С релизом новых версий AnyLogic мы пополняем список обучающих моделей. Они помогают начинающим пользователям разобраться в имитационном моделировании, а опытным юзерам – узнать о продвинутых возможностях AnyLogic. Кстати, теперь обучающие модели можно запускать и изучать не только в среде разработки, но и в AnyLogic Cloud.
Недавно мы добавили в AnyLogic новую модель пограничного пункта. В её основе – принципы работы классических систем массового обслуживания: банков, магазинов или поликлиник. В моделях таких систем динамика работы представляется как последовательность операций над заявками, например, клиентами или транспортными средствами. Это позволяет наглядно показать работу каждого бизнес-процесса и сделать модели гибкими и масштабируемыми. С помощью моделей систем сервиса можно, например, оценить пропускную способность объектов, загрузку работников и варианты планировки пунктов обслуживания.
В этом посте мы на примере новой модели погранперехода покажем, как решить эти и другие важные для бизнеса задачи. Пока вы читаете эту статью, за работой модели можно следить онлайн в AnyLogiс Cloud. Поехали!
Модель пограничного пункта отражает процесс пересечения российско-финляндской границы. В ней автобусы и автомобили по очереди подъезжают к погранпереходу. Инспекторы досматривают автомобили, автобусы и пассажиров отдельно, и, если проблем при досмотре не возникает, туристы и транспортные средства покидают погранпереход.
У въезда на контрольно-пропускной пункт транспортные средства (в терминах ИМ – заявки) встают в очередь, если нет места, которое они могут занять. Это типичное поведение заявок в моделях массового обслуживания. Если известна интенсивность входного потока, размер очереди можно уменьшить, например, увеличив количество обслуживающего персонала.
В моделях массового обслуживания входные потоки разных типов можно разделять, задавая им разную логику движения. В нашей модели потоки разделяются на автобусы и автомобили, которые едут по разным полосам и обслуживаются по-разному.
Если в модели сервиса предусмотрен обслуживающий персонал, его количество можно изменять и анализировать загруженность сотрудников в каждый момент времени, а также оценивать уровень сервиса и график работы. В нашей модели варьируется количество сотрудников, которые проверяют транспортные средства и пассажиров. При этом процесс обслуживания визуализирован. Это позволяет заметить проблемные места, где скапливаются пассажиры, автобусы и автомобили.
В отличие от аналитических моделей сервисных систем, имитационные учитывают стохастические переменные. Благодаря этому можно увидеть, как ведёт себя модель в динамике. В нашей модели стохастически задаётся, например, количество транспорта во входном потоке и число пассажиров в автобусах и автомобилях.
Моделирование сервисных систем позволяет тестировать не только правила поведения объектов модели, но и топологию пространства, в котором они “живут”. Например, можно оценить планировку помещений или пропускную способность объектов инфраструктуры. В модели пограничного пункта тестировать можно конфигурацию дороги или здания контрольно-пропускного пункта.
На основе имитационной модели можно также оценивать пропускную способность системы и её устойчивость при пиковых нагрузках. Для этого проводят стресс-тестирование: изменяют значения входных параметров модели до тех пор, пока она не будет перегружена. Например, в нашей модели можно варьировать количество транспортных средств.
Если у вас есть бизнес-задача с заданными ограничениями, её можно решить с помощью оптимизации модели. В результате экспериментов вы получите значения параметров, которые будут соответствовать вашим требованиям. Так, в модели погранперехода можно оптимизировать количество инспекторов для заданной интенсивности прибытия автомобилей и автобусов.
На этом всё. В этом посте мы наглядно показали, как моделирование систем сервиса может помочь бизнесу. В следующий раз мы подробно разберём технические особенности новой модели пограничного перехода: расскажем об используемых библиотеках, научим "фишкам" моделирования и дадим советы от разработчика. Если вы редко читаете наш блог, рекомендуем подписаться на ежемесячный дайджест от AnyLogic, чтобы никогда не пропускать полезные статьи.
