Безопасность и противопожарная защита

Один из ключевых вопросов в безопасности склада – это уровень необходимой безопасности. Если у всего объекта хорошая защищенность, то нужно не так много охранников и шлагбаумов. Контроль над доступом и выходом людей, расположение мест парковки на некотором расстоянии от здания, и такое проектирование здания, которое затрудняет проникновение в него, ограничивает расходы на службу и системы безопасности. Системы сигнализации полезны в качестве сдерживающего фактора, но профессиональный вор сможет преодолеть их.

В любом случае, большинство потерь на складе происходит из-за внутреннего воровства. Контроль над доступом и выходом людей вместе с системой документов, которые трудно или невозможно подделать, может ограничить эти потери.

Хорошая противопожарная защита обычно обеспечивает приемлемую безопасность здания. Защищенность на автомобильной погрузочной платформе требует изоляции посторонних (не работающих на складе) водителей от товаров. На Рис. 12.8 показано использование комнаты для водителей для достижения этой цели.

¹³

^{Моделирование}

Рэндал Р. Гибсон

Президент, АО «Партнерство по вопросам автоматизации», г. Солана Бич, штат Калифорния

Введение

Для организации работы склада требуется полная интеграция людей, материалов, ресурсов и объектов. Это комплексная рабочая среда с реалистичными параметрами, зависимостью систем, множеством наборов продукции, и с разнородными компонентами системы (конвейеры, робокары, системы по автоматическому размещению и перемещению, робототехника, программное обеспечение системы управления складом и т.д.). Самым привлекательным вариантом системного моделирования представляется цифровое системное моделирование. В этой главе дано общее представление о необходимости системного моделирования и представлены некоторые основополагающие подходы. А также классифицированы и рассмотрены имеющиеся коммерческие языки моделирования.

Моделирование складских систем

На протяжении всей известной истории человек ищет возможности предсказания будущего. От Мерлина до современных предсказателей, желание получить информацию о событиях, которые могут произойти, владеет мыслями завоевателей, королей и любознательных умов. Тесно связанное с крупномасштабным развитием цифровых компьютеров, системное моделирование – ответ инженеров на это стремление.

Используя современные инструменты, методы и методики системного моделирования, системный аналитик может точно предсказать поведение и операционные характеристики сложных систем до того, как они в действительности были установлены. Особенный интерес представляет собой область, на которой мы сейчас сосредоточим свое внимание, - анализ современных складских систем и операционного поведения таких систем в условиях крупного производства.

Происходит потрясающий взрыв в складских технологиях: системы по размещению и перемещению с высоким хранением, компьютеризированные системы отбора заказов, управляемые микрокомпьютером конвейерные системы и программное обеспечение комплексных систем управления складом. Все они стали необходимыми компонентами более производительных и экономически целесообразных систем. В тесной взаимосвязи с развитием этих компонентов обработки материалов, мы в настоящее время видим соответствующий интерес к планированию материально-технических потребностей, группированию деталей в технологические семейства, поштучному кодированию и классификации, планированию незавершенного производства (полуфабрикатов) и операционным концепциям. В общем и целом, уровень технологического развития в складском хранении определяется промышленностью; конфигурации аппаратных средств и алгоритмам управления уделяется основное внимание. Интеграция систем обработки материалов с концепциями планирования операций, а также материально-техническое обеспечение интеграции производственных систем намного отстали от развития аппаратных средств. В частности, развитие процедур анализа реалистичных систем, методы исследования операций и алгоритмы прогнозирования и оптимизации пока еще в «детском возрасте».

Есть две основные причины недостаточной научной разработки аналитических и прогностических инструментов в сфере складского хранения: (1) такие системы, как по отдельности, так и в условиях крупного производства, исключительно сложны, (2) высокая стоимость получения, обслуживания и обновления складского оборудования для экспериментирования, это вопрос, который не может быть решен в свете текущих совершенно недостаточных ассигнований на науку.

Для вероятностных, с взаимосвязанными функциями, зависящих от внешних причин складских систем, инструменты и методы цифровых систем анализа моделированием представляются самыми желательными и часто единственными возможными методами анализа систем. В контексте анализа сложных систем обработки материалов на складе, у системного моделирования есть следующие уникальные преимущества:

• Моделирование делает возможным экспериментирование и изучение сложных внутренних взаимодействий заданных или существующих систем.

• С помощью моделирования можно изучать воздействие определенных информационных изменений на работу складской системы, изменяя имитационную модель, а не экспериментируя непосредственно на самой системе. Моделирование позволяет аналитику наблюдать, как воздействуют эти изменения на поведение системы.

• Опыт проектирования компьютерной имитационной модели может быть более ценным, чем само моделирование. Знания, полученные при проектировании имитационного моделирования, часто предлагают изменения в системе, которая моделируется. Последствия от этих изменений с помощью моделирования можно проверить до их применения в действительной системе.

• Моделирование сложных систем может дать понимание того, какие переменные в системе важнее других и как эти переменные взаимодействуют. Это знание может привести к возможному новому (аналитическому) подходу или упрощенному анализу.

• Моделирование может использоваться для экспериментирования с новыми ситуациями, о которых мало или нет информации, чтобы подготовиться к тому, что может произойти. Моделирование может использоваться для ответа на вопросы «А что будет, если…?» при анализе и проектировании.

• Моделирование может быть "экспериментальной проверкой" общих подходов и решений в использовании системы, до перехода к экспериментам на реальной системе.

• Моделирование позволяет управлять временем. От одного эксперимента к другому время можно легко сжимать, расширять и изменять.

• Когда в систему вводятся новые машины или товарные серии, то моделирование может использоваться, чтобы показать «узкие места» и другие проблемы, которые могут возникнуть во время работы системы.

Остальная часть данной главы посвящена двум важным аспектам, относящимся к моделированию проблемам складского хранения: (1) Какие характеристики складской, производственной, обработки материалов системы требуют цифрового анализа моделированием? (2) Каким образом выбирается подходящая методика моделирования для анализа системы? При обсуждении второй проблемы мы сравним программное обеспечение (ПО) моделирования, имеющееся в настоящее время в промышленном секторе, и рассмотрим роль аналитика моделирования в выборе и применении инструментов ПО моделирования.