Вербальное моделирование производства и поставки СВТ.

 

ЗАО «ИВК» работает с госструктурами, поэтому заказы оно получает по средствам тендеров. Что бы заключить контракт на поставку партии продукции необходимо его выиграть.

Для выигрыша тендера необходимо постоянно анализировать рынки сбыта. При нахождении интересных аукционов отделом по работе с госструктурами анализируется техзадание и сам заказчик.

Далее коммерческий директор принимает решение играть \ не играть и если решение положительное, составляет требования к коммерческому предложению.

Этап разработки коммерческого предложения состоит из:

· Разработки спецификации;

· Разработки ценового предложения;

· Подготовки сертификатов;

· Расчета сроков.

После разработки КП подается заказчику и ожидается ответ.

Если получен положительный ответ, уточняются дополнительные требования, не прописанные в ТЗ и составляется договор, который после всех корректив подписывается генеральным директором и представителем заказчика. Далее проводятся платежные операции, и составляется счет-заявка – документ-основание.

На основании СЗ анализируется склад, имеющиеся товары резервируются, на остальное создаются квоты отделу закупок.

На основании квот отдел закупок анализирует:

· Рынки необходимой продукции;

· Поставщиков;

· Изготовителей продукции.

После анализа создается заказ на закупку и ОЗ начинает заказывать ТМЦ, на часть заказывается дополнительный транспорт, формируются и оплачиваются документы.

После оплаты составляется график поставок и производится поставка, а так же замена несоответствующей продукции на основании складской проверки. Документы принимаются на хранение в бухгалтерию.

После того, как ОЗ закупил все ТМЦ ОП и СП начинает подготовку технологического образца, на которое после тестирования закатывается образ ПО и настраивается для автоматизации процесса установки ПО на производстве. Затем анализируются техдополнения, составленные в процессе сборки технологического образца и составляется техкарта.

Сборочный цикл начинается с подготовки документов на сборку и комплектации производства продукцией. Продукция 1-ого уровня проходит входной контроль, продукция второго уровня собирается. Параллельно идет замена брака.

Дальше партия продукции проходит СП и СИ, принимается у производство ОТК и пишется тех.документация. После проверки техдокументации вызывается ПЗ и ОТК сдает готовую продукцию ПЗ. После ПСИ создаются документы на отправку готовой продукции заказчику, физически собираются комплекты и отправляются заказчику. Заказчик принимает полученный товар, а документы по прибытию водителя-экспедитора на предприятие передаются в бухгалтерию для учета и для составления отчета по тендеру.

 

Разработка функциональной модели процесса производства и поставки СВТ в AllFusion Process Modeler BPwin

Функциональная модель процесса производства и поставки СВТ (IDEF 0)

Рис.1. Контекстная диаграмма (BPwin)

 

Рис. 2. Диаграмма А0 (BPwin)

.

Рис. 3. Диаграмма А1 (BPwin)

Рис.4. Диаграмма А2 (BPwin)

 

Рис. 5. Диаграмма A3 (BPwin)

 

Рис.6. Диаграмма А4 (BPwin)

 

Рис. 7. Диаграмма А5 (BPwin)

 

Рис.8. Диаграмма А1.1 (BPwin)

 

Рис. 9. Диаграмма А1.2 (BPwin)

 

Рис.10. Диаграмма А1.3 (BPwin)

Приложение 2

Пример событийной цепочки (eEPC)

«Заключить контракт на поставку партии продукции»

Рис.11. «Заключить контракт на поставку партии продукции» (ARIS eEPC) (начало)

Рис.12. «Заключить контракт на поставку партии продукции» (ARIS eEPC)

(продолжение)

 

 

Рис.13. «Заключить контракт на поставку партии продукции» (ARIS eEPC)

(окончание)

 

 

«Подготовить материальную базу для производства партии продукции» (eEPC)

Рис.14. «Подготовить материальную базу для производства партии продукции» (ARIS eEPC) (начало)

 

Рис.15. «Подготовить материальную базу для производства партии продукции» (ARIS eEPC) (продолжение)

Рис.16. «Подготовить материальную базу для производства партии продукции» (ARIS eEPC) (продолжение)

 

Рис. 17. «Подготовить материальную базу для производства партии продукции» (ARIS eEPC) (окончание)

 

 

 

Приложение 3

Этапы разработки агентной модели «Реализация прохладительных напитков (на примере рынка яблочного сока)» в имитационной среде Any Logic

Задача моделирования заключается в том, что конкурирующие компании- производители на рынке яблочного сока «Лебединский», «Мултон», «ВБД» выступают в качестве агентов- продавцов, агенты-покупатели – это потребители яблочного сока.

Имитационная модель по данной теме состоит из трех компонентов: главное меню с параметрами симуляции, класс состояния агентов, моделируемое пространство.

 

Рис. 18. Параметры симуляции, класс состояния агентов

 

Главное меню

Рис. 19. Страница настроек эксперимента

Рис. 20. Переменные состояния

На главном меню располагается несколько компонентов:

· Кнопка запуска модели (генерируется автоматически)

· 15 объектов типа slider, которые позволяют задать параметры покупаемого продукта. Данный элемент располагается на вкладе «Элементы управления» в Any Logic. Для того чтобы объект обладал поведением ему необходимо задать начальные параметры.

 

 

Рис. 21. Экранная форма оформление действий slidera – бегунка

Устанавливаем минимальные и максимальные значения, а так же вписываем действие, которые необходимо выполнить при перемещении ползунка. Данный код означает, что в переменную Preklama1 записывается значение текущего состояния элемента.

Такие действия прописываем для каждого slidera. Переменные находятся на этом же экране.

Экран активного агента

Рис. 22. Экран активного агента

 

Для начала создадим еще 15 параметров, таких же, как и на главном меню. Это делается для передачи начальных значений данных каждому агенту.

 

Рис. 23. Параметры состояния

 

Теперь добавим еще несколько переменных:

· AdEffectiveness – это эффективность, с которой агенты взаимодействуют друг с другом. Устанавливаем по умолчанию значение 0.011;

· AdoptionFraction – внушаемость агента;

· ContactRate – максимальное количество человек, с которым может взаимодействовать агент;

· Parameter – вероятность, что наш агент по сообщению согласится купить новый сок

Состояние агента:

1. Это начальное состояние агента, означающее, что он еще не купил продукт. Для того чтобы в модели агент окрасился таким же синим цветом пропишем его код person.setFillColor (blue);

 

1. 

 

 

Рис. 24. Отображение состояние агентов

На экранной форме отображены три состояния агента, означающие что агент купил один из трех предложенных продуктов. В коде прописываем изменение цвета:

person.setFillColor(purple);

person.setFillColor(red);

person.setFillColor(green);

 

От начального состояния к этим трем состояниям создаем переходы (3 стрелочки): первая стрелочка означает, что агент переходит из состояния «без покупки» к состоянию «покупки». Интенсивность означает, как часто агент совершит покупку. Для этого вписываем формулы, зависящие от заданных на первом экране параметров. Так же допишем в дополнительное условие код randomTrue(parameter), которое будет отвечать за вероятность покупки.

 

 

Рис. 25. Экранная форма для задания интенсивности

 

Далее создадим внутреннюю стрелочку . Она будет посылать сообщения «родственникам» агента о том, чтобы они приобрели товар, которые в свою очередь, будут посылать сообщение зависимым агентам.

Рис. 26. Экранная форма задания интенсивности и сообщения агентам

Здесь же задается интенсивность сообщения. Прописываем, какое сообщение будем отправлять send("Buy1!", RANDOM_CONNECTED);.RANDOM_CONNECTED означает, что сообщение будет послано случайному агенту из «родственников».

Для того, чтобы агент смог прочитать сообщение создадим третью стрелочку и пропишем в ней следующее:

 

 

Рис. 27. Создание сообщения

 

И, наконец, смоделируем повторные покупки. Для этого создадим четвертый переход (в обратную сторону) и впишем get_Main() – ссылка на главный класс.

 

 

Рис.28. Создание перехода (в обратную сторону)

 

Рис. 29. Экранная форма агентной модели

На экранной форме представлены основные два элемента, это среда и агент.

Среда:

Рис. 30. Экранная форма настроек моделирования

Настройки означают, что на начало моделирования будет создано пространство размером 650 на 400. Агенты взаимодействуют в зависимости от расстояния, в данном случае 20.

Агент:

Делаем соединение начальных и модельных параметров

 

Рис. 31. Экранная форма по соединению начальных и модельных

Параметров

 

Моделируем рисунок для анимации агента

 

 

Рис. 32. Рисунок анимации модели

Если в модели предпочтительнее движение агентов, прописываем действии при запуске код

moveTo(uniform(getEnvironment().getWidth()), uniform (getEnvironment().getHeight()));

для графической интерпретации задаем параметры:

 

 

Рис. 33. Экранная форма для задания параметров графической интерпретации модели

 

Рис. 34. Графическая интерпретация модели

Заключение

 

Данные методические рекомендации разработаны для студентов, а также широкого круга заинтересованных лиц в изучении программных продуктов BPwin, ARIS, Simplex3, Anylogic.

Функциональные возможности инструментальных сред моделирования ARIS Toolset и BPwin можно корректно сравнивать только по отношению к определенному кругу задач. В данной работе рассматривается задача формирования моделей (описания) бизнес-процессов предприятия, учреждения по производству продукции и услуг (приведены примеры предоставления образовательных услуг). Каждая из рассматриваемых инструментальных сред имеет свои преимущества и недостатки, в зависимости от решаемых задач эти преимущества могут, как возрастать, так и наоборот. Также относительно недостатков: недостаток системы в рамках одного проекта, может быть преимуществом в рамках других моделируемых бизнес-процессов.

Имитационные среды Simplex3, Anylogic предназначены для создания моделей в различных проблемных областях, каждая по-своему своеобразна, имеет свои недостатки и преимущества, а можно считать взаимодополняемые системы. Одну и ту же предметную область можно реализовать в обоих программных продуктах, которые отражают цель и смысл моделирования, дающие возможность на основе анализа моделей проводить оптимизацию и принимать управленческие решения.

 

Литература

 

1. Беляева М.А. Электронное учебное пособие (конспект лекций) «Моделирование систем», МГУП, 2010

2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник для вузов

(2-е изд.). – М.: Высшая школа, 1998.

3. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. Введение в имитационную систему Simplex3. Пер. с нем. – Гент, Бельгия: SCS Европейское издательство, 2003.- 550 с.

4. Ивашкин Ю. А. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем, Учебное пособие для вузов – М: МГУПБ, 2008, 230-с.

5. Ивашкин Ю.А. Системный анализ и исследование операций в приклад-

ной биотехнологии / Ю. А. Ивашкин - М.: МГУПБ, 2005. - 199 с.

6. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в модели

рование с AnyLogic 5. – СПб: БХВ -Петербург, 2006.

7. Г.Н. Калянов CASE – технологии: Консалтинг в автоматизации бизнес-

процессов - М.: Горячая линия -Телеком, 2002

8. Д.Марк, М.Гоуэн. Методология структурного анализа и проектирования (SADT). Пер. с англ., М., 1993

9. Август-Вильгельм Шеер. Бизнес-процессы. Основные понятия, теория, методы. – М.: «Весть - МетаТехнология, 1999

10. Август-Вильгельм Шеер. Моделирование бизнес-процессов. – М.: «Весть-

МетаТехнология, 1999

11. С.В.Маклаков. BPwin, ERwin – CASE-средства разработки информацион- ных систем. – М., «ДИАЛОГ-МИФИ», 2001

12. С.В.Маклаков Моделирование бизнес-процессов с ALLFusion Process Modeler – М: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003

13. Методология IDEF0. Перевод стандарта

14. М.Каменнова, А.Громов, М.Ферапонтов, А.Штамалюк. Моделирование бизнеса, 2002

15. Методология ARIS. – М.: Весть-МетаТехнология, 2001

16. С.В. Черемных, и др. Структурный анализ систем: IDEF-технологии. – М: Финансы и статистика, 2002

17. Й.Беккре, Л.Вилкова, В.Таратухин, М. Кугелер, М.Роземанн. Менеджмент процессов. – М: ЭКСМО, 2007