Рентабельность предприятия "Минскжелдортранс" (Минская механизированная дистанция погрузочно-разгрузочных работ) (стр. 11 из 14)
· ритмы потребления в регионе, охваченном управлением;
· потоки груза в пути (по родам груза);
· время ожидаемого прибытия по каждому грузу;
· ритмы потребления по каждому грузу.
Анализ показал, что на информационный эффект влияют, в основном, следующие факторы: уровень загрузки системы, взаимодействие случайных процессов, размах и характер управления, структура системы (схема путевого развития и технологические связи). Характер влияния их следующий: чем больше загрузка системы и чем больше размах случайных колебаний во входном потоке и продолжительности выполнения операций, тем больше очереди заявок в ожидании обслуживания. Информационный эффект как бы «смазывается». Частично теряется эффект управления, ибо оно искажается задержками потока в очередях. Взаимодействие технологии и структуры системы также влияет на загрузку тех или иных элементов и возникновение очередей, Управление как бы нейтрализует неблагоприятное воздействие случайных факторов и очередей и увеличивает информационный эффект. Примеры влияния факторов на эффект и рекомендуемые модели приведены на рис. 5.1 и рис 5.2.
Анализ показал, что наиболее универсальной моделью для расчета информационного эффекта является имитационная. Вследствие того, что там нс решается задача оптимизации в строгом виде, она может опираться на частично-формализованные знания, знания опытного характера.
Рисунок 5.1. Оценка эффективности текущей информации на сортировочной станции.
 |
Модель значительно полнее и богаче оптимизационных, позволяет отобразить всю совокупность влияющих факторов и рекомендуется для таких объектов, как железнодорожная станция и узел. Для больших полигонов рекомендуются динамические потоковые модели, рассмотренные выше. Алгоритмы выбора типа моделей приведены на рис.5.3 и рис,5.4.
Рисунок 5.3. Алгоритм выбора модели по виду объекта.
 |
Система позволяет отображать иерархическое диспетчерское руководство по принципу ситуационного управления. Отбирается множество расчетных ситуаций и решений к ним на опытной основе. Чем выше уровень управления, тем более общими параметрами описывается ситуация. В модель вводятся информационные элементы X η (η- иерархический уровень), который отображает состояние одного или группы технологических элементов (путей с вагонами, складов и др.). Если нет искажения информации, то существует отображение
где Dq— изменение состояния элементов;
J- множество информационных элементов нижнего уровня, соответствующих одному элементу верхнего (множество путей в парке, например). Если искажение есть, то предложено ввести отображение типа,
где λi- коэффициент искажения сообщения.
βÎ{0,1}-индикатор потери информации.
τi -время запаздывания сообщения.
Таким образом, описание ситуации на некотором иерархическом уровне (в данном случае на втором) будет опираться на состоянии информационных элементов, которое не полностью соответствует действительности
Где Xk”- подмножество информационных элементов, участвующих в описании k-ой ситуации;
q”i (t), q”j (t)- состояние i-го (j-го) информационного элемента;
q”ik, ˉq”ik минимальный н максимальный пределы для состояний элементов в k-ой ситуации;
qy - состояние управляющего элемента;
qyk - номер решения, соответствующего k -ой ситуации;
Sk, - k-ая ситуация.
Это отразится на качестве принимаемых решений. Если провести эксперименты при наличии и отсутствии искажения информации, то можно четко определить влияние информационного обеспечения на показатели работы. В этом случае необходимо описывать не только состояние системы, но и внешней среды
где Xk”—подмножество информационных элементов, описывающих состояние системы в к-ой ситуации;
Xˉk”- то же, внешней среды.
Имитационная модель такого типа позволяет выдавать на печать исчерпывающую характеристику работы системы, то есть все необходимые натуральные показатели-
На модели проведены эксперименты по влиянию на информационный эффект уровня загрузки станции и случайных факторов. На этой станции внедряется информационная система, которая позволит маневровому диспетчеру на 15 минут раньше получать информацию о наметившемся в сортировочном парке составе. Разработчики подсчитали, что весь поток в переработку пройдет станцию на 15 минут скорее, откуда не трудно определить экономию вагоно-часов. Расчеты на модели показали, что с увеличением загрузки вытяжек формирования с 30% до 90% возрастают задержки, а значит, и очереди составов в ожидании формирования. Возникает косвенное влияние на парке приема и отправления, которые трудно описать аналитически. В результате в сортировочном парке сокращение времени нахождения вагонов в сортировочном парке уменьшается с 0,2 часа до 0,13 часа, а на станции и целом с 0,27 часа до 0,8 часа. Для исследования влияния случайных факторов проводились эксперименты при различном разбросе колебаний продолжительности времени формирования составов. При увеличении коэффициента вариации с 0,1 до 0,7 простой в сортировочном парке увеличился в 1,5 раза. Возникшие очереди отрицательно повлияли на информационный эффект, в сортировочном парке сокращение простоя из-за уменьшения информационной задержки на 15 минут упала с 0,17 часа до 0,9 часа, а на станции в целом с 0,14 часа до 0,04 часа.. (рис.5.5).
 |
 |
 |
 |
В качестве объекта выбрана перевозка строительных грузов на дороги кольцевыми маршрутами. На дороге внедряется информационная система, которая позволит иметь более полную информацию об ожидаемом появлении порожних маршрутов, для которых нужно выбрать рациональную динамическую схему распределения. Основной эффект будет от улучшения управления. Остальные факторы - схема путевого развития станций, случайный разброс во времени выгрузки влияют меньше, так как станцию маршруты проходят транзитом, а колебания продолжительности в виде нескольких часов не сопоставимы с периодом расчета в 10 суток.
Дня расчета максимально возможного эффекта нужно использовать модель тина ДТЗЗ; возникает громадная многовариантность и динамике и дорожный диспетчер не может сделать точный расчет. В расчете предложен метод отражения предварительной информации в потоковых моделях типа ДТЗЗ и МДС в виде согласованного изменения периода расчета Тi в каждом из последовательных i расчетах. При дисбалансе ритма прибытия порожних маршрутов и ритма отгрузки десятков отправителей возникают либо простои маршрутов в ожидании погрузки, либо простои оборудования.
Обозначим для каждого момента времени t.tÎ{0,1,2,....,T}:
xjk (t) - запас составов маршрутов k - того типа в пункте назначения Bj. в момент времени t ;
yjk (t) - неудовлетворенный спрос в маршрутах k - того типа на станции погрузки Вj, в момент времени t;
cjk (t) - стоимость простоя одного маршрута k - того типа на станции погрузки В,;
sjk (t) - ущерб от опоздания одного состава k- того типа на станцию погрузки Вj.
Задача решается минимизацией функционала:
При ограничениях:
на баланс потоков на станциях выгрузки
 |
Первое слагаемое в функционале означает затраты на перемещение маршрутов, второе — на простои маршрутов в ожидании погрузки, третье - на простои производства из-за отсутствия порожних маршрутов. Расчеты проводились для трех вариантов:
· прогноз отсутствует;
· глубина прогноза равна одним суткам;
· глубина прогноза составляет 5 суток.
Нерациональный план распределения в динамике приводит к большим простоям составов в ожидании погрузки и потерям производства, (простоям оборудования). При этом задавалась разная стоимость простоя оборудования.
Если прогноза появления порожних маршрутов нет, то план строится следующем образом. Для каждого появившегося порожнего маршрута выбирается такой пункт погрузки, чтобы суммарные затраты на простой маршрута и простой оборудования были минимальны. Практически, маршрут направляется на фронт, где стоимость простоя оборудования максимальна. Однако, если иметь прогноз, то распределение могло быть иным.
Суммарные потери oт простоя маршрутов и простоя оборудования и третьем варианте по отношению к первому ниже на 34 % (с учетом заданных удельных стоимостей). На рис.5.6 показано изменение обобщающих показателей работы.