МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

МАРИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра ИСЭ

Курсовая работа

«Контрольные системы управления»

Выполнила: студентка ЭФ гр. ПИЭ-32

Короткова А.М.

Научный руководитель:

доцент, к.э.н. Еклашева О.В.

Йошкар-Ола

2008

1. Планирование этапов производства (sf-2 algo)

1.1 Цель

Определить увеличится ли производительность завода при новом распределении этапов производства.

1.2 Описание

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.

1.3 Операции

Рассмотрим структуру данной имитационной модели. Начнем по порядку.

Рабочий день состоит из 8 часов.

 Settings | Time representation

60 units make 1 minute

60 minute make 1 hour

8 hour make 1 day

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:

 Model | Elements | Job parameters

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:

 Model | Elements | Job parameters

Element 1: Time = 5.0 Neg.Exp

Element 19: Time = 5.0 Neg.Exp

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. ............