Работа посвящена вопросам применения системы имитационного моделирования Plant Simulation фирмы Siemens для повышения эффективности логистических процессов на основе встроенного оптимизатора, использующего механизм генетических алгоритмов. Поставлена и решена задача разработки экспериментальной имитационной модели, включающей технологические, логистические процессы и организационные (бизнес-процессы, процессы управления персоналом). С помощью разработанной имитационной модели и оптимизатора найдены оптимальные решения по длине подаваемого на погрузку железнодорожного состава и интервалу подачи объектов продукции на обработку в условия заданных критериев оптимальности: минимизации среднего и максимального времени простоя вагонов. В обоих случаях получено существенное улучшение показателей качества процессов по сравнению с первоначальными значениями.
The research is devoted to the use of the simulation system Plant Simulation from Siemens to improve the efficiency of logistics processes based on the built-in optimizer that uses genetic algorithms. The problem, which has been posed and solved, is to develop a pilot simulation model, which includes the technological, logistic and business process (HR processes). With the using of the developed simulation model and optimizer has been found the best solutions for the length of the applied train for loading and feeding interval of vans in terms of the given optimality criteria: minimization of the mean and maximum van downtime. In both cases, has been obtained a significant improvement in the quality of the processes in comparison with the original values.
1. Аксенов К.А., Антонова А.С., Киселева М.В. Моделирование процесса выпуска металлургической продукции в системах AnyLogic и BPsim.MAS // Материалы шестой Всероссийской научн.-практ. конф. «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2013): сборник докладов. Казань: Академия наук РТ, 2013. Т.2. С.13-18.
2. Антонова А.С., Аксенов К.А., Клебанов Б.И., Киселева М.В., Быков Е.А. Анализ систем имитационного моделирования на примере задачи разработки модели технологической логистики // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6; URL: http://www.science-education.ru/113-11342 (дата обращения 13.10.14).
3. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. – 552 с.
4. Лычкина Н.Н. Современные технологии имитационного моделирования и их применение в информационных бизнес-системах. URL: http://www.anylogic.ru/upload/iblock/049/0498c3885e7d7b5dc8ac3dd4f261bca0.pdf (дата обращения 03.06.14).
5. Обзор продукта Plant Simulation. URL: http://www.plm.automation.siemens.com/ru_ru/products/tecnomatix/plant_design/plant_simulation.shtml (дата обращения 14.06.14).
6. Портнов А. С. Проблемы логистики на металлургическом предприятии. URL: http://www.adandzo.com/upload/information_system_23/1/5/4/item_154/information_items_property_168.pdf (дата обращения 02.06.14).
7. Aksyonov K.A., Bykov E.A., Aksyonova O.P., Antonova A.S., Development of real-time simulation models: integration with enterprise information systems, Proceedings of ICCGI 2014: The Ninth International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology, 22-26 june 2014, Sevilla, pp. 45-50.
8. Aksyonov K., Bykov E., Aksyonova O., Nevolina A., Solving the Problem of Efficient Gas Delivery with Aid of Decision Support System BPsim.DSS based on Simulation Modeling, Proceedings of the 2014 SCS Summer Simulation Multi-Conference (SummerSim'14), July 6 - 10, 2014, Monterey, CA, USA, pp. 107-111.
9. Aksyonov K.A., Bykov E.A., Wang Kai, Aksyonova O.P. Application of simulation-based decision support systems to optimization of construction corporation processes // Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference (WSC 2012) December 9-12, Berlin, Germany. URL: http://informs-sim.org/wsc12papers/includes/files/pos172.pdf (дата обращения: 12.02.2013).