系统仿真结课论文共享版.docx
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系统仿真结课论文共享版
数据分析
序号
时间
序号
时间
序号
时间
序号
时间
序号
时间
1
2.5
11
1.9
21
2.3
31
2.0
41
2.4
2
2.2
12
2.3
22
1.7
32
2.7
42
1.7
3
2.0
13
2.3
23
2.6
33
2.9
43
2.6
4
1.3
14
2.0
24
1.8
34
2.6
44
2.5
5
2.3
15
1.3
25
2.1
35
2.9
45
2.2
6
2.1
16
2.5
26
2.5
36
2.2
46
2.0
7
2.8
17
2.1
27
2.0
37
1.7
47
2.9
8
1.3
18
2.3
28
2.0
38
1.7
48
1.9
9
2.0
19
2.9
29
1.7
39
1.4
49
2.3
10
2.2
20
1.5
30
2.3
40
2.2
50
1.7
画出直方图
将上表的数据进行分组
各组范围
组中值
频数
频率
1.25-1.55
1.4
5
0.1
1.55-1.85
1.7
7
0.14
1.85-2.15
2
12
0.24
2.15-2.45
2.3
13
0.26
2.45-2.75
2.6
8
0.16
2.75-3.05
2.9
5
0.1
根据上图画出直方图
由直方图,可以推断出大致服从正态分布
参数估计
拟合度检验
由下表可知
n
a=0.1
a=0.05
1
2.706
3.841
2
4.605
5.991
3
6.251
7.815
4
7.779
9.448
因为
,所以钢材的生产时间服从正态分布。
又因为在实际应用中不可能出现负数,所以钢材的生产时间应该服从截断正态分布,在witness中钢材的生产时间为Tnormal(2.16,0.43,1,3,2)
三、witness建模、仿真及分析
3.1、本模型所用到的元素定义(define)如下图所示
元素名称
类型
数量
说明
part001
part
1
钢材
machines001
machine
2
钢铁公司
machines002
machine
1
钢材服务中心
machines003
machine
4
部件生产商
machines004
machine
1
汽车厂
machines005
machine
1
汽车厂
machines006
machine
1
汽车厂
buffers001
buffer
1
钢材服务中心缓存
buffers002
buffer
1
部件生产商缓存
conveyors001
conveyor
1
从钢铁公司到钢材服务中心的路径
conveyors002
conveyor
1
从钢材服务中心到部件生产商的路径
conveyors003
conveyor
1
从部件生产商到machines004的缓存
conveyors004
conveyor
1
从部件生产商到machines005的缓存
conveyors005
conveyor
1
从部件生产商到machines006的缓存
库存二维图001
timeseries
1
库存统计二维图(时间序列图)
3.2、元素可视化(display)的设置
3.2.1、part元素的可视化的设置
在元素选择窗口选择part001,鼠标右击选择display,跳出对话框设置它的text、style和name。
Style如下设置
Name如下设置
3.2.2、machine元素的可视化设置
machines001的可视化设置如下:
icon的设置
Name的设置
Partueue的设置
Machines002的可视化设置如下:
Icon的设置
Name的设置
Machines003的可视化设置如下:
Icon的设置
Machines004的可视化设置如下:
Icon的设置
Name的设置
Machines005与machines006的可视化设置与machines004的可视化设置时一样的。
所以这边就不再列出。
3.2.3、buffer元素的可视化设置
Buffers001与buffers002的partqueue下所示
3.2.4、conveyor元素的可视化设置
Conveyors001的可视化设置如下:
Icon的设置
Conveyors002、conveyors003、conveyors004和conveyors005的可视化设置和conveyors001的设置一样。
3.2.5、timeseries元素的可视化设置
Timeseries的设置
3.3、各个元素细节(detail)的设置
3.3.1、对part元素part001的细节设计
Part001为被动输入,所以arrivalstype选择passive
3.3.2、对machine元素machines001的细节设计
其中from中为
IFNPARTS(buffers001)<15!
如果buffers001的数量小于15
PULLfrompart001outofWORLD!
从外界输入part001进行生产
ELSE
Wait
ENDIF
Cycletime为上述数据分析后所得到的截断正态分布即
TNORMAL(2.146,0.431,1.25,3.05,10)
3.3.3、对machine元素的machines002的细节设计
其中from为
IFNPARTS(buffers002)<6
ULLfrombuffers001
ELSE
Wait
ENDIF
3.3.4、对machine元素的machines003的细节设计
其中from为
IFMIN(NPARTS(conveyors003),NPARTS(conveyors004),NPARTS(conveyors005))<3
PULLfrombuffers002ELSE
Wait
ENDIF
3.3.5、对machine元素的machines004的细节设计
Machines005与machines006的细节设计与machines004的细节设计相同。
所以这边就不列出了。
3.3.6、对conveyor元素的conveyors001的细节设计
Conveyors002、conveyors003、conveyors004和conveyors005与conveyors001的细节设置是一样的。
所以这边就不具体列出了。
3.3.7、对timeseries元素的库存二维表进行细节设计
其中:
PlotNparts(buffers001)该图线表示buffers001的数量变化
PlotNparts(buffers002)该图线表示buffers002的数量变化
PlotNparts(conveyors003)该图线表示conveyors003的数量变化
PlotNparts(conveyors004)该图线表示conveyors004的数量变化
PlotNparts(conveyors005)该图线表示conveyors005的数量变化
Recording:
每两个仿真时间取一个点。
3.4、运行模型进行仿真
模型仿真钟取系统默认的1的时间单位为一个小时,运行8760仿真时间单位。
其模型布局图如下图所示。
3.5、仿真结果分析
运行8760仿真时间单位后,库存二维图如下所示:
造成牛鞭效应的主要因素在于供应链中企业间的信息不对称和不完全,从较深层次来看,就是供应链中企业的管理方式不符合供应链管理价值最大化的原则。
4.2、“牛鞭效应”解决的方法
缩短刚才服务中心的订货提前期和部件生产商的订货提前期。
五、对提出的解决的方法进行仿真验证
根据上述提出的方法对仿真模型进行改进。
把钢材服务中心的订货提前期15改为7,把部件生产商的订货提前期改为4。
再次运行模型8760仿真时间,库存二位图
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