Сценарный подход к анализу качества логистического обслуживания предприятия с использованием имитационной модели Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК:004.9:[656.625.078.89.004.12:658.012]

А.А. Ханова, И.О. Бондарева

СЦЕНАРНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ КАЧЕСТВА ЛОГИСТИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

Развитие внутреннего водного транспорта Российской Федерации предполагает превращение его в современную, высокоэффективную и устойчиво функционирующую отрасль транспортного комплекса государства. В связи с этим в европейской части страны приоритетным является развитие портов, расположенных в зоне действия международного транспортного коридора «Север-Юг», основная ветвь которого проходит в направлении Санкт-Петербург - Москва - Астрахань - Иран - Индия и по трассе Азов-Астрахань. Транзитный потенциал Российских транспортных коммуникаций может привлечь до 10-15 % евроазиатского грузопотока, что в финансовом эквиваленте составляет около 900 млрд руб.

Согласно концепции развития внутреннего водного транспорта РФ основная задача портов состоит в повышении их конкурентоспособности и привлекательности для грузовладельцев с точки зрения уровня сервиса, скорости доставки и обеспечения сохранности грузов, определяющих качество логистического обслуживания. Таким образом, перед каждым портом стоит проблема управления качеством, включающая возможность его оценки на основе набора определенных критериев, а также возможность формирования управленческих решений исходя из уровня качества логистического обслуживания. Принимая во внимание сложность большинства процессов, протекающих в грузовых портах, а также тот факт, что управление качеством логистического обслуживания является трудноформализуемой задачей, в связи с чем проведение натурного эксперимента в порту не представляется возможным, предложено построить имитационную модель [1] функционирования грузового порта, позволяющую осуществить оценку качества логистического обслуживания, производимого портом.

Разработка имитационной модели грузового порта

Разработан моделирующий алгоритм имитационной модели грузового порта, включающий в

себя структурную схему процесса логистического обслуживания грузового порта и детальную схему моделирующего алгоритма (рис. 1, 2а).

Имитационная модель построена для деятельности портов в целом, однако данные для модели использовались в рамках деятельности ЗАО «Астраханский морской порт», работающего со следующими видами грузов: асбест, лес, бумага, металлопрокат (лист и швеллер) [2]. Осуществлен подбор параметров моделирования: определены факторы случайности системы и соответствующие им входные распределения на основе собранных эмпирических данных. Произведена проверка соответствия полученных распределений с использованием среднеквадратичной ошибки, а также критериев для проверки гипотез хи-квадрат и Колмогорова-Смирнова. Всего проделано тридцать восемь таких операций (по количеству факторов случайности системы). Для системы, отражающей деятельность грузового порта, выделено четырнадцать факторов случайности (интервалы между: моментами поступления заявок на погрузку, моментами принятия заявки и поступления груза в порт, моментами отгрузки груза в порт и прихода транспорта, на который этот груз необходимо погрузить; процентное соотношение заявок по различным типам груза и т. д.).

Используя детальную схему моделирующего алгоритма и учитывая подобранные параметры модели (распределения вероятностей случайных чисел), построена логическая схема моделирующего алгоритма (рис. 2, б), представляющая собой логическую структуру модели процесса функционирования системы. На основе логической схемы моделирующего алгоритма построена имитационная модель оценки качества обслуживания грузового порта с использованием программного продукта Arena 8.0. Осуществлена проверка построенной имитационной модели на адекватность реальному объекту методами верификации моделирующих компьютерных программ, методами повышения валидации и доверия к модели, а также на основе использования критерия Стьюдента. Данная

^ Осгаиоя у

Рис. 1. Детальная схема моделирующего алгоритма

а)

2.

б)

Определение количества асбеста по заявке

I

Цьменьсш кал о<31рш1)1ьл заявка на опру^ку ЛС&2СПС гс1ь*юхода»

ВМЛЗТр, сигнал «Принята ааяико ип о! Ер^'эку ЩбйСсЛ С НОСЗШЯЙ

/Г ргл-пгА+1,

<

11аралнп. оСшеё тяч^нж нринягах "тяг.;-:: на отгрузку

(Р7А ЮЙаРоАк)

<

Рассчитать значение показатели «Безотказность погрузки»

¥

>

¥

Рис. 2. Детализация блока 1.1 моделирующего алгоритма: а - детальная схема; б - логическая схема

проверка показала, что отклонение данных, полученных при моделировании, от эмпирических, собранных в порту, составило от 0 до 7,1 %, что позволяет говорить об адекватности модели.

Метод оценки качества логистического обслуживания

Разработан метод оценки качества логистиче-

ского обслуживания грузового порта, позволяющий на основе выбранной системы показателей качества логистического обслуживания и построения имитационной модели порта определить количественные значения показателей и, используя построенные функции принадлежностей каждого из показателей, сопоставить получившиеся значения показателей качества со значением соот-

Таблица 1

Система показателей качества логистического обслуживания

Показатель

Формула и единицы измерения

Расшифровка величин, входящих в расчетную формулу

Совместный график функции принадлежности показателя и оценки качества (значения лингвистической переменной)

квз

КП= 60 *100'

квз,

общ

Качество погрузки (КП)

ЮЗЗ б.о. - количество выполненных за период времени Т заявок, полностью соответствующих количественным и качественным характеристикам; КВЗобщ - общее количество выполненных заявок за тот же период времени Т_

Оценка качества

Очень высокое

Высокое Выше среднего

Среднее Ниже среднего

Низкое Очень низкое

-

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

^_!_ -►

40 60 80 100

КЩ

БП = Щ*100<

КПЗ

Безотказность погрузки (БП)

КПрЗ - количество принятых за период времени Т заявок; КПЗ - количество поступивших заявок за тот же период времени Т

Оценка качества'

Очень высокое

Высокое Выше среднего-

Среднее Ниже среднего

Низкое Очень низкое

20 40 60 80

100 ^(Значение БЩ%

РП =

квзй

квз,

*100%, %

Репутация предприятия

(РП)

общ

КВЗб.п. - количество выполненных за период времени Т заявок, по которым не поступило претензий.

РП), %

вп=

Время погрузки (ВП)

квз

общ

Тп - общее время погрузки

качества Очень высокое

Высокое Выше среднего

Среднее Нижесреднего Низкое

230 ^(Значение ВП), ч

сг=

кпг

' КПГ„„,

»100%, %

Сохранность

груза при погрузке (СГ)

КПГ _ количество фактически погруженного за период Т груза, т; КПГ поз -количество груза, которое необходимо было погрузить за период Т, т

Оценка качества

Очень высокое

Высокое Выше среднего

Среднее Ниже среднего

Низкое Очень низкое

1,0

0,8

0,6

у' 0,4

ОД

20 40 60

100 (Значение СГ), %

Начало

1 1 т

Расстановка приоритетных качений показателей качества В =(ЬР Ь* ..., Ь)

1 ♦

Вычисление значений коэффициентов весомости показателей М = (т1, т2, ..., т) = ИМп

*-'3-1

8) со

3) е базовыми параметрами б) в рамках эксперимента скорректированными параметрами

-7-к—й-

10-

Ог&ор комбинаций факторов (лексикографический метод)

Сравнение полученных интегральных показателей

Т т

Т

4 9

__I_Ж__

Вычисление ^ггелралыюго показателя

I п

Е = Ь /У т х

'11=1 ' '

-I-

5

Определение факторов ^ участвующих

в эксперименте ф = (фр ф2, ф,)

Рис. 3. Алгоритм формирования управленческих решений х. - значение '-го показателя качества; Ь. - соответствующее ему значение приоритета; т. - соответствующее значение коэффициента весомости показателя; к - число факторов, участвующих в эксперименте

^ Окончание

ветствующей функции принадлежности, а также с соответствующими параметрами качества - значениями лингвистической переменной (х. - значение '-го показателя качества, '=1..п, п = 5 - количество показателей, учитываемых при оценке качества логистического обслуживания). Создана сводная таблица системы показателей (табл. 1).

Предложен и описан алгоритм формирования управленческих решений на основе разработанного метода (рис. 3).

Сценарный подход к оценке качества логистического обслуживания

Рассмотрим процесс формирования рекомендаций для принятия управленческих решений на основе сценариев проведения экспериментов с имитационной моделью. В терминологии планирования экспериментов входные переменные и структурные допущения, составляющие модель, называются факторами, а выходные показатели работы - откликами. Полнофакторный эксперимент с моделью на основе факторного плана типа 26

проводился со следующими изменениями значений факторов: увеличение площади склада на 10 %, увеличение интенсивности поступления заявок на 10 %, т. е. уменьшение интервала времени между моментами прибытия заявок на 10 %, увеличение нормы выгрузки/погрузки на 10 %, увеличение числа кранов, погрузчиков и причалов на 1 единицу соответственно. В роли откликов предлагалось использовать выбранные показатели качества логистического обслуживания грузового порта. Численные значения факторов влияния представлены в табл. 2.

Главный эффект фактора - средняя величина изменения в отклике, обусловленная переходом фактора с уровня «-» на уровень «+», в то время как остальные факторы остаются без изменений. Например, для выбранного факторного плана типа 26 главный эффект фактора Ф1 определяется следующим образом:

2( К, - йн)

'=2

п

Таблица 2

Схема кодирования для факторов первого этапа эксперимента с имитационной моделью

Фактор Описание фактора - (текущее состояние) + (измененное состояние)

Число единиц погрузочной техники (кранов) 9 10

ф2 Число единиц погрузочной техники (погрузчиков) 8 9

Ф3 Число причалов порта 3 4

Ф4 Площадь складского комплекса грузового порта, м2 15200 16720

Ф5 Интенсивность поступления заявок на погрузку, ч: асбеста бумаги пилолеса металлопроката ШЩ23.5, 48.5) ШШ(19.5, 48.5) иШБ(25.5, 43.5) ЦМБ(21.5, 37.5) UNIF(21.15,43.65) 1Щ17.55, 43.65) UNIF(22.95, 39.15) UNIF(19.35, 33.75)

Фб Норма выгрузки/погрузки, т/сут: асбеста бумаги пилолеса металлопроката: лист швеллер 600 600 1000 600 800 660 660 1100 660 880

где Я. - переменные при г = 2, 4, 6, 8, ..., 64 являются значениями отклика, когда выполняется моделирование г-й комбинации уровней факторов. Аналогично были вычислены главные эффекты от остальных факторов.

Для более точного представления картины и для принятия более четких управленческих решений необходимо рассмотреть влияние нескольких факторов на отклики, т. к. зачастую может случиться так, что эффект одного фактора некоторым образом будет зависеть от какого-либо другого фактора. В таком случае считается, что эти два фактора взаимодействуют. Степень их взаимодействия можно измерить эффектом взаимодействия двух факторов е который определяется как половина разности между средним эффектом фактора Ф1, когда фактор Ф2 находится на уровне «+» (а все остальные факторы, кроме Ф1 и Ф2, остаются неизменными), и средним эффектом фактора Ф1, когда фактор Ф2 находится на уровне «-»:

" 32 32

2Х-1Х

- _ ¿^_¿=1

32

где ^Я - сумма значений откликов, когда оба

1=1 ч>

фактора находятся на одинаковых уровнях;

32

- сумма значений откликов, когда оба фак-

«=1

тора находятся на противоположных уровнях; ц. и s . - порядковые номера откликов, когда оба фактора находятся на одинаковом и противоположных уровнях соответственно. Аналогично выводятся формулы для оценки влияния тройки, четверки и шестерки факторов взаимодействия.

Принимая во внимание все полученные эффекты взаимодействия для различного числа факторов, сравним комбинации факторов, оказывающие наибольшее положительное и отрицательное влияние на показатели в том или ином случае (табл. 3 ). Исходя из данных можно сделать вывод, что наибольшее положительное влияние на показатель КП оказывает взаимодействие факторов Ф4 и Ф5, на БП - Ф1, на ВП - Ф1 и Ф5, на РП - Ф2, Ф3, Ф4 и Ф5, и на СГ - взаимодействие всех шести факторов. Наибольшее отрицательное влияние на показатели КП, БП, РП и СГ оказывает взаимодействие факторов Ф1, Ф3, Ф4, Ф5 и Ф6, на ВП - Ф1, Ф3 и Ф5.

Результаты вычислений представлены в виде диаграмм (табл. 4). Разработанные диаграммы показывают зависимость показателя от влияния факторов. Лучи диаграмм - это комбинации взаимодействия факторов. Пунктирной линией обо-

Таблица 3

Комбинации факторов, оказывающих наибольшее положительное и отрицательное

влияние на показатели качества

Число факторов взаимодействия Комбинации факторов, при которых оказывается наибольшее положительное (+) и наибольшее отрицательное (-) влияние на показатели / Наибольшие (+) и наименьшие (-) значения эффектов взаимодействия факторов

КП БП ВП РП СГ

+ - + - + - + - + -

1 нет 6/-4,46 1/4,45 5/-1,47 3/ -19,43 2/ 11,10 5/0,11 61-2,ТА 5/0,16 6/ -0,19

2 4,5/ 2,96 1,4/ -2,13 5,6/ -2,35 2,6/ -2,69 1,5/ -29,75 5,6/ 18,56 1,2/ 1,61 4,6/ -1,97 2,5/ 0,17 2,6/ -0,11

3 1,2,5/ 2,53 1,5,6/ -2,25 2,4,5/ 3,07 2,3,4/ -1,67 1,2,3/ -14,67 1,3,5/ 18,79 1,2,4/ 0,97 1,4,6/ -2,14 2,4,6/ 0,13 3,4,6/ -0,13

4 2,3,4,5/ 2,42 1,3,4,6/ -5,03 1,4,5,6/ 2,88 1,3,4,6/ -3,02 2,3,4,5/ -13,81 1,2,3,4/ 16,1 2,3,4,5/ 1,67 1,3,4,6/ -5,07 2,3,4,5/ 0,14 1,3,4,6/ -6,21

5 2,3,4,5, 6/0,80 1,3,4,5, 61-6,21 2,3,4,5, 6/0,11 1,3,4,5, 6/-5,83 1,3,4,5, 6/-9,54 нет 1,2,4,5, 6/1,08 1,3,4,5, 6/—6,41 2,3,4,5, 6/0,11 1,3,4,5, 6/-6Д6

6 нет 1,2,3,4, 5,6/ -1,86 нет 1,2,3,4, 5,6/ -0,41 нет 1,2,3,4, 5,6/ 13,62 нет 1,2,3,4, 5,6/ -0,57 1,2,3,4, 5,6/ 0,39 нет

значено нулевое значение эффекта взаимодействия.

Для выбора того или иного состояния факторов, позволяющего максимизировать эффект их взаимодействия, необходимо комплексно рассматривать результаты экспериментов. Так, для начала необходимо выбрать показатель, достижение увеличения или уменьшения значения которого является наиболее желаемым. А затем следует рассмотреть все остальные показатели и влияние на них выбранных факторов.

Обоснование эффективности предложенных решений

На основе полученных результатов экспериментов с помощью лексикографического метода отобраны комбинации взаимодействия факторов. Описан выбор оптимального набора факторов путем определения интегрального показателя качества на основе аддитивного метода свертки критериев (рис. 3).

В качестве оптимальной комбинации факторов определена комбинация факторов 1, 4, 5 и 6. Интегральный показатель, вычисленный на основе данных, полученных при прогоне модели с базовыми параметрами (соответствующими реальным условиям порта на данный момент), составил 0,32. По итогам эксперимента можно говорить о достиже-

нии результата, на 73 % превосходящего базовый пример. На основе полученных данных сформированы управленческие решения. Анализ результатов моделирования позволил выявить повышение уровня качества предоставляемых портом услуг в среднем на 36,2 % (по значениям интегральных показателей).

Также можно сделать вывод о том, что использование имитационной модели порта по повышению качества логистического обслуживания грузового порта позволяет в среднем увеличить значение показателя «Качество погрузки» на 2,5 %, «Безотказность погрузки» - на 10,2 %, «Репутация предприятия» - на 3,3 %, «Сохранность груза» - на 1,7 %, и сократить значение показателя «Время погрузки» в среднем на 16,1 % (табл. 5).

Интегральный показатель, вычисленный для различных вариантов расстановок предпочтений, превосходит соответствующее ему базовое значение в среднем на 20,2-139, 4 %. Причем, интегральные показатели, вычисленные для случая, предполагающего, что наиболее предпочтительным является значение показателя КП, превосходят соответствующие им значения базового интегрального показателя в среднем на 23,7 %. В случае исследования показателя БП как наиболее предпочтительного, было выявлено превосходство инте-

Таблица 4

Главные эффекты и эффекты взаимодействия факторов для показателей качества логистического обслуживания

грального показателя над базовым интегральным в среднем на 41,5 %. В ходе экспериментов с наиболее предпочтительным показателем ВП получены результаты, позволяющие говорить о возможности

повышения значения интегрального показателя в среднем на 139,4 %. В рамках рассмотрения показателя РП как наиболее приоритетного, выявлено повышение интегрального показателя в среднем на

Таблица 5

Анализ результатов моделирования

Показатели

Увеличение значения показателей после

испытания имитационной модели (темно-серым цветом показано базовое _значение показателя)_

Распределение количества значений показателей в зависимости от процента его превосходства над базовым значением

КП

БП

В,9%| I

—15.5 ?-с

пмпшммш

I

1 2 3 4 5 б 7 8 9 10 И 12 13 14 15 16 17

ВП

2 3 4 5 6 7 3 9 10 11 12 13 14 15 16

РП

СГ

21,2 %. Превосходство интегрального показателя над базовым интегральным выявлено также при рассмотрении показателя СГ в качестве наиболее приоритетного и составило в среднем 20,2 %.

Описана возможность и обоснована необходимость проведения сценарного анализа грузового порта путем планирования проведения экспериментов с имитационной моделью с помощью факторных планов с целью выявления влияния тех или иных факторов, присутствующих в осуществлении процессов в грузовом порту, на результирующие значения показателей качества логистического обслуживания. Определены наборы факторов, оказывающие явное прямое или косвенное влияние на значения выбранных показателей качества логистического обслуживания грузового порта

(отдельно для каждого показателя). Осуществлено шестьдесят четыре прогона модели с различными комбинациями состояний выбранных факторов. Получены значения всех откликов (выходных показателей) при каждом прогоне модели. На основе этих данных рассчитаны главные эффекты влияния каждого фактора на отдельные показатели и эффекты взаимодействия двух, трех, четырех, пяти и шести факторов, оказывающих влияние на отклики. Проанализированы все получившиеся результаты расчетов главных эффектов и эффектов взаимодействия. Выявлены комбинации факторов, оказывающие наибольшее положительное и отрицательное влияние на показатели качества, а также проанализированы наибольшие и наименьшие значения эффектов взаимодействия факторов, влияющих на показатели.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Кельтон, В Имитационное моделирование. Классика С8 [Текст]/В. Кельтон, А. Лоу.-СПб.: Питер; Киев: Издат. группа ВНУ, 2004. - 847 с.

2. Св. об офиц. рег. прогр. для ЭВМ 2008611883, Российская Федерация. Компьютерная система оцен-

ки качества логистического обслуживания грузового порта на основе имитационного моделирования [Текст]/А.А. Ханова, И.О. Григорьева; правообладатель Астр. гос. техн. ун-т.- № 2008610791; дата поступл. 28.02.2008; дата регистр. 16.04.2008.

УДК 656.7:63:658.53

Р.Б. Алтынбаев, С.Г. Хибатуллин

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ РАСЧЕТА ВРЕМЕНИ ВЫПОЛНЕНИЯ АВИАЦИОННЫХ РАБОТ ПО РАСПРЕДЕЛЕНИЮ ВЕЩЕСТВ И БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

В статье описывается научно-обоснованный метод расчета времени выполнения отдельных элементов полета воздушных судов при проведении авиационного распределения веществ и биологических объектов (АРВ и БО) в сельском хозяйстве. Предлагаемый метод является расчетно-аналитическим и основывается на моделировании процесса выполнения отдельных элементов полета. В качестве исходных данных используются традиционный набор летно-технических характеристик воздушного судна для каждого варианта сельскохозяйственного оборудования и подробные данные о технологии различных видов АРВ и БО и их способах.

Для расчета времени выполнения отдельных элементов полета применяется метод определения времени полета для всех, даже самых мелких, элементов полета. В дальнейшем методика расчета показана на примере самолета Ан-2 для полетов, выполняемых челночным способом. Челночный способ выбран как наиболее часто встречающийся (обрабатывается более 95 % площадей) при выполнении АРВ и БО [1].

На рис. 1 показан типовой профиль полета при выполнении АРВ и БО челночным способом, на котором выделены все первичные составляющие элементов полета. В качестве первичных составляющих приняты: 1 - взлет и разгон до ско-