Имитационные методы анализа стратегий управления многопродуктовым складом
|
Список сокращений 4
Введение 5
Глава 1. Введение в проблематику предметной области 7
1.1. Постановка задачи, описание предметной области 7
1.2. Цель исследования 8
1.3. Оценка преимуществ и ограничений методологии 8
1.4. Современные проблемы в области логистики, теории управления запасами,
имитационного моделирования 9
1.5. Выводы по современным проблемам 20
Глава 2. Построение и верификация имитационной модели о исследования 23
2.1. Построение и верификация базовой модели исследования 23
2.1.1. Определение имитационной модели, в частности, в терминологии ПО AnyLogic . 23
2.1.2 Анализ и синтез моделируемой системы 24
2.1.3 Определение критериев «хорошей» модели. Как мы контролируем, что модель
строится «адекватно» 25
2.1.4. Процесс симуляции в AnyLogic 27
2.1.5. Использование методов и библиотек AnyLogic 28
2.1.6. Верификация промежуточных результатов 29
2.1.7. Процесс построения базовой имитационной модели и ее верификация 31
2.2. Построение модифицированной модели многопродуктового склада 34
2.2.1 Определение характеристик и поведения моделируемой системы 34
2.2.2. Блок-схема, описание работы алгоритма 37
2.2.3. Выбор уровня детализации модели. Принцип Парето 37
2.2.4. Определение иерархии и взаимодействий компонентов 38
2.2.5. Конструирование модели. Отладка. Возможные ошибки 39
2.2.6. Оценка адекватности модели реальной системе 39
2.2.7 Редукция модели и выводы 41
Глава 3. Нахождение лучшего из возможных допустимых управлений 46
3.1. Имитационные методы оптимизации 46
3.1.1. Определение начальных условий для эксперимента варьирования параметра и
оптимизации 48
3.1.2 Планирование и осуществление эксперимента варьирования параметров 48
3.2 Осуществление эксперимента оптимизации встроенным оптимизатором 53
3.2.1 Подготовка эксперимента оптимизации 53
3.2.2. Обоснование необходимого числа прогонов для встроенного оптимизатора 55
3.2.3. Нахождение субоптимального решения с помощью встроенного оптимизатора ... 56
3.2.4. Замена функции издержек на нелинейную вместо линейной 62
Заключение
Список использованной литературы 68
Введение 5
Глава 1. Введение в проблематику предметной области 7
1.1. Постановка задачи, описание предметной области 7
1.2. Цель исследования 8
1.3. Оценка преимуществ и ограничений методологии 8
1.4. Современные проблемы в области логистики, теории управления запасами,
имитационного моделирования 9
1.5. Выводы по современным проблемам 20
Глава 2. Построение и верификация имитационной модели о исследования 23
2.1. Построение и верификация базовой модели исследования 23
2.1.1. Определение имитационной модели, в частности, в терминологии ПО AnyLogic . 23
2.1.2 Анализ и синтез моделируемой системы 24
2.1.3 Определение критериев «хорошей» модели. Как мы контролируем, что модель
строится «адекватно» 25
2.1.4. Процесс симуляции в AnyLogic 27
2.1.5. Использование методов и библиотек AnyLogic 28
2.1.6. Верификация промежуточных результатов 29
2.1.7. Процесс построения базовой имитационной модели и ее верификация 31
2.2. Построение модифицированной модели многопродуктового склада 34
2.2.1 Определение характеристик и поведения моделируемой системы 34
2.2.2. Блок-схема, описание работы алгоритма 37
2.2.3. Выбор уровня детализации модели. Принцип Парето 37
2.2.4. Определение иерархии и взаимодействий компонентов 38
2.2.5. Конструирование модели. Отладка. Возможные ошибки 39
2.2.6. Оценка адекватности модели реальной системе 39
2.2.7 Редукция модели и выводы 41
Глава 3. Нахождение лучшего из возможных допустимых управлений 46
3.1. Имитационные методы оптимизации 46
3.1.1. Определение начальных условий для эксперимента варьирования параметра и
оптимизации 48
3.1.2 Планирование и осуществление эксперимента варьирования параметров 48
3.2 Осуществление эксперимента оптимизации встроенным оптимизатором 53
3.2.1 Подготовка эксперимента оптимизации 53
3.2.2. Обоснование необходимого числа прогонов для встроенного оптимизатора 55
3.2.3. Нахождение субоптимального решения с помощью встроенного оптимизатора ... 56
3.2.4. Замена функции издержек на нелинейную вместо линейной 62
Заключение
Список использованной литературы 68
На протяжении всего времени существования человечество испытывало потребность в хранении продуктов, товаров и материалов. Но если во времена античности проблема хранения закрывалась наличием крытого помещения, защищенного от осадков, недоступного для грызунов и других животных, которые вредят хранимым объектам, то по мере развития человечества, а вместе с этим экономических реалий, появилась и потребность в модернизации помещений пригодных для складского хранения постоянно расширяющегося спектра товаров и продуктов. Однако, данное исследование построено не вокруг склада как структурной единицы системы запасания, а вокруг того, как экономические агенты выбирают те или иные стратегии управления складом, более того, как эти стратегии соотносятся друг с другом, если склад является многопродуктовым? В литературе представлено множество моделей управления, в большинстве своем аналитических, однако они очень часто предоставляют сильно абстрактные решения, нередко оторванные от реального применения в бизнесе. В то же время уже более 20 лет существуют различные IDE и другие системы взявшие за основу имитационные методы моделирования, которые бизнес использует повсеместно.
В целом, со становлением имитационного моделирования как отдельной предметной области системного анализа, начиная с 60-х годов двадцатого века опубликовано множество работ, где имитационные методы конкурируют с аналитическими и часто проигрывают по формальному критерию нахождения оптимального решения (единственного и наилучшего). Однако, справедливость данного подхода верна для хорошо формализованных систем и соответствующих им абстрактных аналитических моделей, и в случае пересчитывающих их имитационных моделей при неизменных предпосылках и параметрах. В связи с этим можно обозначить несколько вопросов:
1. Как же заинтересованное лицо может получить ответ на поставленный вопрос, если аналитической модели нет?
2. В каком-то конкретном случае мы не можем пренебрегать некоторыми деталями, которые не могут быть описаны аналитически?
3. Что делать если не хватает знаний для решения задачи аналитическими методами?
Для решения вышеперечисленных вопросов можно обратиться к имитационным методам исследований.
Итак, какое место в теории управления запасами занимает имитационное моделирование? Имитационное моделирование является важным инструментом. Оно используется для понимания поведения системы путем создания компьютерной модели, имитирующей взаимодействия и процессы, протекающие в реальной системе. Имитационное моделирование позволяет менеджерам и другим работникам бизнеса в сфере складской логистики и не только, тестировать различные сценарии и оценивать влияние различных решений на систему инвентаризации на их предприятиях. Имитационные модели можно использовать для анализа производительности различных систем управления запасами при различных обстоятельствах, включая ситуации, когда изменчивы спрос, время выполнения заказов и количество заказов. Это упрощает работу менеджерам, и другим работникам отрасли в принятии обоснованных решений о политике управления запасами, в том числе отвечая на главные вопросы: что, сколько и когда заказывать. Помимо названных ранее сценариев применения имитационного моделирования, оно также полезно при анализе сетей цепочек поставок, в том числе и глобальных. Данный тип моделей позволяет менеджерам оптимизировать уровни запасов по всей сети цепочки поставок. Такие имитационные модели можно использовать для оценки производительности различных конфигураций цепочек поставок, например при различных местоположениях поставщиков и распределительных центров, для определения областей, после выявления узких и слабых мест, требующих улучшения.
Таким образом, имитационное моделирование является важным инструментом в теории управления запасами, который позволяет менеджерам по запасам:
• тестировать различные сценарии не на реальном объекте, а на смоделированной системе, которая адекватна и валидна по отношению к реальной;
• оценивать влияние различных решений и оптимизировать уровни запасов не только по всей сети цепочки поставок в целом, но и на каждом конкретном узле, таком как, например, многопродуктовый склад.
В данной работе научный интерес представляет рассмотрение ситуации, в которой за основу берется базовая аналитическая модель управления запасами, далее по ней создаётся верифицированная имитационная модель, которая за счет пластичности и совершенства метода выходит за рамки предпосылок базовой аналитической модели, но при этом показывает такой же валидный и верифицированный результат. После базовая имитационная модель модифицируется так, чтобы усложнить аналитическое описание модели. Далее находится лучшее из допустимых управлений в результате проведения экспериментов над имитационной модифицированной моделью. Дополнительным побочным результатом исследования может стать оценка влияния разных параметров на выходы модифицированной имитационной модели. В рамках выполнения работы необходимым представляется применение комбинации системно-функционального и экспериментального подходов в связи со спецификой предметной области. Также требуется применить различные методы исследований, такие как системный, сравнительный, экспериментальный.
В целом, со становлением имитационного моделирования как отдельной предметной области системного анализа, начиная с 60-х годов двадцатого века опубликовано множество работ, где имитационные методы конкурируют с аналитическими и часто проигрывают по формальному критерию нахождения оптимального решения (единственного и наилучшего). Однако, справедливость данного подхода верна для хорошо формализованных систем и соответствующих им абстрактных аналитических моделей, и в случае пересчитывающих их имитационных моделей при неизменных предпосылках и параметрах. В связи с этим можно обозначить несколько вопросов:
1. Как же заинтересованное лицо может получить ответ на поставленный вопрос, если аналитической модели нет?
2. В каком-то конкретном случае мы не можем пренебрегать некоторыми деталями, которые не могут быть описаны аналитически?
3. Что делать если не хватает знаний для решения задачи аналитическими методами?
Для решения вышеперечисленных вопросов можно обратиться к имитационным методам исследований.
Итак, какое место в теории управления запасами занимает имитационное моделирование? Имитационное моделирование является важным инструментом. Оно используется для понимания поведения системы путем создания компьютерной модели, имитирующей взаимодействия и процессы, протекающие в реальной системе. Имитационное моделирование позволяет менеджерам и другим работникам бизнеса в сфере складской логистики и не только, тестировать различные сценарии и оценивать влияние различных решений на систему инвентаризации на их предприятиях. Имитационные модели можно использовать для анализа производительности различных систем управления запасами при различных обстоятельствах, включая ситуации, когда изменчивы спрос, время выполнения заказов и количество заказов. Это упрощает работу менеджерам, и другим работникам отрасли в принятии обоснованных решений о политике управления запасами, в том числе отвечая на главные вопросы: что, сколько и когда заказывать. Помимо названных ранее сценариев применения имитационного моделирования, оно также полезно при анализе сетей цепочек поставок, в том числе и глобальных. Данный тип моделей позволяет менеджерам оптимизировать уровни запасов по всей сети цепочки поставок. Такие имитационные модели можно использовать для оценки производительности различных конфигураций цепочек поставок, например при различных местоположениях поставщиков и распределительных центров, для определения областей, после выявления узких и слабых мест, требующих улучшения.
Таким образом, имитационное моделирование является важным инструментом в теории управления запасами, который позволяет менеджерам по запасам:
• тестировать различные сценарии не на реальном объекте, а на смоделированной системе, которая адекватна и валидна по отношению к реальной;
• оценивать влияние различных решений и оптимизировать уровни запасов не только по всей сети цепочки поставок в целом, но и на каждом конкретном узле, таком как, например, многопродуктовый склад.
В данной работе научный интерес представляет рассмотрение ситуации, в которой за основу берется базовая аналитическая модель управления запасами, далее по ней создаётся верифицированная имитационная модель, которая за счет пластичности и совершенства метода выходит за рамки предпосылок базовой аналитической модели, но при этом показывает такой же валидный и верифицированный результат. После базовая имитационная модель модифицируется так, чтобы усложнить аналитическое описание модели. Далее находится лучшее из допустимых управлений в результате проведения экспериментов над имитационной модифицированной моделью. Дополнительным побочным результатом исследования может стать оценка влияния разных параметров на выходы модифицированной имитационной модели. В рамках выполнения работы необходимым представляется применение комбинации системно-функционального и экспериментального подходов в связи со спецификой предметной области. Также требуется применить различные методы исследований, такие как системный, сравнительный, экспериментальный.
В данном исследовании была построена имитационная модель многопродуктового склада, на основе базовой аналитической статической модели Уилсона с ограничением на вместимость склада, а после имитационными методами было найдено лучшее управление за приемлемое вычислительное время. Также были показаны основные преимущества применения имитационных методов там, где аналитические методы не способны дать ответ в силу разных причин, будь то невозможность описать математически то или иное звено экономической цепи, или невыполнение предпосылок модели, или нецелесообразность использования математического аппарата.
Если кратно осуществить декомпозицию процесса исследования, то можно выделить 5 этапов осуществления исследования: первый этап - проверка базовой модели, пересчет ее в среде Mathcad, второй этап построение базовой имитационной модели с последующей валидацией, третий этап это совершенствование базовой имитационной модели и выход за пределы поля предпосылок базовой аналитической модели, четвертый этап - не убирая структурно модификации из модели, приведение ее к тривиальному виду с валидацией ее аналитической моделью, пятый этап - нахождение лучшего из возможных управлений в модифицированной модели двумя способами, а также анализ чувствительности к изменению некоторых входов системы по отношению к ее выходам.
Результаты исследования могут быть полезными менеджерам по управлению запасами, поскольку имитационные методы позволяют не производить эксперимент в реальной системе, что, конечно, существенно снижает издержки в случае, например, расширения складских площадей или добавления новой товарной номенклатуры, и других возможных случаев модернизации бизнеса. При этом инструментарий настолько же прост насколько простым является само понятие имитации и ее место в системном подходе.
На каждом этапе проверки и валидации разница полученных результатов с эталонным значением не превышала 5%, однако в процессе построения имитационной модели данного исследования в силу итеративности построения, возникали ошибки, которые приводили к сильному расхождению по критериальным значениям, но использование промежуточных метрик и элементов визуального контроля за выходами модели сводит на нет ошибки построения, и так или иначе приводит к положительному результату, который был продемонстрирован в данном исследовании. И это можно интерпретировать как усеченное руководство к тому, как можно построить имитационную модель в предметной области управления запасами с наименьшими трудозатратами, сопряженными с валидацией результатов.
Если кратно осуществить декомпозицию процесса исследования, то можно выделить 5 этапов осуществления исследования: первый этап - проверка базовой модели, пересчет ее в среде Mathcad, второй этап построение базовой имитационной модели с последующей валидацией, третий этап это совершенствование базовой имитационной модели и выход за пределы поля предпосылок базовой аналитической модели, четвертый этап - не убирая структурно модификации из модели, приведение ее к тривиальному виду с валидацией ее аналитической моделью, пятый этап - нахождение лучшего из возможных управлений в модифицированной модели двумя способами, а также анализ чувствительности к изменению некоторых входов системы по отношению к ее выходам.
Результаты исследования могут быть полезными менеджерам по управлению запасами, поскольку имитационные методы позволяют не производить эксперимент в реальной системе, что, конечно, существенно снижает издержки в случае, например, расширения складских площадей или добавления новой товарной номенклатуры, и других возможных случаев модернизации бизнеса. При этом инструментарий настолько же прост насколько простым является само понятие имитации и ее место в системном подходе.
На каждом этапе проверки и валидации разница полученных результатов с эталонным значением не превышала 5%, однако в процессе построения имитационной модели данного исследования в силу итеративности построения, возникали ошибки, которые приводили к сильному расхождению по критериальным значениям, но использование промежуточных метрик и элементов визуального контроля за выходами модели сводит на нет ошибки построения, и так или иначе приводит к положительному результату, который был продемонстрирован в данном исследовании. И это можно интерпретировать как усеченное руководство к тому, как можно построить имитационную модель в предметной области управления запасами с наименьшими трудозатратами, сопряженными с валидацией результатов.
Подобные работы
- Имитационные методы анализа стратегий управления многопродуктовым
складом
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2023