Group items tagged

В данной статье разбирается моделирование проведения спортивного мероприятия, а именно - Олимпийских Игр Сочи 2014. Акцент в моделировании данной ситуации делается на моделировании прохождения потока всех людей. Основной особенностью процесса организации мероприятия является неопределенный характер возникновения потока (случайный, с неизвестным законом распределения). Моделируются классы событий, которые могут повлиять на движения потока. Методом исследования ситуации выступает имитационное моделирование, а в качестве теоретической основы используется теория массового обслуживания, модифицированная для этой задачи. Принимаются во внимание 2 гипотезы: 1) Внутри потока существует возможность обмена информацией об изменениях окружающей среды. 2) Поведения движения потока не детерминировано и зависит от происходящих событий. Движение групп посетителей описывают «интеллектуальные агенты», в основе поведения которых лежит концепция рациональности. Объекты моделирования - группы людей, представленные двумя корневыми классами с условными тремя группами внутри каждог

Ссылка на статью в elibrary: https://elibrary.ru/item.asp?id=18993938

Компания AnyLogic рассказывает о своем опыте решения задач логистики, организации перевозок, цепочек поставок. Программа семинара на 80% состоит из кейсов, основанных на реальных консалтинговых проектах российских и зарубежных компаний. Были представлены следующие проекты: - Моделирование логистической сети компании «Эльдорадо». - Моделирование процессов на складе крупнейшего ритейлера товаров повседневного спроса. - Моделирование мультимодального терминала в порту г. Гавр, Франция. - Моделирование пешеходных потоков в аэропорту Orly, Париж, Франция. - Моделирование железнодорожной сети и депо компании Aurizon - крупнейшего перевозчика Австралии.

Имитационное моделирование как инструмент проектирования инфраструктуры терминально-логистического центра Белый Раст

Как имитационное моделирование может помочь оптимизировать работу склада? На примере модели, разработанной компанией "Accenture", разберём, как в среде AnyLogic воспроизвести внутреннее строение склада и оптимизировать работу персонала, оборудования и общие затраты на складские операции.

Имитационное моделирование контейнерных терминалов и портов с использованием пакета Arena 14.

Видеозаписи презентаций проектов-финалистов конкурса общества по исследованию операций INFORMS 2013 года (Edelman Award) Оптимизация и имитационное моделирование в планировании цепей поставок

В России сфера автомобильных грузоперевозок имеет свою специфику. Большие расстояния между начальными и конечными пунктами доставки ведут к увеличению времени груза в пути. В результате техника изнашивается, а затраты на перевозки повышаются. Для оптимизации наземных грузоперевозок зарубежные транспортные компании с успехом применяют технологию эстафетной доставки. Перемещение грузов в этом случае происходит с помощью универсальных съёмных кузовов-контейнеров. В отличие от стандартных контейнеров они легче, дешевле, вместительнее и проще для перегрузки. Маршрут доставки груза разбивается на этапы, и на разных этапах контейнер перевозится разными тягачами. Благодаря этому используется меньше тягачей, их проще обслуживать, а доставка происходит быстрее. В России технология эстафетной доставки стала доступной благодаря разработкам компании «КАМАЗ» и получила название «Каматейнер». Чтобы оценить эффективность технологии «Каматейнер», специалисты использовали возможности имитационного моделирования AnyLogic. В моделях рассматривались реальные процессы внутригоро�

В современном мире способность к изменениям - ключ к выживанию компании на рынке. Инертность и нежелание меняться чревато в долгосрочной перспективе деградацией и в итоге проигрышем более активным и гибким конкурентам. Однако, по данным McKinsey & Company, 70% попыток проведения изменений в компаниях проваливаются. Разногласия в руководстве компании ввиду отсутствия достоверного плана действий и вытекающее из этого недоверие со стороны сотрудников к принимаемым решениям эту статистику усугубляют. Как снизить риск при принятии решений в проектах организационных изменений? Автор представит пошаговую инструкцию, а также опыт реальной компании с оценкой эффектов.

Моделирование инфраструктуры для обеспечения электромобилей

Многоагентное моделирование

Доклад С. Крола об имитационном моделировании службы Service Desk в банке с использованием Anylogic. Наиболее интересные моменты доклада - анализ статистических данных для формирования распределений входных параметров модели, а также решение многокритериальной задачи оптимизации с использованием функции желательности Харрингтона

В данной работе разбирается задача моделирования доступности терминалов нефтедобывающей платформы «Приразломная» в зависимости от погодных условий. При тактическом планировании погрузо-рузгрузочных операций на платформе важно учитывать окна погоды, когда характеристики внешней среды делают осуществление работ невозможным. Поскольку скорость выполнения данных операций напрямую влияет на интегральную эффективность транспортной системы в целом, то требуется моделирование всех интересующих элементов окружающей среды в явном виде. Для решения данной задачи были разработаны алгоритм динамического моделирования погодных условий и формализованный алгоритм определения доступности каждого грузового терминала по климатическим условиям. Подробно описываются методы вычисления количественных значений погодных параметров, приводится процедура генерации всех отслеживаемых параметров и причинно-следственные связи, действия алгоритмов и их визуализация. Большинство верификационных тестов подтвердили высокую степень адекватности реализованного алгоритма, то есть его

Агентное моделирование предоставляет методологию для исследования поведения сложных систем, например, цепей поставок, и включает в себя множество эмпирических элементов, относящихся как к структуре систем, так и к поведению агентов. Несмотря на значительное количество имитационных и аналитических исследований, изучающих влияние обмена информацией в цепочках поставок, в немногих исследованиях использовался эмпирический спрос на модель. Это исследование использует эмпирические распределения, чтобы определить процесс спроса, с которым сталкиваются распределительные центры в распределительной сети. Таким образом, центры распределения сталкиваются с независимым и неоднородным спросом, который не является нормальным и демонстрирует гораздо больший коэффициент вариации, чем обычно используется в аналогичных исследованиях. С такой большой сложностью и изменчивостью, контрастирование различных межорганизационных конфигураций совместного использования информации обеспечивает идеальную установку для использования общих случайных чисел для уменьшения дисперсии. Со�

Применение имитационного моделирования в Anylogic для оптимизации складских процессов фармацевтической компании. Видео с конференции Anylogic 2013

В этой работе оцениваются различные системы межтерминального транспорта (ITT) для порта Роттердам. Власти порта изучают возможные решения для перевозки контейнеров между терминалами на существующих так называемых площадях Маасфлакте-1 и новой площади Маасфлакте-2 в порту. Представлена модель имитации дискретного события, которая включает моделирование трафика, а это означает, что задержки, возникающие из-за трафика, будут влиять на производительность системы. Модель применима к четырём различным транспортным средствам ITT, включая автоматизированные транспортные средства (AGVs), автоматические подъемные механизмы (ALVs), многоприводные системы (MTSs) и сочетание барж и грузовиков. Кроме того, используются три реалистичных сценария возможного спроса для 2030 года. In this paper, various Inter Terminal Transport (ITT) systems for the Port of Rotterdam are evaluated. The Port Authority is investigating possible solutions for the transport of containers between terminals at the existing so-called Maasvlakte 1 and new Maasvlakte 2 areas within the port. A discrete event simulation model is presented that incorporates traffic modeling, which means that delays occurring due to traffic will have an impact on the system's performance. The model is applied to four different ITT vehicle configurations, including Automated Guided Vehicles (AGVs), Automated

В статье представлено исследование о мультимодальных перевозках и хранении сои и кукурузы. Исследование было вызвано проблемой, с которой столкнулась компания Multigrain. Была разработана имитационная модель для оценки и поиска лучшего варианта. Было проведено исследование локализации, чтобы снабдить модель лучшими складскими помещениями с логистической точки зрения. В идеале склад должен располагаться на ближайшей автомагистрали и на расстоянии 50 км от фермы. Выбор ферм производился с использованием Google Earth. Каждый склад, представленный в исследовании локализации, моделировался на основе стандартного макета, который имел все параметры хранилища. В дополнение к свойствам склада модель также имела входные данные о прибывающих грузовиках для загрузки и выгрузки, а также репликацию конкретных условий для каждого местоположения. Основной целью исследования было моделирование до 2019 года с прогнозируемым спросом на этот год и определение необходимой инфраструктуры для доставки запланированного производства в порты.

В статье представлены некоторые проектные и организационные проблемы, связанные с кросс-док-терминалами, сравнение аналитического и симуляционного подходов для решения этих проблем, а также практическое исследование реального кросс-док-терминала. Представленное в статье моделирование имитирует работу кросс-док центра в контролируемой среде. Для эксперимента было использовано программное обеспечение FlexSim GP v7.1.4 со встроенным оптимизатором OptQuest. Исследования проводились в реальной ситуации: полученное решение было реализовано для логистического провайдера. Основной целью оптимизации было найти самую короткую дорогу автопогрузчиков. Предлагаемое решение оказалось на 20% лучше, чем решение, используемое оператором. В новом решении дорога вилочных погрузчиков стала короче приблизительно на 20 000 метров. Оператор логистики ознакомился с результатами исследований и методологией решения проблемы, и теперь они рассматривают возможность использования имитационной технологии и оптимизации для принятия решений в своей деятельности.