешная деятельность практически во всех сферах экономики не возможна без моделирования поведения и динамики развития процессов, изучения особенностей развития экономических объектов, рассмотрения их функционирования в различных условиях.

Имитационное моделирование является наиболее наглядным, используется на практике для компьютерного моделирования вариантов разрешения ситуаций с целью получить наиболее эффективные решения проблем. Имитационное моделирование разрешает осуществить исследование анализируемой или проектируемой системы по схеме операционного исследования, которое содержит взаимосвязанные этапы:

- содержательная постановка задачи;

- разработка концептуальной модели;

- разработка и программная реализация имитационной модели;

- проверка правильности, достоверности модели и оценка точности результатов моделирования;

- планирование и проведение экспериментов;

- принятие решений.

Это позволяет использовать имитационное моделирование как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности с учетом в моделях трудно формализуемых факторов, а также применять основные принципы системного подхода для решения практических задач.

2. Практика использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач

2.1 Краткий обзор истории имитационного моделирования в анализе экономических процессов

Неправильно думать, что использование моделей началось с появлением ЭВМ. Само по себе моделирование не ново. Формирование понятия моделирования и разработка моделей играли жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты. Моделирование охватывает широкий диапазон актов человеческого общения и началось оно, возможно, с наскальной живописи и сооружения идолов. Прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов.

В Массачусетском технологическом институте в 40-50 гг. прошлого века была создана методология междисциплинарных исследований сложных динамических систем (системной динамики), рождение которой связывают с именем Дж. Форрестера. Системная динамика, рассчитанная сначала на решение проблем управления в промышленности, была впоследствии расширена для анализа широкого класса динамических систем - экономических, социальных, экологических. Особенно много интересных результатов было получено на стыке различных дисциплин, например, проблемы развития города с учетом социальных и экономических процессов. В работах по моделированию всей мировой системы в целом , получивших впоследствии название «глобального моделирования», впервые мир рассматривался как единая система различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, добычи и исчерпания природных ресурсов, загрязнения окружающей среды, производства продуктов питания и т.д.

Компьютерные эксперименты, проведенные Д. Форрестером с глобальной моделью, показали, что в середине ХХI века человечество ждет кризис, связанный прежде всего с истощением природных ресурсов, падением численности населения и производства продуктов, ростом загрязнения окружающей среды.

Лауреат Нобелевской премии по экономике В. В. Леонтьев является создателем теории межотраслевого баланса экономических систем. В практическом применении отраслевого баланса широко используются методы моделирования систем, в частности, сценарный подход. Так, после второй мировой войны по заказу правительства США В.В.Леонтьевым была построена статическая модель межотраслевого баланса американской экономики с целью оценки последствий ее перехода на мирные рельсы, которая, в частности, предсказала неожиданный для экспертов результат - резкое увеличение выпуска и уровня занятости в сталелитейной промышленности. В семидесятых годах прошлого века по заказу ООН была создана глобальная экономическая модель развития мировой экономики. Непосредственной целью исследований с помощью этой модели являлось оценка условий, которые позволили бы сократить разрыв в доходах между развивающимися и развитыми странами.

Известны результаты глобального моделирования явления "ядерной зимы", выполненные в ВЦ АН СССР под руководством академика Н.Н.Моисеева. Эти результаты дали человечеству, в том числе политикам, неопровержимые аргументы против ядерной войны, даже так называемой "ограниченной ядерной войны".

Для математического моделирования и вычислительного эксперимента использовались, главным образом, универсальные цифровые вычислительные машины, доступные коллективам исследователей. В СССР в 70-80-х годах прошлого века это были БЭСМ-6 и модели ЕС ЭВМ, для которых разрабатывались библиотеки и пакеты прикладных программ вычислительной математики. С появлением персональных компьютеров стало возможно развитие информационной технологии вычислительного эксперимента, которая предусматривает поддержку пользовательского интерфейса и поиска нужных алгоритмов и программ с помощью персональных компьютеров или суперкомпьютеров.

2.2 Применение методов имитационного моделирования в анализе экономических процессах

В экономическом анализе имитационное моделирование является наиболее универсальным инструментом в области финансового, стратегического планирования, бизнес-планировании, управлении производством, проектировании и реинжиниринге и многих других сферах науки управления и исследовании операций.

Имитационное моделирование становится незаменимым инструментом анализа и принятия решений в Ситуационных и Стратегических центрах различного назначения, в Системах поддержки принятия решений (СППР).

Методологические и технологические подходы к построению СППР основаны на реализации итеративной, многоэтапной процедуры принятия решения, включающей этапы: выявление структурных особенностей в поступаемых в ходе мониторинга территориальных данных с применением концепции Хранилища Данных, анализа тенденций и визуализации выявленных в данных зависимостей с помощью средств Интеллектуального Анализа Данных и OLAP- технологий [3]. Центральным элементом, системообразующей и интегрирующей основой всей процедуры принятия решений в таких системах выступает обобщенная имитационная модель объекта исследования, реализуемой в СППР на основе комплекса взаимосвязанных имитационных и оптимизационных моделей с развитыми динамическими и информационными связями между моделями всех уровней. Процедуры выбора реализуются на основе сценарного подхода, характеризуются прямым участием эксперта в целенаправленном модельном исследовании и применением вычислительных процедур на основе компенсационного сочетания экспериментального подхода компьютерного моделирования с различными аналитическими методами - статистическими, балансовыми, логистическими, итерационными имитационно-оптимизационными вычислительными процедурами и интеллектуальными технологиями.

Схема этапа стратегического планирования предприятия и компьютерные технологии, поддерживающие принятие решения.

Определяя основные направления деятельности корпорации (предприятия) правление (ЛПР), оперируя инструментами системы принятия решений (СПР), находящейся на вершине информационной системы предприятия, анализирует текущее состояние предприятия и формирует миссию и цели дальнейшей деятельности.

Процесс принятия решения на этом уровне характеризуется высокой степенью личной неопределенности и необходимостью формирования коллективных, согласованных решений. Неопределенность связана с колебаниями в выборе средств достижения цели, сомнениями в выборе и оценке критериев развития, выборе аналитических методов и др. и преодолевается за счет использования в СПР вычислительных процедур и методов, основанных на учете субъективных оценок и предпочтений руководителя [4]. Здесь могут быть полезны методы субъективной вероятности, нечеткие множества, нейронные сети, кусочно-линейная аппроксимация и др. процедуры.

Выработка согласованных, коллегиальных решений осуществляется как за счет специальных технологий в СПР для поддержки групповых решений и коллективной работы (GDSS, GSCW- системы), так и применением специальных компьютерных методов и экспертных оценок, ориентированных на выработку совместных, согласованных решений.

После того, как определены желаемые цели, за работу принимаются менеджеры и системные аналитики, работающие на следующем уровне Информационной системы предприятия - СППР, оперируя широким арсеналом компьютерных методов и своим личным опытом. В их задачу входит отработка основных этапов процедуры принятия решений, связанных с:

- генерацией возможных решений (альтернатив, сценариев),

- осуществлением динамического компьютерного анализа возможных последствий принимаемых решений,

- оценкой и выбором лучшего варианта развития.

В силу того, что решаемые на уровне стратегического планирования задачи сложны и многофакторны, основным системообразующим инструментом в процедуре принятия решения являются динамические системы структурного моделирования, прежде всего методы системной динамики.

На этапе формирования базовой имитационной модели стратегического развития предприятия, при идентификации основной внутренней структуры и функций моделируемой системы, а также при анализе внешней среды находят широкое применение технологии Data Mining. Это статистические методы, которые включают регрессионный и кластерный анализ.

Полученные знания являются входной информацией для формируемой имитационной модели и позволяют провести корректную параметризацию динамической имитационной модели, основанную на реальных данных и знаниях. Эти данные могут храниться в базе данных и базе знаний СППР, что упрощает последующие процедуры идентификации имитационной модели.

Полученная обобщенная имитационная модель предприятия является инструментом экспериментального оценивания множества сценариев, стратегических альтернатив, сформированных экспертами. Выбор альтернатив по результатам экспериментального имитационного исследования может быть осуществлен с помощью итерационных имитационно-оптимизационных процедур [5] , генетических алгоритмов, экспертных и нечетких систем, традиционных методов оптимизации, проводя оценку возможных решений в соответствии с предпочтениями ЛПР и осуществляя согласование групповых решений в СППР.

Остальные решения по всем компонентам бизнеса (логистика, производство, маркетинг, финансовое планирование и др.) принимаются в соответствии с выработанной базовой стратегией на основе комплекса детализированных имитационных моделей.

2.3 Применения имитационного моделирования на практике

За пример ми возьмем ситуацию, в которой рассмотрим разгрузку товара и материалов на склад предприятия «А».

Рассмотрим следующие операции, выполняемые работниками склада:

- разгрузка фур;

- приемка товара;

- размещение товара на складе.

Для обслуживания транспорта на складе предусмотрено два разгрузочных поста, две бригады (в составе каждой: механизатор, грузчик и погрузчик) и два дополнительных парковочных места для фур на территории склада. Владелец склада планирует увеличение грузопотока. Предвидя проблему хаотичного прибытия транспорта на склад и, как результат, увеличение времени простоя транспорта и неравномерную загрузку персонала склада, он договаривается с поставщиками о конкретном времени приезда фуры на склад, распределяя моменты прибытия транспорта более-менее ритмично в течение дня. На первый взгляд всё предусмотрено. Даже в случае несвоевременного прибытия одной или двух фур они смогут дождаться обслуживания на территории парковки склада. С помощью имитационного моделирования попробуем проверить, верно ли данное утверждение. Рассматриваемый в качестве примера склад осуществляет прием фур с 9:00 до 15:00. Фуры, прибывшие позже, в этот день не обслуживаются. Установленный с помощью переговоров с поставщиками нормативный интервал между прибытием фур составляет 30 минут. Но, принимая во внимание всю сложность прогнозирования точного времени, в течение которого фура будет находиться в пути на склад, фуры могут подъехать как раньше назначенного времени, так и позже. Поэтому для моделирования интервала между прибытием фур будем использовать нормальный закон с математическим ожиданием 30 минут и возможным диапазоном значений от 5 минут до 1 часа.

Количество разгруженных фур напрямую зависит не только от времени разгрузки одной фуры, а также от времени выполнения каждого шага экономического процесса. Время выполнения шага процесса может быть фиксированной или случайной величиной. Длительности шагов процесса «Разгрузка и обслуживание фуры на складе» приведены в табл.2.1.

Таблица 2.1. «Разгрузка и обслуживание фуры на складе»

Шаг процесса

Длительность

Проверка наличия свободных разгрузочных постов

1 минута

Проезд на разгрузочный пост

5 минут

Проверка наличия мест на парковке

1 минута

Проезд на парковку

3 минуты

Ожидание на парковке

0 минут

Проезд с парковки на разгрузочный пост

4 минуты

Ожидание на дороге

0 минут

Проезд с дороги на парковку

3 минуты

Прием документов

10 минут

Проверка сохранности пломбы и соответствия груза документации

Равномерный закон распределения:

-- нижняя граница -- 10 минут -- верхняя граница -- 20 минут

Принятие решения о дальнейших действиях

Равномерный закон распределения:

-- нижняя граница -- 20 минут

-- верхняя граница -- 1 час

Выезд фуры с территории склада

5 минут

Разгрузка товара

Нормальный закон распределения:

-- нижняя граница -- 20 минут

-- верхняя граница -- 1 час

-- мат. ожидание -- 40 минут

-- стандартное отклонение -- 10 минут

Приходование товара

Нормальный закон распределения: -- нижняя граница -- 10 минут -- верхняя граница -- 40 минут -- мат. ожидание -- 15 минут -- стандартное отклонение -- 5 минут

Размещение товара на хранение

Нормальный закон распределения:

-- нижняя граница -- 30 минут

-- верхняя граница -- 2 часа

-- мат. ожидание -- 1 час

-- стандартное отклонение -- 15 минут

Выезд фуры с территории склада

5 минут

Длительность шага процесса зависит не только от нормативного времени его выполнения, но и от доступности ресурсов (временных и материальных), необходимых для его выполнения. Если необходимых ресурсов в нужный момент времени нет, то выполнение процесса останавливается. Шаги по обслуживанию фуры на складе выполняют сотрудники склада, привлекая при необходимости соответствующее оборудование. Перечень и количество ресурсов, необходимых для выполнения каждого шага процесса, приведены в табл. 2.2

Таблица 2.2. Перечень и количество ресурсов, необходимых для выполнения каждого шага процесса

Шаг процесса

Ресурсы

Кол-во ресурсов

Прием документов

Бухгалтер

1

Проверка сохранности пломбы и соответствия груза документации

Кладовщик

1

Принятие решения о дальнейших действиях

Кладовщик

1

Разгрузка товара

Грузчик

Механизатор

Погрузчик

1

1

1

Приходование товара

Грузчик

1

Размещение товара на хранение

Грузчик

Кладовщик

Механизатор

Погрузчик

1

1

1

1

Всего на складе работают следующие ресурсы: персонал и оборудование (табл. 2.3.).

Таблица 2.3. «Временные ресурсы»

Ресурсы

Кол-во ресурсов

Бухгалтер

1

Грузчик

2

Кладовщик

2

Механизатор

2

Погрузчик

2

Приведенные ресурсы являются временными, т.е. стоимость их использования зависит от времени, в течение которого они используются. Использоваться эти ресурсы могут только в часы, заданные для них как рабочие. Погрузчики, например, готовы к работе 24 часа в сутки, а сотрудники склада работают только с 9:00 до 17:00.

Также в рамках всего процесса используются ресурсы, представленные в табл. 2.4.

Таблица 2.4. Материальные ресурсы

Ресурсы

Кол-во ресурсов

Парковочное место

2

Разгрузочный пост

2

Имитация работы склада в течение одного рабочего дня позволяет получить показатели процесса:

- из 11 фур обслужено всего 8 (8 -- это количество выполнений процесса «Разгрузка товара»);

- среднее время ожидания фуры на дороге -- 46 минут (из 11 фур 5 ожидали на дороге);

-среднее время ожидания фуры на парковке -- 1 час 16 минут (из 11 фур 8 ожидали на парковке).

В результате, фуры в течение длительного времени ожидают обслуживания, занимая не только парковочные места и затрудняя движение на складе, но и простаивая на дороге за территорией склада, вызывая недовольство участников дорожного движения и работников ГИБДД.

Выходом из сложившейся ситуации может быть решение:

1. Переоборудовать одно парковочное место под разгрузочный пост и добавить бригаду для обслуживания этого поста.

2. Увеличить количество бригад, обслуживающих каждый разгрузочный пост до двух, снизив тем самым время разгрузки фуры и размещения груза на складе в два раза.

Далее следует рассчитать затраты на реализацию решений. В результате, имитация работы склада в различных условиях позволила предусмотреть возникновение возможных проблем и проверить работоспособность идей по их решению ДО непосредственного изменения работы склада. Обе идеи позволяют оптимизировать деятельность склада. При сравнении затрат на реализацию идей нельзя не заметить выгодность первого варианта. Но по таким показателям как «Время ожидания фуры на парковке», «Время ожидания фуры на дороге», «Средняя длительность процесса», второй вариант вырывается вперед. Какой из рассмотренных вариантов решения проблемы выберет владелец склада -- решать ему. Метод имитационного моделирования предоставил для принятия этого решения все необходимые данные.

Одним из мощных инструментов, применимым не только для выработки наиболее приемлемой последовательности действий, но и в научных исследованиях, является имитационное моделирование. Использование этого типа моделей приобретает большое значение в экономике. С развитием общества экономические проблемы производства приобрели гораздо более сложный характер: понадобился штат специалистов, занимающихся вопросами закупок, сбыта, планирования производства, кредитования и т. д. В экономике стали возникать задачи, решать которые с достаточной точностью было трудно даже целой группе квалифицированных экономистов.

Новым этапом в развитии моделирования, в частности в развитии имитационных методов в экономике, явилось появление и применение быстродействующей электронной вычислительной техники. Благодаря этому экономисты-исследователи получили возможность создавать в памяти ЭВМ модель практически любой экономической системы и имитировать ее эволюцию на протяжении достаточно длительного периода времени.

Имитационные модели широко применяются для прогнозирования развития различных систем, в том числе и локальных. Кроме того, имитационное моделирование в силу особенностей подхода позволяет прогнозировать как количественные, так и некоторые качественные факторы, что выгодно отличает его от других методов. Всякая практическая деятельность, в том числе производственная и экономическая, всегда неизбежно связана с некоторыми случайными воздействиями. Влияние этих воздействий на конечный результат часто оказывается столь существенным, что качественно изменяет его, методы решения таких задач, если они не укладываются в рамки одного из существующих вероятностных аналитических методов, и называют методами имитационного моделирования.

Вывод

Метод имитационного моделирования - это экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники.

Компьютерное моделирование является основным системообразующим методом интеллектуального анализа данных, позволяющего исследовать сложные системы, выявлять скрытые закономерности, прогнозировать последствия принимаемых решений на компьютерной модели, а не на живых людях.

Следует отметить, что, несмотря на многообразие разработанных моделей и наличие пакетов программ для проведения многовариантных расчетов, оптимизационные задачи в республике носят, как правило, экспериментальный характер. Главными причинами, сдерживающими их внедрение в практику прогнозных и плановых расчетов как на макро-, так и на микроуровне, являются:

- неадекватность разрабатываемых моделей реальным экономическим процессам;

- отсутствие специалистов-практиков, хорошо владеющих моделированием экономических и социальных процессов и методами оптимизации;

- проблема информационного обеспечения.

По итогам проделанной работы можно сделать вывод, что при современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять предприятием, без эффективного прогнозирования и планирования его деятельности. От того, на сколько прогнозирование будет точным и своевременным, а также соответствовать поставленным проблемам, будут зависеть, в конечном счете, прибыли, получаемые предприятием.

Для того, чтобы эффект прогноза был максимально полезен, необходимо создание на средних и крупных предприятиях так называемых прогнозных отделов (для малых предприятий создание этих отделов будет нерентабельным). Но даже без таких отделов обойтись без прогнозирования невозможно. В этом случае прогноз должен быть получен силами менеджеров и задействованными в этом процессе специалистами.

Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам предприятия.

Для улучшения качества прогноза необходимо улучшить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, в первую очередь, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.

Так как прогнозирование является отдельной наукой, то целесообразно (по мере возможности) использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить «подводные камни», которые могут быть не замечены при использовании только одного метода.

Список использованной литературы

Д. Ю. Каталевский. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении / Каталевский Д. Ю.. - Москва: Издательство Московского университета, 2011. - 302.

Р. Ф. Маликов. Практикум по имитационному моделированию сложных систем / Маликов Р. Ф.. - Москва: Бывший государственный педагогической университет, 2013. - 249.

Ю. Н. Павловский. Имитационное моделирование / Ю. Н. Павловский, Н. В. Белотелов, Ю. И. Бродский. - Москва: Издательский центр «Академия», 2008. - 231.

И. О. Кравець. Имитационное моделирование / Кравец И. О.. - Николаев: Издательство ЧДУ им. П. Могилы, 2010. - 107.

А. А. Емельянов. Имитационное моделирование экономических процессов / Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. - Хмельницкий: Финансы и статистика, 2002. - 301

Н. Б. Кобелев Основы имитационного моделирования сложных экономических систем / Кобелев Н. Б. -Луганск: Дело. - 2003. - 203

В. М. Томашевський. Моделювання систем / Томашевський В.М. - К.: Видавнича група BHЗ, 2005. - 352 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.

    контрольная работа [26,7 K], добавлен 23.12.2013

  • Статические и динамические модели. Анализ имитационных систем моделирования. Система моделирования "AnyLogic". Основные виды имитационного моделирования. Непрерывные, дискретные и гибридные модели. Построение модели кредитного банка и ее анализ.

    дипломная работа [3,5 M], добавлен 24.06.2015

  • Применение математического моделирования при решении прикладных инженерных задач. Оптимизация параметров технических систем. Использование программ LVMFlow для имитационного моделирования литейных процессов. Изготовление отливки, численное моделирование.

    курсовая работа [4,0 M], добавлен 22.11.2012

  • Построение модели, имитирующей процесс работы отдела обслуживания ЭВМ, разрабатывающего носители с программами для металлорежущих станков с ЧПУ. Этапы решения задач по автоматизации технологических процессов в среде имитационного моделирования GPSS World.

    курсовая работа [64,6 K], добавлен 27.02.2015

  • Описание компьютерного моделирования. Достоинства, этапы и подходы к построению имитационного моделирования. Содержание базовой концепции структуризации языка моделирования GPSS. Метод оценки и пересмотра планов (PERT). Моделирование в системе GPSS.

    курсовая работа [594,0 K], добавлен 03.03.2011

  • Разделение моделирования на два основных класса - материальный и идеальный. Два основных уровня экономических процессов во всех экономических системах. Идеальные математические модели в экономике, применение оптимизационных и имитационных методов.

    реферат [27,5 K], добавлен 11.06.2010

  • Характеристика метода Монте-Карло. Его преимущество и недостатки, области применения. Решение задач по оптимизации использования ресурсов, управлению запасами и системе массового обслуживания с помощью средств аналитического и имитационного моделирования.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 22.11.2013

  • Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.

    курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015

  • Решение системы дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта. Исследованы возможности применения имитационного моделирования для исследования систем массового обслуживания. Результаты моделирования базового варианта системы массового обслуживания.

    лабораторная работа [234,0 K], добавлен 21.07.2012

  • Теоретические основы математического прогнозирования продвижения инвестиционных инструментов. Понятие системы имитационного моделирования. Этапы построения моделей экономических процессов. Характеристика ООО "Брянск-Капитал". Оценка адекватности модели.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.11.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.