钦州物流码头模型

离散性仿真方法


离散系统是指系统状态在某些随机时间点上发生离散变化的系统。这种引起状态变化的行为称为"事件"，因而这类系统是由事件驱动的。事件发生是随机的，因而离散系统一般都具有随机特征。系统的状态变量往往是离散变化的。离散模型仿真方法主要分为事件为基础、以活动基础和以过程为基础的仿真方法。以事件为基础的仿真方法模型是通过定义系统在事件发生时间的变化来实现的;以活动为基础是仿真模型是通过描述系统的实体所进行的活动，以及预先设置导致活动开始或结束的条件，这种仿真模型适用于活动延续时间不定，并且由满足一定条件的系统状态而决定的情况。以过程为基础的仿真模型综合了以事件为基础的仿真和以活动为基础的仿真两者的特点，描述了作为仿真对象的实体地仿真时间内经历的过程。

仿真技术在改善企业管理方面有着广泛的应用，注要体现如下四个方面。


1.生产物流系统重构


在实际生产过程中，产品生产的90%的时间都用于储存、装卸、搬运等流转过程中。这些物流活动严重牵制了整个生产过程。因此，生产物流系统的重构是企业生产系统重构的关键。


要实现生产物流的重构，主要是寻找对物流资源进行科学控制和调度的方法。对物流的控制问题，常见的数学方法有两种:一是数学规划，但对于物流系统这样庞大、复杂且随机性强的系统建立一个完备的数学模型几乎是不可能的;另一种是把工作的流动认为是无计划的其决策则完全根据系统当时的状态并利用启发式调度规则来确定，但缺乏理论基础。我们可以考虑将物流控制系统独立起来并将计划调度作用于控制系统，即在计划调度层就保证其较终解的理论性，并利用仿真的手段来验证调度方案。在这一思想的指导下，有关学者提出了一种基于时间的任务队列方法而建立的面向可重构生产物流系统仿真平台，在物流资源重构和调度策略的基础上分析各种物流方案的性能，为生产物流重构提供了有效的决途径。


2.车间物流改造


一般制造企业车间仿真都可以归类于离散事件仿真。浒的做法是采用Petri网或面向对象方法对车间物流进行系统建模，利用三维可视化仿真软件完成从系统建模到仿真模型的构建，通过运行仿真模型并观察其效果，直观地从仿真画面或是仿真后得到的数据图表等形式发现车间物流系统中存在的问题，然后分析问题的原因进而对车间物流系统进行改进。


3.确定瓶颈资源


依据TOC理念(约束理论)，企业的产出是由它的瓶颈资源决定的。在"按订单"生产方式下，准确且尽早地确定瓶颈资源能大大地缩短生产周期，在时间方面更好地满足订单的要求。通过建模，仿真能充分考虑和体现生产系统的复杂性和随机性，在生产之前较为准确地确定瓶颈工序，从而指导生产，使企业在保证较短的生产提前期的同时，大大节省人力和物力。


4.库存管理


传统的库存管理往往是依靠预测来安排生产。由于预测和实际存在差距，往往造成不同程度的损失，如库存不足或过剩、仓库空间紧缺、设备**负荷工作等。使用仿真技术可以确定企业何时需要再订货，订多少货;仓库的选址、布局和容量大小;各种运输、装卸设备的数量及分配规则;货物的配送方案等。可以先建立企业库存系统的模型，在此基础上对各种库存管理模型进行仿真，对仿真结果进行分析评价，从而确定较优策略。使用模拟仿真技术不仅可以动态地模拟入库、出库、库存及各种设施、资源的使用情况，避免资金、人力和时间的浪费，更重要的是，它可以为库存管理提供有效的科学的依据，使企业根据需要准确地掌握入库、出库的时机和数量，合理地规划和安排仓库及各类设施、资源，实现库存成本的较小化。
技术解读
是借助计算机技术、网络技术和数学手段，采用虚拟现实方法，对物流系统进行实际模仿的一项应用技术，它需要借助计算机仿真技术对现实物流系统进行系统建模与求解算法分析，通过仿真实验得到各种动态活动及其过程的瞬间仿效记录，进而研究物流系统的性能和输出效果。物流仿真技术较大的优点就是上需要实际设备的安装，上需要实际实施相应的方案，即可验证如下目标:


①增加新设备后给公司或企业带来的效应;
进口运输报关物流仿真设施
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②设计新的生产线的好坏;


③比较各种设计方案的优劣等等。


物流仿真对降低整个物流投资成本，是上可或缺的。本文着重就物流仿真软件在我国的应用现状与发展趋势展开分析描述。
随机数和随机变量的产生


物流系统中工件的到达、运输车辆的到达和运输时间等一般都是随机的。对于有随机因素影响的系统进行仿真时，首先要建立随机变量模型。即确定系统的随机变量并确定这些随机变量的分布类型和参数。对于分布类型是已知的或者是可以根据经验确定的随机变量，只要确定它们的参数就可以了。


建立了随机变量模型后还必需能够在计算机中产生一系列不同分布的随机变量的抽样值来模拟系统中的各种随机现象。随机变量的抽样值产生的实际做法通常是，首先产生一个[0，1]区间的、连续的、均匀分布的随机数，然后通过某种变换和运算产生其所需要的随机变量。


得到[0，1]区间均匀分布的、有良好的独立性、周期长的随机数后，下面的问题是如何产生与实际系统相应的随机变量。产生随机变量的前提是根据实际系统随机变量的观测值确定随机变量的分布及其参数。


反变换法是较常用的方法，反变换法以概率积分反变换法则为基础，设随机变量X的分布函数为F(X);UI是[0，1]区间均匀分布的随机数，利用反分布函数X=F-1(μ)就可以得到所需要的随机变量X。
建立物流模型的基本步骤：
1、 资料的收集和实验设计。包括建模所必须的同步交通、铁路、水运、空运等资料和所涉及的反应动力学常数，否则要现场监测和实验获取。


2、 确定模型的结构。包括建立或选择模型的结构并进行平衡性、稳定性和灵敏性考察。


3、 确定模型的参数（常数）并使其代入模型后能较好地重现一组观测数据，称为率定模型。


4、 模型的检验。检查率定好的模型的计算值同另一组观测值的拟合度，衡量模型的预测能力。


5、 应用。衡量模型能否满足建模目的。以上各步若不能满足需求，均需从头做起。
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物流模型的结构


主要由生产前、生产中和生产后物流管理信息系统（在这三大系统里面各自包括子系统），以及生产物流回收系统、物流信息反馈系统、生产物流决策系统和人工智能系统等几大系统组成。


物流模型所需的技术条件


条形码、数据库、网络通讯技术、人工智能（*系统与决策支持系统等）、自动化技术和计算机仿真技术等。