Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Мезенцев Имитационное моделирование / КП Моделирование последовательно-параллельных обслуживающих систем с очередями и приоритетами средствами СИМ Арена..docx
Скачиваний:
41
Добавлен:
04.01.2020
Размер:
518.15 Кб
Скачать
  1. Практический раздел

    1. Постановка задачи

В системах массового обслуживания каждая заявка проходит несколько этапов:

  1. появление заявки на входе в систему;

  2. ожидание в очереди;

  3. процесс обслуживания, после которого заявка покидает систему.

Задача формулируется с учетом темы ВКРБ «Автоматизационное планирование производства термической обработки металлов».

Смоделируем технологический процесс прохождение всех этапов термической обработки двумя типами деталей. Существуют две детали Order и Mainorder (срочный заказ). Вторая деталь приходит реже, но должна обрабатываться в приоритете.Каждаядеталь начинает обрабатываться в печи только после прохождения процесса отчистки (Cleaning), время процесса различается в зависимости от вида детали, причем отчистка детали Order производится всегда партией по 5 деталей. Далее после процесса отчистки следует распределение на печки(Forge 1 и Forge 2) для обычных и срочных заказов соответственно. В печке (Forge 1)есть лимит загрузки равный 5, что и создает процесс очереди, который осуществляется с помощью модуля Decideи Process с типом обработки SeizeDelayRelease.

Смоделировать предстоит таким образом, что бы выявить узкие места в выделенном технологическом процессе, изменяя интенсивность запросов.

    1. Разработка и тестирование проекта

На(рис.2.1-2.4) представленаимитационная модель и назначенные данные, количество обычных заказов = 20 и поступают они на обработку раз в час. Количество срочных заказов обычно от 30 до 60%, в данном случае будет 12, поступают на обработку раз в два часа.

Рисунок 2.1 – Имитационная модель термической обработки металлов

Рисунок 2.2 – Данные модулей Create

Рисунок 2.3 – Данные модулей Process

Рисунок 2.4 – Данные модулей Decide

На (рис.2.5-2.9) представлена субмодель отчистки и назначенные данные.

Рисунок 2.5 – Субмодель процесса Cleaning

Рисунок 2.6 – Данныемодуля Decide

Рисунок 2.7 – Данныемодуля Batch

Рисунок 2.8 – ДанныемодулейProcess

Рисунок 2.9 – Данныемодулей Separate

Посмотримполучившийсяотчет (приложение 1).Из нашего отчета видно, что все детали, успешно прошли все блоки технологического процесса. Так же можно увидеть,что все ожидание сконцентрировано на детали х1(Ordrer). Это достигается из-за ожидания партии перед процессом отчистки и ожидания пока освободится свободное место в печке для обычных заказов.

Теперь предположим, что обычных деталей стало на 20 больше. Пропорции срочных деталей к обычным сохраняются. Тогда получим такой отчет (приложение 2).

В этом отчете по-прежнему видно, что детали обрабатываются и проходят все этапы. Но следует отметить, что в основном все ожидание направлено на обычные детали, из этого следует, что печка для обычных деталейявляется узким местом в данном технологическом процессе. Общее время обработки всех деталей 54,67 часа.

Как вариант решения проблемы можно использовать либо еще одну печку для термообработки обычных деталей, либо улучшить имеющуюся.

Рассмотрим вариант улучшения печки для обычных деталей. Увеличим максимально количество загрузки печки на 3, получится максимальная загрузка печки равна 8.

Сымитируем данную ситуацию и получим отчет. Начальные данные берем из второго тестирования. На (рис.2.11) отображено изменение ограничения максимальной загрузки печки до 8 деталей.

Рисунок 2.11 – Новые данные модулей Decide

Из полученного отчета (приложение 3) видно, что увеличение максимального объема загрузки первой печки уменьшило общее время обработки всех деталей. Общеевремя изготовления всех деталей сократилось до 46,67 часов, что говорит о том, что улучшение печки для обычных деталей принесет хорошую выгоду.

Соседние файлы в папке Мезенцев Имитационное моделирование