物流系统分析doc.docx

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物流系统分析doc

物流系统分析课程

论文（报告、案例分析）

院系物流学院

专业机械设计制造及其自动化

班级09940731

组长姓名杨杰

学号0994073128

任课教师周三元

小组成员

鲁阳

芦平升

徐仁洪

王硕

0994073123

0994073106

0994073129

0994073110

2011年7月6日

IDEASFORMODELINGANDSIMULATIONOFSUPPLYCHAINSWITHARENA

常用的供应链系统的建模技术与方法

就常用的建模方法而言，基本上可以分为基于运筹学的建模方法（ORbasedModelingMethods）、基于控制论的方法（ControltheoristsbasedModelingMethods）、基于系统仿真的建模方法（SimulationbasedModelingMethods），基于企业建模方法的研究方法（EnterprisemodelbasedModelingMethods）。

其中基于系统仿真的建模方法主要包括：

基于方程的方法（EquationbasedModelingMethods）（主要是基于系统动力学的方法，SystemDynamicsbasedModelingMethods）、基于离散事件仿真的方法（DiscreteEventSimulationbasedModelingMethods）、基于多智能主体的建模仿真的方法（Multi-AgentSimulationbasedModelingMethods）等

基于控制论的方法（ControltheoristsbasedModelingMethods）

基于控制论方法包括离散时间差分方程模型以及连续时间微分方程模型，分别对应离散系统和连续系统的建模。

这些建模的思想主要是借鉴控制学科的理论，把供应链系统输入与输出的关系用一系列的差分方程或微分方程来描述。

这样以来，有很多的控制理论的工具就可以用来分析与研究供应链系统的内在的动态特征，比如传递函数、根轨迹图、频域分析等等，这是此类方法最大的特点。

我们可以将供应链考虑成为一个理想的多级库存控制系统（如利用库存平衡方程组来描述供应链中的供应商），然后用自动控制原理可以给出其系统方框图及传递函数，就可以求出使系统稳定的临界值。

由于方法本身的限制（具有很强的线性假设，即采用一系列的差分方程或微分方程来描述供应链系统输入与输出的关系，但是目前大部分的供应链不满足这样的假设），当模型的规模很大、很复杂时，首先采用这种方法描述问题就很复杂，即使能够很好的描述，要得到结果也是很困难的。

基于运筹学的方法（ORbasedModelingMethods）

基于运筹学的方法一般使用整数规划（IP,IntegerProgramming）、混合整数规划（MIP,MixedIntegerProgramming）、排队论（QueuingTheoreticModels）、策略评价模型（OptionValuationModels）、网络流（NetworkFlowModels）以及博弈论模型（GameTheoreticModels）、统计分析（statisticalAnalysis）和传统的优化方法（Optimization），来描述和求解问题，模型可以覆盖供应链管理中的所有领域，主要用于策略性决策。

求解的方法主要有分支定界法、Lagrange松弛方法、Bender分解方法和行因子化方法等。

排队论模型主要用于研究生产企业在平稳生产状态下的情况，如各个设备或车间等的输出率等，并对资源分配进行优化，如合理安排各个设备的加工任务、合理安排人员的加工任务等，以达到提高生产效率的目标。

网络流模型主要用于研究供应链中成员的选择、布局以及供应链的协调问题。

网络提供了一种描述供应链结构的方法，用网络流模型来表示一个供应链有其独特的优点，它能很方便地表示供应链中各种活动的先后次序。

使用网络设计方法建立供应链模型主要存在两方面的问题：

一方面由于用这种方法建立的模型一般规模比较大，随着供应链的扩大、考虑范围的扩展，模型的求解也相应地变得困难；另一方面则是它只能考虑确定和静态的问题模型，考虑随机因素的能力十分有限，而后者在供应链中几乎无处不在。

策略评价模型主要用于研究供应链在不确定情况下的管理和协调问题。

对跨国企业而言，经常会有不确定事件发生，如汇率波动、政府政策改变或新技术的发明等。

企业会采取各种策略对此做出反应，如调整供应链中成员的数量、采用不同的生产技术等。

策略评价模型提供了一种对采取的措施和策略进行评价的方法。

策略评价模型一般是随机动态规划模型，目标是使各个时期的期望费用总和最小或总收益最大。

许多供应链模型都表示成混合整数规划模型。

目标函数为生产和销售成本等费用最小或利润最大，用整数变量表示供应链中成员的选择、生产技术的选择、运输方式的选择等，用连续变量表示供应链中各成员的能力、各种资源的分配等，用约束表示供应链中的物流平衡关系和供需关系等。

在供应链系统的研究中，博弈论模型常常与运筹学的其它方法相结合，分析供应商与制造商之间、制造商与销售商之间的相互协调问题，如研究制造商和销售商之间的协调，确定制造商和销售商各自的对策，确定产品价格、订货时间等，使他们都能获得比原来更好的收益。

我们可以看到，基于运筹学的方法一般都需要较强的假设条件与数学抽象（比如统计模型中有关概率分布的假设），由于实际的供应链系统包含了很多复杂的、不确定的因素（例如，组织、个人等等），同时供应链协调本身的复杂性将导致模型的结构十分复杂，现有的数学工具还不能提供获得最优解的途径，这使得运筹学的方法不能很好的解决这一类问题，因而具有很强的局限性。

基于系统仿真的分析方法（SimulationbasedModelingMethods）-1

目前，研究供应链仿真的机构总体上可以分为两类。

一类是IBM等软件公司，它们多进行的是商业化研究，仿真器具有良好的用户界面、强大的功能，目前在供应链研究中应用的主要仿真软件可包括：

（1）通用仿真软件，主要包括Arena,Extend,GPSS/H,MicroSaint，Ithink，Powersim，ProcessCharter等。

ProcessCharter是美国加州Scitor公司的产品。

正如Scitor公司对该产品的描述：

“大脑内的流程图”，它是一种很像流程图（FlowCharter）的、非常简单易用的工具。

ProcessCharter通过块（block）、线（line）和文本三种基本图形来构建模型，用户可以自定义各类资源（如劳动力和原材料等）及其特性（如质量、成本、可使用性和再用性等）。

ProcessCharter提供了对离散事件成本分析的完美仿真，但却缺乏对连续事件仿真的支持。

尽管软件提供了多种预定义的条状图来察看仿真的结果信息，但却不允许用户建立自定义的图形，也没有用户可导入的控件。

Powersim是挪威ModellDataAS公司的产品，包含16种共150多个财务、数学、统计、控制和图形等方面的函数。

Powersim通过层次（Level）、流（Flow）、辅助（auxiliaries）和链接（Link）等系统动态符号（SystemDynamicNotation）来构建系统，支持Windows平台的动态数据交换（DynamicDataExchange，DDE）和对象的链接和嵌入（ObjectLinkingandEmbedding，OLE），并包含有大量的示例，使初学者可以很快的掌握它。

Powersim支持多用户的并发访问，它的数组处理能力和工作组支持能力使得它成为连续系统的强大模型工具，但它对离散事件系统的支持却很有限。

Ithink是HighPerformanceSystems的产品，它包括基础版和专业版两种。

和Powersim一样，ithink采用原料（Stocks）、流（Flow）、转换器（Converter）和连结（Connector）等系统动态符号来建立模型，这些构件分别与Powersim的构件相对应。

尽管在连续系统的建模上，ithink不及Powersim，但却提供了更好的离散事件建模。

Ithink添加了队列（Queue）、箱（Oven）和传送器（Conveyor）三种特殊的原料来建立离散事件系统。

Ithink可以通过不同的输入进行模型的灵敏度分析，并提供时间序列和分散的图形来观察仿真的输出。

Ithink还拥有大量的预定义块和优秀的文档支持。

（2）制造系统仿真软件，主要包括ArenaPackagingEdition,AutoMod,ProModel,QUEST,TaylorED,WITNESS,Extend+Manufacuring等。

（3）服务业（流程）仿真软件，主要包括ProcessModel,ServiceModel,SIMPROCESS,WorkFlowAnalyzer,Extend+BPR等。

Extend+BPR是美国ImagineThat!

公司的产品，它是一个几乎对于任何流程的建模和重组都适用的强大的软件包。

Extend有基础版、Extend+BPR、Extend+Manufacturing和Extend+BPR+Manufacturing四个版本。

Extend采用块框架（BlockFramework）来建立和描述模型，尽管不如ProcessCharter容易掌握，但却胜过Powersim和ithink的系统动态符号。

Extend允许用户在仿真中设置分析的灵敏度参数并可将不同参数下的仿真结果集成在一起使得用户能够对不同的环境进行快速的判别和决策。

Extend对于连续和离散系统建模的完美支持，大量预建立的块，对第三方厂商的接口支持和极强的可扩充性等特点都使得Extend成为不可多得的工具。

（4）供应链专用仿真软件，主要包括i2SupplyChainStrategist，IBMSupplyChainAnalyzer,SupplyChainGuru等。

另外一类是CarnegieMellon大学、Pennsylvania州立大学、Toronto大学等学校，主要出于学术研究的需要，开发具有自身特点的仿真器，采用的技术各具特色。

例如，CarnegieMellonUniversity利用了Multi-Agent技术作为供应链仿真器的框架，可以对供应链的大部分战略和政策问题进行仿真，是一个较好的决策支持工具，目前仍然在进一步研究与开发中。

基于方程的方法（EquationbasedModelingMethods）

基于方程的方法主要是采用系统动力学的方法。

系统动力学是美国麻省理工学院（MIT）以JayForrester教授为首的系统动力学小组在50年代创立和发展起来的一门学科。

它的研究对象主要是复杂的、非线性的、具有多重反馈的连续系统。

在发展的初期称为“工业动力学”（IndustrialDynamics）。

随后又出现了研究城市的发展、人口变迁以及环境污染的“城市动力学”（UrbanDynamics）和研究全球社会和经济问题的“世界动力学”（WorldDynamics）。

1972年，JayForrester教授正式提出了“系统动力学”（SystemDynamics，简称SD）的名称。

基于离散事件仿真的分析方法（DiscreteEventSimulationbasedModelingMethods）

对供应链仿真的研究主要是利用离散事件仿真（DES,Discreteeventsimulation），并综合利用运筹学软计算等优化及建模技术，重点解决供应链系统中供应链设计、位置决策、库存管理决策等战略决策问题；普遍采用可重用的模块化设计，利用图形过程建模方法建立系统模型，在增强系统柔性的同时，降低用户使用仿真器的复杂度（有关离散事件仿真的分析与应用在后续的章节中有详细地分析）。

基于多智能自主体的建模方法（Multi-AgentSimulationbasedModelingMethods）

随着人工智能以及智能自主体技术的发展，利用具有一定自主推理、自主决策能力的多智能自主体（Multi-Agent）以及由其组成的多智能主体系统（MAS,Multi-AgentSystem），用来仿真、优化、实施、控制企业供应链的运行，已经成为研究和实施供应错管理的重要方法之一。

其应用包括:

1.建模与仿真方面的应用

建立供应链的Multi-Agent仿真模型，通过仿真实际供应链的运行，为供应链过程重组和供应链运行管理提供决策支持，是Multi-Agent在供应链管理中的一个重要应用方向。

Multi-Agent模型是一种新型的、强有力的决策支持工具，它能够为决策者评价供应链运行效率，进行What-if分析，提供高效而易用的决策支持。

2.计划调度与优化求解方面的应用

企业供应链的各个环节一般都具有独立的计划调度能力，但是只有把这些独立分散的计划调度能力协调、整合在一起，才能使整条供应链的运行得到优化。

利用多智能主体系统协调供应链各个环节的计划调度，是研究历史较长，而且应用性最强的一个领域。

在基于多智能主体的计划调度系统中，每个智能自主体代表不同的资源，如机器设备、运输车辆、工人等，并且负责该资源的计划与调度。

3.运行与实施方面的应用

利用智能自主体构建企业的信息基础平台，利用Multi-Agent作为供应链协调和通信的主体，控制和管理企业供应链的运行，以提高供应链管理的自动化和智能化程度，是Multi-Agent应用于供应链管理的一个重要研究方向。

仿真技术在制造业中的应用与发展

在制造企业产品设计和制造的过程中，计算机仿真一直是不可缺少的工具，它在减少损失、节约经费、缩短开发周期、提高产品质量等方面发挥了巨大作用。

制造业竞争的日趋激烈，促使各国研究和应用先进制造技术。

先进制造技术的应用和发展，为计算机仿真的应用提供新的舞台，提出更高的要求。

从发展的历程来看，仿真技术应用的领域空前的扩大，已从传统的制造领域（生产计划制定、加工、装配、测试）扩展到产品设计开发和销售领域。

而与网络技术结合所带来的仿真的分布性、与图形和传感器技术相结合所带来的仿真的交互性、以及仿真技术应用的集成化，是仿真技术在制造业中应用的新趋势。

按照仿真技术应用的对象不同，可将制造业中应用的仿真分为四类：

面向产品的仿真；面向制造工艺和装备的仿真；面向生产管理的仿真；面向企业其它环节的仿真。

本文将从以上四个方面，介绍计算机仿真在制造业中的具体应用。

本文最后还介绍了虚拟现实和拟实制造的概念，作为计算机仿真在制造业中应用的展望。

1.制造技术的发展历程

制造业（包括机械制造、电子制造、非金属制品制造、成衣制造以及各种型材制造等部类）是国民经济的支柱产业，其生产总值一般占各国国内生产总值的20%~55%。

在各国的企业生产力构成中，制造技术的作用一般占60%左右。

所以有的专家认为，世界上各个国家经济的竞争，主要是制造技术的竞争。

随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化，这种竞争日趋激烈，各国政府都非常重视对制造业的研究。

为了改进以T（开发周期）、Q（产品质量）、C（开发成本）、S（售后服务）、E（环境污染程度）为主要衡量指标的产品及产品开发过程，美国在80年代末提出了包括系统总体技术、管理技术、设计制造一体化技术、制造工艺与装备技术、支撑技术五大技术群在内的先进制造技术（AMT：

AdvancedManufacturingTechnology）的概念。

经过十余年的发展，五大技术群的内容到现在已大大丰富，其具体含义如下[12]：

2.   系统总体技术群：

研究如柔性制造、计算机集成制造、敏捷制造、智能制造等先进制造技术的设计、规划、集成等总体技术。

     管理技术群：

研究与制造企业的生产经营和组织管理相关的各种技术，如计算机辅助生产管理、物料需求计划/制造资源计划/企业资源计划、供应链管理、全面质量管理、准时制造、精良生产、企业经营过程重构等技术。

   设计制造一体化技术群：

研究与产品设计、制造、直到检测等全过程相关的各种技术，如并行工程、计算机辅助设计/计算机辅助工程/计算机辅助制造、拟实制造、可靠性设计、智能优化设计、质量功能配置、数控技术、物料储运、自动控制、检测监控、以及质量保证等技术。

    制造工艺与装备技术群：

研究与制造工艺及装备相关的各种技术，如材料生产工艺及装备（冶炼、轧钢等）、常规加工工艺及装备（铸造、锻造、焊接、热处理等）、少无切削加工工艺及装备、高速超高速加工工艺及装备、精密超精密与纳米加工工艺及装备、特种加工工艺及装备（激光、电子束等）。

    支撑技术群：

这一技术群是以上技术群赖以生存并不断取得进步的相关技术，如标准化技术、计算机技术、软件工程、数据库技术、多媒体技术、网络通信技术、人工智能、虚拟现实技术、材料科学、人员教育和培训、人机工程学、环境科学等。

以上涉及的主要制造技术的发展历程及其在产品生命周期中所应用的阶段可归纳为图1。

图1中，纵轴代表年代，横轴代表产品的生命周期，从市场需求形成开始，经过概念设计（外形、特征、材料、价格、批量）、初步（总体）设计、详细（部件）设计、工艺设计、生产计划制定（材料采购）、生产（加工、装配、测试），一直到销售、维护，涉及企业的各个部门。

通过对先进制造技术的研究与应用，大大提高了产品的质量和生产效率。

2  计算机仿真的发展及在制造业中应用的概况

计算机仿真技术作为一门新兴的高技术，其方法学建立在计算机能力的基础之上。

随着计算机技术的发展，仿真技术也得到迅速的发展，其应用领域及其作用也越来越大。

尤其在航空、航天、国防及其他大规模复杂系统的研制开发过程中，计算机仿真一直是不可缺少的工具，它在减少损失、节约经费、缩短开发周期、提高产品质量等方面发挥了巨大作用。

这学期周老师引导我们对仿真软件中的arean进行了学习。

我们用该软件进行了一些生产场景的仿真。

该软件使用方便、一目了然。

软件中有很多模块和函数，很贴近现实生活中物流场景。

我们用arean软件仿真一个实际加工过程，以下是这个模型的生产过程中的一些模拟场景及其制作过程。

仿真系统的定义

系统仿真是现代企业科学管理技术之一,是将对象系统模型化,把模型作为实验装置,用来分析已存在的或计划中系统的一种技术。

系统仿真是工程师、经理和决策人对提出的关于操作、流程、或是动态系统的方案进行试验、评估、以及视觉化的工具。

计算机仿真的特征是系统本身不必实装就可以进行实验。

它在减少损失、节约开支、缩短开发周期、提高生产效率、提高产品质量等方面起着重要作用。

仿真是以系统理论、形式化理论随机过程理论、统计理论以及优化理论为基础，借助计算机和仿真软件对实际系统行为进行动态实验研究的方法。

通俗而言，仿真是基于一定的知识或假设，对实际系统进行模拟，从而更加深入地了解整个系统，并且对系统做出科学的调整、改善和优化，为辅助决策提供依据。

仿真的特点

它可以将研制过程、运行过程和实施过程放在实验室中进行，具有良好的可控制性、无破坏性、可复现性和经济性等特点。

系统仿真在理论上体现了实验思考的方法论，用它可以探索高技术领域和复杂系统深层次的运动机理和规律性，给出人们直观逻辑推理不能预见的系统动态特征，具有科学的先验性。

系统仿真建模具有面向过程的特点，仿真模型与所研究系统的运行过程在形式上和逻辑上存在对应性，避免了建立抽象数学模型的困难，显著简化了建模过程，具有很好的直观性

仿真的基本类型

离散系统仿真。

连续系统仿真。

混合系统仿真

下面我就仓储的安全补给和客户的得失为实例，运用Arena来模拟该过程：

先来看A生产线是如何模拟出来的（B生产线与A相似）：

第一步：

创建块

vCreate模块

v仿真模型中实体的起始点。

实体是按照一个时间表或者基于到达时间间隔被创建的。

实体离开Create模块进入到系统中被加工。

v

第二步：

定义变量

vAssign模块

v这个模块用来创建一个变量或对变量，实体属性，实体类型，实体的图片或者其他的系统变量重新赋值。

到目前为止我们只是使用其自增或者自减一个变量，稍后我们将用它来改变其他数量或者属性的值

抓举时间符合三角分布（1，3，4），到达时间符合TNOW分布。

第三步：

创建实体

vProcess模块

v

v仿真中重要的处理步骤。

Process可以被指定为Valueadded（增值服务）或者

v

vnon-valueadded（非增值服务），以便于可以累加它处理实体的各种成本或时间等。

v

v一个Process模块能够被定义为以下四个选项：

™Delay

™Seize–Delay

™Seize–Delay–Release

™Delay–Release

v使用Process模块的时候，推荐使用基础的函数Delay或者Seize-Delay-Releas。

产品在经过A、B初加工或预处理后，都到达下一工序深加工。

第四步：

检验产品

vDecide模块

v这个模块允许在系统中进行决策操作。

它可选择是基于条件还是基于概率的决策。

v

v决策有下四种：

™2-waybyChance：

实体有一定的概率到达两个可能的站点中的一个。

™2-waybyCondition：

实体根据一定的条件到达两个可能站点中的一个。

这些条件包括队列中等待的实体的数量，全局变量的值，一个属性的值，等等。

™N-waybyChance：

实体有一定概率到达N个可能站点中的一个。

™N-waybyCondition：

实体能够根据一定的条件到达N个可能站点中的一个。

检验产品是否加工合格。

如果合格直接计数，若不合格，则再加工，然后再判断，把合格的与不合格的分别计数。

第五步：

计数

vRecord模块

v这个模块在仿真模型中通常用来收集用户指定的统计信息。

第六步：

终止

vDispose模块

v在仿真模型中，Dispose模块主要用于作为实体的中止点。

实体的统计信息将在实体离开模型前记录下来。

参数视图

终止的同时，资源也被释放。

然后运行。

以下是运行的结果：

下面是对结果的分析：

当然，我们也可以键入一切其他小模块，例如插入时钟，日期等：

仅仅反映了该软件很少的一部分功能，还有很多功能有待我们进一步学习和研究。

为以后的工作做好准备。

我国全社会物流总成本占GDP的比重，自1998年降到21.4%以来，连续７年在此百分比徘徊，到2004年仍在21.3%的水平。

而国外物流发达国家的水平是8%~10%左右。

截至目前，我国的物流业仍然处于初级阶段，停留在粗放式经营的层面，质量和效益还不很理想。

与此相对，现代物流理念引入我国已有20余年的历史，但物流真正为中国企业所重视，被提升到企业战略管理的高度，第三方物流形成实际意义上的产业，则是在进入21世纪才刚刚开始而已。

当前，国内企业在物流成本的控制上，还处于一种探索阶段，感性的成份居多。

提出物流支出费用重要性的“黑大陆”学说，指明人们对物流费用了解十分片面的“物流冰山”理论；阐明物流成本控制是企业利润着眼点的“第三利润源泉”假设；简便易行的物流成本计算法——“物流ABC”计算法等国外科研成果