物流节点仿真

物流节点仿真技术》试题：请同学从以下案例中任选一个作为分析对象，进行建模和分析1.轮胎分装线2.土石方物流3.路径选择4.话务系统分析5.自主案例案例1.某生产商将轮胎分装业务外包给公司A,该业务需要将轮胎和车轮，一个轮胎和一个车轮组成一个车胎，流程如下图。为此，公司A设置了一个分装车间，该车间包括材料仓库、生产车间两个部分，其中，材料仓库一天可容纳200个轮胎和200个车轮，车间共有三条生产线和一台检测设备。各参数所下表：设备或生产线参数处理时间恢复时间组装设备1(10,19)分钟之间的均匀分布0组装设备2(8,13)分钟之间的均匀分布0组装设备3(5,14)分钟之间的均匀分布0检测设备(2,10)分钟之间的均匀分布2分钟分解设备(5,11)分钟之间的均匀分布0请根据以上数据建模分析，一天能否完成180个车胎的组装任务，如不能应如何处理；仓库的合理采购量是多少。案例2.某土石方物流项目如下图所示，以上案例数据中如果设置6台运输车辆，且单车运量为1单位ENTITY，请建模分析一天能否完成5000个ENTITY的运输任务？表1装载;时间分布（分钟）表 2称重时间分布（分钟）装载时间概率累积概率随机数称遛时间概率累积概率随机数50.3003001-30120.700.7001-70100.500.8051-80160.301.0071-00150.20L0081-00表3运输时间分布（分钟）运输时间概率累积概率随机数400.400,4001-40600.300.7041-70SO0.200.9071-901000.10LOO91-00nn【装载机nn【装载机1装载队列装我机2清洗清洗队列案例3.諮工僥北路⑥北寧中医離遏工人俸殍场.:財恵中心公回k安门I⑥北京市政府灵諮工僥北路⑥北寧中医離遏工人俸殍场.:財恵中心公回k安门I⑥北京市政府灵q■捋O光华插三里斗®北京妇『医氓⑥披宜蹲物探| q6 @北京册晶酒店V/北大第一i医除-\\某同学在北京游玩，欲从天安门步行到三时屯，假设该同学只走主干道（无天桥和下穿道），行进过程受红绿灯、车流量等因素的影响，请结合运筹学知识分析以最短时间、最短距离为目标，利用EMPLANT还原这一路径选择过程。案例4.某话务系统服务流程如下图所示。其到达的顾客如果是VIP,则由话务员1服务，如果是一般顾客则随机选择3名话务员中空闲的接受服务。指标参数顾客到达间隔（3分钟，20分钟）区间内的，均值为6分钟的负指数分布话务员1服务时间（2分钟，10分钟）之间的均匀分布话务员2服务时间（4分钟，13分钟）之间的均匀分布话务员3服务时间（3分钟，11分钟）之间的均匀分布假设系统中的顾客忠诚度非常高（到了就不走）,且话务人员都是超人（不中断服务）,请根据以上数据建模分析,该系统的设置是否合理,如否,请分析为什么,如何优化？案例5.自主选择生活、学习当中碰到的系统,调查、分析基础数据,并建模分析该系统的合理性及可能的优化方案选择案例：1轮胎装配问题一、建模过程分析(30分)1.分析案例，将案例模块化：公司A设置了一个分装车间，意味着构建一个frame；材料库一天可容纳200个轮胎和200个车轮，意味着有两个Source；有三条生产线且需要将车轮和轮胎组装起来，故需要三个Assembly；生产线中有一台检测设备，一台分解设备，意味着需要一个DismantleStation和一个SingleProc检测合格的产品进入成品库，用Store表示用Buffer和Buffer1表示缓存区用FlowControl和FlowControll表示对各个产品进行分流2.建立如下图所示的模型：参数设置如下：题目中给出的数据如下：设备或生产线参数处理时间恢复时间组装设备1(10,19)分钟之间的均匀分布0组装设备2(8,13)分钟之间的均匀分布0组装设备3(5,14)分钟之间的均匀分布0检测设备(2,10)分钟之间的均匀分布2分钟分解设备(5,11)分钟之间的均匀分布0设置Assembly的处理时间为(10,19)分钟之间的均匀分布;Assembly】的处理时间为(8,13)分钟之间的均匀分布；Assembly2的处理时间为(5,14)分钟之间的均匀分布；SingleProc的处理时间为(2,10)分钟之间的均匀分布，恢复时间为2分钟的常数；DismantleStation为(5,11)分钟之间的均匀分布。模型解读：1)总体描述：200个车轮(Entity)和200个轮胎(Container)依次从两个储存区(Source)发出，经过缓存区(Buffer)进入生产线。经过分流设备(FlowControl)分别运输到三个组装设备(Assembly)中较为空闲的设备按照1:1的比例进行安装，安装完成后经过检测设备(SingleProc)进行检测，合格的产品(98%)进入到成品库(Store),不合格的产品(2%)进入到分解设备①ismantleStation)进行分解，将分解出来的一个车轮和一个轮胎分别运回到两个暂存区2)细节解释：Source和Source1的创建时间为均为数目可调，数量均为200个，来源表格为TableFile和TableFile1将Buffer和Buffer1的容量设为200将FlowControl和FlowControl1的离去策略选择为最大最近使用策略，表示MU将要向等待时间的后续节点移动，这样设置也符合生产线运转的实际情况将Assembly的设置如下所示，Assembly1、Assembly2的设置类似DismantleStation的拆卸模式选择分离，由于有两个Source根据两个TableFile产生MU,且后续节点Buffer和Buffer1的节点号相同，为了使Entity运回Buffer且Container运回Buffer1，不设置拆卸表，而是设置DismantleStation的自定义属性中新建一个名为a的Method程序，内容如下：isdoif@.name="E1"then@.move(Buffer);v1:=v1+1;else@.move(Buffer1);v2:=v2+1end;end;

将此程序放置到DismantleStation的控制选项卡的出口策略中，使得改程序在MU离开DismantleStation后执行。将SingleProc的退出策略选择为百分比，表格中输入98和2ShiftCalendar设置为两个班段，Shift-1在6:00-14:00上班，其中11:00-11:30为休息时间；Shift-2在14:00-22:00上班，其中18:00-18:30为休息时间。二、模型结果分析（40分）将系统的结束时间设置为1:00:00:00，运行结果如下其中，在该系统中成品库旁的数字表示成品库中的对象的数目，通过Display设置而成;V1，V2表示DismantleStation拆分出来的Entity和Container的数量，其程序已经写在了DismantleStation中出口策略的Method中。经过观察系统一天只能完成123个车胎的组装任务。改变种子值，观察结果种子值完成的数量种子值完成的数量(2,2)135(6,6)126(3,3)130(7,7)131(4,4)132(8,8)122(5,5)130(9,9)129通过上述结果可知均不能完成180个的组装任务量。如果不改变模型的参数设置，仓库的合理采购量应该为123个。三、方案优化或分析（30分）1•因为设置了ShiftCalendar对象，且设置了一天只有两个班次，一天只有15个小时的工作时间，因此极大地影响了生产装配量。可以通过改变ShiftCalendar对象的设置来提高生产量。去掉ShiftCalendar对象，则完成200个只需要21:27:54.4642。改变种子值观察结果

种子值时间种子值时间(2,2)20:03:48.8094(6,6)20:46:49.1349(3,3)20:22:39.8542(7,7)20:50:54.2109(4,4)20:28:27.3945(8,8)22:07:49.8337(5,5)21:14:32.2179(9,9)20:45:13.8601由表可以，去掉ShiftCalendar对象后，可以完成一天200个的任务。系统从整体看里类似串联电路，企业的生产能力与检测设备的数量有很大的关系，因此可以增加检测设备数量，来增加企业的产量。增加一台检测设备，不改变其他设置，企业在一天内能够完成200个的生产量，改变种子值后也能完成任务，故增加检测设备是一种优化方案。企业也可以通过改变装配设备的处理时间，检测设备的处理时间来提高企业的作业效率，从而实现每天200个的产量目标。优化方法总结：取消ShiftCalendar对象设置以及增加一台检测设备虽然可以显著