Имитационная модель для оптимизации работы отдела обслуживания ЭВМ

Аннотация

В данной работе было проведено моделирование работы отдела обслуживания ЭВМ на основе метода имитационного моделирования для выбора оптимальной структуры выполнения заказов из четырех возможных порядков выполнения в каждой из очередей работ. Результатом работы является разработка модели и выявление оптимального способа очередности обработки заказов с целью определения наилучшего из них.

Abstract

In this work we performed a simulation of the operation of the service Department computer-based method simulation to select optimal patterns of execution orders from the four possible orders of execution in each of the queues works. The result of the work is to develop a model and identify the optimal method of handling priority orders to determine the best of them.

Ключевые слова

имитационная модель; моделирование; отдел обслуживания; ЭВМ; детали.

Keywords.

imitation model; simulation; service department; computer; details.

УДК 004.032.26.

Эффективность и множество достижений в разнообразных областях науки и техники неразрывны с процессом совершенствования вычислительных машин. Сфера применения вычислительных систем — быстро формирует ветвь человеческой практики, дающая толчок к формированию новых теоретических и прикладных направленностей. При этом одним из важных направлений является имитационное моделирование. Методология имитационного моделирования с успехом применяется при анализе эффективности функционирования предприятий. Организация ЭлПрибор существует более пяти лет и занимается разработкой и тестированием блоков контроля электрооборудования.

Для начала был проведен анализ предметной области, с помощью которого можно конкретизировать структуру поступления заказов и временных параметров процесса. Руководство отдела обслуживания решило рассмотреть несколько способов обработки заказов и выявить наилучший из них. Работу отдела обслуживания ЭВМ можно условно разделить на три составляющие — это работа программиста, обработка задания компьютером и тестирование выполненного задания. Заказы на подготовку носителей с программами поступают через определенные интервалы. Затем чертежи деталей поступают из конструкторско-технологического отдела к программистам, которые изучают чертеж и пишут программу управления станком, обрабатывающим заготовки. После чего текст программы вводится в ЭВМ, обрабатывается и записывается на носитель. По завершении носитель с программой вводится на соответствующий станок для испытания.

Одна из целей моделирования — это анализ способов очередности обработки заказов с целью определения наилучшего из них. Предложено четыре возможных порядка выполнения ожидающих в каждой из очередей работ:

• — сначала выполняются те заказы, которые имеют самое маленькое технологическое время выполнения;
• — сначала выполняются те заказы, которые имеют самое большое технологическое время выполнения;
• — сначала выполняются те заказы, которые имеют самое наименьшее оставшееся время обработки;
• — сначала выполняются те заказы, которые имеют ближайший директивный срок.

Значительное облегчение и ускорение хода разработки имитационных модификаций концепций и их программной реализации добиваются применением специализированных языков программирования и пакетов проектов имитации, поэтому неотъемлемым был выбор среды разработки имитационного моделирования. На рынке представлен разнообразный выбор следующих программ Eclipse, Темп, GPSS. В качестве средства для разработки модели, формализуемой в варианте схемы общественного сервиса, необходимо было подобрать такой пакет моделирования, чтобы были соблюдены главные критерии — функционирование и небольшая стоимость. Подобными критериями обладает дискретная система GPSS, так как точность и достоверность получаемых результатов подтверждена многолетней практикой использования при проектировании, создании и эксплуатации сложных систем [2].

Период, в течение которого программист исследует чертеж и пишет программу, время обработки, а также время тестирования описываются блоками seize и release. Это представляет собой оборудование, которое в любой момент времени может выполнять только одно сообщение. Другое сообщение не сможет занять устройство и задержится до тех пор, пока устройство не освободится. Устройства моделируют реальные объекты, в которых происходит обработка транзактов. Присутствие в модели устройств дает возможность автоматически фиксировать статистическую информацию. Задержка на участках настройки и монтирования моделируется при помощи блока advance. Движение транзактов необходимо будет организовать дважды на каждом из этапов работы отдела обслуживания ЭВМ: перед началом обработки и перед окончанием обработки. Синхронизацию транзактов, сгенерированных разными generate, будем производить с помощью списков пользователя, которые определяются блоками link — unlink. С помощью этих блоков появляется возможность задерживать в списке транзакты до тех пор, пока какой-либо другой транзакт не выведет их из списка с помощью блока unlink. Для определения количества транзактов в списках пользователя воспользуемся блоком test. Для определения занятости устройств монтирования воспользуемся блоком gate [1].

С помощью одного эксперимента невозможно установить оптимальный порядок выполнения ожидающих в каждой из очередей работ. Для этого необходимо было осуществить несколько экспериментов, варьируя заданные характеристики. Это реализуемо с помощью полного факторного эксперимента [3]. В качестве аналитического прототипа выступает теория систем массового обслуживания.

В качестве критерия был выбран средний размер очереди. Первичными факторами определим факторы, указанные для рассмотрения. Поэтому благодаря ряду экспериментов, целью которых было определить оптимальный порядок выполнения ожидающих в каждой из очередей работ. После была проведена оценка состояния модели при найденных значениях, за счет прогона программы при различных значениях переменных.

После расчетов комбинаций можно сделать вывод, что в системе накапливается очередь деталей первого типа, в то время как количество деталей второго типа не превышает первое. Можем пояснить это тем, что при любом распределении времени настройки монтирования происходят быстрее (поскольку расходуются все возможные наборы из 1 детали 1 типа и 2 деталей 2 типа) и увеличивать число рабочих на этих операциях не требуется. Это подтверждает правильность выбора ключевых параметров для анализа. Следует, что оптимальное решение находится среди уже проанализированных комбинаций. Тогда, изучив все данные, делаем вывод, что оптимальное распределение рабочих следующее: 2 рабочих на основные операции и по 1 рабочему на всех прочих операциях.

Эти величины показывают важный факт — у системы есть перспективы увеличения производительности и соответственно снижения издержек на единицу выпуска, даже при текущем количестве рабочих на устройствах монтирования, но для этого в систему поступает недостаточное количество деталей второго типа. Поэтому имеем запас деталей 1 типа, и полное отсутствие деталей второго.

Если будет принято решение ускорить поступление деталей второго типа, должны быть проведены новые изыскания с целью нахождения оптимального количества рабочих с незначительной доработкой модели (изменить характеристики распределения поступления деталей 2 типа).

В текущих условиях дальнейшее увеличение количества рабочих нецелесообразно, потому что, при таком распределении рабочих очередь на операцию настройки отсутствует, а увеличение количества рабочих на других стадиях не приведет к увеличению выпуска из-за нехватки агрегатов второго типа, а лишь увеличит издержки.

Результаты моделирования, отражающиеся в стандартном отчете программы, соответствующему оптимальному варианту распределения работников между этапами, показали, что при таком распределении рабочих ускоряется настройка агрегатов второго типа, в результате чего увеличивается коэффициент использования устройств монтирования. К тому же очередь агрегатов первого типа, ожидающая обработки отсутствует, поэтому дальнейшее увеличение числа работников в этом направлении нецелесообразно. Следует заметить, что ускорение настройки агрегатов первого типа не позволит увеличить производительность. Рост производительности сдерживает большая задержка между приходом деталей второго типа, которую сократить в условиях данной задачи невозможно.

Устройство programmist имеет коэффициент загрузки 0,823, устройство computer — 0,762, устройство tester — 0,606. Через каждое из этих устройств прошло около 3515 транзактов, что говорит о синхронности их работы. Данная модель может быть использована для анализа или исследования аналогичных производственных организаций после незначительной модификации или доработки.

моделирование имитационный оптимальный коэффициент.

Библиографический список

• 1. Акопов А. С. Имитационное моделирование: учебник и практикум. М.: Издательство Юрайт, 2014. 390 с.
• 2. Девятков В. В. Мир имитационного моделирования — мир GPSS. [Электронный ресурс] URL: http://www.gpss.ru/paper/deviatkov/index_w.htm (дата обращения 20.11.2015 г.)
• 3 .Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: учебник для бакалавров. М.: Издательство Юрайт, 2012. 343 с.