2.2 Модель задачи «Мониторинг потока посылок»

Данную задачу «Мониторинг потока посылок» можно отнести к стаандартной задаче систем массового обслуживания и решить методом моделирования в среде GPSS World.

В ходе решения потребуется доказать, что автоматизация данной задачи позволит существенно облегчить рабочий процесс, сократить время и рационально формировать штат сотрудников компании.

Заявки в компанию поступают случайным образом, поэтому получившуюся задачу, возможно, представить в виде простейшего потока событий. В данном случае будет использован простейший Пуассоновский поток. Пуассоновский простейший поток заявок удобен при решении задач систем массового обслуживания. Простейшие потоки редки на практике, однако многие моделируемые потоки допустимо рассматривать в виде простейших.

Простейшим Пуассоновским потоком является однородный стационарный поток без последействия.

Поток заявок однороден в случае, если:

• все заявки равноправны, то есть все посылки распределяются по очереди

• рассматриваются только моменты времени поступления заявок, без уточнения деталей каждой заявки.

Поток без последействия называется случайным потоком, который обладает свойством, в котором количества событий, происходящих в непересекающихся интервалах времени, являются независимыми случайными величинами, другими словами число событий любого интервала времени (t, t+x) не зависит от времени t, а зависит только от длины x этого интервала.

Число  событий простейшего однородного потока, выпадающих на интервал длины , распределено по закону Пуассона:

, (1)

где р- простейший поток;

n- число событий простейшего потока, ед;

x- интервал длины, в который выпадает число событий n, мин;

t- интервал времени, в котором происходят события, мин;

e- степенная функция;

λ- интенсивность потока, характеризующаяся средним количеством поступающих заявок за единицу времени, ед./мин.

2.3 Обоснование и выбор метода решения задачи

Для решения поставленной задачи «Мониторинг потока посылок» используется метод имитационного моделирования в среде GPSS. Требуется провести исследование работы компании, сравнить результаты, полученные до автоматизации и после, выявить более оптимальный метод распределения сотрудников, с целью повышения эффективности рабочего процесса, в данном случае распределения посылок.

Решение задачи «Мониторинг потока посылок» с помощью метода имитационного моделирования процесса позволит показать преимущества оптимизации распределения посылок за счет оптимального формирования штата сотрудников в каждом из отделов.

Компания «Pony Express» осуществляет свои функции в сфере логистики. Управление услугами компании «Pony Express» занимается распределением почтовых материалов по складским секторам. В компании работают:

- 2 специалиста по распределению бандеролей

- 2 специалиста по распределению крупногабаритных посылок

- 2 специалиста по распределению писем,

- 2 специалиста по распределению посылок с приоритетом времени (то есть срок доставки посылки будет самым минимальным, по сравнению с другими посылками)

- 2 специалиста, занимающихся распределением посылок с учетом ее весовых характеристик

- 2 грузчика

- 2 курьера.

На рисунке 7 представлена структурно-функциональная схема моделируемой системы.

Рисунок 7 – Структурно-функциональная схема моделируемой системы

Процесс распределения состоит из нескольких последовательных

шагов, представленных на рисунке.

Шаг 1. В компанию ежедневно поступают пакеты посылок.

Шаг 2. На данном этапе полученные пакеты вскрываются и выкладываются на подвижные стеллажи. Далее посылки последовательно направляются в каждый из отделов через окошки, где каждой из посылок присваивается информация, соответствующая специфике отдела.

В шагах 3 и 4 бандеролям и письмам с помощью программы присваивается сектор склада и номер полки, на которой их можно будет найти без особых трудностей и лишней траты времени.

Шаг 5. В отделе распределения крупногабаритных посылок специалисты замеряют посылку. Далее посылка переходит в следующий отдел.

Шаг 6. В данном шаге специалистом измеряется вес посылки. Посылка направляется в следующий отдел.

Шаг 7. Распределение по приоритету. В данном отделе специалист добавляет сроки доставки в программу. Приоритет в данном случае - это доставка посылок в кратчайшие сроки. (1-3 дня). После добавления сроков доставки программа выдает рекомендацию по размещению данной посылки на складе.

В конце всей процедуры, специалист из отдела распределения по приоритету помечает посылки стикером - лентой с указанием на ней сектора склада и полки, на которой будет размещена посылка.

В ходе исследования рабочего процесса компании были собраны статистические сведения о временных интервалах поступления посылок и обработки их различными специалистами. Сбор информации осуществлялся в течение 2х недель и был зафиксирован в виде таблицы 4. С использованием этой таблицы были рассчитаны средние значения, являющиеся математическим ожиданием (среднего значения случайной величины), и дисперсия (отклонение от математического ожидания). Результатом проделанной работы будет являться новая таблица, содержащая проанализированные показатели работы персонала.

Таблица 5 - Распределение посылок с учетом временных отклонений

Специалист	Среднее время обработки (мин)	Среднее отклонение (мин)
Специалист по распределению бандеролей	10	±5
Специалист по распределению крупногабаритных посылок	15	±5
Специалист по распределению писем	15	±5
Специалист по распределению посылок с учетом приоритета времени	25	±10
Специалист по распределению посылок с учетом весовых характеристик	20	±10
Грузчик	30	±5
Курьер	120	±10

Проведем исследование, промоделировав работу системы в нескольких вариантах. Используя информацию о том, что в каждом из отделов работает по два человека (таблица 6), промоделируем эти данные в среде GPSS и получим результаты, представленные в таблице 7. В первом столбце указывается наименование специалиста, во второй их количество.

Таблица 6 - Фрагмент листинга первого варианта моделирования

Banderolers	STORAGE 2
Biggers	STORAGE 2
Letters	STORAGE 2
Headers	STORAGE 2
Weighters	STORAGE 2
Loaders	STORAGE 2
Couriers	STORAGE 2

Таблица 7 - результаты моделирования первого варианта

Величины	Значение(%)
Коэффициент использования специалистов по распределению бандеролей	0.778
Коэффициент использования специалистов по распределению крупногабаритных посылок	0.623
Коэффициент использования специалиста по распределению писем	0.086
Коэффициент использования специалиста по распределению посылок с приоритетом	0.069
Коэффициент использования специалиста по распределению посылок с учетом весовых характеристик	0.059
Коэффициент использования грузчиков	0.931
Коэффициент использования курьеров	0.284
Среднее транзитное время (мин)	475.985

Из результатов моделирования первого варианта, видно, что показатель коэффициентов использования специалистов по распределению писем, посылок с приоритетом и посылок с учетом весовых характеристик достаточно мал. Поэтому, для того, чтобы повысить коэффициент использования в программу будут внесены изменения. Из отдела курьеров будет перенаправлен один человек в отдел грузчиков, из отделов распределения посылок с приоритетом и посылок с учетом весовых характеристик будет переведено по одному человеку в отдел распределения крупногабаритных посылок, а из отдела распределения писем будет переведен один человек в отдел распределения бандеролей. Введенные изменения представлены в таблице 8.

Таблица 8 - Фрагмент листинга второго варианта моделирования

Banderolers	STORAGE 2 (+1)	STORAGE 3
Biggers	STORAGE 2 (+2)	STORAGE 4
Letters	STORAGE 2 (-1)	STORAGE 1
Headers	STORAGE 2 (-1)	STORAGE 1
Weighters	STORAGE 2 (-1)	STORAGE 1
Loaders	STORAGE 2 (+1)	STORAGE 3
Couriers	STORAGE 2(-1)	STORAGE 1

Таблица 9 - результаты моделирования второго варианта

Величины	Значение(%)
Коэффициент использования специалистов по распределению бандеролей	0.526
Коэффициент использования специалистов по распределению крупногабаритных посылок	0.503
Коэффициент использования специалиста по распределению писем	0.190
Коэффициент использования специалиста по распределению посылок с приоритетом	0.147
Коэффициент использования специалиста по распределению посылок с учетом весовых характеристик	0.116

Продолжение таблицы 9

Коэффициент использования грузчиков	0.568
Коэффициент использования курьеров	0.701
Среднее транзитное время (мин)	245.880

Промоделировав работу системы в двух вариантах можно сделать вывод о том, значительно сократилось среднее транзитное время, то есть среднее время нахождения транзакта, в данном случае посылки, в процессе распределения с того момента, как только посылка прибыла в пакете, была вскрыта, обработана всеми специалистами и отправлена на склад.

Согласно полученным результатам в первом варианте моделирования это время составляло 475 минут, во втором 245 минут. Помимо времени также улучшились показатели коэффициента использования сотрудников.

2.4 Информационное обеспечение

2.4.1 Анализ потоков данных при решении задачи

Информационное обеспечение задачи «Мониторинг потока посылок» представляет собой совокупность массивов данных, которые связаны между собой потоками данных, методов организации, хранения, накопления и доступа к информационным массивам, обеспечивающих выдачу всей информации, необходимой в процессе решения функциональных задач.

Принципом организации информационного процесса является быстрое и оптимальное распределение информации.

Виды входных и выходных потоков представлены в таблице 10.

Таблица 10 - Виды входных и выходных потоков

Обозначение потока	Содержание потока	Периодичность	Носитель
Iвх1	Товарно-транспортная накладная	ежедневно	Электронный и бумажный документ
Iвх2	Лист описи (препроводительная ведомость)	ежедневно	Электронный и бумажный документ
Iвх3	Манифест	ежедневно	Электронный и бумажный документ
Iвых1	Квитанция о получении (вторая часть листа манифеста)	ежедневно	Электронный и бумажный документ
Iвых2	Расходная накладная	раз в квартал	Бумажный документ