При создании корректной имитационной модели проекта в первую очередь рассматривается моделирование следующих элементов: приоритеты, выполнение срочных работ, разбиение на смены, простой, сверхурочные работы и кривые обучения.
В ходе создания модели необходимо, как минимум, определить:
Ÿ параметры модели – величины, которые исследователь может задавать произвольно, в отличие от переменных, которые могут принимать только значения, определенные типом данной модели;
Ÿ функциональные зависимости в модели – описания поведения переменных и параметров внутри компонентов модели или выражающие соотношения между компонентами;
Ÿ ограничения модели – устанавливаемые пределы изменения значений переменных: ограни-чения, которые вводятся разработчиком модели, называются искусственными, а ограничения, которые присущи значениям переменных в силу внутренних свойств модели, – естественными;
Ÿ экзогенные переменные модели – входные переменные, которые порождаются вне моде-лирующей системы или возникают в результате воздействия внешних причин;
Ÿ эндогенные переменные модели – переменные, которые порождаются внутри моделирующей системы или возникают в результате воздействия внутренних причин;
Ÿ поверхность реакции модели – функция, которая связывает эндогенные переменные модели с экзогенными.
Следует обратить особое внимание при имитационном моделировании работ над проектом на процедуру повторения измерений значений параметров. Поскольку временные параметры крайне неустойчивы, один прогон модели даст только один вариант развития бизнес-процессов.
На основе множества повторов измерений можно получить несколько вариантов сценария, что позволит получить более точные оценки и выделить наиболее уместные интервалы для фиксации показателей эффективности.
Результатом производственных процессов является достаточно большое количество различ-ных “продуктов”, разбитых на группы или же получаемых в непрерывном потоковом режиме. Типичными примерами служат выполнение заказов, работа отдела счетов к оплате или обработка заявок.
Такие операции, как разбиение на группы, объединение групп, сборка, разборка, монтаж, контроль качества и устранение брака, представляют собой типичные функции, реализуемые про-изводственными процессами. Для того чтобы точно смоделировать эти функции, модель должна отслеживать информацию об отдельных объектах потока и их атрибутах. Кроме того, в ходе создания модели важно учитывать правила построения очередей, а также моделирование простоя.
Цель моделирования производственных процессов, как правило, состоит в получении устойчивой схемы производственного процесса, поскольку последовательность выпускаемой продукции повторяется. Важной процедурной концепцией анализа эффективности является определение периода неустойчивой работы и устранение искажения, вносимого статистическими данными, собранными за такой период.
Распределительные процессы включают в себя транспортировку и доставку, в ходе которых происходит перемещение продукции или людей между различными точками в сети распре-деления. Фундаментальным отличием транспортировки от доставки является то, что потоковые объекты при транспортировке – это люди, а не товары.
Типичные процессы транспортировки можно найти в системах общественного транспорта.
На типичных процессах доставки основаны: сбыт произведенной продукции, доставка почты и товаров покупателю.
При моделировании распределительных процессов для отслеживания таких характеристик, как место назначения, размер или затраты, важно описать свойства потоковых объектов.
При моделировании перемещения иногда будет более правильным представлять ресурсы транспортировки как потоковые объекты.
Большинство распределительных процессов носит переходный характер. Поэтому длитель-ность моделирования должна быть достаточной, чтобы охватить весь цикл процесса. Кроме того, чтобы провести анализ показателей эффективности, прогон необходимо выполнить несколько раз.
Процессы обслуживания клиентов представляют собой одну из важнейших областей приме-нения имитационного моделирования, поскольку в типичном процессе обслуживания суммарное время ожидания может достигать 95 % общего времени обработки поступающих запросов на обслуживание.
Имитационное моделирование процессов обслуживания клиентов считается исключительно сложной задачей, так как в данном случае как потоковые объекты, так и ресурсы – это люди. Люди обладают гораздо более сложным и непредсказуемым поведением по сравнению с продуктами, документами, оборудованием или транспортными средствами. Например, клиенты, стоящие в очереди, могут вступать в пререкания, пролезть без очереди тем или иным способом или вообще уйти. Чтобы смоделировать подобные ситуации, требуется значительная гибкость программирования.
Как правило, время обслуживания непостоянно, а моменты появления клиентов случайны. Поэтому для корректного представления необходимо использовать вероятностные распре-деления.