Чтение онлайн

Тренажеры – это эффективное средство для обучения работе системой в доступном и реалистичном режиме, а также, что немаловажно, в безопасных условиях. Они служат для повышения квалификации и проверки навыков работы в реалистичной системе с помощью имитационной модели.

Интернет меняет все пространство информационных технологий, и имитационное моделирование не исключение. Web– приложения будут играть важную роль при построении и просмотре (дистанционном использовании) имитационных моделей. В будущем предприятия будут получать базу знаний своей системы, процессов и продукции через Интернет. Процессы будут определены в терминах анимационной имитационной модели, которая может быть выполнена пользователем. Основные web-приложения имитационного моделирования: JSIM, Forio Simulate, PowerSim и The Vanguard System.

Под имитационной игрой понимают игру, которая служит имитационной моделью и предназначена для изучения процессов функционирования организационно-экономических систем [27, 48]. В имитационной игре реальные работники аппарата управления заменяются исполнителями ролей этих работников, реальная информация о производстве – псевдореальной информацией, получаемой с помощью имитации производственных процессов [70]. Кроме того, в игре упрощается организационная структура и сжимается масштаб времени.

Имитационная игра включает в себя пять крупных составляющих: игроки, эксперты, организаторы игры, материал по изучаемой проблеме и экспериментальная ситуация, которую образуют игровая обстановка, сценарий и регламент игры (рис. 1.2). Важной составляющей управленческой имитационной игры является имитационная модель среды, в которой изучаемая система осуществляет свою деятельность.

Имитационная модель некоторого промышленного предприятия есть компьютерная программа, которая позволяет исследовать процесс функционирования предприятия путем проведения экспериментов на компьютере и, следовательно, может считаться виртуальной версией данного предприятия [4, 32].

Для любого промышленного предприятия нельзя построить универсальную имитационную модель, позволяющую описывать все его сферы деятельности по причине его большой размерности, сложности и неформализуемости части процессов. Каждое предприятие имеет свои особенности в планировании, организации производства, постановке задачи моделирования, поэтому и процесс построения имитационной модели для каждого предприятия уникален [86]. Наиболее целесообразным подходом для промышленного предприятия в этом случае представляется создание комплекса имитационных моделей с использованием системы имитационного моделирования [32].

Итак, имитационная модель создается индивидуально для каждого процесса, причем любые изменения какой-либо части модели могут привести к существенным изменениям всей модели. Имитационная модель какого-либо объекта должна или быть точной копией этого объекта, или отображать некоторые существенные свойства объекта в абстрактной форме.

Рис. 1.2. Состав управленческой имитационной игры [68]

В работе [47] замечено, что имитационная модель в управлении промышленным предприятием может восприниматься как своеобразный «тренажер», позволяющий руководителю любого подразделения прогнозировать деятельность предприятия при наличии различных контролируемых и неконтролируемых факторов внешней и внутренней среды.

В подавляющем большинстве имитационные модели создаются при проектировании новых или реконструкции существующих производственных систем [124]. Основные цели, которые обычно преследует специалист по имитационному моделированию при исследовании таких систем, – это анализ плана производства и движения материальных потоков, а также выявление и устранение «узких мест» в организации технологических и производственных процессов [157].

Термин «парадигма» происходит от греческого слова «par'adeigma», что означает «пример, образец». Парадигмы (подходы) в имитационном моделировании – системы взглядов, концепций и приемов, стилей моделирования, используемых в качестве «фундамента» при построении моделей [22].

В настоящее время существуют пять наиболее распространенных подходов к имитационному моделированию:

1. Дискретно-событийное моделирование.

2. Системная динамика (непрерывное моделирование).

3. Агентное моделирование.

4. Динамические системы.

5. Метод Монте-Карло.

Каждая из этих парадигм применяется и продвигается специалистами различных школ [63, 111]. Кроме того, они соответствуют разным уровням абстракции (уровень, по которому можно определить, что важно, а что нет в процессе моделирования) при создании модели, что обуславливает применение того или иного подхода.

Дискретно-событийное моделирование – подход, основанный на концепции заявок (пассивных объектов, транзактов, entities), ресурсов и потоковых диаграмм (flowcharts), определяющих потоки транзактов и использование ресурсов [42]. Транзакты, например, детали, требующие обработки на станках. Ресурсы – станки, на которых эти детали обрабатываются. Дискретно-событийное моделирование было открыто Д. Гордоном из IBM (разработчик General Purpose Simulation System, GPSS) в 1960-х гг. Дискретно-событийное моделирование работает на низком и среднем уровнях абстракции [24].

Системная динамика – парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель «проигрывается» на компьютере [36]. Системная динамика была открыта профессором Sloan School of Management Д. Форрестером во второй половине 1950-х гг. [132]. В 1960-х гг. концепция системной динамики была применена им при моделировании систем на крупных промышленных предприятиях. Это направление получило название индустриальной динамики, широкое применение которой актуально и в настоящее время [80]. Системная динамика, заменяя индивидуальные объекты их агрегатами, предполагает наивысший уровень абстракции [22].

Агентное моделирование – направление в имитационном моделировании, исследующее поведение децентрализованных агентов и их влияние на поведение всей системы в целом. Агенты (Agents) – базовый элемент модели. Под агентом понимают объект, имеющий внутреннюю структуру, собственное поведение и возможность взаимодействия с окружением и другими объектами [23]. Агентное моделирование стало развиваться в середине 90-х гг. прошлого века. Оно может применяться практически на любом уровне абстракции. На самом низком уровне абстракции агентами могут быть пешеходы, автомобили, на среднем уровне – клиенты или продавцы, на высоком уровне – конкурирующая компания. Агентное моделирование часто применяется при моделировании поведения отдельных участников производственного процесса либо при моделировании взаимодействия предприятия с внешней средой (поставщиками, потребителями, конкурентами, рынками). Уровень детализации для данных ситуаций моделирования зависит от конкретной постановки задачи и интересующих выходных показателей моделирования.

Динамические системы – это сложные физические объекты, поведение которых описывается системами алгебро-дифференциальных уравнений, а также событиями, меняющими либо среду, либо модель, либо саму структуру объекта. Динамические системы находятся на самом нижнем уровне абстракции [64]. К этому классу относятся системы управления, физические и механические системы, объекты химической технологии и т.п.

Метод Монте-Карло – общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса. Моделирование методом Монте-Карло является эффективным методом исследования простых систем с несложной логикой функционирования. Метод Монте-Карло был открыт в 1940-х годах Дж. Нейманом и С. Уламом. Суть данного метода состоит в том, что проводится розыгрыш случайного явления c помощью некоторой процедуры, которая дает случайный результат. После такого розыгрыша получают одну реализацию случайного явления. Осуществляя розыгрыш многократно, накапливают множество реализаций случайной величины, которые потом можно обрабатывать статистическими методами [128].