Оценка некоторых научных и технических аспектов практики создания и использования моделей логистических процессов
 

Выбор симулятора. Список применяемых сегодня коммерческих симуляторов для процессов с дискретными событиями имеет вид: Arena, AutoMod, eM Plant (SIMPLE++), Enterprise Dynamics, Extend, ProModel, QUEST, SIMFACTORY и WITNESS. Все эти симуляторы (кроме Enterprise Dynamics) присутствуют на рынке уже более десяти лет, и все они могут с успехом применяться при моделировании логи-стических процессов. По-настоящему новым является только «дискретно-непрерывный и агентно-ориентированный» симулятор AnyLogic. Тип симулятора может представ-лять интерес только для организации, планирующей начать работы в области имитаци-онного моделирования. Организации-заказчики, уже имеющие в своём распоряжении лицензии на какие-то из отмеченных выше симуляторов, практически никогда не пере-ходят на другой продукт по причине наличия у них отдельных преимуществ. Очеред-ной обзор симуляторов можно найти в [Swa03].
Автоматическое генерирование моделей. Обычно под этим понимается возмож-ность прямой интерпретации данных о производственной или логистической системе, предоставляемых системой автоматизированного проектирования (CAD). Результатом такой интерпретации является сетевая модель системы (layout), автоматически создан-ная на базе библиотечных компонентов соответствующего симулятора. В качестве ней-трального формата для хранения описания модели системы обработки материальных потоков используется формат SDX (simulation data exchange). Некоторые симуляторы (например, AutoMod и eM-Plant) уже сейчас способны интерпретировать данные, запи-санные в этом формате. Скептическое отношение специалистов к такой форме автома-тизации моделирования объясняется двумя факторами: а) весь процесс интерпретации данных о структуре системы должен быть проверен аналитиком, так как возможны си-туации, в которых однозначная интерпретация данных от системы CAD не представля-ется возможной; б) описание структуры системы (набора компонентов, их параметров и связей между ними) обычно составляет лишь небольшую долю от её полного описания, в то время как основная доля приходится на описание алгоритмов управления ресурса-ми и потоками, которые не фиксируются в системе CAD. Кроме того, задачи моделиро-вания процессов внешней логистики вообще не требуют применения графического плана объекта моделирования в виде чертежа, выполненного средствами CAD.
Режим эмуляции для отладки управляющих программ. Такой вид режима online давно известен в практике имитационного моделирования. Интерес к такому варианту использования моделей в области внутренней логистики в настоящее время возрастает, так как разработчики управляющего программного обеспечения (например, для управления процессами на автоматизированных складах) неоднократно имели возможность убедиться в том, что эффективные модели могут способствовать быстрой отладке программного обеспечения и обеспечить его высокую эксплуатационную надёжность.
Управление цепями поставок (SCM). Интерес представляет особый случай «полунатурного моделирования», которое выполняется на базе программного обеспечения, специально предназначенного для управления процессами в сетях поставок. В этом случае с помощью модели «разыгрываются» варианты развития внешних условий функционирования системы, в то время как для реализации (анализа, сравнения и т. д.) стратегий управления применяются стандартные модули соответствующего программного пакета. Средства для проведения имитационных экспериментов имеются в составе таких коммерческих продуктов, как J.T. Edward, e SCOR, Value Chain Managenemt, Picaso, Extend/SDI, Insight, Simflex, Supply Chain Guru, CAPS Supply Chain Designer, i2 Strategist, Manugistics SC Suite, Logic Net, Synquest и др. Часто для поддержки таких экспериментов прилагаются также средства оптимизации, основанные на эвристических и генетических алгоритмах.
Оптимизация процессов на базе имитационных моделей. Поисковая программа Google показывает в Интернете несколько десятков тысяч ссылок на материалы по данной теме. Основная идея поисковой оптимизации на базе модели изложена в учеб-нике [Law00]. Там же есть ссылки на программные продукты, предназначенные для ра-боты в соединении с имитационными моделями. Потенциальный успех такого рода оп-тимизации зависит от трёх факторов: а) эффективности (быстродействия) алгоритма оптимизации, б) размерности задачи оптимизациии и в) быстродействия симулятора. В области повышения быстродействия алгоритмов оптимизации в последние годы мате-матиками были получены очень хорошие результаты, но низкое быстродействие симу-ляторов остаётся основным препятствием, из-за которого решение практических задач оптимизации моделей логистических систем уже при размерности в несколько десятков переменных в автоматическом режиме часто не представляется возможным. В каждом отдельном случае успех процедуры оптимизации определяется только искусством ана-литика, который способен сформулировать собственные эвристические правила на ос-новании знаний семантики оптимизируемой модели.
Распределённое моделирование. Данная область работы с моделями логистических процессов является на сегодняшний день ещё менее «практической», чем автоматическая оптимизация моделей. Хотя принципы и средства HLA (High Level Architecture) доступны гражданским специалистам уже начиная с 1996 года, известно лишь об экспериментальных работах в области применения протоколов HLA для распределённого моделирования производственных и логистических систем. Потенциальные заказчики на выполнение такого моделирования ещё не чувствуют потребности в его практическом применении, а разработчики симуляторов ещё не снабдили ни один из своих коммерческих продуктов интерфейсными модулями для обеспечения взаимодействия моделей на базе протоколов HLA.

 
назад

вперед