CC BY
294
УДК 519.248
И. М. Якимов, А. П. Кирпичников, З. Х. Захарова, Д. Д. Железнякова
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ PLANT SIMULATION
Ключевые слова: имитационное моделирование, аналитическое моделирование, система массового обслуживания, имитационная модель, Plant Simulation.
В статье приводится описание системы имитационного моделирования Plant Simulation. Приведены результаты имитационного и аналитического моделирования трёх однофазных систем массового обслуживания: М/М/1, М/М/5 и М/М/5/2. Приведены результаты имитационного и аналитического моделирования и их сравнения между собой. Отмечены достоинства и недостатки системы Plant Simulation.
Keywords: Simulation modeling, analytical modeling, queuing system, simulation model, Plant Simulation.
There is analytical and simulation modeling of the three single-phase queuing systems: M/M/1, M/M/5 and M/M/5/2. The results of analytical and simulation modeling are compared with each other. Showed he advantages and disadvantages of Plant Simulation system.
Введение
Имитационное моделирование в настоящее время широко применяется в качестве инструмента оптимизации технологических, логистических и организационных процессов в различных отраслях. Повысить эффективность решения такого класса задач возможно благодаря получившим широкое применение в последнее время системам имитационного моделирования (СИМ) с графическим вводом структурных схем моделируемых объектов [1].
Рассматриваемая в статье система имитационного моделирования Plant Simulation входит в состав продуктовой линейки Tecnomatix Plant Design & Optimization (приложение для проектирования и оптимизации предприятий), поставки и поддержка принятия решений которой с 2007 года осуществляется компанией Siemens PLM Software [2]. Система предназначена для создания и исследования в визуальной среде цифровых динамических моделей различных по уровню сложности производственных и логистических систем с целью оценки их характеристик и оптимизации функционирования.
Основным типом визуализации в продукте является двумерная модель с анимацией. Альтернативой является трёхмерная визуализация, которая даёт большую наглядность представления результатов.
Продукт основан на объектно-ориентированной концепции, благодаря чему существенно облегчается создание, изменение, анализ и оптимизация модели. Модель представляется совокупностью взаимодействующих объектов, которые содержатся во встроенных библиотеках системы [3].
В Plant Simulation включены следующие категории встроенных библиотек:
1. Библиотеки инструментов (Tools) (Bottleneck Analyzer, Sankey Diagram, Experiment Manager, Wizard for Genetic Algorithms, Neural Network, Layout Optimizer, Transfer Station, Portal Crane, Variants Generator, Worker Chart, Wizard for the Gantt Diagram, HTML Wizard, Sequential Sampler, Statistical Tools).
2. Стандартные библиотеки: свободного использования (AGVS, Assistant for the libraries of material flow equipment, CNC_Machines, Conveyor, Convey-
ors3D, EOM, EOM3D, Fuzzy Logic, HBW, Kanban, Machines3D, Shop Light); дополнительно лицензируемые (AMG, Assembly Line, FactoryCAD, Finite State Machine, Logistics, Personnel, SDX Interface, SHOP, Transport).
Предусмотрено создание пользовательских библиотек за счет использования готовых объектов Plant Simulation, либо за счет создания собственных методов на встроенном языке объектно-ориентированного программирования SimTalk.
Имитационные модели строятся из библиотеки стандартных объектов, включающей следующие разделы:
1. MaterialFlow - объекты, обеспечивающие моделирование физических потоков.
2. Fluids - объекты, обеспечивающие моделирование потоков жидкости.
3. Resources - объекты, обеспечивающие моделирование ресурсов.
4. InformationFlow - объекты, обеспечивающие моделирование информационных потоков.
5. User Interface - объекты для представления данных.
6. Movable Units (MUs) - подвижные объекты.
7. GA - генетические алгоритмы различного назначения.
8. Models - фреймовые модели (Frame).
В таблице 1 приведены основные графические элементы СИМ Plant Simulation.
Интерфейс СИМ Plant Simulation позволяет вносить изменения в процесс выполнения модели. Например, варьировать временем обслуживания, добавлять новые обслуживающие аппараты и выполнять иные действия в процессе моделирования. Возможностей настройки объектов хватает для решения типовых задач без написания программного кода.
Функционал продукта дает возможность сбора и анализа статистических данных при динамическом анализе, включая коэффициент использования оборудования, время простоя и оборудования, а также любые показатели, определенные пользователем [4].
Таблица 1 - Основные графические элементы СИМ Plant Simulation
Наименование Пояснение Нотация
Frame (Фрейм) Рабочая область, окно для создания модели в
Interface (Интерфейс) Определяет вход и выход из фрейма Interface
Event Controller (Менеджер событий) Управляет симуляцией, необходимо вставлять менеджер событий в корневой фрейм EventController
Connector (Соединитель) Соединяет объекты материало-потока, определяет движение динамических объектов ;
Sourse (Источник деталей ) Создает динамические объекты Source 1
Drain (Выход деталей) Удаляет объекты
SingleProc (Единичная операция) Осуществляет одну операцию SingleProc 1
ParallelProc (Параллельная операция) Осуществляет несколько операций одновременно ParallelProc
Buffer (Накопитель) Буферизирует объекты по методам FIFO или LIFO -ajo-Buffer
Sorter (Сортировщик) Буферизирует объекты и выпускает их в определенном порядке Sorter
Line (Конвейер) Транспортирует объекты
Track (Дорога) Однополосная дорога, по которой может ездить транспорт =
Pipe (Труба) Жидкости трубопроводов
Fluid Sourse (Источник жидкостей) Создает жидкости FluidSource
Fluid Drain (Водосток) Удаляет жидкости FluidDrain
Tank (Бак) Сохраняет жидкости -,0J
Mixer (Миксер) Обрабатывает жидкости P
Work place (Рабочее место) Место, прикрепленное к посту, где рабочий может выполнять работу, уносить/приносить деталь Workplace
Foot Path (Путь) Дорожка для рабочего Footpath
Worker Pool (Объединение рабочих) Создает рабочих в начале симуляции ■■ ool WorkerPool
Method (Метод) Выполняет программу, написанную пользователем Method
Variable (Переменная) Глобальная переменная Vri.bta-0
Time Sequence (Последовательность времени) Сохраняет изменение значений во времени TimeSequence
Entity (Деталь) Объект ^ Entity
Container (Тара) Объект, способный хранить другие объекты - Container
Transporter (Самодвижущийся транспорт) Объект, который может передвигаться и перемещать другие объекты - Transporter
Особенностью СИМ Plant Simulation является также открытая системная архитектура, поддерживающая множество интерфейсов и возможностей
интеграции (ActiveX, CAD, Oracle SQL, ODBC, XML, Socket, OPC и т.д.).
Оценка достоверности результатов СИМ Plant Simulation проведена на примерах имитационного
моделирования трёх однофазных систем массового обслуживания (СМО): М/М/1, М/М/5, М/М/5/2 их сравнением с результатами аналитического моделирования. Вычисление результатов аналитического моделирования проведено по формулам, заимствованным из источников [5, 6].
Имитационная модель СМО M/M/1
СМО M/M/1 - генератор заявок - очередь - ОА. Время между поступлением заявок в систему распределено по экспоненциальному закону со средним значением 10 единиц времени. Время обслуживания распределено по экспоненциальному закону со средним значением 6 единиц времени. Очередь неограниченной длины. Завершение моделирования после вывода из системы 10000 заявок.
Для построения модели использованы готовые объекты стандартной библиотеки MaterialFlow. В частности, генератор заявок представлен объектом Source, который с заданным временным интервалом создает заявки. ОА представлен с помощью объекта SingleProc, который задерживает заявку на время в соответствии с заданным законом. Выход из систе-
мы осуществляется с помощью объекта Drain, который аннулирует поступившую в него заявку.
Структурная модель в СИМ Plant Simulation приведена на рис.1.
Рис. 1 - Структурная модель СМО М/М/1 в системе Plant Simulation
Результаты аналитического и имитационного моделирования СМО М/М/1, М/М/5 и М/М/5/2 приведены в таблице 2.
Таблица 2 и М/М/5/2
Сравнение результатов аналитического и имитационного моделирования СМО М/М/1, М/М/5
№ Наименование Результаты моделирования М/М/1
АМ ИМ Разница Разница в %
1 Среднее количество сущностей в ОА 00,6 0,598 0,002 0,333
2 Средняя длина очереди 00,9 0,82 0,08 8,889
3 Среднее количество сущностей в системе 11,5 1,418 0,082 5,467
4 Среднее время занятости устройства 66 5,97 0,03 0,5
5 Среднее время пребывания в очереди 99 8,391 0,609 6,767
6 Среднее время пребывания в системе 115 14,361 0,639 4,26
Среднее значение разницы в процентах по 6 показателям 4,369
№ Наименование Результаты моделирования М/М/5
АМ ИМ Разница Разница в %
1 Среднее количество сущностей в ОА 3 2,984 0,016 0,533
2 Средняя длина очереди 0,354 0,352 0,002 0,565
3 Среднее количество сущностей в системе 3,354 3,336 0,018 0,537
4 Среднее время занятости устройств 30 29,81 0,19 0,633
5 Среднее время пребывания в очереди 3,542 3,43 0,112 3,162
6 Среднее время пребывания в системе 33,542 33,24 0,302 0,9
Среднее значение разницы в процентах по 6 показателям 1,055
№ Наименование Результаты моделирования М/М/5/2
АМ ИМ Разница Разница в %
1 Среднее количество сущностей в ОА 3 2,896 0,104 3,467
2 Средняя длина очереди 0,126 0,124 0,002 1,587
3 Среднее количество сущностей в системе 3,126 3,02 0,106 3,391
4 Среднее время занятости устройства 1,308 1,298 0,01 0,765
5 Среднее время пребывания в очереди 30 29,87 0,13 0,433
6 Среднее время пребывания в системе 31,308 31,168 0,14 0,447
Среднее значение разницы в процентах по 6 показателям 1,682
Имитационная модель СМО M/M/5
СМО M/M/5 - генератор заявок - очередь - пять ОА. Время между поступлением заявок в систему распределено по экспоненциальному закону со средним значением 10 единиц времени. Время обслуживания распределено по экспоненциальному закону со средним значением 30 единиц времени.
Очередь неограниченной длины. Завершение моделирования после вывода из системы 10000 заявок.
Построение данной модели аналогично построению модели М/М/1. Отличие состоит в количестве используемых ОА и времени обслуживания заявок.
Структурная модель в СИМ Plant Simulation приведена на рис.2.
SingleProc4
Рис. 2 - Структурная модель СМО М/М/5 в системе Plant Simulation
Имитационная модель СМО M/M/5/2
СМО M/M/5/2 - генератор заявок - очередь -пять ОА - отказы по длине очереди. Время между поступлением заявок в систему распределено по экспоненциальному закону со средним значением 10 единиц времени. Время обслуживания распределено по экспоненциальному закону со средним значением 30 единиц времени. Количество мест в очереди равно двум. Если в момент поступления новой заявки все места в очереди заняты, то заявка получает отказ в обслуживании и выводится из системы. Процесс моделирования завершается после обслуживания 10000 заявок.
Структура данной модели аналогична структуре имитационной модели М/М/5, однако в данном случае для объекта Buffer задано значение количества обрабатываемых заявок, равное двум.
Структурная модель в СИМ Plant Simulation приведена на рис.3.
SingleProc4
Рис. 3 - Структурная модель СМО М/М/5/2 в системе Plant Simulation
Стандартные имитационные модели Plant Simulation
Система имитационного моделирования Plant Simulation предлагает использование ряда готовых моделей различной направленности. В бесплатной студенческой версии продукта доступны несколько
максимально приближенных к реальности стандартных имитационных 2D и 3D моделей [7]. К каждому примеру прилагается текстовый документ с его подробным описанием на английском языке. Однако при использовании студенческой версии существуют ограничения по количеству используемых объектов и возможности сохранения или копирования готовых моделей.
Основные стандартные модели системы:
1. Производство деталей - показывает простой пример построения модели производства и сборки деталей с применением менеджера экспериментов;
2. Сборка Nanobox - модель основана на линии сборки Nanobox от Siemens Karlsruhe, представляет собой небольшой компьютер, разработанный специально для нужд производственных объектов.
3. Сборка турбонагнетателя - показывает, как увеличить производительность для удовлетворения потребностей заказчика.
4. Сборка-сварка кузова - оптимизация размеров накопителей и сравнение работы модели с различными параметрами.
5. Сборка заднего моста - демонстрация оптимизации планировки и логики управления элементами системы.
6. Оптимизация сроков поставки - демонстрация оптимизации модели с помощью генетических алгоритмов (Требуется лицензия Plant Simulation Professional).
7. Кузовной цех 3D - небольшой пример использования 3D визуализации.
8. Микро-примеры - библиотека примеров моделей, демонстрирующих способы решения различных задач.
Для просмотра готовых имитационных моделей помимо высокоэффективного двумерного представления можно использовать трехмерную визуализацию и анимацию в реальном времени на основе формата JT (стандарт ISO) [8]. Это наглядно продемонстрировано на рис.4. Процесс моделирования также можно контролировать, изменяя свойства и параметры объектов модели, варьируя скоростью и временными характеристиками в менеджере событий.
Рис. 4 - 3D модель производства деталей
Заключение
Проведённое моделирование в системе Plant Simulation позволило оценить её наиболее важные достоинства:
1. Наличие бесплатных версий продукта.
2. Наличие литературы, обучающих видео и других полезных ресурсов для изучения СИМ в бесплатном доступе на русском и английском языках.
3. Встроенный в систему объектно-ориентированный язык программирования SimTalk.
4. Графическое представление данных для анализа использования ресурсов, автоматическое определение «узких мест», возможность использования диаграмм Сэнки и графиков Гантта [9].
5. Двумерная и трехмерная визуализация и анимация в реальном времени на основе формата JT (стандарт ISO).
6. Интегрированные нейронные сети для моделирования и автоматической оптимизации систем на основе генетических алгоритмов.
7. Открытая системная архитектура, поддерживающая множество интерфейсов и возможностей интеграции (ActiveX, CAD, Oracle SQL, ODBC, XML, Socket, OPC и т.д.).
8. СИМ Plant Simulation обладает высокой достоверностью результатов моделирования. Проведенные сравнения результатов ИМ в СИМ Plant Simulation с результатами АМ для СМО М/М/1, М/М/5 и М/М/5/2 показали, что средние значения таких показателей, как количество сущностей в ОА и в системе, длина очереди, время занятости устройств, время пребывания заявки в очереди и в системе, не превышают 6%. Данный результат можно считать приемлемым для практического применения СИМ Plant Simulation.
В качестве недостатков системы отметим:
1. Отсутствие возможности получения стандартных отклонений временных и количественных характеристик моделируемых объектов с помощью стандартных средств.
2. Ориентацию интерфейса СИМ на пользователя-программиста.
В целом СИМ Plant Simulation имеет достаточно много достоинств, которые делают её перспективной в области имитационного моделирования и конкурентоспособной среди других подобных систем.
Литература
1. Борщёв А.В. Имитационное моделирование: Состояние области на 2015 год, тенденции и прогноз. Труды седьмой Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД_2015). Том пленарных докладов. С.14-22.
2. http://www.vedomosti.ru/library/news/2007/05/22/ugs-plm-software-obyavila-o-vhozhdenii-v-sostav-siemens
3. Сырецкий Г.А. Стратегии и методы Plant Simulation как современная основа обучения имитационному моделированию // Имитационное моделирование. Теория и практика: Сборник докладов четвертой всероссийской научно-практической конференции ИММОД-2009. Т. 2.
4. Клебанов Б.И., Аксенов К.А., Антонова А.С., Пантелеева Ю.С., Крымов Е.А. Применение системы Plant Simulation для моделирования и оптимизации логистических процессов // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 5.
5. Кирпичников А.П. Прикладная теория массового обслуживания. - Казань, Изд-во Казан. гос. ун-та, 2008, 112 с.
6. Кирпичников А.П. Методы прикладной теории массового обслуживания. - Казань, Изд-во Казанс. ун-та, 2011, 200 с.
7. Tecnomatix Plant Simulation 10 Step-by-Step Help. - 2010.
8. http://intexunion.ru
9. Официальный сайт компании Siemens PLM Software // www.plm.automation.siemens.com/ru_ru.
© И. М. Якимов - канд. техн. наук, профессор кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ им А.Н. Туполева; А. П. Кирпичников - д-р физ.-мат. наук, зав. кафедры интеллектуальных систем и управления информационными ресурсами КНИГУ, [email protected]; З. Х. Захарова - ст. преподаватель кафедры автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ им А.Н. Туполева, [email protected]; Д. Д. Желез-някова - магистр кафедры прикладной математики и информатики КНИТУ-КАИ им А.Н. Туполева, [email protected].
© I. M. Yakimov - PhD, Professor of the Department of Automated Information Processing Systems & Control, KNRTU named after A.N. Tupolev; A. P. Kirpichnikov - Dr. Sci, Head of the Department of Intelligent Systems & Information Systems Control, KNRTU, e-mail: [email protected]; Z. H. Zaharova - Senior lector of the Department of Automated Information Processing Systems & Control, KNRTU named after A.N. Tupolev, e-mail: [email protected]; D. D. Zheleznyakova - Master of the Department of Applied Mathematic & Informatics, KNRTU named after A.N.Tupolev, e-mail: [email protected].
