1 M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku Poslovne simulacije 5. Simulacijski programi i primjena diskretne simulacije Simulacijski programi za diskretnu simulaciju Za potrebe izrade diskretnih simulacija razvijeni su programski jezici i alati Zajednička im je karakteristika - gledaju na model kao na niz slučajnih događaja gdje svaki uzrokuje promjenu stanja Naredbe se obično dijele na “blokove” i na upravljačke naredbe Blokovi se aktiviraju kada kroz njih prođu “entiteti” (transakcije) Upravljačke naredbe se koriste za opis željenog trajanja izvođenja simulacije, broja ponavljanja simulacije, uvjeta ponavljanja, i dr. Što je rezultat simulacijskog programa? Kao rezultat simulacijskog programa može se dobiti: prosječna duljina reda koja se može očekivati u nekoj organizaciji (npr. na blagajni prodavaonice, ili na šalteru banke i dr.), standardna devijacija (prosječno odstupanje) duljine reda od aritm. sredine, koliki je broj obrađenih stranaka tijekom vremena izvođenja simulacije koliko je iskorištenje blagajne, stroja, i dr.
12
Embed
Poslovne simulacije - EFOS · složenu analizu proizvodnih procesa upravljanih računalom eliminaciju uskih grla proizvodnje ispitivanje mogućnosti povećanja propusnosti proizvodnog
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
1
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Poslovne
simulacije
5. Simulacijski programi i primjena
diskretne simulacije
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Simulacijski programi za diskretnu
simulaciju Za potrebe izrade diskretnih simulacija razvijeni su programski jezici
i alati
Zajednička im je karakteristika - gledaju na model kao na niz slučajnih događaja gdje svaki uzrokuje promjenu stanja
Naredbe se obično dijele na “blokove” i na upravljačke naredbe Blokovi se aktiviraju kada kroz njih prođu “entiteti” (transakcije)
Upravljačke naredbe se koriste za opis željenog trajanja izvođenja simulacije, broja ponavljanja simulacije, uvjeta ponavljanja, i dr.
Što je rezultat simulacijskog programa?
Kao rezultat simulacijskog programa može se dobiti:
prosječna duljina reda koja se može očekivati u nekoj organizaciji (npr. na
blagajni prodavaonice, ili na šalteru banke i dr.),
standardna devijacija (prosječno odstupanje) duljine reda od aritm. sredine,
koliki je broj obrađenih stranaka tijekom vremena izvođenja simulacije
koliko je iskorištenje blagajne, stroja, i dr.
2
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Vrste simulacijskih programaProgrami za simulacijsko modeliranje dijele se na:
Programe opće namjene
GPSS
Arena
Plant Simulation – za diskretnu, kontinuiranu i agentsku simulaciju
SimPy, sustav otvorenog koda, pisan u prog. jeziku Python
SIMSCRIPT II.5 – komercijalni, često korišteni paket
Simula – sustav otvorenog koda s grafičkim sučeljem
Specijalizirane programe, npr. za simulacije proizvodnje, uslužnih djelatnosti, bolnica, računalnih mreža itd.
SIMFACTORY
WITNESS
Trading Solutions i dr.
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
GPSS (eng. General Purpose Simulation
System
Povijest razvoja: Autor: Geoffrey Gordon, IBM (1960), to je jezik za diskretne simulacije,
gdje simulacijski sat napreduje u diskretnim koracima vremena.
Bio je popularan u 1960-tim i 1970-tim godinama
Danas mu je popularna inačica WEBGPSS (pisan u Java jeziku), demo javno raspoloživ na http://www.webgpss.com/
Način rada: Najprije se konstruiraju blok dijagrami – izborom blokova iz izbornika
klikanjem miša.
Za svaki blok unose se operandi.
Tekstualni program koji je na taj način razvijen na korisničkom računalu šalje se na poslužitelj kako bi se izvršio s pomoću GPSS.EXE, jezgrom programa koji koristi WebGPSS.
Izlazne datoteke šalju se natrag na korisničko računalo i rezultati se prezentiraju u obliku tablica, histograma i grafikona.
Simula opći programski jezik - uključuje 2 programska jezika: Simula I i
Simula 67
Povijest razvoja: Razvijen 1960-tih u Norwegian Computing Center, Oslo (autori: Ole-
Johan Dahl i Kristen Nygaard) kao jezik za diskretne simulacije, ali je kasnije postao objektni programski jezik opće namjene.
Način rada: Sintaksa mu se temelji na jeziku Algol 60.
Za razliku od Simula I, Simula 67 je objektno orjentiran jezik, koristi objekte, klase, virtualne metode i dr. objektne koncepte i smatra se prvim objektno-orjentiranim jezikom i utjecao je na razvoj C++-a i ostalih objektnih jezika.
Koristi se za različite aplikacije, kao npr. simulacije modeliranja procesa, protokola, algoritama, računalne grafike, i u obrazovanju.
Sadrži simulacijski paket koji može kreirati diskretne simulacije
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Primjer programa u Simula jeziku Primjer jednostavnog programa koji ispisuje poruku “Hello, World”:
Begin
OutText ("Hello World!");
Outimage;
End;
Primjer simulacije kupovine u prodavaonici (Wikipedia, 2009):
Sam, Sally i Andy kupuju odjeću. Moraju dijeliti jednu garderobu. Svatko
od njih troje pretražuje prodavaonicu oko 12 minuta kako bi izabrao
odjeću, zatim koristi garderobu oko 3 minute (svatko se ponaša po
normalnoj distribuciji). Slijedi simulacija njihovog iskustva sa garderobom:
6
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Primjer programskog koda
za simulaciju upotrebe
garderobe u
prodavaonici, pisanog
u Simula 67 jeziku
(izvor:
http://en.wikipedia.org/
wiki/Simula#Sample_
Code, 20.10.2009).
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Simulink (for MathLab)
To je simulacijski alat koji je dio programskog paketa MathLab
Osnovne karakteristike: Simulacije se izgrađuju upotrebom blok dijagrama,
uz API sučelje, modeliranjem izborom komponenti
Može se koristiti za modeliranje, simulaciju i analizu sustava iz različitih područja: Komunikacijskih sustava
simulacijske modele? Različitim statističkim i računarskim tehnikama
Statistički – analizama ponašanja sustava, rezultata i grešaka
Računarski – animacijama modela (VIS – vizualnim interaktvnim simulacijama) koje olakšavaju uočavanje grešaka u simulaciji, daju user-friendly grafičko sučelje koje korisnicima koji nemaju iskustva u programskim jezicima olakšava rad i razumijevanje simulacije
Procjenama eksperata u tom području
Primjer: Arena Rockwell na svojim stranicama korisnicima nudi: Upute za korištenje alata
Demonstracije upotreba alata
“Arena’s Value Delivery program” – program odnosa s klijentima: Klijenti koji napišu članak o uspješnoj upotrebi Arena alata u nekom
segmentu poslovanja, dobivaju besplatnu licencu za alat
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Primjene diskretne simulacije Primjer: u alatu ServiceModel rađena je studija simulacije
Zagrebačke banke (Čerić, Varga, 2004):
Trebalo je modelirati front-office i back-office banke, s ciljem analize utjecaja promjene strukture i načina rada poslovnica na kvalitetu posluživanja stranaka i efikasnost rada poslovnica.
S pomoću VIS sučelja bilo je moguće pratiti kretanja stranaka na šalterima, te kretanje djelatnika (npr. blagajnik povremeno mora otići u trezor po gotovinu)
Kao rezultat simulacije dobije se:
• Numerički i grafički prikaz
duljine redova kroz vrijeme
• Promjene broja stranaka
pred šalterima kroz vrijeme
rada poslovnice, itd.
10
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Primjene diskretne simulacije -
nastavak Simulacija proizvodnje – omogućuje:
složenu analizu proizvodnih procesa upravljanih računalom
eliminaciju uskih grla proizvodnje
ispitivanje mogućnosti povećanja propusnosti proizvodnog pogona
smanjenja zaliha u proizvodnji,
povećanja korištenja strojeva, i dr.
Simulacija uslužnih djelatnosti – omogućuje: Modeliranje procesa u kojima sudjeluju ljudi (takvi procesi su nepravilni i sadrže
slučajne varijable, npr. slučajno vrijeme dolaska stranke)
Simulacija poslovnih procesa – omogućuje: Preispitivanje postojećih poslovnih procesa
Redizajniranje poslovnih procesa (da budu jednostavniji i što manje isprekidani)
Simulacija transporta – omogućujue: Modeliranje i simulaciju transportnih centara, npr. luke, aerodromi, željezničke
stanice, autobusne stranice
Simulaciju transportnih mreža
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Primjene diskretne simulacije -
nastavakPrimjer: Simulacija putničke zgrade aerodroma Zagreb (Čerić, Varga,
2004)
Modelirana je putnička zgrada površine oko 11 000 m2, kapaciteta oko 1.5 milijuna putnika godišnje
Planirano je proširenje zgrade koje bi omogućilo povećanje kapaciteta na 4 milijuna putnika godišnje
Tijek putnika i tijek prtljage povezan je s redom letenja međunarodnih i domaćih letova
Cilj: odrediti potrebnu površinu za različite sadržaje prostora u zgradi, sliku čekanja u svim dijelovima zgrade, te analizirati uzorke kašnjenja polijetanja zrakoplova
Rezultati: određena je količina i vrsta opreme koja osigurava protok putnika i prtljage bez gužvi i dugih čekanja Dobiveno je da se količina potrebne opreme može smanjiti u odnosu
na početne inženjerske proračune
Napravljena je redukcija broja traka za prtljagu – ušteda oko 1.5% od cijene rekonstrukcije zgrade, što je 15 puta više od cijene simulacijske studije.
11
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Zaključak Alati za diskretne simulacije gledaju na model kao na niz
slučajnih događaja gdje svaki uzrokuje promjenu stanja
Naredbe se obično dijele na “blokove” i na upravljačke naredbe
Programi za simulacijsko modeliranje dijele se na opće i specijalizirane
jedan od prvih alata za simulacijsko modeliranje je GPSS, a danas se često koristi ARENA i Simulink (ugrađen u MathLab)
SIMULA je programski jezik za simulacijsko modeliranje koji je prerastao u opći objektno-orjentirani programski jezik
Povjerenje u simulacijske modele stvara se različitim statističkim i računarskim tehnikama, te procjenama eksperata u tom području
primjene simulacija (timski rad) Analiza slučajeva na primjerima simulacijskih rješenja
izgrađenih s pomoću ARENA simulacijskog alata: http://www.arenasimulation.com/Solutions_Solutions.aspx ili http://www.arenasimulation.com, izabrati link Solutions
Izvođenje analize slučajeva:
1. Podijeliti se u timove od 5 članova
2. Svaki tim treba izabrati jedan od slučajeva opisan na gore navedenoj adresi (iz jednog od područja: Manufacturing, Supply Chain, Warehousing, Health Care, Packaging, Military itd.)
3. U 15 minuta u timu pročitati slučaj, te napisati osnovne informacije – problem koji je tvrtka imala, način rješenja, koristi od simulacijskog modela)
4. Svaki tim treba izložiti u 5 min. najvažnije informacije o slučaju
M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku
Literatura Čerić, V., i dr., Informacijska tehnologija u poslovanju,
Element, Zagreb, 2004.
Ghidella, J., Cherian, V., Introduction to Simulink, MathWorks, http://www.mathworks.com/programs/techkits/conf_techkit_sl_ggl.html, 20.10.2009.
Juričić, D., Primjena metode simulacije u ocjeni kreditnog rizika, Ekonomski pregled, 56 (9) str. 706-719 (2005).
Oakshott, L., Business Modelling and Simulation, Pittman Publishing, London, 1997.
W. David Kelton, Randall P Sadowski, Nancy B. Swets, Simulation with Arena, McGraw Hill, 2009.