Определение ресурсов систем, обеспечивающих заданные

LOGISTICS
Определение ресурсов систем, обеспечивающих заданные
временные пороги обслуживания
Зуев Вячеслав Александрович,
канд. техн. наук, доцент кафедры «Подъемнотранспортные системы», МГТУ им. Н.Э. Баумана
E-mail: zuev-vyacheslav@yandex.ru
Зуева Мария Вячеславовна,
студентка, кафедры «Подъемно-транспортные
системы» МГТУ им. Н.Э. Баумана
E-mail: mariazueva1993@gmail.com
DEFINING RESOURCES SYSTEMS FOR
CERTAIN TIME THRESHOLDS OF SERVICE
Vyacheslav A. Zuev,
Ph.D. Moscow State Technical University n.a.
N.E.Bauman
Maria V. Zueva,
student, Moscow State Technical University n.a.
N.E.Bauman
Проведено описание разработанных алгоритмов создания логистических концепций складских
комплексов при заданных порогах обслуживания. Обозначены этапы их создания и влияния
исходной информации на количество ресурсов
обслуживания системы.
A description of the proposed algorithms
create logistic concepts warehouses with
specified service thresholds. Outlines the steps
for creating them and the impact of the initial
information on the quantity of resources system
maintenance.
Ключевые слова: логистичкие концепции, ресурсы системы, грузопоток, имтационная модель,
объемно-планировочное решение, этапы создания комплекса, схема движения транспорта, подъемно-транспортные системы, функциональные
зоны склада.
Keywords: logistichkie concept, system
resources, freight traffic, imtacionnaâ model,
space-planning decision, the steps for creating
a complex scheme of transport, lifting and
transport systems, functional zones warehouse.
Имитационное моделирование — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы
так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для
одного испытания, так и заданного их множества.
При этом результаты будут зависеть от настроек
параметров случайных процессов. Имитационное
моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов,
для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели либо не разработаны
методы решения полученной модели. В этом случае
математическая модель заменяется имитатором
или имитационной моделью.
В настоящей работе проведено исследование по
оптимизации ресурсов некоторых функциональных
зон реального склада в городе Новосибирске.
Актуальность работы заключается в том, что
было предложено практическое решение реальной
задачи (которое можно распространить на довольно большую группу задач о функционрировании
систем массового обслуживания), при котором
удается избежать значительных материальных
потерь из-за порчи самого товара, лишних инвестиций в технику, строения и оплату труда.
В качестве объекта исследований взят проектируемый склад для шоколадных изделий в районе города Новосибирска, где зимой в течение
длительного периода уличная температура может
быть ниже минус 30 °С.
По своей структуре и набору выполняемых технологических операций склад шоколадных продуктов мало чем отличается от склада других продуктов
бакалейной группы и современных складов вообще.
Здесь также должны быть основные функциональные складские зоны: разгрузки/отгрузки (железнодорожные/автомобильные рампы зависит от вида
транспорта), приемки, хранения, отбора.
Однако у шоколадных изделий есть одна особенность – при низкой температуре (даже охлаждении
до −15 °С) они теряют свои потребительские качества и не пригодны для продажи.
Особенность Новосибирска это – удаленность
от центрального района, где производится или
сосредоточена основная масса производителей
наиболее популярных шоколадных изделий. Из просмотренной базы данных видно, что доля товаров
из центрального района составляет 95 % объема,
а доля местных товаров не превышает 5 %. Основная часть товаров поставляется из Москвы или
Самары. Для минимизации транспортных расходов
используется железнодорожный транспорт. То есть
изделия транспортируются в термостатированных
вагонах (четыре вагона один раз в неделю) и выгружаются на железнодорожную рампу.
Местные товары привозятся на склад на автомобилях.
Другая особенность состоит в том, что в зимой
длительное время температура воздуха может быть
около −30 °С. При выгрузке из вагонов в сильный
№ 7 (829) — 2013
Mechanization
of Construction
Mechanization of Construction
http://ms.enjournal.net/
E-mail: MS@primak.su
Vyacheslav A. Zuev, Maria V. Zueva. Defining resources systems for certain time thresholds of service
УДК 621.87.004.14
57
В.А. Зуев, М.В. Зуева. Определение ресурсов систем, обеспечивающих заданные временные пороги обслуживания
ЛОГИСТИКА
58
Рис. 1. Структура проектируемого склада
мороз шоколадные изделия могут находиться на
улице очень всего около 5 мин. Таким образом,
за заданное необходимо время вывезти паллет
с товаром из вагона и переметить его в теплую
зону приемки. Делать полностью изолированную
отапливаемую железнодорожную рампу при поставке один раз неделю очень дорого. Поэтому более
целесообразно рассчитать потребное количество
необходимых ресурсов: людей и техники в соответствии предложенной технологией, а также необходимые площади отапливаемых паллето-мест.
Кроме того, время разгрузки вагонов не должно
превышать 2 ч.
Под ресурсами складской системы понимается
количество: – подъемно-транспортной техники,
обслуживающего персонала, паллето-мест в зоне
приемки.
Исходные данные: количество вагонов и коробок в вагоне.
Время протекания процессов зависит от топологии склада, скоростей выполнения рабочих
движений техникой и персоналом.
Все ресурсы могут принимать только целочисленные значения.
В качестве основных инструментов анализа использовались методы:
– имитационного моделирования (дискретнособытийного),
– дискретной оптимизации,
– планирования экспериментов.
Для описания модели была составлена программа на языке GPSS World, проведена ее верификация, валидация и выполнена серия вычислительных
экспериментов.
При разработке программы учитывалась воз-
http://ms.enjournal.net/
ISSN 0025-8903
можность ее дальнейшего применения для решения подобного класса задач складской логистики (определение необходимых ресурсов для
обеспечения выполнения операций разгрузки
и приемки для различных видов транспорта,
при любых временных ограничениях). Поэтому
в программе легко можно изменять количество источников потоков и менять значения характеристик
облуживания транзактов (через параметры). Все
потоки направляются в одно вычислительное ядро,
которое обеспечивает обработку каждого транзакта
с учетом его индивидуальных особенностей. При
этом собирается необходимая статистика во время
протекания процесса. В соответствии с существующей классификацией данная задача относится к
категории задач параметрической дискретной
оптимизации.
В качестве целевой принята величина финансовых затрат на организацию процессов выгрузки
и приемки товаров, а управляемые переменные
(ресурсы) могут принимать только целочисленные
значения. Очевидно, что минимальная стоимость
будет в случае использования минимального количества ресурсов при обеспечении времени выполнения операций меньше указанных временных
порогов обслуживания (пребывание товаров на
открытом воздухе при низкой температуре не
более 5 мин и общее время разгрузки четырех
вагонов менее 2 ч).
При формализации задачи были выбраны четыре типа наиболее значимых ресурсов (управляемых
параметров): количество погрузчиков, рабочих
в зоне приемки, число мест зоне приемки (два
последних фактически определят площадь зоны
приемки) и количество подъемно-транспортных
Механизация
строительства
№ 7 (829) — 2013
LOGISTICS
Рис. 3. Показатели функционирования при использовании оптимального количества ресурсов
Vyacheslav A. Zuev, Maria V. Zueva. Defining resources systems for certain time thresholds of service
Рис. 2. Показатели функционирования при использовании минимального количества ресурсов
Рис. 4. Показатели функционирования системы при использовании
меньшего количества погрузчиков (на один)
№ 7 (829) — 2013
Mechanization
of Construction
http://ms.enjournal.net/
E-mail: MS@primak.su
59
В.А. Зуев, М.В. Зуева. Определение ресурсов систем, обеспечивающих заданные временные пороги обслуживания
ЛОГИСТИКА
60
устройств, с помощью которых принятый товар
доставляется в зону хранения согласно заданной
технологии (рис. 2).
Управляемые (управляющие) параметры Хi
представляют собой независимые переменные,
которые можно изменять для управления выходными параметрами – целевой функцией.
Возмущающие воздействия: например, влияние окружающей среды, время суток, качество покрытия рампы, физическое состояние персонала и
т.п. не рассматривались. Следовательно, необходимо было проводить многофакторный эксперимент
(а не полнофакторный) для минимизации значений
целевой функции.
В работе была применена методика изменения
одного управляемого параметра (ресурса) при
фиксации значений других и определения влияния
каждого на целевую функцию.
При использовании предложенной методики
было выявлено влияние каждого из параметров на
целевую функцию всего за 15 итераций.
Изначально количество ресурсов было принято
равным единице.
На графике по оси ординат показано время
пребывания паллета на открытом воздухе, а по
оси абсцисс общее время протекания процесса.
Переменная REZ – пребывания отдельного паллета
на открытом воздухе.
Как видно из рис. 2, основная масса товара
находилась на открытом воздухе более 5 мин (до
2,5 ч). В течение этого промежутка времени все
шоколадные изделия испортятся. Сотни миллионов выброшены!!!
Кроме того, общее время разгрузки вагонов
более 4 ч. А это дополнительные финансовые затраты – «Не уложился в норматив – плати штраф!».
Это произойдет в том случае, если количество
всех управляемых параметров будет равно единице. То есть используются: один вилочный погрузчик, один рабочий в зоне приемки, одно место
в зоне приемки и одно подъемно-транспортное
устройство для вывоза принятого паллета в зону
хранения.
После проведения вычислительных экспериментов и определения оптимального количества
ресурсов получены следующие результаты (рис. 3).
На рис. 3 показано, что при использовании трех
погрузчиков, трех приемщиков, четырех мест в зоне
приемки и одного устройство для вывоза в зону
приемки время пребывания на открытом воздухе
любого паллета меньше 5 мин и время разгрузки
четырех вагонов меньше 2 ч.
Из полученных результатов следует, что увеличение количества подъемно-транспортных устройств
не влияет на показатели работы, а уменьшение
любого ресурса даже на единицу резко ухудшает
показатели.
Как видно из рис. 4, уменьшение количества погрузчиков на единицу приводит к порче шоколада
(срезанные пики) только за одну поставку на сумму, сопоставимую со стоимостью погрузчика!
Один паллет стоит около 54 000 руб. (1800 $).
Теоретически можно сделать полностью изолированную отапливаемую железнодорожную рампу,
на которой спокойно разместятся 200 паллетов с
грузом, отпустить вагоны и одним погрузчиком доставлять их в зону приемки. Но это очень дорого!
Более целесообразно рассчитать необходимое
количество ресурсов и построить небольшую теплую зону приемки.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гаджинский А.М. Логистика – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2004.
408 с., ил.
2. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. – СПб.: КОРОНА принт;
М.: Альтекс-А. 2004. 384 с., ил.
3. Норенков И.П. Основы автоматизированного
проектирования – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. 409 с., ил.
4. Руководство пользователя по GPSS World/
Перевод с английского / Казань: Изд-во «Мастер
Лайн», 2002. 384 с., ил.
5. http://slovari.yandex.ru/~книги/Лопатников/.
6. http://www.mathworks.com
7. http://www.anylogic.com
8. http://www.ptv-vision.ru
9. http://www.aimsun.com
10. http://www.arenasimulation.com
11. Зуев В.А. Концепция – основа успешного
функционирования склада (направления, примеры
разработок, особенности, проблемы) // Конъюнктура товарных рынков. 2008. № 3. С. 56–60.
Уважаемые читатели!
Не забудьте продлить подписку на журнал
«Механизация строительства» на 2013 год
http://ms.enjournal.net/
ISSN 0025-8903
Механизация
строительства
№ 7 (829) — 2013