ISSN 1991-3087

Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-24978 от 05.07.2006 г.

ISSN 1991-3087

Подписной индекс №42457

Периодичность - 1 раз в месяц.

Вид обложки

Адрес редакции: 305008, г.Курск, Бурцевский проезд, д.7.

Тел.: 8-910-740-44-28

E-mail: jurnal@jurnal.org

Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

Использование теории систем массового обслуживания в информационной системе оптимизации процессов логистики в автомобильном бизнесе.

 

Аксенов Константин Александрович,

кандидат технических наук, заместитель декана по НИРС,

Попов Алексей Витальевич,

аспирант,

Уральский Государственный Технический Университет – УПИ, Радиотехнический институт – РТФ.

 

Природа материального потока такова, что на пути к потребителю он проходит производственные, складские, транспортные звенья. Организуют и направляют материальный поток разнообразные участники логистического процесса. Использование различных методов оптимизации и решений задач логистики позволяет сделать данные процессы более эффективными. В производственных системах логистики, где необходима оптимизация всегда встречается ситуация с наличием определенной очереди (это может быть очередь заказов покупателей или очередь на определенное оборудование в производстве и т.д.). В данной статье описывается, каким образом используется теория систем массового обслуживания в информационной системе оптимизации процессов логистики, описанной в (1).

 

Общее описание систем массового обслуживания.

 

Системы массового обслуживания (СМО) - это такие системы, в кото­рые в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание, при этом поступившие заявки обслуживаются с помощью имеющихся в распоряжении системы каналов обслуживания.

С позиции моделирования процесса массового обслуживания ситуации, когда образуются очереди заявок (требований) на обслуживание, возникают следующим образом. Поступив в обслуживающую систему, требование присоединяется к очереди других (ранее поступивших) требований. Канал обслуживания выбирает требование из находящихся в очереди, с тем, чтобы приступить к его обслуживанию. После завершения процедуры обслуживания очередного требования канал обслуживания приступает к обслуживанию следующего требования, если таковое имеется в блоке ожидания.

Цикл функционирования системы массового обслуживания подобного рода повторяется многократно в течение всего периода работы обслуживающей системы. При этом предполагается, что переход системы на обслуживание очередного требования после завершения обслуживания предыдущего требования происходит мгновенно в случайные моменты времени (2).

Более подробную информацию о СМО и их классификации можно получить из специализированной литературы и учебников по теории СМО.

 

Применение системы массового обслуживания для оптимизации процессов логистики в автомобильном бизнесе.

 

В автомобильном бизнесе работа автосервиса может быть классифицирована как многоканальная система массового обслуживания с ожиданием (очередью), в которой заявка, поступившая в момент, когда все каналы обслуживания (рабочие посты сервиса) заняты, становится в очередь и ждет, пока не освободится один из каналов. Автосервис является системой с ограниченным ожиданием, при этом очередь может ограничиваться как длиной очереди, так и временем ожидания.

Задачи планирования логистики в автосервисе сводятся к оптимальной (максимально возможной) загрузке рабочих постов автосервиса (оптимальное использование оборудования), а также максимальной скорости обслуживания клиента (увеличение интенсивности обслуживания) (3).

В процессе моделирования работы сервиса (1) для расчета показателей работы автосервиса используются следующие характеристики СМО: l – интенсивность поступления заявок в систему и m – интенсивность обслуживания. Некоторые примеры показателей работы автосервиса:

·                     вероятность отказа в обслуживании заявки

·                     относительная пропускная способность системы

·                     абсолютная пропускная способность

·                     среднее число находящихся в системе заявок

·                     среднее время пребывания заявки в системе

·                     средняя продолжительность пребывания клиента (заявки) в очереди

·                     среднее число заявок (клиентов) в очереди (длина очереди)

Рассмотрение автосервиса в качестве СМО позволило использовать показатели работы автосервиса в качестве критериев к целевым функциям агентов модели. Полученные данные показателей (в качестве результата моделирования) позволили более точно составлять прогнозы и планы на будущие периоды работы сервиса. А использование данных показателей в качестве критериев работы агентов модели позволили анализировать последствия изменения стратегии работы автосервиса (например, при изменении стратегии с «минимальное среднее время обслуживания» на «минимальное среднее число заявок в очереди»).

Полученные результаты представлены на Рисунках 1 и 2.

 

Рисунок 1.

Среднее число заявок в день в системе.

 

Как видно из графиков, благодаря использованию информационной системы планирования и оптимизации процессов логистики на практике удалось достигнуть увеличения среднего числа заявок в системе с одновременным уменьшением среднего времени пребывания заявки в системе (за счет уменьшения простоев и оптимизации именно внутренних процессов), что в свою очередь положительно повлияло на общую пропускную способность сервиса.

 

Рисунок 2.

Среднее время пребывания заявки в системе.

 

Заключение.

 

В подавляющем большинстве случаев на практике системы массового обслуживания являются многоканальными, и, следовательно, модели с n обслуживающими каналами представляют несомненный интерес. В данной работе на примере автосервиса было показано, каким образом теоретические исследования могут быть использованы на практике.

Использование теории систем массового обслуживания совместно с системами моделирования открывает новые возможности анализа информации и построения более точных моделей, наиболее адекватно описывающих реальные объекты окружающего мира.

 

Литература.

 

1. Использование гибридной моделей для решения задач логистики в автомобильном бизнесе. Попов А.В., Аксенов К.А. Курск : б.н., 2008 г., Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.

2. Исследование операций. http://vvo.psati.ru/. [В Интернете] Поволжская Государственная Академия Телекоммуникаций и Информатики.

3. Использование мультиагентных систем (МАС) для решения задач логистики. Попов А.В., Аксенов К.А., Доросинский Л.Г. 2006 г.

 

Поступила в редакцию 11 февраля 2008 г.

2006-2018 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.