Имитационная модель операционного зала банка (стр. 2 из 3)

Развитие имитационного моделирования началось в 50-х годах. Сначала имитационные модели разрабатывали на языках типа FORTRAN. В 60-х годах появились и стали развиваться специализированные языки имитационного моделирования GPSS, SIMSCRIPT, GASP, SIMULASLAM. Их применение позволило упростить процесс имитации систем. В 80-х годах стали разрабатывать имитационные системы (среды), содержащие интерфейс непрограммирующего пользователя, входные и выходные анализаторы, возможность анимации процесса имитационного моделирования. В наше время на рынке ПО для имитации предлагается более 50 мощных продуктов имитационного моделирования, таких как Arena, AutoMod, Ехtеnd, GPSSWorld и др. Сейчас разработка методов имитационного моделирования находится в середине своего развития. Ведутся работы по совместному функционированию распределенных имитационных моделей, связи имитационных моделей через Интернет, универсализации моделей, расширению библиотек.

Для построения модели была выбрана система Arena (фирмы Rockwell Software), так как она наиболее оптимально подходит для решения поставленной задачи, имеет интуитивно понятный интерфейс, наиболее приспособлена для решения задач на основе движения транзактов.

Рассматривались также варианты использования таких программных продуктов, как системы GPSS и Ithink, а также языки программирования VB.net, VBA и C#. системы GPSS и Ithink были отвергнуты по ряду причин. Система GPSS является более сложной для понимания, чем Arena. В Arena предоставляется возможность моделирования с помощью интерфейса, а в системе GPSS необходимо знание языка моделирования: команд и операторов. Система Ithink удовлетворяет всем требованиям, кроме обеспечиваемых средств управления самим программным обеспечением – в ней отсутствует возможность сохранения модели. Используя для моделирования VB.net, VBA и C#, невозможно было бы достичь того же уровня визуализации и анимирования как в Arena за отведённый на работу период времени. Кроме того, использование языков программирования ставит проблему отображения статистической информации, без которой проблематично построение диаграмм и гистограмм. Конечно, это возможно. Но в Arena намного легче – это и есть основная причина выбора.

Arena - программное обеспечение для имитационного моделирования, позволяет создавать подвижные компьютерные модели, используя которые можно адекватно представить очень многие реальные системы.

Имитационное моделирование в среде Arena позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации. В имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы.

Модели с помощью Arena могут быть построены для таких сфер деятельности как: производственных технологических операций, складского учета, банковской деятельности, обслуживания клиентов в ресторане и т.д.

В целом система исключительно проста в использовании. В системе Arena удачно соединены интерфейсные возможности среды Windows и присущая Arena легкость иерархического построения модели и ее последовательного приближения к реальному объекту.

Arena относится к инструментам, позволяющим моделировать многие процессы в бизнесе.

Arena позволяет:

- моделировать процессы для последующего исследования, документирования, коммуникаций;

- моделировать бизнес «astobe», отразить все протекающие процессы, определить возможности усовершенствования;

- визуализировать процессы с помощью динамической графики и мультипликации;

Arena позволила организациям в разных странах:

- избежать дорогостоящих ошибок, вызываемых реализацией исключительно интуитивных решений;

- разработать процессы, позволяющие бороться с тупиками и неопределенностью, вызванными случайностью и непостоянством систем;

- обнаружить скрытые резервы и устранить тормозящие факторы в существующих реализациях и внутренних процессах;

Возможности системы Arena соответствуют требованиям поставленной задачи моделирования операционного зала.

2. Структура системы анализа операционного состояния банка

банковский обслуживание программный средство

Работа системы анализа (рис. 2) начинается с получения из БД автоматизированной банковской системы сведений о ресурсах банка и заключенных финансовых сделках. На основании этих данных производится расчет показателей текущего состояния банка.

Рис. 2

2.1 Построение имитационной модель операционного зала

Рассмотрим процесс работы операционного обслуживания банка, изображённые на рисунке 3. На этом этапе, исходя из условий задачи, необходимо описать алгоритм работы модели и задать для каждого модуля соответствующие параметры.

Рис. 3 - Граф модели в среде Arena

На рисунке показана модель в предстартовом состоянии. Вид модели в действии изображён на рисунках 19-21 приложения Б. Модель состоит из одного типа модулей: основная цепь блоков, моделирующих процессы появления, перемещения и исчезновение

Модули модели

Транзакты первого типа создаются в модуле Create с именем «Client 1»

Рис. 4 - Параметры модуля «client 2»

Транзакты второго типа создаются в модуле Create с именем «creat 2»

Рис. 5 - Параметры модуля «Client»

Транзакты второго типа создаются в модуле Create с именем «Client 1,2,3» Транзакты второго типа создаются в модуле Assign

Рис. 6

Далее транзакты следуют в модуль Decide под названием «decide».В этом блоке происходит определение, время или процент в ресурсе для транзакта.

Рис. 7

В случае если мест нету, транзакт идёт на блок Decide с названием «Process». В этом блоке происходит распределение транзактов, 25% остаются в модели и переходят в блок Process с названием «Cassa1»,после чего, возвращаются на блок Decide с названием «Cassa 2». Остальные транзакты покидают модель через блок Dispose с названием «Dispose».

Рис. 8

Вывод транзакта происходит через модуль Dispose «exittoBanc».

Рис. 9

Установите курсор в ячейка Приступаем к проведению имитационного эксперимента.

Выберите в главном меню тему "Сервис" пункт "Анализ данных". Результатом выполнения этих действий будет появление диалогового окна "Анализ данных", содержащего список инструментов анализа.

Выберите из списка "Инструменты анализа" пункт "Генерация случайных чисел" и нажмите кнопку "ОК" (рис. 10).

Рис. 10

В окне параметров видно, что в модели фактически используются 3 вида ресурсов, все они обледенены (set). Каждый ресурс это место в банке для каждого клиента

Рис. 11

Рис. 12

Рис. 13

3. Анализ результатов имитационного моделирования

После прогона имитационной модели был получен ряд отчётов с результатами моделирования.

Далее рассмотрим ту часть отчёта, которая связана со степенью загрузки операторов банка, среднее время, обработки транзакта.

Рис. 14

Заметим, что при оригинальных условиях (рисунок 10) загруженность ресурсов клиентов сильно различна если операторов марина и мба мича загружены на 91 и 95 процента, то загруженность ресурса оператора Евгений составляет всего 93 процентов. Однако при запуске модели мы видим, что все операторы банка работают одинаковое количество времени.

Это объясняется тем что, через зал хоть и проходит одинаковое количество клиентов но затрачиваемое время на оказание услуг ресурсами различно. К тому же, такую разницу между тем, что мы видим визуально и гистограммой отчёта можно объяснить тем, что визуально отображается перемещение от одного блока к другому, на что уходит определённое время. Т.е. мы наблюдаем процесс появления посетителей банка, когда этот процесс уже завершён. Соответственно, при прогоне модели визуально мы можем оценить лишь анимацию перемещения посетителей. А в отчёте мы уже оцениваем реальные статистические данные. Следовательно, эффект одинаковой загруженности операторов объясняется разницей времени, требуемого на оказание услуг, так же, анимацией и реальным временем, потраченным на оказание услуг.

Рис. 15