Курсовая работа по дисциплине “Имитационное моделирование” Тема: Разработка имитационной модели заводского цеха. Курсовая. Разработка имитационной модели заводского цеха

• Название: Разработка имитационной модели заводского цеха
• Анкор: Курсовая работа по дисциплине “Имитационное моделирование” Тема: Разработка имитационной модели заводского цеха.
• Дата: 14.03.2023
• Размер: 1.09 Mb.
• Имя файла: Курсовая.docx
• Тип: Курсовая; #988702

ЧОУ ВО «Курский институт менеджмента, экономики и бизнеса»


Факультет подготовки бакалавров

Направление 09.03.03 «Прикладная информатика»

(профиль: «Прикладная информатика в экономике»)

Курсовая работа по дисциплине “Имитационное моделирование”

Тема: Разработка имитационной модели заводского цеха.

Выполнил: студент 3 курса заочной формы обучения с применением ДТ,

Мизанов Максим Владимирович

Проверил:

Шумаков Александр Николаевич

Курск 2023

Содержание

Введение 3

Теоретические основы 4

Анализ предметной области 6

Практическая часть 7

Концептуальная модель системы 9

Постановка требований к модели. 10

Имитационная модель 10

Эксперименты с имитационной моделью 12

Заключение 12

Список используемых источников 14

Приложение А 15

Приложение Б 16

Приложение В 17

Введение

Первоначально имитационное моделирование определялось как способ описания и моделирования дискретно-событийных процессов, присущих системам массового обслуживания, системам с отказами и восстановлением элементов, дискретным производствам и т. д. Компьютерное моделирование подобных систем наиболее эффективно реализуется посредством программирования симулятора - «движка», воплощающего действие механизма причинно-следственных связей. При наличии симулятора моделирование сводится к заданию начального состояния системы, пуску симулятора и наблюдению за последующим развитием процессов в системе, которое безупречно корректно воспроизводится симулятором. При моделировании, учитывающем влияние случайных факторов, эволюция системы воспроизводится многократно, и вычисляются необходимые статистические показатели, характеризующие наблюдаемые процессы. Такое многократное воспроизведение эволюции не является собственным атрибутом ИМ, но принадлежит методу Монте-Карло, который используется в ИМ как метод вычисления вероятностных характеристик системы. При моделировании случайных факторов многократное воспроизведение возможных вариантов развития процессов позволяет получить полосу наиболее вероятных траекторий изменения показателей, найти траектории математических ожиданий показателей, наихудший и наилучший сценарии развития процессов. Но учёт случайных факторов не обязательно присутствует в ИМ. Так, при моделировании производственных систем места для имитации случайностей остаётся тем меньше, чем выше степень автоматизации этих систем.

Теоретические основы

Имитационные модели, являющиеся особым классом математических моделей, принципиально отличаются от аналитических тем, что использование ЭВМ в процессе их реализации играет определяющую роль. Имитационные модели не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные, позволяют в процессе исследования использовать всю собранную информацию вне зависимости от ее формы представления и степени ее формализации.

Имитационное моделирование - метод исследования, основанный на том, что изучаемая система заменяется имитирующей. С имитирующей системой проводят эксперименты (не прибегая к экспериментам на реальном объекте) и в результате получают информацию об изучаемой системе. Метод позволяет имитировать, например, работу моделей бизнес-процессов так, как эти процессы происходили бы в действительности, с учетом графиков рабочего времени и занятости временных ресурсов и наличия необходимого количества материальных ресурсов. В результате, можно оценить реальное время выполнения как одного процесса, так и заданного их множества.

Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Структура имитационного моделирования представляется последовательно-циклической. Последовательность определяется тем, что процесс имитационного моделирования можно разбить на ряд этапов, выполнение которых осуществляется последовательно от предыдущего к последующему. Цикличность проявляется в необходимости возвращения к предыдущим этапам и повторении уже однажды пройденного пути с измененными в силу необходимости данными и параметрами модели.

Агентное моделирование - относительно новое (1990-е – 2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей - получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент - некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

Дискретно-событийное моделирование - подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений - от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Он был основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.

Системная динамика - парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. Такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод был основан Джеем Форрестером в 1950 годах.

Анализ предметной области

В механических цехах осуществляется, как правило, лишь обработка металлов резанием, различие продукции и масштабов ее производства обусловливает необходимость применения разнообразного металлорежущего оборудования. Это создает дополнительные трудности при планировании и организации производства в механических цехах и обязывает уделять особое внимание вопросам организации эксплуатации и ремонта оборудования.

В механических цехах используются сотни и тысячи типоразмеров технологической оснастки.

Поэтому большое значение имеют вопросы организации инструментального хозяйства и, в частности, организации обеспечения рабочих мест технологической оснасткой.

Технология механической обработки наиболее гибка. Поэтому в механических цехах необходимо оценивать каждое изменение объема производства (по конкретным деталям) с тем, чтобы своевременно внести соответствующие изменения в технологические процессы, а возможно, и в организацию производства.

Эксплуатация металлорежущего оборудования отличается относительно высоким удельным весом машинного времени в штучном времени. Это позволяет использовать многостаночное обслуживание и совмещение профессий.

Многодетальность, многооперационность технологических процессов и большое разнообразие используемого оборудования в индивидуальном и серийном производстве обусловливают, как правило, необходимость пролеживания деталей в ожидании освобождения станка, что приводит к образованию относительно больших заделов и соответственно незавершенного производства. К имитационному моделированию прибегают, когда:

• 
  дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;
  
• 
  невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;
  
• 
  необходимо сымитировать поведение системы во времени.
  

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами.

Для воссоздания правдоподобного поведения модели пешеходного потока необходима обработка большого массива информация из других дисциплин – социологии, психологии и др. Понимание этой информации предоставит возможность для работы с двумя верхними уровнями поведения пешехода. Для моделирования операционного уровня часто основываются на различных физических моделях, представляя человеческий поток, к примеру, как некое вещество, состоящее из крупных молекул или фигур на шахматном поле. Целью такого представления является найти такую модель, которая будет проста в реализации настолько, насколько это вообще возможно, но при этом она будет воспроизводить «реалистичное» поведение человеческого потока, которое будет близко к результатам эксперимента и может быть воспроизведено не один раз.

Практическая часть

Задание для курсовой работы «Разработка имитационной модели заводского цеха». Использовать дискретно-событийное моделирование. В модели сделать 3 станка с ЧПУ. Продемонстрировать перемещение поддонов с готовой продукцией в другой стеллаж, находящийся перед отгрузочной зоной, где поддоны будут находиться вплоть до момента отправки.

Библиотека моделирования процессов - это эффективный инструмент, позволяющий детально моделировать бизнес-процессы в сферах логистики, здравоохранения, производства и банковской деятельности, а также любые другие процессы, которые можно представить в виде последовательности операций. Библиотека упрощает создание моделей и позволяет аналитикам отследить общую динамику процесса и выявить взаимосвязи между отдельными его компонентами. Как следствие, принятие решений становится более взвешенным и обоснованным. С помощью библиотеки пользователи могут моделировать реальные системы, рассматривая их как совокупность процессов (последовательностей операций, как правило, включающих очередь, задержку, и захват ресурса), агентов (операций, клиентов, продуктов) и ресурсов, необходимых для выполнения различных операций. Библиотека позволяет легко и быстро визуализировать любой бизнес-процесс и проверить результаты моделирования, используя анимацию.

Для реализации модели заводского цеха были использованы:

• 
  Библиотека моделирования процессов;
  
• 
  Агент;
  
• 
  Библиотека дорожного движения
  

Библиотека дорожного движения AnyLogic позволяет детально планировать, проектировать и моделировать транспортные потоки с учетом индивидуального поведения каждого водителя. Алгоритмы библиотеки настроены в соответствии с правилами дорожного движения - учет ограничения скорости, «уступи дорогу» и др. В то же время, в моделях дорожного движения каждое транспортное средство представляется в виде агента, который имеет индивидуальные физические параметры и поведенческие шаблоны. Кроме того, у пользователя есть возможность создавать в модели двухмерную и трехмерную анимацию транспортных средств и окружающих объектов. Всё это вместе делает модели дорожного движения наглядными и гибкими.

Агент. Под агентом в агентном моделировании понимается элемент модели, который может иметь поведение, память (историю), контакты и т.д. Агенты могут моделировать людей, компании, проекты, автомобили, города, животных, корабли, товары и т.д. Вы можете создавать внутри объекта переменные, диаграммы состояний, задавать события, потоковые диаграммы системной динамики, а также добавлять внутрь агента объекты библиотек AnyLogic. Вы можете создать в одной модели столько типов агентов, сколько разных типов агентов вам нужно промоделировать. Создание агента обычно начинается с определения его интерфейса для связи с внешним миром. В случае систем с большим количеством агентов с динамическими связями (например, в моделях социальных сетей) агенты могут взаимодействовать друг с другом путем вызова методов друг у друга. Начальное состояние и поведение агента могут быть реализованы различными способами. Состояние (накопленная история) агента может быть представлено с помощью переменных, либо состояния диаграммы состояний. Поведение может быть либо пассивным (агенты реагируют только на прибытие сообщений или на вызов методов и не имеют собственных событий, запланированных на будущее) или активным, когда внутренняя динамика агента (события, запланированные через заданные таймауты или процессы системной динамики) является причиной действий, совершаемых агентом. В последнем случае внутри агентов скорее всего должны быть заданы события и/или диаграммы состояний.

Концептуальная модель системы

Для выполнения курсовой работы был взят образец работы цеха из лабораторной № 4. Как примерно выглядит цех можно посмотреть на рисунке 1.



Рисунок 1 - Станки ЧПУ в цехе

Постановка требований к модели.

Основные требования к модели заводского цеха:

• 
  Доставка осуществляется с двух сторон;
  
• 
  Работа погрузчиков в двух направлениях;
  
• 
  В цеху установлено 3 станка ЧПУ;
  
• 
  Выгрузка на стеллажи;
  

Имитационная модель

Для работы модели была использована библиотека Anylogic.

Для модели работы цеха была использована Библиотека моделирования процесса. Создание поддонов - soursePallets(1); перемещение поддонов в заданные ячейки стеллажа - storeRawMaterial(1);пребывание поддонов– rawMaterialInStorage(1); захват ресурсов - seizeCNC(1); извлечение поддона - pickRawMaterial(1); обработка заготовок - processing(1); ресурсы - releaseCNC(1); конечная точка - sink(2) (рисунок 2).



Рисунок 2 - Модель заводского цеха

Для описания логики движения фуры в модель была добавлена ещё одна диаграмма с использованием Библиотеки моделирования процесса, а также для создания агентов фуры использовался блок Агент. Создаётся фура - sourceDeliveryTruck(1); перемещение фуры ко въезду в цех - drivingToDock(1); перемещение агентов в узел сети - unloading(1); отъезд фуры - drivingToExit(1); удаление фуры из модели - sink1(3) (рисунок 3).



Рисунок 3 – Модель движения фуры

Эксперименты с имитационной моделью

В качестве эксперимента была добавлена парковка для машин, возле входа в цех (рисунок 4). Сотрудники могут иметь собственный автомобиль, и при приезде на работу у них нету парковки, где можно оставить свой автомобиль, поэтому в виде эксперимента была добавлена новая площадка для парковки. Также на диаграмму Main был добавлен процесс парковки автомобилей (рисунок 5).



Рисунок 4 - Зона парковки для автомобилей сотрудников



Рисунок 5 – Процесс парковки автомобилей сотрудников

Заключение

Для построения имитационной модели заводского цеха были изучены библиотеки моделирования процесса, библиотека дорожного движения и агент. В качестве эксперимента была добавлена парковка для автомобилей сотрудников. Чтобы построить модель заводского цеха был проведён анализ предметной области, что помогло понять, как должен происходить процесс работы в цеху. Также процесс построен и готов для экспериментов по благоустройству цеха, и улучшению подъезда сотрудников к зданию.

Список используемых источников

1. 
   Моделирование производственных процессов в AnyLogic 8.1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://disk.yandex.ru/client/disk/Загрузки/?uid=268593752&login=ghjcnfr2
   

2. 
   Парковка [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://help.anylogic.ru/index.jsp?topic=%2Fcom.anylogic.help%2Fhtml%2Fmarkup%2Fparkinglot.html
   
3. 
   Инженер-технолог. Организация работы с ЧПУ на производстве [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://pikabu.ru/story/inzhenertekhnolog_organizatsiya_rabotyi_s_chpu_na_proizvodstve_5310449
   

Приложение А

Имитационная модель заводского цеха вкладка Main

Приложение Б

Работа имитационной модели в режиме 2D

Приложение В

Работа имитационной модели в режиме 3D показ с камеры