从系列:理解离散事件仿真
坎贝尔,MathWorks
了解在操作中使用离散事件仿真的基础研究在这个MATLAB®技术讲座由威尔·坎贝尔。视频探讨每一个过程是如何需要的资源,如时间,金钱,材料,设备和人员。它概括了如何使用运筹学研究是否可使用这些资源,以满足您的目标的最佳途径。这些目标可以包括最大化生产率和收入并降低缺陷和成本。因为许多工艺可以很容易地抽象为事件驱动的系统中,离散事件模拟经常用于模型操作和过程。视频采用的是制造仿真例子来强调这一点。
现在,让我们来谈谈在运筹学的背景下离散事件仿真。运筹学是包括检查人工流程以改善其性能的目标,一个广泛的话题。每个进程都需要资源,如时间,金钱,物资,装备和人员。你开展业务研究,使您可以就如何最好以利用这些资源来满足自己的目标聪明的决定 - 比如生产力最大化和收入 - 同时最大限度地减少缺陷和成本。而且,当然,有很多种方法来分析的操作,但由于许多工艺可以很容易地抽象为事件驱动的系统中,离散事件模拟经常被使用。让我们来仔细看看。
一个运筹学中的众多学科的制造。装配线是一个离散事件仿真一个伟大的候选人,因为它可以分解成一系列的有限步。如果我们的汽车组装线包括5个步骤,一前一后,我们可以代表汽车为实体通过五种服务器块串联去。由于我们的目标是要了解的高层次目标来样生产的速度,每个步骤的细节都没有给我们特别相关。没关系车如何被画。我们只需要模型是如何长的时间和过程的每一步的其他需要。
现在,当一辆车组装好了,一切都很好,如果它能立即进行下一步。但是如果在制造过程中有积压,可以使用队列建模。当然,排队是浪费时间的停机时间,因此operations research的一个常见任务是对特定步骤的吞吐量增加进行成本:收益分析。也许我们可以减少内部装配的时间与更好的机器,这是通过调整服务时间建模。或者,我们可以购买更多的机器,这些机器可以被建模为具有更高实体容量的服务器,或者作为独立的并行服务器。顺便说一句,这最后的建模模式也是如何模型路由,如果不同的汽车把不同的生产途径。
但即使有这种细微差别,这是一个简单的模型,你可以得到一个汽车厂。模型的保真度可以通过许多不同的方式来提高,每个细节都可以提高我们对系统的理解,并使我们能够做出更好的决策。例如,我们可以将任务分解为组成它们的所有子步骤。我们还可以通过在某些步骤中包含概率术语来解释这些任务的时间波动。如果在某个特定点需要人员或其他资源,则可以在流程进行之前将其建模为与汽车合并的组件。缺点可能被暂停或延迟插入及其影响评估模型中的一个操作。如果装配线能适应不断变化的环境,如果它能改变路线以尝试在飞行中提高性能,离散事件模拟将需要包含一个智能模型。也许您将通过用代码编写的算法或作为有限状态机来建模适应逻辑。
现在,当您在一个离散事件仿真所有这些细节,你就可以开始进行系统的功能强大的分析,你会缺乏有关,否则任何的直觉。一旦框架到位,你可以运行数千种不同的场景,并检查与输出之类的生产进度,工作清单,工作人员分配如何变化,无论你们喜欢。模拟的结果使您能够对如何最好地改善对你的绩效目标运行明智的决策。当绑在数值优化方案中,计算机可以通过向最好的结果汇合帮助你。这种技术是非常宝贵的不仅是制造业,但对于任何运筹学的域。
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