Тц.п = Тц.д + Тц.б

где Тц.д -- длительность производственного цикла изготовления ведущей детали, календ. дн.; Тц.б -- длительность производственного цикла сборочных и испытательных работ, календ. дн.

Рисунок 1.1. Цикл сложного процесса

Для определения длительности цикла сложного производственного процесса может быть использован графический метод. Для этого составляется цикловой график. Предварительно устанавливаются производственные циклы простых процессов, входящих в сложный. По цикловому графику анализируется срок опережения одних процессов другими и определяется общая продолжительность цикла сложного процесса производства изделия или партии изделий как наибольшая сумма циклов связанных между собой простых процессов и межоперационных перерывов. На рис. 10.5 приведен цикловой график сложного процесса. На графике справа налево в масштабе времени откладываются циклы частичных процессов, начиная от испытаний и кончая изготовлением деталей.

Пути и значение обеспечения непрерывности производственного процесса и сокращения длительности цикла

Высокая степень непрерывности процессов производства и сокращение длительности производственного цикла имеет большое экономическое значение: снижаются размеры незавершенного производства и ускоряется оборачиваемость оборотных средств, улучшается использование оборудования и производственных площадей, снижается себестоимость продукции. Исследования, выполненные на ряде предприятий г. Харькова, показали, что там, где средняя длительность производственного цикла не превышает 18 дней, каждый затрачиваемый рубль обеспечивает получение продукции на 12% больше, чем на заводах, где длительность цикла равна 19-36 дням, и на 61% больше, чем на заводе, где продукция имеет цикл выше 36 дней.

Повышение уровня непрерывности производственного процесса и сокращение длительности цикла достигаются, во-первых, повышением технического уровня производства, во-вторых -- мерами организационного характера. Оба пути взаимосвязаны и дополняют друг друга.

Техническое совершенствование производства идет в направлении внедрения новой технологии, прогрессивного оборудования и новых транспортных средств. Это ведет к сокращению производственного цикла за счет снижения трудоемкости собственно технологических и контрольных операций, уменьшения времени на перемещение предметов труда.

Организационные мероприятия должны предусматривать:

– сведение до минимума перерывов, вызванных межоперационным пролеживанием, и перерывов партионности за счет применения параллельного и параллельно-последовательного методов движения предметов труда и улучшения системы планирования;

– построение графиков комбинирования различных производственных процессов, обеспечивающих частичное совмещение во времени выполнения смежных работ и операций;

– сокращение перерывов ожидания на основе построения оптимизированных планов-графиков изготовления продукции и рационального запуска деталей в производство;

– внедрение предметно-замкнутых и подетально-специализированных цехов и участков, создание которых уменьшает длину внутрицеховых и межцеховых маршрутов, сокращает затраты времени на транспортировку.

1.2 Имитационное моделирование и производственные процессы

Результатом производственных процессов является достаточно большое количество различных “продуктов”, разбитых на группы или же получаемых в непрерывном потоковом режиме. Типичными примерами служат выполнение заказов, работа отдела счетов к оплате или обработка заявок.

Такие операции, как разбиение на группы, объединение групп, сборка, разборка, монтаж, контроль качества и устранение брака, представляют собой типичные функции, реализуемые производственными процессами. Для того чтобы точно смоделировать эти функции, модель должна отслеживать информацию об отдельных объектах потока и их атрибутах. Кроме того, в ходе создания модели важно учитывать правила построения очередей, а также моделирование простоя.

Цель моделирования производственных процессов, как правило, состоит в получении устойчивой схемы, поскольку последовательность выпускаемой продукции повторяется [3]. Важной процедурной концепцией анализа эффективности является определение периода неустойчивой работы и устранение искажения, вносимого статистическими данными, собранными за такой период.

Имитационное моделирование на ЭВМ находит широкое применение при исследовании и управлении сложными дискретными системами и процессами, в них протекающими. К таким системам можно отнести экономические и производственные объекты, морские порты, аэропорты, комплексы перекачки нефти и газа, ирригационные системы, программное обеспечение сложных систем управления, вычислительные сети и многие другие. Широкое использование имитационного моделирования объясняется тем, что размерность решаемых задач и неформализуемость сложных систем не позволяют использовать строгие методы оптимизации.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствия, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Эти классы задач определяются тем, что при их решении необходимо одновременно учитывать факторы неопределенности, динамическую взаимную обусловленность текущих решений и последующих событий, комплексную взаимозависимость между управляемыми переменными исследуемой системы, а часто и строго дискретную и четко определенную последовательность интервалов времени. Указанные особенности свойственны всем сложным системам.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами - разработке симулятора (английский термин - simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

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. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

Проведение имитационного эксперимента позволяет:

1) Сделать выводы о поведении системы и ее особенностях:

- без ее построения, если это проектируемая система;

- без вмешательства в ее функционирование, если это действующая система, проведение экспериментов над которой или слишком дорого, или небезопасно;

- без ее разрушения, если цель эксперимента состоит в определении пределов воздействия на систему.

2) Синтезировать и исследовать стратегии управления.

3) Прогнозировать и планировать функционирование системы в будущем.

4) Обучать и тренировать управленческий персонал и т.д.

Имитационное моделирование является эффективным, но и не лишенным недостатков, методом. Трудности использования имитационного моделирования связаны с обеспечением адекватности описания системы, интерпретацией результатов, обеспечением стохастической сходимости процесса моделирования, решением проблемы размерности и т.п. К проблемам применения имитационного моделирования следует отнести также и большую трудоемкость данного метода.

Процесс создания имитационной модели можно разделить на следующие этапы [4]:

1) составление содержательного описания,

2) построение концептуальной модели,

3) формализация объекта моделирования,

4) программирование и отладка модели,

5) испытание имитационной модели,

6) анализ свойств имитационной модели,

7) эксплуатация имитационной модели,

8) анализ результатов моделирования.

1. Составление содержательного описания объекта моделирования

Результатом работ на данном этапе является содержательное описание объекта моделирования с указанием целей имитации и аспектов функционирования объекта моделирования, которые необходимо изучить на имитационной модели. Обычно оно представляет собой техническое описание объекта моделирования, описание внешней среды, с которой он взаимодействует, и временную диаграмму этого взаимодействия.

2. Построение концептуальной модели

Результатом выполнения работ являются концептуальная модель, выбранный способ формализации и организации имитации. В состав концептуальной модели входят: уточнённое содержательное описание, свободное от всего того, что не представляет интереса для имитации поведения СС, список параметров и переменных моделирования; критерии эффективности функционирования вариантов системы; список используемых методов обработки результатов имитации и перечисление способов представления результатов моделирования. При создании небольших ИМ данный этап работ совмещается с этапом составления содержательного описания моделируемой системы. Только с усложнением объекта моделирования и задач имитации появляется необходимость определения способа формализации, который подходит для решения конкретной задачи исследования СС.

3. Формализация объекта моделирования

В зависимости от сложности СС могут использоваться три вида формализации: аппроксимация явлений функциональными зависимостями, алгоритмическое описание процессов в СС, смешанное представление в виде последовательности формул и алгоритмических записей. В зависимости от принятого способа имитации используются свои способы формализации (активностями, событиями, процессами, транзактами, агрегатами, элементами системной динамики и др.). При составлении формального описания СС исследователю рекомендуется такая последовательность действий: уточнение декомпозиции системы, алгоритмизация компонентов модели, уточнение взаимодействия с управляющей программой моделирования, документация этапа.

4. Программирование и отладка модели

Требование быстрого и правильного составления модели обусловливает необходимость:

– замены программирования конструированием из готовых элементов;

– разработки проблемно-ориентированных библиотек элементов;

– отдельной трансляции элементов для выявления синтаксических ошибок в их описаниях;

– автономной отладки элементов;

– автоматической компоновки элементов в моделирующий алгоритм.

Нетривиальными для сложных моделей становятся процедуры подготовки машинных экспериментов, сбора, хранения и обработки результатов машинных экспериментов. Появляется необходимость в использовании готовых или разработке новых прикладных программ, реализующих более сложные по сравнению со стандартными возможностями языков моделирования процедуры планирования машинных экспериментов и обработки данных. Пользователь может потребовать от разработчика предусмотреть стандартные средства для подключения таких программ к модели, что обеспечит пользователю возможность самостоятельного выбора этих программ при имитации.

Таким образом, собственно модель сложной системы дополняется множеством программ, обеспечивающих ее эффективное использование.

5. Испытание имитационной модели

Включает два аспекта:

необходимо убедиться в правильности динамики развития алгоритма моделирования компонентов ИМ (верификация);

определить совпадение с заданной точностью векторов характеристик поведения объекта моделирования и ИМ (адекватность).

6. Исследование свойств имитационной модели

Точность имитации явлений обычно представляет собой оценку влияния стохастических элементов на функционирование ИМ СС. Устойчивость результатов моделирования характеризуется сходимостью контролируемого отклика моделирования к определённой величине при изменениях параметров модели СС. Стационарность режима моделирования характеризует собой некоторое установившееся равновесие процессов в модели СС, когда дальнейшая имитация бессмысленна, поскольку новой информации из ИМ исследователь не получит и продолжение имитации приведёт к увеличению затрат машинного времени. Поэтому необходимо разработать процедуру проверки момента достижения стационарного режима имитации. Чувствительность ИМ представляется величиной минимального приращения выбранного критерия качества, вычисляемого по статистикам моделирования, при последовательном варьировании параметров моделирования на всём диапазоне их изменения.

7. Эксплуатация имитационной модели

Этап эксплуатации ИМ начинается с составления плана эксперимента, позволяющего исследователю получить максимум информации при минимальных усилиях на вычисление. Составляется статистическое обоснование плана эксперимента. Планирование эксперимента представляет собой процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью. Стремятся минимизировать общее число опытов на ИМ с одновременным варьированием всеми переменными. Выбирают такую стратегию ИЭ, которая позволяет принимать обоснованную стратегию с помощью процедур принятия решений после каждой серии экспериментов на ИМ.

8. Анализ результатов моделирования

Результатом этапа интерпретации данных ИЭ являются рекомендации по проектированию или модификации СС. На их основе исследователи приступают к принятию решений. На интерпретацию результатов ИЭ оказывают существенное влияние изобразительные возможности средств моделирования на ЭВМ.

В конечном итоге после выполнения всех перечисленных выше итерационных этапов имитации исследователь либо окажется удовлетворённым результатами моделирования и будет их учитывать при проектировании СС, либо забракует проектируемую систему и сформулирует техническое задание на разработку новой архитектуры СС.

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 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.

имитационный технологический процесс производство

Рисунок 1.2 Этапы имитационного моделирования

2. Обзор существующих систем имитационного моделирования

2.1 Виды инструментария для имитационного моделирования

За последние несколько лет был разработан целый ряд новых программных инструментов, непосредственно предназначенных для моделирования бизнес-процессов. В большинстве этих продуктов бизнес-процессы описываются с использованием графических символов или объектов. Отдельные функции процесса изображаются в виде последовательности прямоугольников и стрелок. Специальные характеристики каждого процесса или функции могут быть затем отображены как атрибуты процесса.

Многие из таких программных инструментов позволяют также проводить некоторый анализ, глубина которого зависит от степени сложности методологии, лежащей в основе программы. Программные инструменты имитационного моделирования бизнес-процессов можно разбить на три категории:

Инструментарий имитационного моделирования, основанного на потоковых диаграммах. Подобный - самый простой - инструментарий построения потоковых диаграмм помогает описывать выполняемые функции и определять их последовательность. Модели, основанные на потоковых диаграммах, не зависят от методологии и наиболее просты в изучении. К сожалению, следствием легкости использования является ограниченность возможностей моделирования и анализа. Примерами инструментария имитационного моделирования подобного рода служат Process Charter и Optima.

Инструментарий динамического моделирования. На следующем уровне располагаются программные продукты аналогового моделирования, которые позволяют отображать динамику системы. Модели, созданные подобными продуктами, состоят из таких специфических для выбранной методологии логических структур, как уровни, стеки, потоки, преобразователи и соединители. Примеры: ithink и PowerSim.

Инструментарий дискретно-событийного имитационного моделирования. Наиболее развитым и мощным инструментарием имитационного моделирования бизнес-процессов являются программные продукты дискретно-событийного моделирования. Эти инструменты поддерживают моделирование потока объектов (продуктов) и предоставляют возможности анимации, что позволяет пользователю производить наблюдение за движением в системе потоковых объектов. Некоторые из подобных технологий обеспечивают даже возможности объектно-ориентированного моделирования, упрощающего разработку больших моделей бизнес-процессов. Примеры: ServiceModel и SIMPROCESS.

Дискретно-событийное моделирование -- подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений -- от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джеффри Гордоном в 1960х годах.

Рассмотрим программные продукты, основанные на этом подходе более подробно.

2.2 Программа Arena

Arena Enterprise Suite

Пакет Arena Enterprise Suite является удобным набором продуктов для организаций, имеющих широкий круг задач моделирования. Данный набор включает возможности пакетов Arena Factory Analyzer, Arena Contact Center и Arena 3DPlayer.

Комплект поставки Arena Enterprise Suite Имеющиеся в наборе включает: шаблоны : Basic Process, Advanced Process, Advanced Transfer, Flow Process, Blocks, Elements, Packaging, Contact Script и Contact Data; инструменты, включенные в набор: пакеты Arena 3DPlayer, Arena OptQuest и Arena RealTime.

Примеры использования:

Прогноз рентабельности внедрения новых технологий и капитальных вложений в оборудование.

Детальный анализ сложных производственных процессов, включающих интенсивные операции по транспортировке материалов (с применением автопогрузчиков, робокаров и персонала).

Анализ реализаций на базе систем Six Sigma, KanBan/Pull или Push.Анализ реализаций на базе систем Six Sigma, KanBan/Pull или Push.

Определение правильности настройки линий, процедур переключения и программ обслуживания.

Улучшение процессов в глобальных и местных логистических цепочках.

Детальный анализ складских запасов, снабжения и перевозок, применения в военной и горнодобывающей областях.

Создание на базе Arena специализированных шаблонов для моделирования логистических сетей глобальных глобального туристическогоих агентства.

Пакет Arena Enterprise Suite предназначен для использования опытными специалистами в области моделирования, консалтинговыми компаниями, предоставляющими услуги в определенной сфере промышленности, а также корпорациями, имеющими выделенные группы моделирования.

Arena Factory Analyzer

Пакет Arena Factory Analyzer является универсальным инструментом промышленного моделирования, эффективным средством для анализа сверхвысокоскоростных производственных упаковочных линий и процессов пакетной обработки, составляющих основу производственных процессов в отдельных отраслях промышленности, включая производство продуктов питания и напитков, медикаментов, электроники, химических материалов, косметики, а также сферу здравоохранения [5].

Комплект поставки Arena Factory Analyzer включает: шаблоны Basic Process, AdvancedProcess, Advanced Transfer, Flow Process, Blocks, Elements, Packaging, Contact Script и Contact Data, а также инструменты Arena OptQuest и Arena RealTime.

Примеры использования:

Прогнозирование и проверка общей производительности линий.

Оценка рентабельности внедрения новых технологий и капитальных вложений в оборудование.

Разработка новых линий упаковки.

Выявление неисправностей при выполнении процессов пакетной обработки.

Определение настройки линий, процедур переключения и программ обслуживания.

Анализ работы персонала.

Пакет Arena Factory Analyzer предназначен для использования инженерами, отвечающими за упаковочные, производственные и промышленные системы, которые тесно связаны с разработкой и управлением процессами упаковки и пакетной обработки, а также с потоками материалов.

В Arena 9.0 пакет Arena Factory Analyzer включает также функции обработки бестарных грузов с помощью шаблона Flow Process, поддержку связи и управления в режиме реального времени с помощью Arena RTArena RealTime, возможности создания шаблонов, а также новую версию Arena OptQuest.

2.3 Программа GPSS World

Система GPSS WorldTM - это среда компьютерного моделирования общего назначения, разработанная для профессионалов в области моделирования. Это комплексный моделирующий инструмент, охватывающий области как дискретного, так и непрерывного компьютерного моделирования, обладающий высоким уровнем интерактивности и визуального представления информации [6].

Использование GPSS WorldTM дает возможность оценить эффект конструкторских решений в чрезвычайно сложных системах реального мира.

GPSS WorldTM обладает следующими свойствами:

1) объектно-ориентированный интерфейс пользователя, включающий объекты "Модель", "Процесс моделирования", "Отчет" и "Текст";

2) транслятор моделей;

3) программные эксперименты с автоматическим анализом данных;

4) Многозадачность;

5) сохранение и продолжение выполнения запущенных процессов моделирования;

6) ввод/вывод во время выполнения процесса моделирования;

7) встроенные вероятностные распределения;

8) интегрированный язык программирования PLUSTM.

9) библиотека PLUS-процедур;

10) графические окна для наблюдения за выполняющимся процессом моделирования;

11) автоматическое интегрирование обыкновенных дифференциальных уравнений любого порядка;

12) поддержка "горячих" клавиш;

13) отладка с использованием графического интерфейса;

14) Автоматические генераторы отсеивающих и оптимизирующих экспериментов.

15) Диалоговые окна ввода блоков.

2.4 Программа RAO-studio

Разработанная в МГТУ им. Н.Э. Баумана система интеллектуального имитационного моделирования RAO-studio используется для подготовки, отладки и проведения экспериментов с имитационными моделями сложных дискретных систем. Основу системы составляет язык РДО, который позволяет описать процессы, протекающие в дискретных системах, и правила функционирования систем управления этими процессами. Т.е. он сочетает в себе как черты систем имитационного моделирования, так и черты систем принятия решений, основанных на продукционных правилах. При этом, у разработчика подобных “смешанных” имитационных моделей, есть в распоряжении единый язык описания, как динамической составляющей процессов, так и законов управления [7].

Инструментальное средство RAO-studio состоит из нескольких взаимосвязанных моделей (см. рисунок 2. ). Дадим им краткую характеристику.

RDO-Simulator - этот модуль осуществляет непосредственное моделирование имитационной модели и логический вывод на правилах продукции.

RDO-Model - модуль, отвечающий за создание, открытие и запись модели. Так же этот модуль запускает модель на исполнение, позволяет менять режим прогона и скорость моделирования.

RDO-Tracer - отвечает за обработку информации о трассируемых показателях имитационной модели и построение графиков на её основе.

RDO-Frame - модуль, отвечающий за отрисовку кадров анимации и перемещение между ними.

RDO-Editor - этот модуль отвечает за редактирование текста модели.

RDO-Kernel - отвечает за передачу информации между модулями и предлагает набор спецификаций для описания и реализации межмодульного взаимодействия.

RDO-Repository - модуль, обеспечивающий хранение и предоставление доступа к исходным файлам модели.

Рисунок 2.1 Состав системы

Обмен информации между модулями ведётся через унифицированные интерфейсы. Например, модуль имитационного моделирования не занимается ни редактированием исходных текстов модели, ни хранением модели, ни отображением процесса моделирования. Эти функции реализованы в смежных с ним модулях.

В текущей версии системы разработан и проходит тестирование модуль, отвечающий за подключение модулей сторонних разработчиков. Он находит и регистрирует внешние модули, позволяет их активизировать и останавливать, дает им доступ ко многим функциям RAO-studio. Например, в процессе моделирования внешний модуль может получать всю внутреннюю информацию о ходе моделирования для последующей статистической обработки. Перечень доступных для внешних модулей функций и возможных реакций на события в системе может быть пополнен при обращении к разработчикам RAO-studio.

Наличие в системе имитационного моделирования интерфейсов межмодульного взаимодействия дает возможность вносить изменения в один модуль, не затрагивая другие, и расширять возможности системы за счет разработки новых модулей, в том числе, сторонними разработчиками.

2.5 Недостатки существующих систем

В ходе анализа существующих на данный момент систем имитационного моделирования стало видно, что они обладают следующими недостатками:

1) Моделирование на них требует высокой квалификации (Arena, GPSS, RAO-Studio)

2) Отсутствие поддержки русского языка (GPSS, Arena)

3) Отсутствие визуального представления схемы технологической линии (GPSS World)

Сравнительный анализ функций программным продуктов приведен в таблице 2.1.

Таблица 2.1. Сравнение функций аналогичных программ

3. Разработка программного обеспечения

При разработке программного обеспечения был проведен объектно ориентированный анализ предметной области в соответствии с принципами Г. Буч в предлагает для отображения результатов вышеуказанного анализа использовать диаграммы UML.

3.1 Функциональность программного обеспечения. Диаграмма вариантов использования