Планирование этапов производства (sf-2 algo)

1.1 Цель

Определить увеличится ли производительность завода при новом распределении этапов производства.

1.2 Описание

В машинном цехе расположены 3 вида станков: А, В и С. В этот цех поступают заказы, причем сначала в рабочую область, а оттуда в плановый отдел, где учитывается критерий наименьшей очереди заказов, распределенных по станкам. 50% заказов могут обрабатываться всеми станками, 30% только станками типа В или С, остальные 20% только станками типа С.

Но иногда обработка заказа машиной типа С занимает много времени. Тогда предполагается поступление минимального количества заказов из рабочей области в производственный цех. Это позволяет более рационально распределить заказы и сократить время на их обработку. Для этого в имитационную модель добавляются еще 2 элемента, один из которых отвечает за входящий поток заказов, а второй – за их сортировку по типам и за их направление в соответствующий буфер.

1.3 Операции

Рассмотрим структуру данной имитационной модели. Начнем по порядку.

Рабочий день состоит из 8 часов.

Settings | Time representation

60

units make 1 minute

60

minute make 1 hour

8

hour make 1 day

Время имитации модели равно одному дню.

Settings | Simulate| Stop time =

1day

Далее рассмотрим элементы, из которых построена модель и связи между ними.

Элементы – Inou_1, Inou_19 служат для генерации входящего потока заказов.

Элементы – Buff_2, Buff_20 сортируют заказы по типам и направляют их в соответствующий буфер.

Элементы – Buff _3, Buff_4, Buff_5, Buff_6, Buff_7, Buff_8 содержат очередь продуктов, принятых к исполнению.

Элементы с Mach_9 по Mach_14 отражают машины, обрабатывающие заказы.

Элементы – Buff_15, Buff_16 содержат уже готовые заказы, которые затем передают на выход.

Элементы – Inou_17, Inou_18 являются выходом для выполненных заказов.

По условию задачи, в заводской цех поступают заказы разных типов, из которых 50% обрабатывается всеми машинами, 30% - машинами типа В или С и 20% - машинами типа С. Поступление заказов задаётся эмпирическим распределением. Отсюда имеем:

Model | Elements | Job parameters

Element 1: Trigger on exit = product[C]:=empirical [1]

Element 19: Trigger on exit = product[C]:=empirical [2]

Заказ поступает каждые 5 единиц времени. Это время, через которое Элементы – Inou_1 и Inou_19 генерируют входящий поток заказов. Задаётся пуассоновским законом распределения:

Model | Elements | Job parameters

Element 1: Time = 5.0 Neg.Exp

Element 19: Time = 5.0 Neg.Exp

Так как заказы поступают случайным образом, то пропускная способность элементов Inou_1 и Inou_19 не тождественна. На выходе каждого генератора входящего потока заказам присваиваются свои номера или коды, которые определяют их путь. Например, 1, 2, 3 при выходе заказов из Inou_1 и 4, 5, 6 – из Inou_19. Это говорит о том, что заказы, вышедшие из первых трех буферов обрабатываются первыми тремя машинами, из последних трех буферов – последними тремя машинами. Все преобразования в каждом элементе InOut происходят в соотношении 50:30:20.

Рассмотрим элементы Buff_2 и Buff_20. Их вместимость (Capacity) равна 20 и 40 ед. соответственно. Сходство данных элементов в том, что при отправке первого заказа они создают короткую очередь, состоящую из этого продукта. Но условием выхода заказа из добавочного Buff_20 является наличие в нем как минимум 3 заказов одновременно:

Model | Elements | Element parameters

Element 20: Exit condition = elqueue[E]>3

На этом этапе заказы, поступившие в цех через Inou_1 и Inou_19 сортируются по типам и направляются в буфер в соответствии с таблицей «plan», где ячейка берется с номером из списка 3 5, 6 8, а номер столбца равен коду продукта, являющегося в текущем элементе первым в порядке наименьшей очереди: