Академические статьи

Разработка имитационно-аналитического комплекса, моделирующего работу газовых и газоконденсатных месторождений


Анализ разработки и эксплуатации газовых и газоконденсатных месторождений позволяет выделить ряд актуальных для дальнейшего исследования задач организации технического обслуживания и ремонта скважин и другого оборудования. На этапе эксплуатации месторождений непрерывно возникает большое число различных организационно-экономических задач, требующих соответствующего анализа и решения. К числу ключевых относятся вопросы построения оптимальных стратегий работы с оборудованием, определения необходимого объёма финансирования ремонтных и других работ, оптимизации бизнес процессов, а также одновременного учета влияния всех этих факторов на процессы эксплуатации месторождения (группы месторождений). Созданная комбинированная имитационно-аналитическая модель позволяет ответить на перечисленные вопросы путем моделирования динамики работы объекта исследования и оценки влияния различных решений, принимаемых по ходу эксплуатации месторождений.

Применение имитационного моделирования для повышения эффективности работы склада слябов плавильной печи


Важнейшую роль в эффективности процессов металлопрокатного и плавильного производства играет их непрерывность. Она обеспечивается бесперебойным снабжением плавильной печи и стабильной работой подъемно-транспортного оборудования (ПТО), осуществляющего подвоз необходимого сырья, в частности, металлических слябов. В связи с этим определение рационального количества погрузчиков является сложной задачей. С одной стороны, использование дополнительных единиц техники и увеличение резервов эффективного рабочего времени повышает надежность процессов грузопереработки. С другой — снижается эффективность использования парка ПТО и увеличиваются капитальные затраты. Точное количество единиц ПТО и оценку риска срыва производственной программы невозможно рассчитать по аналитическим моделям, поскольку на эти показатели влияют несколько факторов, среди которых есть стохастические: графики прибытия составов с сырьем, график производства, графики смен операторов ПТО, надежность оборудования для грузопереработки, расположение и правила использования зон для хранения различных видов сырья.

Совершенствование организации бизнес-процессов в сельскохозяйственной организации на основе имитационного моделирования


ЗАО "Куликово" - сельскохозяйственное предприятие севера Московской области, производящее картофель и овощи. С целью повышения эффективности производства в хозяйстве создан цех по переработке картофеля. Для оценки эффективности организации бизнес-процессов была разработана имитационная модель данного цеха.

Разработка имитационной модели однокомпонентной системы массового обслуживания с ограниченным временем пребывания в очереди


В рассмотрение вводится система массового обслуживания (СМО) с ожиданием. Заявки поступают в систему через временные интервалы, описываемые произвольной функцией распределения A(t). СМО имеет одно обслуживающее устройство (узел), в котором поступающая заявка обслуживается в течение временного интервала, описываемого некоторой произвольной функцией распределения B(t). Если вновь поступившая заявка "застает" обслуживающее устройство занятым (обслуживающим другую заявку), она "ожидает" обслуживание в очереди. Определим дисциплину прохождения заявки в очереди как FIFO. [...]

Комплекс мультиагентных моделей анализа и управления рисками виртуального предприятия


В связи с развитием информационно-сетевых технологий большой интерес представляет такая организационная структура, как виртуальное предприятие. Актуальной является проблема разработки и последующей программной реализации методов анализа и управления рисками виртуального предприятия. Рассматривается один из возможных подходов к управлению рисками, основанный на имитационном моделировании финансовых потоков виртуального предприятия с помощью метода Монте-Карло. Модель строится на основе агентного подхода с использованием программной среды Anylogic.

Создание агентных имитационных моделей (process mining)


Цель данной статьи – предложить методику создания агентных имитационных моделей на основе формальных моделей бизнес-процессов, восстановленных алгоритмами интеллектуального анализа процессов (Process mining).

Получение агентной имитационной модели из дискретно-событийного описания бизнес-процесса


Предложена методика трансляции модели из нотации ARIS eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic. Поставлен эксперимент по трансляции модели описанной нотацией eEPC в агентную имитационную модель AnyLogic. Результаты работы могут использоваться аналитиками для сокращения времени проектирования в процессе реализации имитационных моделей, а также упрощения процесса последующей эксплуатации имитационных моделей.

Как строить простые, красивые и полезные модели сложных систем


Имитационные модели, выглядящие неестественно, нестройно, неадекватно сложно, некрасиво, скорее всего не являются полезными. Речь идёт, естественно, не столько о красоте интерфейса пользователя и анимации, сколько о простоте и понятности конструкций, использованных разработчиком внутри.

Использование имитационного моделирования для обоснования выбора портового оборудования на примере внутрипортовой логистики


При проектировании нового порта или модификации существующего перед руководством и инженерами встаёт множество задач о выборе оптимального оборудования для выполнения различных внутрипортовых операций. С одной стороны, оборудование должно обладать техническими характеристиками и присутствовать в количестве, достаточном для обработки грузооборота порта, с другой стороны, инвестиции в оборудование и его обслуживание не должны превышать определённых границ бюджета. Подобные задачи встают для всевозможных типов оборудования порта, а именно, подъемно-транспортного оборудования, инженерных сетей, систем для обработки специальных типов грузов (накатных, наливных и др.), судов портового флота, железнодорожного оборудования и др.

Интервью Андрея Борщева, ген. директора "Экс Джей Текнолоджис", об истории компании и развитии рынка имитационного моделирования в России


Как пивоваренной компании проложить оптимальные маршруты для полутора тысяч железнодорожных вагонов, развозящих продукцию по всей России? Как ритейлеру понять, сколько складов и где нужно построить, чтобы обеспечить поставки в пятьсот магазинов в трехстах городах? А оператору сотовой связи узнать, насколько и за счет чего можно нарастить клиентскую базу? На все эти вопросы клиенты российской софтверной компании XJ Technologies получили ответы при помощи AnyLogic, инструмента имитационного моделирования. Начав освоение рынка с США, основатель XJ Technologies Андрей Борщев уже несколько лет продвигает свой продукт в России...