Курсовая работа: Контрольные системы управления

🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
1. Планирование этапов производства (sf-2 algo)
Определить увеличится ли производительность завода при новом распределении этапов производства.
В машинном цехе расположены 3 вида станков: А, В и С. В этот цех поступают заказы, причем сначала в рабочую область, а оттуда в плановый отдел, где учитывается критерий наименьшей очереди заказов, распределенных по станкам. 50% заказов могут обрабатываться всеми станками, 30% только станками типа В или С, остальные 20% только станками типа С.
Но иногда обработка заказа машиной типа С занимает много времени. Тогда предполагается поступление минимального количества заказов из рабочей области в производственный цех. Это позволяет более рационально распределить заказы и сократить время на их обработку. Для этого в имитационную модель добавляются еще 2 элемента, один из которых отвечает за входящий поток заказов, а второй – за их сортировку по типам и за их направление в соответствующий буфер.
Рассмотрим структуру данной имитационной модели. Начнем по порядку.
Время имитации модели равно одному дню.
Settings | Simulate| Stop time =
1day
Далее рассмотрим элементы, из которых построена модель и связи между ними.
Элементы – Inou_1, Inou_19 служат для генерации входящего потока заказов.
Элементы – Buff_2, Buff_20 сортируют заказы по типам и направляют их в соответствующий буфер.
Элементы – Buff _3, Buff_4, Buff_5, Buff_6, Buff_7, Buff_8 содержат очередь продуктов, принятых к исполнению.
Элементы с Mach_9 по Mach_14 отражают машины, обрабатывающие заказы.
Элементы – Buff_15, Buff_16 содержат уже готовые заказы, которые затем передают на выход.
Элементы – Inou_17, Inou_18 являются выходом для выполненных заказов.
По условию задачи, в заводской цех поступают заказы разных типов, из которых 50% обрабатывается всеми машинами, 30% - машинами типа В или С и 20% - машинами типа С. Поступление заказов задаётся эмпирическим распределением. Отсюда имеем:
Element 1: Trigger on exit
= product[C]:=empirical [1]
Element 19: Trigger on exit
= product[C]:=empirical [2]
Заказ поступает каждые 5 единиц времени.
Это время, через которое Элементы – Inou_1 и Inou_19 генерируют входящий поток заказов. Задаётся пуассоновским законом распределения:
Так как заказы поступают случайным образом, то пропускная способность элементов Inou_1 и Inou_19 не тождественна. На выходе каждого генератора входящего потока заказам присваиваются свои номера или коды, которые определяют их путь. Например, 1, 2, 3 при выходе заказов из Inou_1 и 4, 5, 6 – из Inou_19. Это говорит о том, что заказы, вышедшие из первых трех буферов обрабатываются первыми тремя машинами, из последних трех буферов – последними тремя машинами. Все преобразования в каждом элементе InOut происходят в соотношении 50:30:20.
Рассмотрим элементы Buff_2 и Buff_20. Их вместимость (Capacity) равна 20 и 40 ед. соответственно. Сходство данных элементов в том, что при отправке первого заказа они создают короткую очередь, состоящую из этого продукта. Но условием выхода заказа из добавочного Buff_20 является наличие в нем как минимум 3 заказов одновременно:
Model | Elements | Element parameters

Element 20: Exit condition
= elqueue[E]>3
На этом этапе заказы, поступившие в цех через Inou_1 и Inou_19 сортируются по типам и направляются в буфер в соответствии с таблицей «plan», где ячейка берется с номером из списка 3..5, 6..8, а номер столбца равен коду продукта, являющегося в текущем элементе первым в порядке наименьшей очереди:
Model | Elements | Stage parameters

Element 2: Send to
= select 1 with plan[L,product[E,1]]=1 from 3..5 order -(elqueue[L]+elqueue[L+6])
Element 20: Send to
= select 1 with plan[L,product[E,1]]=1 from 6..8 order -(elqueue[L]+elqueue[L+6])
product[E,1] – продукт (заказ), являющийся в текущем элементе первым в очереди
elqueue[L] – текущее число продуктов (заказов) в элементе
Следует отметить, что строки в таблице соответствуют машинам (станкам), а столбцы - типу заказа (вид продукта). Если значение ячейки ij=1, то это означает, что заказ j может быть обслужен машиной i, если же ij=0 - тогда не может.
Например, элемент, находящийся на пересечении 5 строки и 3 столбца, говорит о том, что заказ может обрабатываться только машиной типа С.
Элементы Buff_3, Buff_4, Buff_5, Buff_6, Buff_7, Buff_8 вмещают по 16 заказов каждый (Capacity=16) и направляют их в соответствующие машины (Mach_9 - Mach_14):
Model | Elements | Stage parameters

Данные выражения можно пояснить следующим образом: если к номеру элемента, т.е. буфера прибавить 6, то получим номер машины, которая будет обрабатывать заказ, вышедший из этого буфера.
Таким образом, распределяются все заказы, которые нужно обработать той или иной машиной.
Т.к. среднее время необходимое для выполнения заказа равно 10 единицам времени(включая поломку, и т.п.) и задаётся пуассоновским законом распределения, то оно может сильно меняться.

Это время стоит во времени обработки в элементах Mach_9 - Mach_14.
Model | Elements | Element parameters

В настоящий момент времени доступны все машины.
У всех 6 машин стоит галочка в поле Element active.
Model | Elements | Element parameters | More

После обработки заказы, прошедшие через первые 3 машины (Mach_9, Mach_10, Mach_11) направляются в Buff_15, через оставшиеся 3 (Mach_12, Mach_13, Mach_14) - в Buff_16:
Model | Elements | Stage parameters

Элементы Buff_15, Buff_16 содержат по 14 обработанных заказов и направляют их на выход: Inou_17, Inou_18 соответственно.
Рассмотрим задание финансовых данных. Все финансовые расчёты в модели выполняются в долларах:
И, наконец, у нас имеются две динамические иконки WIP, которые отображают производительность системы. Рассмотрим их. Начнем сверху.
Верхняя иконка показывает суммирование длины очереди во всех элементах с 3 по 5 и с 9 по 11. Это отражает сумма переменных elqueue@sum[3..5] и elqueue@sum[9..11].
Нижняя иконка показывает суммирование длины очереди во всех элементах с 6 по 8 и с 12 по 14, т.е. здесь представлена сумма переменных elqueue@sum[6..8] и elqueue@sum[12..14].
Максимальное значение, которое могут принимать данные выражения, равно 10.
В ShowFlow знак @ является знаком присвоения в TLI выражениях. Другими словами, данное выражение суммирует объём работы для всех активных элементов.
(или используйте скоростную кнопку запуска)
При запуске модель работает как одна комплексная система, результат которой отображен в динамических иконках.
В течение моделирования можно переключаться между анимацией и статистикой, переключая Animation в Simulation Control Window.
Лучше всего прогнать модель при маленькой скорости, чтобы просмотреть и сравнить результаты, представленные в динамических иконках.
Поскольку заказы поступают случайным образом, то для получения наиболее общего результата необходимо большее количество прогонов.
2. Моделирование бизнес-процесса реинженеринга в офисе
Определить, насколько эффективно будет новое распределение этапов обработки заявок.
В некоторый офис поступают заявки, которые сначала регистрируются, затем поступают на рассмотрение, принимаются или отвергаются, и наконец выполняются, если принято такое решение. Также представлены 2 последовательности этапов обработки заявок. Результаты обработок представлены в динамических иконках.
Рассмотрим структуру данной имитационной модели.
Время, в течение которого имитируется модель с начала ее запуска равно 12 неделям.
Settings | Simulate| Stop time =
12 week
Рассмотрим элементы, из которых построена модель и связи между ними.
Элементы – Inou_1, Inou_24 служат для генерации входящего потока клиентов.
Элементы – Oueu_2, Oueu_25 содержат очередь поступивших клиентов с заявками.
Элементы – Task_3, Task_26 предназначены для отображения приема клиента с заявкой.
Элементы – Oueu_4, Oueu_27 содержат заявки для регистрации.
Элементы – Task_5, Task_6, Task_28, Task_29 отражают регистрацию заявки.
Элементы – Oueu_7, Oueu_30 содержат уже зарегистрированные заявки.
Элементы – Task_8, Task_31 отражают сортировку заявок для дальнейшего рассмотрения.
Элементы – Oueu_9, Oueu_11, Oueu_13, Oueu_37 содержат заявки, ожидающие своего рассмотрения.
Элементы – Task_10, Task_12, Task_14, Task_38, Task_39, Task_40 отражают рассмотрение принятой заявки.
Элементы – Oueu_15, Oueu_32 содержат заявки, которые будут либо приняты, либо отвергнуты.
Элементы –Task_16, Task_33 принимают либо отвергают заявки.
Элементы – Oueu_17, Oueu_41 содержат заявки для регистрации об их выполнении.
Элементы – Task_18, Task_42 отражают регистрацию о выполнении заявок.
Элементы – Oueu_19, Oueu_34 содержат рассмотренные заявки.
Элементы – Task_20, Task_21, Task_35, Task_36 отражают хранение рассмотренных заявок.
Элементы – Oueu_22, Oueu_43 содержат заявки с регистрацией об ее выполнении.
Элементы – Inou_23, Inou_44 являются выходом для заявок, прошедших обработку.
По условию задачи нам даны 2 различных последовательности этапов обработки заявок в одном и том же офисе. Заявки поступают в тот или иной процесс обработки:
Model | Elements | Stage parameters

Element 1: Send to
= Select 2 from 2, 25
Причем для каждой из них в какой-то момент фиксируется ее время:
Element 2: Trigger on entry
leadtime[C]:=time
Element 25: Trigger on entry=
leadtime[C]:=time
Очередь клиентов с заявками может состоять лишь из 16 человек:
Model | Elements | Element parameters

Время приема заявки от клиента задается пуассоновским законом распределения. Оно равно 6 и 4 единицам времени:
Выражение в элементах Task_3 и Task_26, а именно:
Element 3: Trigger on exit
= product[C]:=2
Element 26: Trigger on exit
= product[C]:=2
Далее заявка направляется на регистрацию в какой-либо регистрирующий отдел:
Model | Elements | Stage parameters

Element 4: Send to
= Select 1 from 5, 6
Element 27: Send to
= Select 1 from 28, 29
При этом количество заявок, ожидающих регистрацию, может достигать 24:
Model | Elements | Element parameters

Заявка регистрируется в течение 13 единиц времени:
Об ее регистрации говорит выражение:
Element 5: Trigger on exit
= product[C]:=3
Element 6: Trigger on exit
= product[C]:=3
Element 28: Trigger on exit
= product[C]:=3
Element 29: Trigger on exit
= product[C]:=3
Далее зарегистрированные заявки сортируются в течение 10 единиц времени:
Element 8: Trigger on exit
= product[C]:=4
Element 31: Trigger on exit
= product[C]:=4
рассматриваются за 15 в офисе с текущей последовательностью этапов обработки заявок и за 35 в офисе с запланированной последовательностью этапов обработки.
Element 14: Trigger on exit
= product[C]:=5
Element 40: Trigger on exit
= product[C]:=5
обозначает, что заявка уже рассмотрена.
Следует заметить, что количество уже зарегистрированных заявок в очереди не должно превышать 8:
Model | Elements | Element parameters

Количество заявок, ожидающих своего рассмотрения в офисе с текущей последовательностью этапов обработки – 24:
Model | Elements | Element parameters

а в офисе с запланированной последовательностью этапов обработки – 104 заявки:
Model | Elements | Element parameters

которые далее отправляются на рассмотрение:
Model | Elements | Stage parameters

Element 37: Send to
= Select 1 from 38, 39, 40
Очередь, состоящая из заявок, которые примут или отвергнут, одновременно может содержать 5 таких заявок:
Model | Elements | Element parameters

Процесс принятия решения занимает лишь 10 единиц времени:
Заявки, подлежащие регистрации о выполнении, поступают с кодом продукта, равным 7:
Element 17: Trigger on entry
= product[C]:=7
Element 41: Trigger on entry
= product[C]:=7
Одновременно в очереди могут находиться 16 таких заявок:
Model | Elements | Element parameters

После регистрации о выполнении в течение 18 единиц времени:
80 % заявок поступают к заявкам, выполнение которых уже зарегистрировано, а 20 % пока остаются в очереди (офис с текущей последовательностью этапов обработки):
Model | Elements | Stage parameters

Element 18: Send to
= Select 1 from Bernoulli [80, 20, 19]
В офисе с запланированной последовательностью этапов обработки заявки с регистрацией о выполнении поступают в хранилище данных заявок:
Model | Elements | Stage parameters

Рассмотренные заявки поступают в очередь с кодом продукта 6:
Element 19: Trigger on entry
= product[C]:=6
Element 34: Trigger on entry
= product[C]:=6
Одновременно в очереди могут находиться 12 таких заявок:
Model | Elements | Element parameters

Затем эти заявки поступают в хранилище:
Model | Elements | Stage parameters

Element 19: Send to
= Select 1 from 20, 21
Element 34: Send to
= Select 1 from 35, 36
В хранилище заявки находяться в течение 100 единиц времени:
При выходе всех заявок с регистрацией о выполнении их суммарное время нахождения в системе обнуляется:
Element 22: Trigger on exit
= leadsum[1,1]:= leadsum[1,1]+time-leadtime[C]
Element 43: Trigger on exit
= leadsum[2,1]:= leadsum[2,1]+time-leadtime[C]
Данные выражения ссылаются на таблицу leadsum
где leadsum[1,1] и leadsum[2,1] – суммарное время нахождения всех заявок в системе,
time – текущее время нажождения заявки в системе,
leadtime[C] – время входа заявки в систему.
Теперь рассмотрим динамические иконки.
Иконки под названием Applications Completed отображают объем выпуска заявок с регистрацией об их выполнении (produced[22] и produced[42]). Максимальное число заявок в обоих случаях равно 100000.
Иконки 1и 4 с текстомWIP T1..T2 (current) и WIP T1..T2 (prop) показывают соответственно суммирование длины очереди во всех элементах с 9 по 14 (elqueue@sum[9..14]) и с 37 по 40 (elqueue@sum[37..40]). Максимальное значение суммы в обоих случаях равно 75.
В ShowFlow знак @ является знаком присвоения в TLI выражениях. Другими словами, данное выражение суммирует объём работы для всех активных элементов.
Оставшиеся 2 иконки 2 и 3 с соответсвующим текстом Leadtime (current) и Leadtime (prop) отображают среднее время обработки заявки.
Отметим, что current – это текущая последовательность этапов обработки заявок, а prop – запланированная.
(или используйте скоростную кнопку запуска)
В результате получим максимальный объем выпуска обработанных заявок при минимальной затрате времени, учитывая новое распределение этапов обработки. Следовательно, наиболее эффективно использовать запланированный бизнес-процесс.
В течение моделирования можно переключаться между анимацией и статистикой, переключая Animation в Simulation Control Window.

Название: Контрольные системы управления
Раздел: Рефераты по менеджменту
Тип: курсовая работа
Добавлен 21:39:04 03 июня 2010 Похожие работы
Просмотров: 23
Комментариев: 14
Оценило: 3 человек
Средний балл: 5
Оценка: неизвестно   Скачать

Привет студентам) если возникают трудности с любой работой (от реферата и контрольных до диплома), можете обратиться на FAST-REFERAT.RU , я там обычно заказываю, все качественно и в срок) в любом случае попробуйте, за спрос денег не берут)
Да, но только в случае крайней необходимости.

Курсовая работа: Контрольные системы управления
Магистерская диссертация по теме Активизация познавательной деятельности учащихся при изучении предметов гуманитарного цикла
Реферат по теме Стимулирование сотрудников
Дипломная работа по теме Планирование и управление предприятиями железнодорожного транспорта
Краткая Характеристика Организации Отчет По Практике
Реферат: Многодетность и малодетность современных семей
Дипломная работа по теме Квебекский сепаратизм
Менеджмент и формирование имиджа фирмы
Контрольная Работа На Тему Туристическая Репрезентация Городского Пространства
Курсовая работа по теме Принципы иллюстрирования печатных изданий различных видов
Контрольная работа по теме Автоматизированная система фильтрации масла с дегазации
Скачать Бесплатно Дипломную Работу На Тему
Реферат по теме Древесина и структура древесины
Реферат по теме Измерение магнитострикции ферромагнетика
Реферат по теме Теория государства и права как наука и учебная дисциплина
Сочинение Обломов И Штольц Друзья Или Антиподы
Эссе Рассуждение О Правах Искусственно Созданного Человека
Герои И Кумиры Молодого Поколения Сочинение
Курсовая работа по теме Правовой статус индивидуального предпринимателя
Доклад: Рабби Иехуда ха-Леви из Толедо
Как Написать Заключение В Реферате Пример
Статья: Синтез и физико-химические свойства магний - алюминиевого сорбента со структурой гидроталькита
Реферат: Европейское право
Реферат: iMac