4 ANYAGOK ÉS MÓDSZEREK
4.3 F OLYAMATSZIMULÁCIÓ ALAPJAI
4.3.1 A vizsgált logisztikai központ kulcsfolyamatai
Minden vállalat lényegében folyamatok hálójaként értelmezhetı, amelyek azonosíthatók, dokumentálhatók, nyomonkövethetık és fejleszthetık. Ahhoz, hogy a normál operációhoz szükséges minden folyamatot azonosíthassak, az egész szervezetre kiterjedı folyamattérképezést kellett végeznem. A folyamatok közötti kapcsolatokat csak ezután határozhattam meg, kialakítva a folyamathálót. Ebben a hálóban vannak alap- azaz kulcs- folyamatok, melyek egy szervezet sikeréhez alapvetıen szükségesek, és vannak mellékfolyamatok.
A folyamatháló elkészülte után azt felbontottam olyan alfolyamatokra, ahol egy alfolyamat kimenete egy vagy több másik alfolyamat bemenete. Fontos volt, hogy minden alfolyamat hozzájárulásának mértéke a teljes folyamathoz mérhetı legyen. Ez az egész egy elosztási láncot alkot, ahol az idı alapú megközelítés dominál. Az alfolyamatok ciklusidıi a teljes folyamat során összeadódnak.
Az általam vizsgált logisztikai központ a következı kulcsfolyamattal írható le (9. ábra):
9. ábra: A vizsgált logisztikai központ kulcsfolyamata
A folyamatok modellezése során fontos feladatom volt a modell szintjének helyes megválasztása. Itt nyilvánvalóan az igényekbıl kellett kiindulni, azaz, hogy mire vonatkozólag kívántam a modellbıl információt szerezni. A kiválasztásnál nemcsak a szükséges, hanem az elégséges felbontási szint is lényeges szerepet játszott. A vizsgált logisztikai központ folyamatai olyan bonyolultak, hogy feltétlenül szükséges volt
Bevételezés
Árukezelés
Komissiózás
Ellenırzés
Kiszállítás
egyszerősítéseket alkalmaznom ahhoz, hogy mőködı modellt kapjak, ami a feltett kérdésekre képes válaszolni. Az alkalmazott peremfeltételeket a konkrét modellek alapadatainál részletezem. Természetesen ezek alapját kizárólag szakmai megfontolások adták, azok az eredmények jóságát nem befolyásolhatták, hiszen csak olyan információkat mellıztem, melyeknek nem volt közvetlen hatása a megválaszolandó kérdésre. Ezáltal a modellek átláthatóbbak, a futási idık pedig rövidebben lettek.
4.3.2 Teljesítménymutatók
Egy-egy folyamat teljesítményét a rá jellemzı teljesítménymutatók segítségével határoztam meg. Ezek a mutatók alkalmasak arra, hogy modellezés során az eredményeket összehasonlítsuk (benchmark), és következtetéseket vonjunk le.
A vizsgálatok során mindig a megválaszolandó kérdés alapján kell eldönteni, hogy mely teljesítménymutatókat érdemes figyelni. Az egyik legfıbb teljesítménymutató a logisztikában a ciklusidı, a harmadik modellben ez képezte számításaim egyik alappillérét. Modellezésnél szükség lehet a vizsgált teljes folyamat, vagy bármely köztes részfolyamat ciklusidejére. A felépített modellbıl a szimuláció során ez az információ bármikor kinyerhetı. A generált entitásoknak mindjárt a generálás után adtam egy „jelenidı” attribútumot, ami azután az egész folyamaton végigkísérte ezeket az egyedeket. Ez az idıpecsét azután bármikor kiolvasható volt a folyamat során, és az akkori jelenidıvel összevetve kiadta a ciklusidıt.
További fontos teljesítménymutatók a modelljeimben például a várakozási idı, sorhossz, munkaerı kihasználtság, mőködési költség stb. Élelmiszerek esetén elengedhetetlen termékjellemzı a termék minısége, aminek mérése bonyolult feladat, hiszen ez az ellátási láncon keresztül haladva folyamatosan változik. A minıséget jellemezhetjük például a hátralévı pultontarthatósági idıvel, ahogy azt a harmadik modellben mutatom be.
4.3.3 Szimulációs szoftver
A piacon kapható számos szimulációs szoftver közül az Extend programot választottam, ami egy általánosan alkalmazható, üzenet alapú szimulációs szoftver. Kiválóan alkalmas diszkrét események és folyamatok szimulálására, és magas színvonalú a grafikai megjelenítése. Mőködésére jellemzı, hogy szimulációs adatokon nyugvó rutinokat végrehajtó központi program helyett az egyes szimulációs blokkok küldenek üzeneteket egymásnak, a központi szimulációs motor csupán az események ütemezését és válogatását végzi. A szimuláció végrehajtásának döntı részét a blokkok végzik. Ez a rendszer lényegesen
leegyszerősíti a modellépítési folyamatot, lehetıvé téve a modellezınek, hogy intuitív módon állítsa össze rendszerét. Úgy vélem, hogy a választott szoftver az általam kitőzött célok elérésében maximális segítséget nyújtott.
4.3.4 Modellek verifikálása
Ahogy azt már az elméleti fejezetben is részleteztem, több módszer is létezik a modell mőködıképességének igazolására. A modellek építésénél mindig az egyszerőtıl kiindulva haladtam az összetettebb modell felé, és minden egyes lépés után futtatást végeztem, hogy igazoljam az addig felépült modell jóságát. Ezeket a futtatásokat animációval együtt végeztem, ami sokkal vizuálisabbá teszi a munkát, a fennakadások pedig azonnal észrevehetık. Az un. reductio ad absurdum módszert, azaz a végletekig történı leegyszerősítést úgy alkalmaztam, hogy ahol lehetett determinisztikussá tettem a modellt, és több futtatást is végeztem hogy megbizonyosodjak, az eredmények mindenben megegyeznek.
Ahol véletlen számok szükségesek a modellhez, ott kihasználtam a szoftvernek egy rendkívül hasznos tulajdonságát. Az Extendben minden véletlen számsorozat egy ’forrás’ értéken alapul, és bár a program független véletlen számok sorozatát generálja, megvan az a lehetıség is, hogy a ’forrás’ megadásával a véletlen számok sorrendje ismételhetı lesz.
4.3.5 Modellek validálása
Validálásra kétféle módszert alkalmaztam. Az egyik a szakértıi validálás, ami azt jelenti, hogy olyan emberek vizsgálták meg a modell mőködését, akik a modellezett folyamattal mélységében is tisztában voltak. Ennél a módszernél szintén sokat segítettek mind az animáció, mind a szoftver diagnosztikus blokkjai.
A másik módszer a modellbıl kapott outputoknak a valós rendszerbıl nyert adatokkal történı összevetése. Ezt historikus adatokkal végeztem.
4.3.6 Kapcsolódás az Almásy folyamatszimuláló-szoftver fejlesztı csoporthoz
Logisztikai modelljeim közül az elsı kettı, a sorállási és az erıforrás modellek konkrét alkalmazásainak számításait nemcsak az Extend szimulációs szoftverrel végeztem el.
2005-ben, a Workshop on Chemical Engineering Mathematics nemzetközi konferencián létrejött együttmőködésünk alapján megismertem egy, Almásy Gedeon által MATLAB-ra kifejlesztett folyamatszimuláló szoftvert.
Logisztikai modellezési témámmal bekapcsolódtam a szoftverezési munkába, és a teljesen általános folyamatszimulálásra alkalmas szoftver egy-egy egyszerősített verzióját hoztuk létre Visual Basic for Excel nyelven a sorállási és az erıforrás modell számítására. Ezen két alkalmazás elınye az Extend számításokhoz képest, hogy míg az Extend még a sorállási modell esetén is iterációs közelítı módszerrel számol, ennek a modellnek a számításához az Almásy posztulátumok (Almásy és Kollár-Hunek, 2006) elızetes figyelembe vétele lehetıvé tette egy direkt algoritmus kifejlesztését, melynek blokkdiagramját az 5. fejezet 24. ábrája mutatja be. Hasonlóan, az erıforrás modell esetében is lehetıséget találtam arra, hogy az input adatok megfelelı elemzésével és az ütemezési feladat megoldása közben a már kiszámított értékek bizonyos extrapolációs alkalmazásával a lehetı legtöbb ponton direkt módszert használjak iterációs közelítés helyett.
Az alapegyenlet, amit a modell számításának minden lépésénél figyelembe vettünk, az alábbi:
( )
t( ( ( )
t) ) ( )
t t I t T bevételezés ill. leszedés, adminisztráció, bevételezés alfolyamatokra vonatkozóan) a ∆t idı-intervallumhoz tartozó megváltozása, hj(ei,t) az i-edik alfolyamatból a j-edik alfolyamatba ható potenciál, és Li,j az i-edik alfolyamat entitás-átviteli együtthatója, vi(t) a környezeti áram vektor, I az alfolyamatok halmaza, és T a lehetséges (diszkrét) idıhalmaz. A hj(ei,t) potenciál függvény definiálása általában az adott folyamatra vonatkozó speciális irányítói ismereteket igényel, és diszkrét folyamatok esetében helyesen lépcsısfüggvénnyel adható meg, bár az irodalom gyakran elınyben részesíti a folytonos függvénnyel történı ábrázolást (lásd 5.fejezet, 30. ábra).