Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 6
lượt xem 16
download
Tài liệu tham khảo Giáo trình điện tử môn học tin học trong quản lý xây dựng ( GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong - Khoa kỹ thuật và công nghệ ) - Chương 6 Ứng dụng kỹ thuật mô phỏng trong quản lý kỹ thuật
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 6
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t CHƯƠNG 6 N G D N G K THU T MÔ PH N G TRONG QU N LÝ & K THU T (SIMULATION IN ENGINEERING AND MANAGEMENT) * M C TIÊU H C T P Sau khi hoàn t t h c t p chương 6, sinh viên s có kh năng: 1. Mô t các bư c đ th c hi n m t mô ph ng. 2. G i i thích đư c nh ng ưu đi m và như c đi m c a k thu t mô ph ng. 3. Áp d ng p hương pháp mô ph ng Monte-Carlo trong các v n đ qu n lý – kinh doanh và k thu t. 4. S d ng các công c tin h c đ gi i bài toán mô ph ng. 1. GI I THI U H u h t chúng ta đ u b i t đư c t m quan tr ng c a vi c ng d ng r ng rãi k thu t mô ph ng trong th c t . Trên th gi i: + Trong các cu c th nghi m bay vào vũ tr , ngư i ta đã dùng mô ph ng v t lý đ tái t o l i đ i u ki n không gian. Ví d như nh ng đi u ki n p hi tr ng l c (conditions of weightlessness) đư c mô ph ng b i nh ng phòng ch a đ y nư c. + T p đoàn công nghi p Boeing và Airbus thư ng xây d ng nh ng mô hình mô ph ng nh ng chi c máy bay ph n l c (jet aircraft) và s d ng nó trong vi c ki m tra đ c đi m h th ng khí đ ng l c h c (aerodynamic) c a máy bay. + N h ng t ch c q uân đ i phòng th đ a phương có th th c hành vi c c u thoát và sơ tán dân cư khi g p nh ng th m h a GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 468
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t thiên nhiên như bão t , lũ l t…b ng nh ng mô hình mô ph ng trên máy tính. + Q uân đ i M mô ph ng nh ng tr n chi n và đ ra chi n lư c phòng th như 1 trò chơi chi n tranh (war game) trên máy tính. + N hà qu n lý thư ng mô ph ng tình hu ng kinh doanh c nh tranh trên thương trư ng trong th gi i th c. + H àng ngàn doanh nghi p, t ch c chính ph xây d ng mô hình mô ph ng đ h tr trong vi c ra quy t đ nh trong các v n đ như ki m soát t n kho, qu n lý nhân s , b trí m t b ng, đ u tư và d báo doanh s bán hàng… Trong th c t , cùng v i các phương pháp đ nh lư ng khác, mô ph ng là 1 trong nh ng công c phân tích đ nh lư ng đư c s d ng r ng rãi nh t trong kinh doanh và qu n lý. R t nhi u cu c kh o sát các t p đoàn l n nh t M đ ã ti t l r ng hơn 50% trong s các doanh nghi p nư c này đã s d ng k thu t mô ph ng trong các bài toán kinh doanh qu n lý c a doanh nghi p mình. Tư tư ng ch đ o c a k thu t m ô ph ng là b t chư c (imitate) l i th gi i th c b ng m t thu t toán mà không nh hư ng đ n ho t đ ng c a nó. Mô ph ng đư c s d ng đ nghiên c u nh ng đ c đi m và thu c tính c a h th ng; t đ ó đưa ra nh ng k t lu n và ra quy t đ nh hành đ ng. L ch s : Thu t toán c a phương pháp mô ph ng Monte Carlo đã ra đ i t lâu; nhà toán h c ngư i Anh Lord Kelvin đ ã s d ng nó trong m t nghiên c u vào năm 1901. Tuy nhiên, nó đư c công nh n chính th c và đ t tên b i 1 nhà toán h c ngư i H ungary tên là John Von Neumann trong khi ông làm vi c d án ch t o bom nguyên t (atomic bomb) Los Alamos trong Th chi n II. Trong d án này, các nhà v t lý ph i đương đ u v i m t v n đ khó khăn là làm sao xác đ nh đư c s di chuy n c a các neutron là bao xa trong các lo i v t GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 469
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t li u khác nhau (ví d : neutron diffusion in fissile material). Phương pháp Monte Carlo đã đư c Von Neumann áp d ng nh l i đ ngh c a 1 đ ng nghi p t i Los Alamos có tên Stanislas Ulam nh m gi i quy t v n đ trên b ng cách phát m t s ng u nhiên đ mô ph ng hành vi c a h t neutron. 7 bư c c a k thu t mô ph ng : 1. Xác đ nh v n đ (Define a Problem); 2. Khai báo các bi n liên quan đ n v n đ (Introduce Important Variables); 3. Xây d ng mô hình mô ph ng (Construct Simulation Model); 4. Thi t l p t t c các tình hu ng (hư ng gi i quy t) có th có đ ki m tra/ th nghi m (Specify Values to be Variables); 5. Ch y th nghi m (Conduct the Simulation); 6. Đưa ra k t qu (Examine the Results) bư c này, ta phân tích k t q u và n u c n thi t thì s a đ i l i mô hình toán và thay đ i s li u ban đ u đ xét cho tình hu ng khác. 7. Ch n phương án gi i quy t (Select Best Course of Action) Xác đ nh v n đ Khai báo các bi n liên quan Xây d ng mô hình mô ph ng T hi t l p các tình hu ng đ ki m tra Ch y th ngh m Đưa ra k t qu Ch n phương án gi i quy t Hình 6.1. Các bư c c a quá trình mô ph ng GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 470
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t Lý thuy t c a mô ph ng đã đư c đ c p t lâu, tuy nhiên do kh i lư ng tính toán l n, nó ch th c s phát tri n m nh sau khi có ra đ i c a máy tính. Vào th i đ i m đó (th p niên 1940-1950); nó thư ng đư c dùng đ gi i các bài toán v trong quân s và qu n lý. Trong chương này, trư c tiên chúng ta s tìm hi u nh ng ưu đi m và khuy t đi m c a mô ph ng. Ti p theo s trình bày phương pháp mô ph ng Monte Carlo và m t s ng d ng c a k thu t mô ph ng trong kinh doanh qu n lý như: + Bài toán qu n lý t n kho; + Bài toán x p hàng; + Ho ch đ nh … Ph n cu i chương s gi i thi u vai trò c a máy tính đ i v i k thu t mô ph ng và hư ng d n l p trình/gi i bài toán mô ph ng b ng Excel, ph n m m Insght, ph n m m Crystall Ball… 2. ƯU VÀ KHUY T ĐI M C A PHƯƠNG PHÁP MÔ PH NG 2.1. Ưu đi m 8 ưu đi m sau đây c a mô ph ng đã giúp nó tr thành 1 trong nh ng công c phân tích đ nh lư ng đư c s d ng r ng rãi trong các công ty M: 1. Mô ph ng là 1 phương pháp trung th c, khách quan, đơn gi n v à linh ho t. (Straightforward and flexible) 2. Mô hình mô ph ng d d àng xây d ng trên các chương trình máy tính. (Computer software make simulation models easy to develop) GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 471
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t 3. Có th áp d ng đ p hân tích các tình hu ng th c t ph c t p và r ng l n (thư ng không th gi i đư c b ng các mô hình phân tích đ nh lư ng truy n th ng). (Enables analysis of large, complex, real-world situations) Đôi khi đây là phương pháp duy nh t có th áp d ng đ nghiên c u m t v n đ . Ví d như ngư i ta mu n q uan sát 1 hành tinh nào đó trong vũ tr xa xăm. 4. Cho phép nhà qu n lý đ i tho i tr c ti p v i chương trình tính đ gi i quy t v n đ b ng cách đ t câu h i “What-If? (Cái gì s x y ra n u?) ch trong vòng vài phút. (Allows “what-if?” questions) 5. Nó không gây c n tr h th ng th gi i th c (Does not interfere with real-world system) Mô ph ng ch ti n hành th nghi m trên mô hình ch không thí nghi m trên h th ng th c. Ví d như mô ph ng b nh vi n. 6. Mô ph ng có kh năng cho phép nghiên c u s nh hư ng luân phiên c a các bi n lên k t q u c a bài toán, t đó ta có th xác đ nh bi n q uan tr ng nh t nh hư ng đ n k t qu . (Enables study of interactions) 7. Ti t ki m đ ư c th i gian (Enables time compression) Ví d : Tác d ng c a vi c đ t hàng, qu ng cáo, hay các chính sách tr i qua nhi u tháng (có khi c năm) có th ti n hành mô ph ng b ng máy tính trong th i gian ng n. 8. Cho phép đưa vào các tình hu ng ph c t p mà các phương pháp đ nh lư ng khác không gi i quy t đư c (Enables the inclusion of real- world complications). Ví d : Trong lý thuy t x p hàng đòi h i bi n nghiên c u ph i có phân ph i d ng mũ ho c phân ph i Posson (Exponential or Poisson Distributions) hay m t vài mô hình qu n lý t n kho và sơ đ m ng GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 472
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t lư i yêu c u b i n nghiên c u p h i có phân ph i chu n. Trong khi đó, mô ph ng có th s d ng b t kỳ p hân ph i xác su t nào do ngư i s d ng đ nh nghĩa. 2.2. Khuy t đi m 4 khuy t đi m c a p hương pháp mô ph ng: 1. C n ph i có 1 th i gian dài và chi phí đáng k đ xây d ng 1 mô hình mô ph ng t t và hoàn ch nh cho nh ng bài toán ph c t p. (Often requires long, expensive development process) Ví d : Mô hình ho ch đ nh chính sách c a công ty có th m t vài tháng đ n 1 năm đ phát tri n. 2. Mô ph ng không đưa ra l i gi i t i ưu c th đ gi i q uy t v n đ như các phương pháp đ nh lư ng khác (QHTT, PERT…). Nó ch cho ra các k t qu d b áo v i các xác su t nh t đ nh. (Does not generate optimal solutions; it is a trial-and-error approach.) 3. Nhà qu n lý ph i t o ra t t c các đ i u ki n và ràng bu c đ kh o sát l i gi i. B n thân phương pháp mô ph ng không t đưa ra l i gi i. (Requires managers to generate all conditions and constraints of real- world problem) 4. M i mô hình mô ph ng là duy nh t. Nói cách khác, l i gi i c a m t v n đ này thì thư ng không áp d ng đư c cho các v n đ khác. (Each model is unique and not typically transferable to other problems) 3. MÔ PH NG MONTE-CARLO 3.1. Khái ni m K hi chúng ta kh o sát m t h th ng ch a các ph n t , mà m i ph n t là m t bi n ng u nhiên, thư ng đư c th hi n b i các phân b xác su t, thì phương pháp mô ph ng Monte-Carlo có th áp d ng. Khái ni m cơ b n c a mô ph ng Monte-Carlo là chúng ta th c hi n GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 473
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t m t s mô ph ng d a trên các ph n t ng u nhiên nh vào các giá tr ng u nhiên đư c phát ra trong quá trình mô ph ng. Có r t nhi u bi n ng u nhiên (mang b n ch t xác su t) trong h th ng th gi i th c, trong các v n đ qu n lý kinh doanh (không ch c ch n) mà chúng ta có th mô ph ng. Ví d : 1. Nhu c u đ t hàng cơ b n hàng ngày ho c hàng tu n (Inventory demand on a daily or weekly basis); 2. Th i gian ch đ t hàng (Lead time for inventory orders to arrive); 3. Th i gian gi a nh ng l n h ng máy (Times between machine breakdowns); 4. Th i gian gi a nh ng l n di chuy n đ n phương ti n p h c v (Times between arrivals at a service facility); 5. Th i gian ph c v (Service times); 6. Th i gian hoàn thành các công tác c a m t d án (Times to complete project activities); 7. S nhân viên v ng m t trong m i ngày làm vi c (Number of employees absent from work each day). Monte-Carlo là m t k thu t ch n các s ng u nhiên t 1 phân b xác su t. Thu t ng Monte Carlo là vô cùng thích h p /xác đáng b i vì nguyên lý cơ b n n ch a sau quá trình này cũng gi ng như vi c chơi các trò chơi đánh b c các sòng bài casino t i Monaco (bao g m các trò bánh xe Roulette quay tròn, đ xúc s c…). 3.2. Các bư c th c hi n phương pháp mô ph ng Monte Carlo Phương pháp mô ph ng Monte-Carlo bao g m 5 bư c chính như sau: GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 474
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t Bư c 1: Th ng kê d li u quan sát trong quá kh c a bi n nghiên c u. T đó thi t l p phân ph i xác su t cho nh ng bi n chính (Setting up a probability distribution for important variables). Tùy theo tính ch t v t lý c a t ng bi n ng u nhiên nghiên c u mà ta gán cho nó m t d ng phân ph i x ác su t thích h p. Đ i u này tùy thu c vào tính ch quan c a t ng nhà nghiên c u. Ta chú ý r ng phân ph i xác su t không ph i ch d a vào duy nh t các s li u quan sát trong quá kh , đôi khi c n d a vào ư c lư ng có đư c t kinh nghi m c a nhà qu n lý. Cũng có th s d ng các phân ph i đã bi t. Ngoài ra n u c n thi t, t các s li u quan sát r i r c c a m t bi n ng u nhiên, ta cũng có th liên k t nó v i m t phân ph i xác su t lý thuy t thích h p nh t. S đánh giá m c đ phù h p (v i m t đ tin c y nh t đ nh) thư ng đư c đánh giá b ng cách s d ng phương pháp kh o sát bi n χ2 . Bư c 2 : L p b ng và tính xác su t tích lũy cho m i bi n xác đ nh bư c 1. (Building a cumulative probability distribution for each variable in step one) Bư c 3 : Xác l p kho ng dao đ ng các s ng u nhiên cho t ng giá tr c a b i n. (Establishing an interval of random numbers for each variable) Bư c 4 : T o các s ng u nhiên (Generating random numbers) M t s đư c g i là ng u nhiên khi nó đư c phát ra b i m t quá trình phát s ng u nhiên. Chúng ta có th t o các s ng u nhiên nh các cách sau: + Bánh xe trò chơi roulette (Spins of roulette wheel); + Tra b ng các s ng u nhiên (Table of Random Numbers) đ ã l p s n; GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 475
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t + S d ng các hàm phát s ng u nhiên trên máy tính (Computer generating) B ng các s ng u nhiên (Table of Random Numbers): đã đư c s p x p m t cách ng u nhiên, vì v y m i con s có cùng cơ h i xu t hi n trong quá trình l y m u. B ng 6.1. B ng các s ng u nhiên (Ngu n: Barry Render, Ralph M.Stair Jr., Michael E. Hanna, 2009. Quantitative Analysis for Management, 10th Edition, Prentice Hall International, Inc) Bư c 5: Ti n hành mô ph ng cho t ng chu i th (Actually simulating a series of trials) GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 476
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t 4. VÍ D MINH H A PHƯƠNG PHÁP MÔ PH N G MONTE CARLO Tình hu ng: C a hàng bán v x e hơi Vinh Quang C a hàng Vinh Quang bán r t nhi u lo i v xe hơi, trong đó lo i l p có b t a tròn c a bánh xe hơi (Radial tire) chi m m t th ph n l n trong toàn b doanh s b án hàng c a c a hàng. Nh n th y chi phí t n kho c a m t hàng này có th tăng lên đáng k , anh Quang - ch c a hàng - mong mu n đ ưa ra m t chính sách qu n lý s t n kho t i ưu cho lo i l p này. Anh ta mô ph ng nhu c u hàng ngày c a l p xe v i chu kỳ quan sát là 200 ngày. - Nhu c u hàng ngày c a l p có b t a tròn (Radial tire) đ ư c cho trong b ng 2 sau đây. B ng 6.2. Nhu c u hàng ngày c a l p có b t a tròn S lư ng l p xe tiêu th T n s (ngày) (cái/ngày) 0 10 1 20 2 40 3 60 4 40 5 30 T ng 200 Bư c 1 : Thi t l p phân ph i xác su t cho nh ng bi n chính (Setting up a probability distribution for important variables) Gi s nhu c u q uá kh v n đúng trong tương lai. Tính xác su t p (xi) cho t ng quan sát = T n s c a quan sát/ T ng s ngày quan sát B ng 6.3. Xác su t nhu c u c a l p có b t a tròn S lư ng l p xe tiêu T ns Xác su t GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 477
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t th , x (cái/ngày) (ngày) P (xi) 0 10 10/200=0,05 1 20 0,10 2 40 0,20 3 60 0,30 4 40 0,20 5 30 0,15 T ng 200 1,00 Bư c 2 : Tính xác su t tích lũy cho m i bi n. (Building a cumulative probability distribution for each variable) Xác su t tích lũy là xác su t mà t i đó bi n nhu c u nh hơn ho c b ng m t giá tr c th nào đó. M t phân ph i xác su t tích lu li t k ê t t c các giá tr có th có c a b i n s và xác su t tương ng. Cách tính: Xác su t tích lũy t i m i m c nhu c u c a l p xe s b ng t ng giá tr xác su t tương ng (c t 2 ) c ng v i các giá tr xác su t tích lũy trư c nó (c t 3). B ng 6.4. Xác su t tích lũy c a l p có b t a tròn S lư ng l p xe tiêu th Xác su t Xác su t tích lũy (cái/ngày) pi 0 0,05 0,05 1 0,1 0,05+0,1=0,15 2 0,2 0,35 3 0,3 0,65 4 0,2 0 ,85 5 0,15 1 Đ th p hân ph i xác su t tích lũy c a l p xe đư c th hi n hình 2 s giúp chúng ta gán các s ng u nhiên bư c ti p theo. GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 478
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t Hình 6 2. Đ th phân ph i xác su t tích lũy c a l p xe Bư c 3: Xác l p kho ng dao đ ng tương ng cho các s ng u nhiên cho t ng bi n (Kho ng l y m u ng u nhiên) (Establishing an interval of random numbers for each variable) Sau khi chúng ta đ ã th hi n phân ph i xác su t tích lũy cho m i bi n, chúng ta c n ph i gán t p h p các con s đ th hi n t ng giá tr k t qu có th có c a b i n nghiên c u. Chúng đư c g i là kho ng các s ng u nhiên (random number intervals). M t s đư c g i là ng u nhiên khi nó đư c phát ra b i m t quá trình phát s ng u nhiên. Có nhi u cách đ xác đ nh các s ng u nhiên mi n là nó đưa ra đư c t l đúng gi a các k t qu . V í d : 01, 02, 03, 04, 05 ho c 0 0, 01, 02, 03, 04 đ u đư c. Nhưng ta nên dùng cách trư c vì kho ng cu i m i kho ng s tương ng v i xác su t tích lũy. N u xác su t nhu c u c a l p xe ng v i 0 cái m i ngày là 5%, chúng ta s s d ng 5% các s ng u nhiên đ th hi n tương ng v i m c nhu c u b ng 0. Gi s GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 479
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t chúng ta có 100 con s đư c s d ng trong quá trình mô ph ng, chúng ta s gán m c nhu c u là 0 l p xe cho 5 s ng u nhiên đ u tiên là 01, 02, 03, 04 và 05. Còn n u xác su t nhu c u c a l p xe ng v i 1 cái m i ngày là 10%, chúng ta s gán 10 s ng u nhiên ti p theo (06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14 và 15) đ th hi n tương ng v i m c nhu c u đó. Quá trình c th ti p t c cho các m c nhu c u còn l i. Thông thư ng, chúng ta s s d ng đ th p hân ph i xác su t tích lũy bư c 2 đ gán kho ng các s ng u nhiên cho t ng m c nhu c u l p xe hàng ngày c a c a hàng. H ãy quan sát b ng 4 d ư i đây, b n s th y r ng các kho ng s ng u nhiên (c t 4) th hi n các m c nhu c u s tương t như xác su t tích lũy (c t 3). Kho ng dao đ ng các s ng u nhiên luôn luôn b ng s ph n trăm c a xác su t tích lũy. Như v y, đ dài c a các kho ng s ng u nhiên c t 4 s tương ng v i xác su t c a m t m c nhu c u l p xe hàng ngày c t 3. Do đó, đ gán các s ng u nhiên th hi n m c nhu c u là 3 l p xe hàng ngày thì kho ng các s ng u nhiên tương ng ph i t s 36 đ n s 65 tương ng v i xác su t (hay t l thành ph n) là 30%. B t kỳ m t con s ng u nhiên nào n m trong đo n t 36 đ n 65 đ u bi u di n nhu c u 3 l p xe m i ngày. B ng 6.5. Gán các kho ng s ng u nhiên S lư ng l p xe tiêu Xác su t Xác su t tích lũy Kho ng các s th (cái/ngày) xi pi ng u nhiên 0 0,05 0,05 T 01 đ n 05 1 0,1 0,15 T 06 đ n 15 2 0,2 0,35 T 16 đ n 35 3 0,3 0,65 T 36 đ n 65 4 0,2 0,85 T 66 đ n 85 5 0,15 1 T 86 đ n 00 Bư c 4 : T o các s ng u nhiên (Generating random numbers) GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 480
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t Có nhi u cách đ phát ra các s ng u nhiên trong quá trình mô ph ng như: + Bánh xe trò chơi roulette (Spins of roulette wheel); + Tra b ng các s ng u nhiên (Table of Random Numbers) đ ã l p s n; + S d ng các hàm phát s ng u nhiên trên máy tính (Computer generating). Ghi chú: - Đ i v i các v n đ l n và ph c t p đòi h i p h i s lư ng mô ph ng l n thì chúng ta nên s d ng các hàm phát s ng u nhiên trên các chương trình máy tính đ phát ra các s ng u nhiên. - Đ i v i nh ng bài toán nh , mô ph ng có th tính toán b ng tay, chúng ta có th dùng bánh xe trò chơi roulette ho c s d ng m t b ng s ng u nhiên. - B ng các s ng u nhiên đã đ ư c s p x p m t cách ng u nhiên, vì v y m i con s có cùng cơ h i xu t hi n trong quá trình l y m u. Do đó, chúng ta có th l a ch n con s b t kỳ trong b ng đ s d ng trong quá trình mô ph ng bư c 5. Bư c 5 : Ti n hành mô ph ng cho t ng chu i th (Actually simulating a series of trials) Đ u tiên, chúng ta s ch n m t con s b t kỳ trong b ng các s ng u nhiên. Sau đó, s d ng b ng 4 đ xác đ nh s lư ng tiêu th l p xe tương ng. Gi s chúng ta làm m t mô ph ng cho 10 ngày bán hàng như sau: GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 481
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t B ng 6.6. Mô ph ng 10 ngày bán l p xe S ngày S ng u nhiên Mô ph ng nhu c u tiêu th m i ngày 1 52 3 2 37 3 3 82 4 4 68 4 5 98 5 6 96 5 7 33 2 8 50 3 9 88 5 10 90 5 T ng s l p xe tiêu th cho 10 ngày = 39 S l p xe tiêu th trung bình cho l n mô ph ng v a th c hi n = 39/10 = 3,9 (l p xe/ngày). T mô ph ng này, chúng ta th y r ng s lư ng l p xe tiêu th trung bình là 3,9 l p xe/ ngày. Trong khi đó, nhu c u kỳ v ng hàng ngày/Expected Daily Demand (giá tr trung bình lý thuy t): E(x) = n =6 ∑ p(x ) * x = 0,05*0 +0,1*1 + 0,2*2 + 0,3*3 + 0,2*4 + 0,15*5 = 2,95 i i i =1 (l p xe/ ngày) N u chúng ta l p l i mô ph ng nhi u l n (hàng trăm đ n hàng ngàn l n) thì giá tr trung bình cho t nhi u mô ph ng khác nhau này s ti n d n v giá tr trung bình lý thuy t. Thông thư ng, s r t r i ro n u b n đưa ra các k t lu n n u ch d a trên m t s ít l n mô ph ng như ví d trên, đ c bi t khi mô ph ng s v n hành c a m t công ty. Tuy nhiên, các bư c tính toán b ng tay trong ví d này đ ã cung c p GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 482
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t cho chúng ta các b ư c c a q uá trình mô ph ng theo phương pháp Monte Carlo. T đó giúp chúng ta hi u đư c cách v n hành c a các mô hình mô ph ng trên chương trình máy tính. Nh n xét: Bài toán mô ph ng c a hàng Vinh Quang ch có 1 bi n duy nh t. 5. N G D NG MÔ PH N G TRONG BÀI TOÁN QU N LÝ T I ƯU KHO Đ gi i bài toán t n kho, thông thư ng chúng ta hay s d ng các mô hình tính toán t t đ nh v i gi thi t nhu c u c a s n ph m (product demand) và th i gian ch hàng (lead time) đ u là nh ng giá tr không đ i. Tuy nhiên, trong h u h t các tình hu ng t n kho ph c t p trong th c t , nhu c u và th i gian ch đ u là các bi n s có th thay đ i, do đó chúng ta ph i s d ng phương pháp mô ph ng đ phân tích bài toán qu n lý t i ưu kho. Trong ph n này, chúng ta s s d ng phương pháp mô ph ng Monte Carlo đ p hân tích bài toán t n kho bao g m 4 b i n s : + 2 bi n ra quy t đ nh là lư ng đ t hàng (Order Quantity) và đi m tái đ t hàng (Reorder Point), và + 2 b i n xác su t là nhu c u hàng ngày (Daily demand) và th i gian ch v n chuy n (Lead Time). Tình hu ng: C a hàng v t li u xây d ng Phương Nam Ô ng Nam, ông ch kiêm nhà qu n lý c a c a hàng v t li u xây d ng Phương Nam, mu n đưa ra m t chính sách qu n lý t n kho t i ưu sao cho chi phí là th p nh t cho s n ph m chuyên bán c a c a hàng: mũi khoan bê tông hi u NICHOLSON c a M . GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 483
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t Hình 6.3. Mũi khoan bê tông Chúng ta gi i b ài toán theo 7 bư c c a k thu t mô ph ng: Bư c 1. Xác đ nh v n đ (Define a Problem): Ông Nam mu n tìm m t chính sách qu n lý t n kho t i ưu (t t nh t) cho s n ph m mũi khoan bê tông hi u NICHOLSON c a M . Bư c 2 . Khai báo các bi n liên quan đ n v n đ (Introduce Important Variables) Ô ng Nam nh n th y có 2 bi n đ u vào liên quan đ n v n đ c n gi i quy t: + Bi n ki m soát đư c (Controllable inputs) /Bi n ra quy t đ nh (Decision Variables); và + Bi n không ki m soát đư c (Uncontrollable inputs). Bi n ki m soát đư c (Controllable inputs): + S lư ng s n ph m m i l n đ t hàng - Q (Order Quantity); + Đ i m tái đ t hàng - ROP (Reorder Point) Chính sách đ t hàng đ u tư đ u tiên c a ông Nam là n u s lư ng đ t hàng là Q =10 thì đ i m tái đ t hàng là ROP = 5. Đi u này có nghĩa là: lư ng hàng mũi khoan bê tông t n kho vào cu i m i ngày ph i ≤ 5 thì ông Nam s g i cho nhà cung c p đ t thêm 10 mũi khoan n a. GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 484
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t 2 bi n s quan tr ng c a b ài toán này là bi n không ki m soát đư c (Uncontrollable inputs): nhu c u hàng ngày (Daily demand) và th i gian ch v n chuy n (Leadtime). Chúng ta s ng d ng mô ph ng Monte Carlo đ mô ph ng giá tr c a 2 lo i bi n không ki m soát đư c này. S mũi khoan bê tông bán đư c m i ngày tương đ i th p. Hơn 300 ngày v a qua, ông Nam đã quan sát vi c bán hàng c a c a hàng, s li u quan sát đ ư c cho như trong c t (2) c a b ng 6.7. Ông Nam đã tính toán xác su t c t (3) và bi n đ i các d li u này (c t 1 và 2) thành m t p hân b x ác su t cho bi n nhu c u mũi khoan bê tông m i ngày như trong c t (4) và gán kho ng các s ng u nhiên đ đưa ra nhu c u có th có m i ngày như trong c t (5) c a b ng 6.7. B ng 6.7. Xác su t và kho ng các s ng u nhiên c a nhu c u tiêu th mũi khoan bê tông hàng ngày c a c a hàng v t li u xây d ng Phương Nam S lư n g m ũ i T ns Xác su t Xác su t Kho ng các s khoan tiêu th (ngày) pi tích lũy ng u nhiên (cái/ngày)-xi (1) (2) (3) (4) (5) 0 15 T 01 đ n 05 15/300 = 0,05 0,05 T 06 đ n 15 1 30 0,1 0,05 + 0,1 = 0,15 2 60 0,2 0,35 T 16 đ n 35 3 120 0,4 0,75 T 36 đ n 75 4 45 0,15 0,9 T 76 đ n 90 5 30 0,1 1 T 91 đ n 00 T ng 300 ngày 1 - M t khác, ông Nam cũng ghi nh n r ng: Sau khi đ t hàng s n ph m mũi khoan bê tông hi u NICHOLSON c a M thì thư ng m t t 1 GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 485
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t đ n 3 ngày cho vi c v n chuy n, th i gian này g i là th i gian ch (lead time). Đi u này có nghĩa là chúng ta có th xem th i gian leadtime k t lúc đ t hàng đ n lúc nh n hàng trên là 1 bi n xác su t. S ngày đ nh n đư c 5 0 đơn đ t hàng đã g i đi trong quá kh đư c cho như trong b ng 6.8. Tương t như bi n nhu c u (demand) trên, ông Nam đã tính toán xác su t c t (3) và bi n đ i các d li u này (c t 1 và 2) thành m t p hân b xác su t cho bi n th i gian ch (lead time) như trong c t (4) và gán kho ng các s ng u nhiên đ đưa ra th i gian ch như trong c t (5) c a b ng 6.8. B ng 6.8. Xác su t và kho ng các s ng u nhiên c a th i gian ch (Leadtime) Lead time T ns Xác su t tích Kho ng các Xác su t (ngày)-yi (ngày) lũy s ng u pi nhiên (1) (2) (3) (4) (5) 1 10 T 01 đ n 20 10/50 = 0,2 0,2 2 25 0,5 T 21 đ n 70 0,2 + 0,5 = 0,7 3 15 0,3 1 T 71 đ n 00 T ng 50 ngày 1 GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 486
- Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http://www.foxitsoftware.com For evaluation only. Chương 6. ng d ng mô ph ng trong qu n lý và k thu t Bư c 3. Xây d ng mô hình toán (Construct Simulation Model) Lưu đ mô t quá trình mô ph ng c a bài toán đư c th hi n hình BEGIN 6.4 sau đ ây: Ngày b t đ u mô ph ng Có Tăng t n kho hi n Có hàng đã t i b ng lư ng đ t đ n? hàng đ n Không Phát ra m t con s ng u nhiên th hi n nhu c u trong ngày Ghi nh n Nhu c u Có sô lư ng l n hơn t n k ho thât th đ u kỳ? Không Tính t n kho cu i kỳ Gán t n kho = T n kho đ u kỳ cu i kỳ = 0 – Nhu c u Có đơn T n kho Có Không Đt đ t hàng nào cu i kỳ hàng chưa v n nh hơn đi m tái chuy n đ n? đ t hàng Có Không Phát m t s Đ s ngày Không ng u nhiên th c n mô ph ng hi n th i gian bài toán? ch (lead time) Có Tính toán: T n kho trung bình cu i k ỳ, th t thu trung bình, s l n đ t hàng END trung bình, và chi phí t n kho GV. ThS. Nguy n Thanh Phong- Trư ng Đ i h c M Tp. HCM 487
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Giáo trình Tin học trong quản lý xây dựng - ThS. Nguyễn Thanh Phong
548 p | 573 | 243
-
Giáo trình Tin học trong quản lý xây dựng – ThS. Nguyễn Thanh Phong
548 p | 310 | 115
-
Giáo trình Cơ học đất: Phần 2 - Phan Hồng Quân
128 p | 248 | 65
-
Bài giảng ứng dụng tin học trong xây dựng part 5
8 p | 215 | 63
-
Giáo trình Tin học chuyên ngành - Cơ học biến dạng và Cán kim loại
172 p | 154 | 44
-
Giáo trình Tin Học: Tổng quan về công nghệ Ethernet
15 p | 146 | 30
-
Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 1
40 p | 141 | 23
-
Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 2
120 p | 122 | 20
-
Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 3
72 p | 92 | 18
-
Giáo trình hình thành tín hiệu điều biên và quan hệ năng lượng trong tín hiệu điều biên p3
11 p | 122 | 18
-
Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 4
164 p | 92 | 16
-
Giáo trình tin học trong quản lý xây dựng - Chương 5
65 p | 85 | 14
-
Giáo trình hình thành tín hiệu điều biên và quan hệ năng lượng trong tín hiệu điều biên p4
11 p | 105 | 12
-
Giáo trình hình thành tín hiệu điều biên và quan hệ năng lượng trong tín hiệu điều biên p2
11 p | 99 | 7
-
Giáo trình Tin học ứng dụng AutoCAD 2 (Ngành: Xây dựng dân dụng và công nghiệp - Trung cấp) - Trường Cao đẳng Xây dựng số 1
44 p | 8 | 5
-
Giáo trình Tin học ứng dụng (Nghề Thí nghiệm và kiểm tra chất lượng cầu đường bộ - Trình độ cao đẳng): Phần 2 – Trường CĐ GTVT Trung ương I
75 p | 33 | 4
-
Giáo trình Tin học ứng dụng 2 (Photoshop) (Ngành: Công nghệ kỹ thuật nội thất và điện nước công trình - Trung cấp) - Trường Cao đẳng Xây dựng số 1
131 p | 7 | 4
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn