Darabárus raktárak készletezési folyamatainak vizsgálata szimulációs eljárás segítségével

Átírás

1 Bóna Krisztián: Darabárus raktárak készletezési folyamatainak vizsgálata szimulációs eljárás segítségével 1. Bevezető Napjaink kedvelt módszerei közé tartoznak a számítógépes operációkutatási módszerek, amelyek egyik nagy csoportját képzik az ún. szimulációs eljárásokon alapuló vizsgálatok. A cikk azt mutatja be, hogy miként lehet a szimulációs módszereket a készletezés területén alkalmazni, majd röviden bemutat egy általam a közelmúltban kifejlesztett számítógépes cél-software-t (TradeSim 2.0). 2. Szimulációs eljárások alkalmazása a logisztikai folyamatok tervezésében, üzemeltetésében A logisztikai folyamatok általában nemlineáris, sztochasztikus jellegűek, ebből adódóan a folyamatok jellemző paraméterei legtöbbször csak statisztikai módszerek segítségével határozhatók meg. Ennek oka az, hogy az esetek nagy többségében nagyszámú befolyásoló tényezővel, illetve bonyolult belső kapcsolatrendszerrel kell számolni, amelyek egzakt, analitikai úton történő leírása igen nehéz és legtöbbször lehetetlen is. Számolnunk kell azonban azzal, hogy a tervezési és legfőképpen az üzemeltetési döntések meghozatalára fordított idő, napjainkban rendkívül lerövidül. Egyértelmű, hogy a fent említett két tendencia egymásnak ellentmond, ezért szükség van olyan rendszerek kifejlesztésére, amelyek segítségével viszonylag kis időráfordítással, lehetőség szerint minél több döntési alternatíva kipróbálásával tudnak a tervezők, üzemeltetők bizonyos kérdésekben döntéseket hozni. A fent említett problémák megoldására jó alternatívát nyújtanak az operációkutatási módszerek (heurisztikus, matematikai, szimulációs) közül a különféle szimulációs technikákon alapuló eljárások. A szimulációs eljárások fő jellemzője, hogy első lépésben egy olyan modellt kell létrehozni, amely az összetett logisztikai jelen esetben készletezési rendszer matematikai és logikai összefüggéseit hűen tükrözi, és jól illeszkedik az eredeti rendszer működésének jellegzetességeihez. A modellépítés fő célja az, hogy egy már meglévő, vagy egy tervezett rendszer viselkedését vizsgáljuk anélkül, hogy a valóságos rendszerhez hozzányúlnánk. Ahhoz, hogy az általunk épített modell a bemenetére érkező az eredeti rendszer statisztikai jellemzőiből származó input jelekre a megfelelő kimeneti jeleket szolgáltassa fontos, hogy

2 2 a modell az eredeti rendszer lecsupaszított hasonmása legyen. Ez a fajta lecsupaszítás tulajdonképpen azt jelenti, hogy a szimulációs vizsgálat szempontjából fontos tényezőket kiemeljük és beépítjük a modellbe, míg a lényegtelen jellemzőket elhanyagoljuk. A modellépítésnél rendkívül fontos, hogy az elhanyagolás mértékét megfelelően válasszuk meg (ne legyen se túl bonyolult, se túl egyszerű a modell, mert ez használhatatlanná teheti a szimulációs futtatásokból származó eredményeket). A modell működtetését nevezzük szimulációnak. A helyes rendszermodell keresése tulajdonképpen egy iteratív tesztelési feladatnak fogható fel (a modell validálása, verifikálása), ahol elképzelhető, hogy egy adott problémára akár több megoldási változatot is ki kell próbálni ahhoz, hogy a modell a működtetés után a megfelelő eredményeket szolgáltassa. 3. A szimulációs eljárások alkalmazásának lehetőségei a darabáru raktári rendszerek vizsgálatában A korszerű logisztikai szemléleteknek az elterjedésével többször felvetődött a raktározás szükségességének kérdése, de bebizonyosodott, hogy a raktározásra bár költségnövelő tényező szükség van, hiszen pótolhatatlan szerepet tölt be a termelés és elosztás különböző fázisai között sztochasztikusan jelentkező ütemkülönbségek áthidalásában. Így a raktárak szerepe megnő, hiszen a logisztikai lánc csomópontjain helyezkednek el és nem, mint elszigetelt rendszerek, hanem mint a logisztikai rendszerek aktív elemei, irányító szerepet töltenek be a 6 M elv teljesítésében. Mindezek miatt egyaránt fontos a raktárak korszerű elméleti alapokon nyugvó tervezése és üzemeltetése (pl. szimulációs eljárások segítségével) A darabáru raktárak működését leíró rendszermodell jellemzői A raktárak jellegétől (pl. ipari raktár, elosztó raktár), működési sajátosságaitól függően többfajta specifikus raktári szimulációs modell készíthető el, amelyek általában működési elvükben, illetve a bennük lévő elhanyagolások tekintetében térhetnek el egymástól. A darabáru raktárak forgalom-szimulációjából származó eredmények felhasználása nagymértékben függ attól, hogy milyen céllal készítettük el a modellt. Alapjában véve két fő felhasználási irányt különböztethetünk meg: 8 tervezési céllal készített szimulációs modell, 8 üzemeltetési paraméterek meghatározása céljából készített szimulációs modell.

3 3 Tervezési céllal készített szimulációs modell. Előfordulhat egy olyan probléma, hogy több raktár forgalmát egy újonnan létesítendő raktárban kellene centralizálni. Ebben az esetben az a feladat, hogy a már működő elosztási folyamatokhoz tartozó be- és kiszállítási folyamatok statisztikai vizsgálata után, a vizsgálat eredményeit felhasználva szimuláljuk a tervezendő raktár áruforgalmát, és a modell kimenetén jelentkező adatokat, mint a tervezés kiindulási adatait felhasználjuk a tervezendő raktár bizonyos geometriai paramétereinek meghatározására. A szimulációs eredményekből jó közelítéssel következtethetünk például egy adott időszakra vonatkozóan a leendő maximális készlet értékére, a maximálisan be- és kitárolandó egységrakományok számára, valamint a maximális forgalmi intenzitás értékére. A felsorolt szimulációs kimeneti adatok jó kiindulási alapot jelentenek a különböző darabáru raktárak tervezéséhez. Az áruforgalmi folyamat szimulációjának segítségével elérhető, hogy a későbbiekben tervezett raktár a lehető legjobban illeszkedjen az adott elosztási folyamatba, hiszen a valós elosztási folyamatból vett minta alapján gerjesztettük a szimulációs modell bemenetét, a tervezéshez pedig a szimulációs modell kimenetén keletkező adatokat használtuk fel. Ehhez természetesen alapfeltétel, hogy a szimulációs modellünk hiteles legyen. Üzemeltetési paraméterek meghatározása céljából készített szimulációs modell. A szimulációs eljárások meglévő raktári rendszerek esetén történő alkalmazásának egyik fő oka, hogy egy jól felépített raktári rendszermodell segítségével meglehetősen jó megbízhatósággal becsülhetők a rendszer működését jellemző különböző paraméterek. Ezért általában prognózisok készítésére, a készletezési jellemzők átlag- és szélsőértékeinek meghatározására alkalmazhatók. A szimulációs modellek alkalmazásával a mi lenne akkor, ha típusú kérdésekre is kielégítő válaszok adhatók. Pl. a Hogyan hatna a raktári rendszer működésére, ha egy adott cikkelemre vonatkozó be- vagy kiszállítási folyamatok jellemzői megváltoznának? típusú problémák vizsgálata is relatíve egyszerűen megoldható. A szimulációs technikák alkalmazásának egyik fontos feltétele, hogy a szimulálandó folyamatról megfelelő mennyiségű információval rendelkezzünk, vagyis az elkészített rendszermodell működtetéséhez megfelelő mennyiségű bemeneti adatot lehessen előállítani. Ez manapság a korszerű vállalatirányítási rendszerek (pl. SAP R3, ORACLE APPLICATIONS, LIBRA4GA stb.) alkalmazása esetén nem jelent problémát, hiszen ezek a rendszerek rendelkeznek olyan archivált adatokkal, amelyek statisztikai vizsgálata után előállíthatók szimulációs algoritmusok bemenő adatcsoportjai.

4 4 4. Darabárus raktárak készletezési jellemzőit meghatározó szimulációs program (TradeSim 2.0) bemutatása 4.1. A vizsgálati adatbázis és a szimulációs kiinduló adatbázis előállítása 1. ábra: A szimulációs vizsgálat struktúravázlata A TradeSim 2.0 programmal végezhető szimulációs vizsgálat struktúravázlatát mutatja az 1. ábra. A vizsgálati adatbázis a statisztikai vizsgálat elvégzéséhez szükséges naplózott áruforgalmi adatokat tartalmazza árucikkenkénti lebontásban. Ennek előállítására ma már csaknem minden korszerű vállalatirányítási rendszer (ERP) képes, hiszen a MS Excellel való kommunikáció nem jelent gondot. A vizsgálati adatbázist a statisztikai vizsgálati modul számára a MS Excelen keresztül lehet láthatóvá tenni. Ez a modul a TradeSim 2.0 című program része, itt végezhetők el a be- és kiszállítási folyamatokat leíró adatsorok statisztikai vizsgálatai. A szimulációs kiinduló adatbázis a szimuláció végrehajtásához szükséges adatcsoportokat (pl. különböző eloszlás adatok) tartalmazza árucikkenkénti lebontásban. Ennek előállítása a statisztikai vizsgálati modul segítségével történik.

5 A TradeSim 2.0 program szimulátorának működtetése, a szimulációs eredmények kiértékelése A szimulációs kiinduló adatbázis pontos meghatározása után végrehajtható a készletprognosztizálás (szimuláció). A szimuláció többszöri futtatása egy adott kiinduló adatsoron lehetőséget nyújt arra, hogy a meglévő kiindulási adatainkat kalibráljuk, vizsgálgathassuk az egyes eloszlástípusok viselkedését egymáshoz viszonyítva (a be- és kiszállítási oldalon egymással szembeállítva), akár egymás után több változatot is kipróbálva, a kiinduló adatokat a futtatások között tetszőlegesen módosítva. A szimuláció futtatásának egyik eredményeként a program amennyiben a felhasználó beállítja ezt az opciót megjeleníti az összes készlet változásának grafikonját, majd a kombinált listában a kívánt árucikk kiválasztása után táblázatos formában kilistázza a képernyőre az adott árucikket jellemző szimulációs értékeket, és grafikusan is megjeleníti, hogy az adott árucikk készletének változása milyen hatással van az összes készlet változására. Ennek hatására a szimulációs folyamat tulajdonképpen vizuálisan is nyomon követhető. Ezt a képernyőt szemlélteti a 2. ábra. A szimuláció futtatásának másik fontos eredmény kimenete az összesített lista, amelyben a készletezési és áruforgalmi jellemzők szélső-, illetve átlagos értékei szerepelnek. Ebben az összesítő listában értékelhetők ki az egyes futtatások. Egy menüparancs hívására a program árucikkenként, illetve a teljes árukészletre vonatkozóan elkészíti az összesítő táblázatokat, majd listát készít belőlük a képernyőre. A programban lehetőség nyílik arra is, hogy ezt az összesítő listát kinyomtassa a felhasználó, és ezzel nyomtatott dokumentum formájában is megjelenítse a szimulációs eredményeket. Ezt a képernyőt szemlélteti a 3. ábra.

6 6 2. ábra: A TradeSim 2.0 program szimulátorának működtetése az összes készlet változásának megjelenítése nélkül 3. ábra: Az eredmények kiértékelése az összesítő lista segítségével

7 7 5. Összegzés A sztochasztikus jellegű logisztikai folyamatok tervezése, és üzemeltetése területén manapság egyre közkedveltebb módszerek a szimulációs technikákon alapuló eljárások. A cikkben bemutatott darabárus raktárak áruforgalmi jellemzőinek meghatározására alkalmas szimulációs program elkészítésének célja egyrészt az, hogy alkalmazható legyen az egyetemi oktatásban, másrészt, annak továbbfejlesztésével a gyakorlati életben is felhasználható számítógépi program álljon a tervezők, üzemeltetők rendelkezésre. Fontos még megemlíteni, hogy bemutatott program alkalmazása nem pótolja a felhasználó szakmai hozzáértését, sőt erőteljesen igényli azt, hiszen a program (ahogy az egyéb jellegű szimulációs programok is) csak segítséget nyújt a tervezőnek, hogy megfelelő gyorsassággal reagáljon a mindennapi gyakorlatban felmerülő gyors változásokra. Irodalomjegyzék [1] Bóna K.: Darabárus raktárak áruforgalmi jellemzőinek meghatározására alkalmas szimulációs program kifejlesztése Delphi 5.0 környezetben. (TDK dolgozat). Budapest, [2] Bóna K.: Darabárus raktárak forgalmi jellemzőinek szimulációjára alkalmas számítógépi program kifejlesztése és tesztelése a Richter Gedeon Vegyészeti Gyár Rt. adatbázisával. (Diplomaterv). Budapest, 2002.