ДИСКРЕТНО-СОБЫТИЙНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ  И ОПТИМИЗАЦИЯ

 

●

 Техникалық ғылымдар 

 

ҚазҰТЗУ хабаршысы №1 2017                                          

155 

 

метров, создание модели, проведение экспериментов  и оптимизация, анализ и интерпретация результатов ис-

следования.  По  результатам  имитационного  моделирования  склада  найдено  оптимальное  решение,  позволяю-

щее  принять  соответствующие  оптимальные  управленческие  решения  для  повышения  эффективности  бизнес-

процессов рассматриваемого торгового предприятия. 

Ключевые  слова:  Имитационное  моделирование,  дискретно-событийное  моделирование,  бизнес-

процессы торгового предприятия, оптимизация, эффективность бизнес-процессов. 

 

Введение 

На сегодняшний день все больше торговых предприятий сталкиваются с необходимостью пол-

ной перестройки или реинжиниринга бизнес-процессов для повышения устойчивости и  конкуренто-

способности  в  условиях  глобализации  мировой  экономики  и  усложнения  характера  хозяйственной 

деятельности в условиях электронных продаж. Очевидно, что реижениринг требует тщательных раз-

работок  и  методологических  основ  и  применениях  формальных  методов  для  ее  разработки  с  целью 

уменьшения отрицательных последствий неверных управленческих решений[1-4]. 

Необходимость  поиска,  ранжирования  и  учета  больших  массивов  данных  в  процессе  анализа 

бизнес-процессов  современного  торгового  предприятия  требует  применения  информационных  тех-

нологий на основе аппаратно-программных систем поддержки принятия решений (СППР) [5-7]. 

На  решение  задач  определения  рыночных  рисков  и  возможностей  направлены  специализиро-

ванные  системы  мониторинга,  включающие  в  себя  функции  статистического  анализа  количествен-

ных  показателей  результатов  торговых  процедур.  Полученные  таким  способом  результаты  недоста-

точны для понимания происходящих на торговом предприятии бизнес-процессов, что требует от ЛПР 

проведения  поисково-переборных  процедур,  что  в  условиях  большого  массива  данных  и  высокой 

скорости их изменения влечет временные затраты и в целом являются малоэффективными в связи с 

необходимостью постоянной актуализации информации [8,9]. 

Целью работы является повышение эффективности управления бизнес-процессами современ-

ного торгового предприятия на основе информационных технологий с использованием моделей и 

методов дискретно-событийного моделирования. 

На  основе  анализа  [5-9]  был  выбран  вид  имитационного  моделирования  -    дискретно-

событийное. Оно прекрасно подходит под разрабатываемую модель, так как возможно будет  учесть 

такие параметры как время, загруженность отдельных зон, а так возможно менять объекты и их про-

пускную способность.   

В  качестве  среды  моделирования  был  выбран  графический  пакет  имитационного  моделирова-

ния AnyLogic(TheAnyLogicCompany).AnyLogic предоставляет инструмент для принятия управленче-

ских решений[10].  Для этого необходимо иметь информацию о взаимосвязях, динамике и случайных 

событиях  бизнеса.  Нужны  реальные  данные,  чтобы  разработать  сценарии  для  проведения  анализа 

«что - если». В виртуальной среде AnyLogic можно оптимизировать стратегию управления в услови-

ях  риска.  Поддержка  принятия  решений  в  управлении  цепями  поставок,  основанная  на  имитацион-

ном моделировании, позволяет повысить эффективность и маневренность бизнеса. 

 

1 Описание  задачи 

Для  практического  исследования  была  выбрана  компания ТОО  «Мария».    Компания  является 

франшизой популярного  сайта по онлайн покупке  строительных материалов, инструментов и аксес-

суаров в Казахстане. Проект был запущен в марте 2012 года в Казахстане, став одним из первых он-

лайн-ритейлеров, вышедших на этот рынок.  

В  данный  момент  «Мария»  крупнейший  в  Казахстане  интернет-магазин,  представляющий  бо-

лее 80 000 товаров и около 70 подлинных мировых брендов строительных материалов, инструментов 

и аксессуаров. К сегодняшнему дню сайт посетили более 150000 раз, из которых 35% аудитории за-

шли на портал впервые. Постоянная аудитория проекта 7500 человек. Самое большое количество по-

сетителей приходится на города: Алматы и Астана область – до 40% всех покупателей. 

Предметом  исследования    является  разработка  имитационной  модели  собственного  склада 

компании.  

 

●

 Технические науки 

 

156                                                                                            

№1 2017 Вестник КазНИТУ 

 

 

2 Имитационное дискретно-событийное моделирование бизнес-процессов торгового пред-

приятия 

Для  создания  имитационной  модели  склада  компании  «Мария»  требуется  выполнить  следую-

щий  перечень работ[11]: 

1)  Описание склада. 

2)  Определение ролей. 

3)  Описание основных бизнес процессов. 

4)  Определение основных показателей и параметров. 

5)  Создание модели. 

6)  Проведение экспериментов.  

7)  Анализ и интерпретация результатов исследования.  

Описание склада 

Склад  компании  «Мария»  является  профильным  сооружением,  отвечающим  самым  высоким 

требованиям, призванным обеспечить наилучшие условия хранения любых типов груза. 

Сам  склад  имеет  2  гейта  для  приема  товаров  и  2  для  его  обратной  отгрузки.  Территория 

разделена  на  6  зон:  разгрузки,  ожидания,  временного  хранения,  контроля,  отгрузки  и  складское 

помещение. 

Склад  компании  принимает  2  типа  грузовиков:  грузовик  поставщиков(12тн,  красный)  и 

грузовик доставки (5тн, синий)  

На складе  оборудовано порядка 100 рабочих мест, включая места  операторов WMS, ручные и 

стационарные терминалы считывания штрих-кодов и передачи заданий для водителей штабелеров и 

комплектовщикам заказов. 

Выгодное местоположение склада компании делает логистику исключительно эффективной: 

 

Расстояние до железнодорожного тупика станции Алматы 1 - 5 км. 

 

Расстояние до кольцевой трассы (ул. Рыскулова) - 10 км. 

Определение ролей 

На объекте работают 6 групп рабочих: 

 

погрузчики 

 

перевозчики 

 

контроллеры 

 

разгрузкики 

 

принимающие 

 

 водители погрузчиков 

Их роли в процессе работы склада равны и взаимосвязаны. 

Склад использует 2 вида техники: 

 

 транспортер 

 

 погрузчик 

На каждом из видов техники работают соответствующие рабочие по зонам.  

Описание основных бизнес-процессов. 

Для описания бизнес-процессов была разработана формализация процессов торговли как слож-

ного бизнес-процесса. В результате для склада компании  выявлено 3 основных процесса: 

1)  Доставка товаров на склад (рисунок 1); 

2) Поступление на склад; 

3) Отгрузка со склада. 

Аналогичные модели реализованы для процессов 2 и 3.  

 

 

●

 Техникалық ғылымдар 

 

ҚазҰТЗУ хабаршысы №1 2017                                          

157 

 

 

 

Рис.1. Бизнес процесс «Доставка товаров на склад» 

 

Определение основных показателей и параметров 

В модели работы склада компании, было задано 26 основных параметров, разделенных на две 

группы: 

1)  Параметры, связанные с вместимостью 6 соответствующих зон склада (зона ожидания, зона 

разгрузки,  зона  погрузки,  зона  контроля,  зона  временного  хранения,  зона  складского  помещения). 

Для каждого из параметров в модели задаются соответствующие показатели. 

2) 

Параметры  для  распределения  персонала  и  рабочей  техники  по  каждой  из  групп  (зона 

ожидания, зона разгрузки, зона погрузки, зона контроля, зона временного хранения, зона складского 

помещения), а также грузовиков и разгрузчиков 

Создание модели 

Опираясь  на  данные,  полученные  при  описании  склада,  описании  ролей,  модели  бизнес-

процессов и параметров, была построена имитационная модель склада компании.  

Для  построения  модели  были  использованы  различные  инструменты  программного  продукта 

AnyLogic [12]. 

Сначала, с помощью графического интерфейса AnyLogic была построена графическая модель, 

путем очерчивания зон склада, путей и основных элементов (рисунок 2). 

 

 

 

Рис. 2. Графическая модель склада 

 

На следующем этапе был описан каждый элемент складского помещения с добавлением к ним 

переменных, коллекций и вложенных функций. В конце в модель были добавлены элементы, описы-

вающие загруженность ресурсов, и временные интервалы. При имитации эти данные можно коррек-

тировать  для  проводимого  эксперимента.  На  рисунке  3  показан  вид  полученной  модели  в  среде 

AnyLogic. 

 

●

 Технические науки 

 

158                                                                                            

№1 2017 Вестник КазНИТУ 

 

Для данной модели,  функции и параметры написаны на языке программирования Java, описа-

ны пути, точки отправки и гейты для каждого из участников, каждый раз задается случайный сцена-

рий развитий событий. 

 

 

 

Рис. 3. Имитационная модель склада 

 

Проведение экспериментов 

В дискретно-событийном моделировании заложена возможность анализа статистики по модели 

с  течением  времени  и  различных  параметров.  Поэтому  в  работе  также  присутствует  возможность 

наблюдения за активностью и статистикой по каждому  из агентов и по каждой из зон модели. При 

вводе различных данных можно увидеть, как меняется поведение участников процессов. 

При  создании  статистики  был  использован  инструмент  статистики  –  временной  график 

.   

В модели были введены следующие параметры, которые соответствуют реальным данным 

склада на начало эксперимента с моделью: 

1)  количество грузчиков равно 3; 

2)  количество разгрузчиков равно 3; 

3)  количество контроллеров равно; 

4)  количество перевозчиков равно 5; 

5)  количество принимающих равно 3; 

6)  количество погрузчиков равно 7; 

7)  количество грузовиков доставки равно 5, интервал времени погрузки от 3 до 8 минут, время 

доставки занимает от 20 до 60 минут; 

8)  интервал  грузовиков  поставки  составляет  от  20  до  40  минут,  а  время  разгрузки  от  5  до  10 

минут; 

9)  максимальное  количество  заказов  в  очереди  равно  20,  а  время  интервала  поступления  со-

ставляет от 8 до 24 минут. 

Как показало имитационное моделирование и реальное состояние склада, при таких показате-

лях использование ресурсов не оптимально, склад заполняется достаточно быстро (рисунок 4). 

 

 

●

 Техникалық ғылымдар 

 

ҚазҰТЗУ хабаршысы №1 2017                                          

159 

 

 

Рис. 4. График загруженности зон склада 

 

Чтобы понять логику функционирования модели и  ее  оптимизацию, было проведено экспери-

ментальное  имитационное  исследование  модели.  Для  получения  оптимального  варианта  понадоби-

лось провести 4 эксперимента (таблица 1). 

Эксперимент 1. Склад загружается, модель не оптимальна, эксперименты продолжаются. Пока-

затели, удовлетворяющие  условиям, переносятся в новый эксперимент, неудовлетворяющие изменя-

ются.    

Эксперимент  2.  Склад  загружается,  модель  не  оптимальна,  эксперименты  продолжаются. 

Показатели,  удовлетворяющие  условиям,  переносятся  в  новый  эксперимент,  неудовлетворяющие 

изменяются.   

Эксперимент 3. Склад загружается, модель не оптимальна, эксперименты продолжаются. Пока-

затели, удовлетворяющие  условиям, переносятся в новый эксперимент, неудовлетворяющие изменя-

ются.   

Эксперимент  4.  Склад  не  переполняется,  ресурсы  используются  оптимально,  зоны  не 

перегружаются. Эксперименты над моделью можно закончить и подвести итоги.   

 

Таблица 1. План экспериментов и результаты имитационного моделирования  

 

№ 

экс

пе-

ри-

мен

та 

Рабочие на складе 

 

Зоны на складе 

 

Разгрузка и отгрузка продукции 

Наименование 

Ко-

ли-

че-

ство 

За-

гру-

жен-

ность 

Наименова-

ние зон 

За-

гру-

жен-

ность 

Наименова-

ние 

Интервалы 

Ко-

личе-

ство 

За-

гру-

жен-

ность 

1 

Грузчики 

3 

0.8 

отправки 

1.0 

Заказы 

8-24 мин 

20 

___ 

Разгрузчики 

3 

1.0 

контроля 

1.0 

Грузовики 

доставки 

20-60 мин 

5 

0.9 

Контроллеры  

3 

0.7 

ожидания 

0.1 

3-8 мин 

Перевозчики 

5 

0.9 

временного 

хранения 

0.2 

Грузовики 

поставщи-

ков 

20-40 мин 

__ 

___ 

Принимающие 

3 

0.8 

разгрузки 

0.1 

5-10 мин 

Погрузчики 

7 

0.9 

складского 

помещения 

1.0 

 

 

 

 

2 

Грузчики 

6 

0.7 

отправки 

1.0 

Заказы 

2-20 мин 

40 

____ 

Разгрузчики 

6 

0.2 

контроля 

1.0 

Грузовики 

доставки 

10-15 мин 

6 

0.7 

Контроллеры  

3 

0.1 

ожидания 

0.1 

40-70 мин 

Перевозчики 

5 

0.2 

временного 

хранения 

0.2 

Грузовики 

поставщи-

ков 

30-40 мин 

___ 

____ 

Принимающие 

3 

0.05 

разгрузки 

0.1 

20-30 мин 

___ 

____ 

Погрузчики 

7 

0.1 

складского 

помещения 

1.0 

 

 

 

 

3 

Грузчики 

6 

0.4 

отправки 

0.7 

Заказы 

2-20 мин 

40 

____ 

Разгрузчики 

6 

0.5 

контроля 

0.2 

Грузовики 

доставки 

10-15 мин 

6 

0.7 

Контроллеры  

3 

0.7 

ожидания 

0.1 

40-70 мин 

Перевозчики 

9 

0.6 

временного 

хранения 

0.2 

Грузовики 

поставщи-

30-60 мин 

___ 

____ 

 

●

 Технические науки 

 

160                                                                                            

№1 2017 Вестник КазНИТУ 

 

Принимающие 

6 

0.4 

разгрузки 

0.05 

ков 

20-25 мин 

Погрузчики 

12 

0.6 

складского 

помещения 

0.1 

 

 

 

 

4 

Грузчики 

6 

0.4 

отправки 

0.7 

Заказы 

2-20 мин 

40 

 

___ 

 

Разгрузчики 

6 

0.5 

контроля 

0.2 

Грузовики 

доставки 

10-15 мин 

 

6 

 

0.7 

Контроллеры  

3 

0.7 

ожидания 

0.1 

40-70 мин 

Перевозчики 

9 

0.6 

временного 

хранения 

0.2 

Грузовики 

поставщи-

ков 

40-70 мин 

 

____ 

 

____ 

 

Принимающие 

6 

0.4 

разгрузки 

0.05 

20-30 мин 

Погрузчики 

12 

0.6 

складского 

помещения 

0.1 

 

 

 

 

 

Анализ и интерпретация результатов исследования  

По результатам экспериментов были выявлены следующие оптимальные параметры для приня-

тия управленческих решений: 

  количество грузчиков равно 6; 

  количество разгрузчиков равно 6; 

  количество контроллеров равно 3; 

  количество перевозчиков равно 9; 

  количество принимающих равно 6; 

  количество погрузчиков равно 12; 

  количество  грузовиков  доставки  равно  7,  интервал  времени  погрузки  от  10  до  15  минут, 

время доставки занимает от 40 до 70 минут; 

  интервал грузовиков поставки составляет от 40 до 70 минут, а время разгрузки от 20 до 30 мин 

  максимальное  количество  заказов  в  очереди  равно  40,  а  время  интервала  составляет  от  2  до                

20 мин. 

Исходя из полученных данных, склад работает  оптимально: человеческие ресурсы не достига-

ют своего предела, но их загруженность в  основном более 75%. Так «Мария» крупная компания, то 

увеличилось количество заказов, емкость очередей, а также интервалы заказа. Скорректированы эта-

пы по разгрузке и загрузке грузовиков. Само же хранилище загружено не более чем на половину.  

Во  время  экспериментов  над  моделью  выявлен  ключевой  момент,  связанный  с  перегрузкой 

склада.  Чтобы  избежать  перегрузки  необходимо  выстроить  логистическую  сеть  так,  чтобы  мини-

мальный    интервал  приезда  нового  грузовика  поставщиков  должен  превышать  максимальное  время 

разгрузки предыдущего грузовика.  

Часть  свободных  помещений  хранилища  компания  планирует  сдавать   в аренду,  чтоб  исполь-

зовать помещения оптимально. Но со временем, в связи с ростом рынка, увеличится и загруженность 

склада.  

 

Выводы 

1. В качестве среды дискретно-событийное моделирования бизнес-процессов склада торгового 

предприятия  ТОО  «Мария»был  выбран  AnyLogic,  который  предоставляет  лучший  инструмент  для 

принятия управленческих решений. Все необходимое для успешного моделирования имеется на дан-

ном  объекте:  информация  о  взаимосвязях,  динамике  и  случайных  событиях  бизнеса,  реальные  дан-

ные для проведения анализа «что - если».  

2. Для создания имитационной модели склада выполнен следующий  перечень работ: описание 

склада, определение ролей, описание основных бизнес процессов, определение основных показателей 

и параметров, создание модели, проведение экспериментов, анализ и интерпретация результатов ис-

следования.  

3. По результатам имитационного моделирования склада найдено оптимальное решение: чело-

веческие ресурсы не достигают своего предела, но их загруженность в основном более 75%. Так как 

«Мария» крупная компания, то увеличилось количество заказов, емкость очередей, а также интерва-

лы заказа. Скорректированы этапы по разгрузке и загрузке транспорта. Само же хранилище загруже-

но не более чем на половину. Данный анализ позволил принять оптимальные управленческие реше-

ния для повышения эффективности бизнес-процессов, рассматриваемого торгового предприятия. 

 

●

 Техникалық ғылымдар 

 

ҚазҰТЗУ хабаршысы №1 2017                                          

161 

 

ЛИТЕРАТУРА 

[1] Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и современные инфор-

мационные технологии. – М.: Финансы и статистика , 1997. - 336с.  

[2] Лафта Дж. К. Эффективность менеджмента организации. Учебное пособие. – М.: РусскаяДеловаяЛи-

тература,1999. – 320 с.  

[3] Chaffey  D.  E-business  and E-commerce  Management:  Strategy,  Implementation  and  Practice.  -  3rd  изд.  - 

New Delhi: Pearson Education, 2007. - 663 с.  

[4] Chun-I Philip Chen Factors Affecting Business-to-business Electronic Commerce Success: An Empirical In-

vestigation. - U.S.: Nova Southeastern University, 2010. - 202 с.  

[5] Строгалев  В.  П.,  Толкачева  И.  О. Имитационное  моделирование.  —  МГТУ  им.  Баумана,  2008.  — 

С. 697-737 

[6] Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов // М.: Финан-

сы и статистика, 2006. 

[7] Лычкина Н.Н. Современные технологии имитационного моделирования и их применение в информа-

ционных  бизнес-системах  и  системах  поддержки  принятия  решений  //Сборник  докладов  Второй  научно-

практической конференции по имитационному моделированию -2005. - СПб.: ФГУП ЦНИИТС: ИММОД, 2005.  

[8] Alam, S. S.; Ali, M. Y.; Jani, M. F. M.(2011). An empirical study of factors affecting electronic commerce 

adoption among SMEs in Malaysia. // Journal of Business Economics and Management 12(2), р.375-399  

[9] Chaffey  D.  E-business  and E-commerce  Management:  Strategy,  Implementation  and  Practice.  -  3rd  изд.  - 

New Delhi: Pearson Education, 2007. - 663 с. 

[10]  www.anylogic.ru 

[11]  Киселева  М.В.  Имитационное  моделирование  систем  в  среде  AnyLogic:  учебно-методическое  по-

собие.  - Екатеринбург : УГТУ – УПИ, 2009. - 88 с. 

[12]  Е.А. Ланцев, М.Г. Доррер. Получение агентной имитационной модели  из дискретно-событийного 

описания бизнес-процесса. // Научно-технические ведомости СПбГПУ - 3' (174) -2013. 

[13]  M.Bokambayev,  B.Tussupova,  A.Mamyrova,  E.Izbasarov  Application  of  the  discrete-event  simulation 

when optimizing of business processes in trading companies. // World Academy of Science, Engineering and Technol-

ogy International Journal of Social, Human Science and Engineering. Vol:8 No:5, 19-20  may, 2014. - Р.640-642 

 

 

Tusupova B.B.,  Bokambayev М.М., Utepbergenov I.T., Sagyndykova Sh.N., Markosyan M.V. 

жүктеу/скачать 28,19 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: