Poslovne simulacije. 5. Simulacijski programi i primjena diskretne simulacije. M. Zekić-Sušac, Ekonomski fakultet u Osijeku

Transcription

1 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. 1

2 Vrste simulacijskih programa Programi 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. 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 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. 2

3 Karakteristike GPSS-a Prednosti: Kreirani modeli i programi su slični stvarnim problemima Moguć brz razvoj simulacija Grafičko sučelje potiče učenje i razumijevanje Automatski omogućuje potrebnu statistiku Lako uočljiv i razumljiv output Omogućuje debugging (uočavanje i otklanjanje grešaka) i verifikaciju Blok dijagram je koristan za dokumentaciju Lako je napraviti kopije modela Lako je konstruirati funkcije na temelju iskustvenih podataka Minimizira rizik od logičkih grešaka, i ima ugrađen sustav za uočavanje grešaka Nedostaci niska razina fleksibilnosti u odnosu na ostale programe, pa su danas više u upotrebi fleksibilniji jezici, kao npr. Simula i SIMSCRIPT II.5. Primjer rada u GPSS-u Slika 1. Primjer raspoloživih blokova i dva blok dijagrama kreirana u GPSS-u (izvor: s/screenshot-1.png, ) Slika prikazuje generiranje diskretne simulacije lijevi blok dijagram: kreira proces dolaska kupaca u trgovinu svakih 18 (+-5) sekundi, ulazak u rep čekanja, obradu (ADVANCE) Odlazak iz trgovine i kraj simulacije 3

4 Primjer rada u GPSS-u - nastavak Primjer: Model jednostavne poslovnice banke s jednom blagajnom Opisni scenario izgleda ovako: u poslovnicu dolaze stranke svakih sekundi (uniformna raspodjela vremena dolazaka) Stranke čekaju u redu pred blagajnom Kad dođe na red, stranka na blagajni obavi svoj posao koji traje sekundi Stranka napušta poslovnicu. Primjer programa u GPSS-u GPSS program za taj model izgleda ovako: GENERATE 115,35 - dolazak stranaka svakih sekundi QUEUE CEKANJE ulazak u red čekanja SEIZE BLAGAJNA zauzimanje blagajne DEPART CEKANJE napuštanje reda čekanja ADVANCE 85,35 obrada stranke na blagajni sek. RELEASE BLAGAJNA - stranka napušta blagajnu TERMINATE - odlazak stranke iz poslovnice 4

5 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 Primjer programa u Simula jeziku Primjer jednostavnog programa koji ispisuje poruku Hello, World : Begin End; OutText ("Hello World!"); Outimage; 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: 5

6 Primjer programskog koda za simulaciju upotrebe garderobe u prodavaonici, pisanog u Simula 67 jeziku (izvor: wiki/simula#sample_ Code, ). 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 Kontrolnih sustava Sustava obrade signala Sustava za obradu video materijala i slika 6

7 Simulink - nastavak Simulink raspolaže: velikim rasponom ugrađenih blokova za opis procesa Multitasking simulacijom gdje se paralelno odvija više zadataka i događaja Podrškom za ubrzani mod rada Velikim rasponom alata za uočavanje i otklanjanje grešaka ARENA Alat za simulacije temeljen na programskom jeziku SIMAN. Alat ARENA omogućuje: Simulacije diskretnih događaja Simulacije skupnih i kontinuiranih događaja Analizu i predviđanje uspješnosti sustava Proizvodnje, lanca nabave, vojnih obrana, zdravstva, call centara, poslovnih procesa i dr. Osnovni procesi podržani u blokovima: Create Dispose Process Decide Atch Separate Assign Record 7

8 Primjer simulacije u ARENA alatu Slika. Primjer simulacije za obradu aplikacije za kredit na šalteru banke u ARENA alatu (izvor: enasimulatio n.com/, ) Stvaranje povjerenja u simulacijske modele Da bi korisnici (donositelji odluka, menadžeri) imali povjerenja u korištenje simulacijskog modela, potrebno je opravdati pretpostavku da: model adekvatno opisuje sustav. Proces stvaranja povjerenja traje od početka do kraja izgradnje modela. Cilj stvaranja povjerenja: eliminirati različite vrste grešaka modela, npr. Greške u logici modela Greške u matematičkim relacijama Greške u programskom kodu Greške u ulaznim podacima Pogrešan način korištenja modela Pogrešna obrada i interpretacija rezultata modela 8

9 Kako se stvara povjerenje u 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 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. 9

10 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 Primjene diskretne simulacije - nastavak Primjer: Simulacija putničke zgrade aerodroma Zagreb (Čerić, Varga, 2004) Modelirana je putnička zgrada površine oko 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. 10

11 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 Dodatni materijal Primjer simulacije odjela hitne službe, (Emergency department simulation demo), ARENA Rockwell, Content.aspx?code=370L23L19J48&type =4,

12 Vježba analiza dodatnih primjera primjene simulacija (timski rad) Analiza slučajeva na primjerima simulacijskih rješenja izgrađenih s pomoću ARENA simulacijskog alata: s.aspx ili 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 M. Zekić-Sušac, u Ekonomski 5 min. fakultet u najvažnije Osijeku informacije o slučaju Literatura Čerić, V., i dr., Informacijska tehnologija u poslovanju, Element, Zagreb, Ghidella, J., Cherian, V., Introduction to Simulink, MathWorks, hkit_sl_ggl.html, Juričić, D., Primjena metode simulacije u ocjeni kreditnog rizika, Ekonomski pregled, 56 (9) str (2005). Oakshott, L., Business Modelling and Simulation, Pittman Publishing, London, W. David Kelton, Randall P Sadowski, Nancy B. Swets, Simulation with Arena, McGraw Hill,