CC BY
19
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Том 3
УДК 65.012.22
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА СКЛАДЕ
Д. С. Комагоров Научный руководитель - Е.В. Авдейчикова
Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет Российская Федерация,644080, г. Омск, пр.Мира, 5 Е-mail: komagorov.danya@gmail. com
В статье рассматриваются возможности аналитического и имитационного моделирования логистических процессов на складе. Представлены преимущества и недостатки имитационное моделирования и необходимость его применения в практике деятельности складских операторов. Приведен пример модели AnyLogic, разработанной компанией «Accenture». Данная модель позволяет воспроизвести внутреннее строение склада, оптимизировать работу персонала, оборудования и снизить общие затраты на складские операции.
Ключевые слова: склад, моделирование, программа AnyLogic, аналитические и имитационные модели, логистические процессы.
MODELING OF LOGISTICS PROCESSES IN A WAREHOUSE
D.S. Komagorov, third-year studen Scientific Supervisor - E. V. Avdeichikova
Siberian state automobile-highway University 5, Mira Av., Omsk, 644080, Russian Federation Е-mail: komagorov.danya@gmail.com
The article discusses the possibilities of analytical and simulation modeling of logistics processes in the warehouse. The advantages and disadvantages of simulation modeling and the need for its application in the practice of warehouse operators are presented. An example of the AnyLogic model developed by Accenture is given. This model allows you to reproduce the internal structure of the warehouse, optimize the work of personnel and equipment, and reduce the overall cost of warehouse operations.
Keywords: warehouse, modeling, AnyLogic program, analytical and simulation models, logistics processes.
В настоящее время в условиях пандемии цепи поставок предприятий трансформируются и становятся уязвимыми. Конкуренция, колебания спроса и прочие факторы повышают риски и неопределённость в действиях участников. Увидеть и изучить влияние различных факторов на исследуемый процесс позволяет моделирование. «Моделирование — это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель):
1) находящаяся в некотором объективном соответствии с познаваемым объектом;
2) способная замещать его в определенных отношениях;
3) дающая при ее исследовании, в конечном счете, информацию о самом моделируемом объекте [5]. Объектом исследования в данной работе является моделирование логистических процессов на современном складе.
Секция «Актуальные проблемы в логистике и управлении цепями поставок»
Существуют аналитические и имитационные модели. Основная роль в аналитическом математическом моделировании отводится математической модели со следующими характеристиками:
- аналитическая модель строится на основе какой-либо научной теории или гипотезы;
- модель в целом описывает определенный аспект моделируемой системы (процесс в системе) с помощью различных математических построений;
- модель позволяет получить окончательные результаты исследования в виде некоторых формальных соотношений, пригодных для проведения количественного или качественного анализа [2].
Имитационное моделирование или английский аналог этого термина — Systems Simulation - распространенный вид аналогового моделирования, реализуемый с помощью ряда математических инструментов, специальных программ компьютерного моделирования и информационных технологий. Данный вид моделирования позволяет создавать в памяти компьютера аналогичные процессы, с помощью которых можно провести целенаправленное исследование структуры и функций реальной системы на пути ее «имитации» и оптимизировать некоторые параметры. Следует отметить основные преимущества и недостатки имитационного моделирования.
Преимущества заключаются в том, что:
- имитационная модель в принципе позволяет описать моделируемый процесс с большей адекватностью, чем другие;
- имитационная модель обладает некоторой гибкостью в изменении структуры, алгоритмов и параметров системы;
- использование компьютера значительно сокращает продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом (если это возможно), а также его стоимость.
Основными недостатками являются следующее:
- решение, полученное на имитационной модели, всегда носит особый характер, так как соответствует заданным элементам конструкции, алгоритмам поведения и значениям параметров системы;
- высокие трудозатраты, связанные с созданием модели и проведением экспериментов, а также обработкой их результатов;
- если использование системы предполагает участие человека в машинном эксперименте, то на результаты может влиять так называемый Эффект Хауторна. Суть эффекта состоит в том, что люди, зная (чувствуя), что за ними наблюдают, могут изменить свое обычное поведение).
Таким образом, имитационные модели позволяют анализировать системы и находить решения в тех случаях, когда такие методы, как аналитические вычисления и линейное программирование не справляются с задачей [1].
Существует множество систем моделирования, топ 5 инструментов модели:
- Среда моделирования Aimsun предназначена для моделирования транспортных потоков.
- Система Actor Pilgrim — система имитационного моделирования временной, пространственной и финансовой динамики экономических процессов.
- AGNES (AGent NEtwork Simulator) — система имитационного моделирования больших систем с дискретными событиями. Система AGNES является кроссплатформенпой (Java-^иложение), возможен распределенный запуск (на локальной сети или вычислительном кластере).
- Система моделирования AnyLogic поддерживает три подхода к созданию имитационных моделей: процессно-ориентированный (дискретнособытийный), системно-динамический и агентный, а также любую их комбинацию.
- Arena — система дискретного моделирования. Сфера основных приложений системы — имитационное моделирование производственных технологических процессов и операций,
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2021. Тома 3
складской учет, банковская деятельность, оптимизация обслуживания клиентов в сфере услуг, транспортные задачи и пр. [4].
Остановимся подробнее на возможностях моделирования работы склада на примере модели, разработанной Accenture. Проанализируем внутреннюю структуру склада в среде AnyLogic и оптимизируем работу персонала, оборудования и общие затраты на складские операции. Логистический процесс на складе сложен, он требует больших затрат труда и средств, а также полной согласованности функций складирования, обработки и выполнения заказов.
Логистический процесс на складе начинается с разгрузки транспортного средства, прибывшего к одному из ворот/окон. Товар выгружается или размещается в зонах сбора заявки. Оттуда он перемещается в зону основного хранения или, при отсутствии длительного хранения, помещается в буферы кросс-докинга. Когда поступает запрос на товар, он перемещается в область комплектации заказа. Собранный заказ загружается на грузовики и отправляется заказчику.
Одним из современных инструментов решения задач планирования, организации и оптимизации складских операций является моделирование. Имитационное моделирование состоит из разработки компьютерной модели и проведения на ней компьютерных экспериментов, с помощью которых можно определить оптимальные параметры разрабатываемого или существующего склада. Имитационная модель позволяет проанализировать эффективность структуры бизнес-процессов склада и предложить меры по его реструктуризации еще на этапе проектирования или планирования [1].
Для отслеживания использования ресурсов на складе специалисты создали визуальные индикаторы в интерфейсе модели: вертикальные индикаторы показывают текущее использование ресурсов, а круговые индикаторы показывают среднее использование за весь период моделирования. Статистические данные могут собираться для парковочных мест автотранспорта, количество единиц транспорта, прибывающих и стоящих в очереди на стоянке, их среднее время погрузки/разгрузки, время ожидания в очереди. Модель может прогнозировать проблемные ситуации, которые могут возникнуть в процессе периодов, и предлагать варианты решения проблем.
Более сложные складские модели можно создавать с помощью инструментов AnyLogic. Например, для крупного российского ритейлера FMCG был построен макет распределительного центра площадью более 50000 квадратных метров. Руководство компании планировало изменить конфигурацию стеллажей и конвейеров в этом комплексе. Имитационная модель помогла проанализировать пропускную способность запланированной конфигурации склада, а также выявить необходимое количество сотрудников, технологического и подъёмно-транспортного оборудования.
В отличие от аналитической модели, имитационная модель наглядно показывает работу склада и позволяет находить узкие места в процессе перемещения товаров на складе.
Библиографические ссылки
1. Акопов А. Имитационное моделирование. М. Юрайт, 2017. 389 с.
2. Боев В., Сыпченко Р. Издательство Компьютерное моделирование (2-е изд.). М.: НОУ "Интуит", 2016. 525 с.
3. Гусева Е. Имитационное моделирование экономических процессов в среде Arena. Н.: ФЛИНТА. 2016. 3-е изд. 132 с.
4. Имитационное моделирование в экономике и управлении : учебник / Булыгина О. В., Емельянов А. А., Н.З. Емельянова. М. : ИНФРА-М, 2021. 592 с
5. Федотов А. М., Фет Я. И. А. А. Ляпунов и становление информатики в России. Н.: Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2018. №3.
© Комагоров Д. С., 2021
