Моделирование и оптимизация бизнес-процессов производства растительных масел

Вероника Барановская

Моделирование и оптимизация бизнес-процессов производства растительных масел

Объект разработки: имитационная модель производства растительных масел. Цель работы: создание и оптимизация модели производства растительных масел с помощью программного обеспечения AnyLogic. В процессе работы изучались учебная литература по имитационному моделированию и справочные руководства по среде AnyLogic, проводилось наблюдение за процессом производства и моделирование этих процессов. В результате создана модель бизнес-процессов, имитационная логическая модель, добавлена 2D и 3D анимация, проведено варьирование параметров для оптимизации модели. DOI: 10.25970/nauchkor.jay9-kd71

Информатика

Дипломы

Вуз: Омский государственный технический университет (ОмГТУ)

ID: 5b289acb7966e104dde4d8d0

UUID: 48008e40-55b3-0136-e515-525400005860

Язык: Русский

Опубликовано: больше 6 лет назад

Просмотры: 556

25.22

Вероника Барановская

Омский государственный технический университет (ОмГТУ)

Комментировать 0

Рецензировать 1

Скачать - 4,9 МБ

Поделиться работой

АННОТАЦИЯ Пояснительная записка к выпускной квалификационной работе 95 с., 56 рис., 11 табл., 33 источников, 5 прил. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, МОДЕЛЬ, БИЗНЕС-ПРОЦЕСС, ANYLOGIC, МЕТОДЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, ОТРАСЛЕВЫЕ БИБЛИОТЕКИ, ПРЕДПРИЯТИЕ, ООО «ПРОДЭКС-ОМСК», ПРОЦЕСС, ПРОИЗВОДСТВО, СЫРЬЁ, МАСЛО Объект разработки: имитационная модель производства растительных масел. Цель работы: создание и оптимизация модели производства растительных масел с помощью программного обеспечения AnyLogic. В процессе работы изучались учебная литература по имитационному моделированию и справочные руководства по среде AnyLogic, проводилось наблюдение за процессом производства и моделирование этих процессов. В результате создана модель бизнес-процессов, имитационная логическая модель, добавлена 2D и 3D анимация, проведено варьирование параметров для оптимизации модели.

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ........................................................................................................ 5 1 Теоретическая часть....................................................................................... 7 1.1 Моделирование ................................................................................. 7 1.2 Методы имитационного моделирования ...................................... 10 1.3 Программное обеспечение AnyLogic ........................................... 14 2 Анализ деятельности ООО «Продэкс-Омск» ............................................ 23 2.1 Общие сведения об организации................................................... 23 2.2 Бизнес-процессы ............................................................................. 27 2.3 Описание технологического процесса.......................................... 29 3 Практическая часть ...................................................................................... 33 3.1 Моделирование производства растительных масел ................... 33 3.2 Оптимизация модели ...................................................................... 54 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ............................................................................................... 57 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ..................................... 58 Приложение А (обязательное) Технологическая схема производства и материальных потоков. ............................................................................................. 61 Приложение Б (рекомендуемое) Описание и свойства блоков, используемых в процессе создания модели ........................................................... 62 Приложение В (рекомендуемое) Созданные области просмотра .............. 79 Приложение Г (справочное) Расчёт выхода готовой продукции .............. 90 Приложение Д (рекомендуемое) Результаты моделирования ................... 93 4

ВВЕДЕНИЕ Моделирование — это популярный способ решения практических задач. Имитационное моделирование является частным случаем математического моделирования. Его целью является получение информации об объекте, используя модель, которая точно описывает реальную систему. Оно позволяет моделировать на основе первоначальных наборов характеристик системы своё поведение с течением времени. Имитационное моделирование продемонстрировало успех во многих сферах применения, таких как производство, здравоохранение, нефтегазовое дело, перевозки и другие. Благодаря возникновению новых методов моделирования и увеличению производительности компьютеров можно смело говорить о том, что число этих сфер в будущем возрастёт. Имитационные модели разрабатываются при помощи специального программного обеспечения, в котором используются различные языки моделирования. Программное обеспечение AnyLogic - разработка российской компании «The AnyLogic Company». Это комплексный инструмент, основанный на современных концепциях в области информационных технологий, имеющий современный графический интерфейс. Для разработки модели допускается использование объектно-ориентированного языка программирования – Java. Актуальность моделирования бизнес-процессов на производстве заключается в том, что предприятия должны то и дело совершенствовать свою деятельность. Для этого нужно внедрять новейшие технологии и методы ведения бизнеса, а также более результативные методы управления организацией. Если имеется модель работы предприятия, где описаны все его бизнеспроцессы, то можно открыть перспективы развития или усовершенствования этого предприятия. Исследование модели является хорошим способом ответа на вопрос о том, что требуется для достижения поставленной предприятием цели. Объект разработки – имитационная модель производства растительных масел. Предметом исследования является предприятие, занимающееся переработкой масличных культур ООО «Продэкс-Омск». Средство реализации – среда имитационного моделирования AnyLogic. 5

Цель выпускной квалификационной работы – создание и оптимизация модели производства растительных масел на примере ООО «Продэкс-Омск» с использованием программного обеспечения AnyLogic. Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:  Изучить отраслевые библиотеки и средства анимации и визуализации AnyLogic;  Проанализировать деятельность предприятия ООО «Продэкс-Омск»;  Создать модель бизнес-процессов с помощью Business Studio 4.2;  Создать модель производства с помощью AnyLogic;  Оптимизировать модель для повышения эффективности производства. Предполагается, что создание модели производства позволит выявить проблемные места на предприятии, а оптимизация поможет найти пути решения этих проблем. Методы исследования, используемые для написания дипломной работы:  Анализ литературы, учебных пособий и научных журналов;  Изучение справочного руководства;  Моделирование;  Эксперимент. Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трёх глав и заключения. Во введении раскрывается актуальность выбранной темы, формулируются объект, предмет, цель, задачи, и методы исследования, выдвигается гипотеза исследования. Первая глава посвящена теоретическому материалу: раскрыто понятие имитационное моделирование, и рассмотрена работа с программным обеспечением AnyLogic. Во второй главе проанализирована деятельность ООО «Продэкс-Омск». Описаны общие сведения об организации, построена модель бизнес-процессов и описан технологический процесс. Третья глава – это практическая часть работы. Здесь рассмотрен процесс создания и оптимизации имитационной модели производства. В заключении подведены итоги исследования и сформированы выводы. 6

1 Теоретическая часть 1.1 Моделирование По словам Ричарда Докинза, моделирование - один из самых интересных способов предсказывать будущее. [1] Моделированием можно назвать замену одного предмета другим. Модель – это образец, описывающий какой-либо объект, процесс или явление. Процесс моделирования состоит из трёх элементов: субъект (исследователь), объект и модель, отражающая связь объекта и субъекта. Модель должна быть в какой-то мере схожа к исследуемому объекту. Это называется изоморфизмом. Различают три вида сходства:  подобное масштабирование;  косвенное подобие или математическая аналогия;  условное подобие или подобие по соглашению. Модель во время исследовательской работы ведёт себя в качестве относительно независимого квазиобъекта, который позволяет получить презумптивную информацию о самом объекте. Правильная модель характеризуется тем, что она рассматривает только те закономерности, которые важны для исследователя в данный момент и не учитывает несущественные исходные характеристики системы. Существуют различные виды моделирования.[2] Их квалификация представлена на рисунке 1.1. Рисунок 1.1 – Классификация видов моделирования 7

Независимо от вида, правильно построенная модель, должна соответствовать следующим принципам [3]:  Адекватность;  Соответствие модели решаемой задаче;  Упрощение при сохранении существенных свойств системы;  Соответствие между требуемой точностью результатов моделирования и сложностью модели;  Баланс погрешностей различных видов;  Многовариативность реализаций элементов модели;  Блочное строение. Если модель адекватна, с её помощью можно принимать решения относительно системы, которую она представляет. Существует несколько специальных процедур проверки на адекватность:  Верификация – проверка достоверности модели. Устанавливается, правильно ли концептуальная модель переделана в компьютерную программу.  Валидация – процесс, благодаря которому можно установить, точность соответствия модели и представленной системы для конкретных целей. На рисунке 1.1 видно, что имитационное моделирование относится к математическому моделированию. Зачем нам необходимо имитационное моделирование и чем оно отличается от других видов? Благодаря ИМ можно безвредно и осмысленно решать задачи в реальном мире. Оно является хорошим инструментом анализа: наглядным, простым для понимания и исследования. В различных сферах деятельности ИМ находит наилучшие решения и помогает ясно понять сложные системы.[4] Отличием от физического моделирования является то, что ИМ основывается на компьютерных технологиях, с использованием алгоритмов и уравнений. Имитационная модель может анализироваться динамично, во время моделирования, а также просматриваться в разных форматах – 2D или 3D. ИМ часто применяется в бизнесе, ведь экспериментирование над реальной системой неприемлемо или нереально, так как является дорогостоящим и длительным по времени.[5] Благодаря возможности исследовать модель в действии ИМ отличается от других методов математического моделирования, например, от аналитического программирования. Пользователь исследует и изменяет модель во время 8

работы, что даёт возможность более точно изучить систему и быстрее находить пути решения поставленных целей. Имитационная модель – это логико-математическое описание объекта, используемое для проведения экспериментов с помощью компьютерных технологий, с целью проведения анализа и оценки работоспособности объекта.[6] Целью самого моделирования является разработка так называемого симулятора, над которым будут проводиться разнообразные эксперименты [7]. Можно выделить шесть основных преимуществ имитационного моделирования [8]: 1. Есть возможность анализа системы и нахождения решений в тех случаях, когда другие математические методы не осиливают эту задачу. 2. Разработка имитационной модели проще, чем аналитической, за счёт того, что модель создаётся пошагово и с использованием модулей. 3. Структура имитационной модели естественным образом отображает структуру моделируемой системы. 4. Имитационная модель даёт возможность следить за системой, изменять заданные характеристики и анализировать полученные данные. 5. В имитационном моделировании имеется возможность отражать модель во времени и создать анимацию для демонстрации модели, и нахождения ошибок в ней. 6. Имитационные модели более весомые чем электронные таблицы. Если вы создаёте имитационное модель, то при показе проекта у вас будет очевидное преимущество перед теми, у кого на руках только цифры и решение, полученное из «черного ящика». Существует три метода имитационного моделирования (рисунок 1.2) [9] Рисунок 1.2 – Методы имитационного моделирования 9

Для того чтобы понять какой метод следует использовать в конкретном случае, необходимо провести тщательный анализ моделируемой системы и определить главную цель моделирования. 1.2 Методы имитационного моделирования Самым первым был изобретён метод системной динамики. Американский инженер из Массачусетского Технологического Института Джей Форрестер искал связь между физическими законами и исследованиями динамики процессов социальных и экономических систем. В 1950-х годах он разработал теорию системной динамики. После он написал книги «Основы кибернетики предприятия», «Динамика городов», «Мировая динамика» и был награждён премией «изобретатель года». Системная динамика чаще всего применяется для разработки долгосрочных стратегических моделей и ориентируется на высокий уровень агрегирования объектов. В моделях системной динамики люди, товар, ресурсы и другие отдельные элементы рассматриваются в количественном отношении. Существует несколько методов изучения динамических систем [10]. Предполагается, что вы:  Моделируете систему как закрытую структуру, которая сама определяет собственное поведение.  Обнаруживаете циклы обратной связи, уравновешивающего или усиливающего типа. Циклы обратной связи занимают центральное место в системной динамике.  Задаете накопители и потоки, которые на них влияют. Накопители характеризуют состояние системы. Они содержат память системы. Модель работает только с совокупностью объектов: отдельные элементы, содержащиеся в накопителе, не различимы. Потоки представляют интенсивность, с которой меняются эти состояния системы. [11] Если вам сложно разделить понятия потока и накопителя, представьте, что мы ими измеряем. Накопители обычно используются, чтобы обозначить совокупность людей, уровни запасов, денежные средства или знания, тогда как потоки измеряют количество чего-либо за период времени, например, количество клиентов в месяц или долларов в год. Джон Штерман в своей книге «Бизнес-процессы: Системное мышление и моделирование сложного мира» написал: «Системная динамика – это подход к имитационному моделированию, своими методами и инструментами позволяющий понять структуру и динамику сложных систем. Также системная 10

динамика – это метод моделирования, использующийся для создания точных компьютерных моделей сложных систем для дальнейшего их использования с целью проектирования более эффективной организации и политики взаимоотношений с данными системами. Вместе эти инструменты позволяют нам создавать микромиры-симуляторы, где пространство и время могут быть сжаты и замедлены так, чтобы мы могли изучить последствия наших решений, быстро освоить методы и понять структуру сложных систем, спроектировать тактики и стратегии для большего успеха» [12]. Дискретно-событийное моделирование зародилось приблизительно в 1960-х. Оно наиболее развито в наши дни и используется в различных сферах деятельности: от систем массового обслуживания до транспортных систем. Первой программой, реализуемой метод моделирования на основе дискретных событий, является GPSS – разработка компании IBM. Современная версия этого продукта используется и в наши дни [13]. Дискретно-событийное моделирование ориентируется на описание системы как последовательности действий, выполняемых агентами, то есть в виде процесса. Этот метод предлагает абстрагирование от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы. Под агентами, которые в разных программах называются по-разному, например, в GPSS –транзакции, а в некоторых других - заявки, могут пониматься покупатели, пациенты, документы, детали изделий, производимый продукт, и так далее. Под ресурсами может пониматься медперсонал, техперсонал, штат сотрудников, оснащение и транспорт. Модель задается графически в виде блоков, представляющих собой отдельные операции. Началом служит блок «источник», который генерирует агенты [14]. Следующие блоки диаграммы задают действия, выполняемые в моделируемой системе. Это могут быть:  Задержка, которая моделирует время выполнения некой операции;  Обслуживание агента ресурсом;  Ветвление процесса и другие. Так как количество ресурсов, необходимых агентам для выполнения операций, ограничено, это приводит к образованию задержек и возникновению очередей. 11

В основном время выполнения операций определяется случайно, с использованием функций распределения вероятностей. Это приводит к тому, что результаты являются стохастическими (случайными). Поэтому чтобы получить максимальное соответствие результатов моделирования системе в целом, необходимо чтобы модель работала определённое время, или же провести несколько прогонов. Модель обычно завершается уничтожением агентов. Типовые характеристики, которые можно получить в результате моделирования:  занятость ресурсов;  время, проведенное агентом в системе или определенной ее части;  длины очередей;  время ожидания;  пропускная способность и узкие места системы. Агентное моделирование является сравнительно новым методом моделирования и даёт возможность разработчикам посмотреть на поведение системы с другого ракурса. Оно стало использоваться на практике только в 2000-х годах. Переход к этому методу был провоцирован несколькими факторами [15]: Во-первых, произошло развитие технологии объектно-ориентированного моделирования. Во-вторых, стремительно увеличивается вычислительная мощность и объём оперативной памяти компьютеров И в-третьих, возросло желание более подробно изучать сложные системы, которые затруднительно описать другими методами моделирования. Агентные модели более ресурсоёмкие по сравнению с моделями других методов. Агентное моделирование на данный момент мало стандартизировано. Структура модели может задаваться двумя способами: графическим или с помощью сценариев. Поведение агента также может быть задано различными способами, например, диаграммой состояний или действиями, выполняемыми при наступлении определенных событий. При этом агенты — это не обязательно люди. В их качестве могут выступать самые различные объекты: автомобили, самолёты, спецоборудование, предприятия, участки земли и прочее. 12

Агентом может являться объект, который вам кажется абсолютно бездейственным. Например, труба газопровода. Вы можете указать для неё определённые характеристики, такие как: затраты на установку, износостойкость, пропускная способность, вероятность возникновения аварийных ситуаций, график технического обслуживания и другие. Проанализировав результаты экспериментов можно определить какой тип труб выгоднее установить. Количество агентов в модели может быть различным, и они могут быть как одного типа, так и разных. По сей день ведутся споры, какие же качества должны быть у объекта, чтобы его можно было назвать агентом. Учёные относят к этим свойствам, например, способность действовать, умение ориентироваться в пространстве, обучаемость, обладание «интеллектом» и многое другое. Но на практике можно увидеть совершенно разные типы агентов: одни склонны к общению друг с другом, а другие отгораживаются от общения; одни находятся в пространстве, а другие – нет; одни склонны к обучению, а другие никогда не меняют своего поведения. При этом бывают такие модели, где агенты никак друг с другом не взаимодействуют. Например, в моделях курения табака или возникновения каких-либо заболеваний индивидуальная динамика агента связана исключительно с личными параметрами и лишь в определенных случаях с окружающей средой. Правда в большинстве агентных моделей пространства и вовсе нет. Если же оно требуется, то, как правило, является непрерывным (это может быть схема проезда или план дома). В общем агентное моделирование сконцентрировано на индивидуальных участниках системы. В этом заключается его основное отличие от более абстрактного метода системной динамики и дискретно-событийного метода, ориентированного на процессы [16]. Для каждого метода моделирования существуют свои программные решения:  MATLAB, VisSim, Lab View, Easy5, VenSim, PowerSim, iSink – для моделирования системной динамики;  GPSS, SYMULA, Arena, AutoMod, Enterprise Dynamics, FlexSim – для дискретно-событийного моделирования;  Net Logo, Swarm, Repast, ASCAPE – для агентного моделирования. 13

Выше упомянутые программные пакеты имеют как очевидные достоинства, так и недостатки [17]. К недостаткам можно отнести:  Узкая направленность;  Не локализованный интерфейс;  Привязанность к среде разработки;  Дороговизна. Иногда для построения более точной модели, разработчики совмещают разные методы моделирования. Суть этого многоподходного моделирования заключается в том, что достоинства одних методов компенсируют недостатки других. Благодаря этому вы получаете максимум от каждого метода. AnyLogic является инструментом многоподходного имитационного моделирования. Вследствие чего он обладает большим спросом у разработчиков. Именно поэтому для выполнения выпускной квалификационной работы было выбрано это программное обеспечение. 1.3 Программное обеспечение AnyLogic 1.3.1 Возможности и преимущества Как уже сказано выше, AnyLogic – лидирующий инструмент имитационного моделирования для бизнеса. Он помогает аналитикам, инженерам и руководителям из разных отраслей получать детальное представление о бизнес-системах и процессах и оптимизировать их. AnyLogic – инструмент помогающий принять управленческие решения в разных областях деятельности. С помощью ИМ можно использовать реальные данные для разработки модели, оптимизировать стратегию управления и провести анализ «что если». Благодаря этому можно повысить эффективность и мобильность бизнеса. Он используется для моделирования во многих сферах деятельности, начиная от логистики и поставок, и заканчивая здравоохранением и оборонным сектором. На рисунке 1.3 представлены преимущества данного программного обеспечения. Расширяемая платформа Помощь в построении Экспорт и интеграция Работа с данными Многоподходное моделирование ПО AnyLogic Большой выбор экспериментов Анимация и визуализация Отраслевые библиотеки Интеграция с ГИС-картами Запуск моделей в облаке Рисунок 1.3 – Преимущества AnyLogic 14

Рассмотрим некоторые из них. Про многоподходность мы уже говорили выше, это первый и единственный инструмент, реализующий все три подхода. С помощью данной программы можно обычные блок-схемы превратить в 2D или 3D модели. При этом можно воспользоваться огромным набором встроенных графических объектов или импортировать собственные изображения. Так же можно добавлять панель управления, навигацию и элементы управления. AnyLogic имеет набор отраслевых библиотек (рисунок 1.4). В этом году планируется добавление новой библиотеки производственных и транспортных систем для моделирования процессов на заводах и в распределительных центрах. Безусловно, это очень удобный инструмент, позволяющий детально планировать и проектировать моделируемую систему. Рисунок 1.4 – Имеющиеся отраслевые библиотеки Данное ПО позволяет разработчикам использовать для моделирования ГИС-карты. Они могут применяться в тех случаях, когда необходимо учитывать местоположение, регион или маршрут. Встроенный поиск в стиле Google Maps позволяет легко находить города, улицы, больницы, магазины и даже автобусные остановки, используя данные ГИС. Элементы модели могут размещаться на карте и перемещаться по существующим маршрутам, основываясь на реальных пространственных данных. Предоставляется возможности работы с бесплатными ГИС-картами или добавление тайловых карт или шейп-файлов нужного поставщика. Так же поддерживается онлайн и оффлайн работа с картами. AnyLogic является единственным инструментом моделирования, который предлагает весь спектр облачных технологий, а именно:  Возможность запуска модели на любом устройстве, и даже на телефоне или планшете;  Возможность онлайн-аналитики с помощью веб-интерфейса; 15

 Использование высокой производительности облачных вычислений для сложных экспериментов над моделью;  Организация приватного доступа к модели, с использованием безопасного веб-хранилища;  Возможность совместной работы над моделью, благодаря AnyLogic Cloud. ПО имеет внушительный набор готовых экспериментов, с помощью которых можно рассмотреть модель с различных точек зрения. AnyLogic позволяет напрямую работать с любыми базами данных, включая MS Access, MS SQL, MySQL, Oracle, Excel и текстовые файлы. Так же имеется встроенная база данных для настройки модели и установки входных данных, хранения результатов моделирования и логов выполнения моделей. Готовые модели можно:  экспортировать в виде самостоятельных Java-приложений;  встраивать в существующий поток данных;  интегрировать с системами CRM или BI;  интегрировать с инструментами оперативного управления, такими как ERP или MRP. AnyLogic предоставляет безграничные возможности для моделирования, благодаря расширяемой и настраиваемой платформе. Он даёт возможность:  расширять модели на уровне Java;  создавать нестандартные эксперименты для специфических нужд;  использовать собственные алгоритмы и механизмы оптимизации;  задавать нестандартные последовательности выполняемых операций;  создавать нестандартные объекты и библиотеки объектов;  конфигурация модели из внешнего источника данных [18]. В таблице 1.1 представлено сравнение возможностей двух версий программного обеспечения AnyLogic: Personal Learning Edition и Professional. Таблица 1.1 – Сравнение характеристик AnyLogic PLE и Proffesional Характеристика PLE Professional I II III Для начинающих и Для государственных Для кого предназначена: студентов организаций Платно. Есть бесплатная Доступность: Бесплатно версия на 60 дней 16

I Возможность многоподходного моделирования: Интеграция с ГИСкартами: Размер моделей: Техподдержка и помощь в построении моделей: Библиотека процессного моделирования: Отраслевые библиотеки: II Продолжение таблицы 1.1 III + + + + До 10 типов агентов, до 200 блоков в агенте, до 50000 динамически создаваемых агентов. В платной версии нет ограничений. В бесплатной версии: количество вложенных блоков до 35 - + + + Время моделирования ограничено одним часом + 2D- и 3D-анимация, бизнес-графика: Элементы управления: + + Ограничено + Простые эксперименты: + + Дополнительные эксперименты: Экспорт в AnyLogic Cloud Экспорт в самостоятельные приложения Расширенные возможности отладки + + (в бесплатной версии: не более 3 параметров) + - + (в бесплатной версии -) - + - 1.3.2 Справочные руководства по библиотекам Как уже было сказано выше, AnyLogic имеет отраслевые библиотеки. Рассмотрим их более подробно. 17

Библиотека моделирования процессов (рисунок 1.5) служит для реализации дискретно-событийного метода моделирования. С ее помощью можно смоделировать хронологический порядок действий, совершаемых агентом. В графическом представлении процессы (прибытие, задержка, обработка ресурсом, выбор пути) задаются в виде блок-схем. Рисунок 1.5 – Библиотека моделирования процессов В качестве агента (Agent) выступают клиенты, заявки, сообщения, звонки, транспорт, и прочее. Агентам можно присваивать определённые характеристики, влияющие на процесс обработки, например, время ожидания, тип заявки или сложность работы. Благодаря иерархичности, масштабируемости, расширяемости и объектно-ориентированности диаграмм, пользователь может детально смоделировать системы любого уровня сложности. 18

Во-первых, можно создавать собственные типы агентов с нестандартными атрибутами. Во-вторых, у каждого объекта есть так называемые «точки расширения» места, где можно задавать какие-либо действия или выражения. Это динамические параметры, которые вычисляются во время моделирования, когда агент проходит через данную точку. Еще одна особенность этой библиотеки — это возможность создавать сложную анимацию. Например, вы можете определить глобальный взгляд на процесс производства с несколькими агрегированными индикаторами, а также детальные анимации конкретных операций - и переключаться между ними. В таблице 1.2 описаны блоки библиотеки моделирования процессов, используемые в процессе создания модели. Пешеходная библиотека (рисунок 1.6) представляет собой библиотеку высокого уровня. С ее помощью можно моделировать движение пешеходов в физическом пространстве, это могут быть как здания (магазин, вокзал, банк, кинотеатр), так и улицы, скверы, парки и другие места скопления большого количества людей. Рисунок 1.6 – Пешеходная библиотека 19

Пешеходная библиотека предоставляет возможность сбора статистики и визуализации моделируемого процесса. Благодаря этому, разработчик может убедиться, что службы справятся с потенциальным увеличением загруженности, выявить проблемные участки модели, а также вычислить время пребывания пешеходов в модели. Модель состоит из двух частей – среда и поведение. В качестве среды выступают физические объекты – стены, сервисы, области и т.д. Среда задаётся специальными графическими элементами разметки пространства. Поведение пешеходов (ожидание в очереди, обслуживание, выбор пути, переход в заданное место, движение на эскалаторе и другое) задается блок-схемой. Пешеходные модели состоят из блоков данной библиотеки. Базовым является агент типа «Ped». Но, так как он является наследником типа «Agent», имеется возможность совмещения с библиотекой моделирования процессов. Для этого имеется специальные блоки, превращающие агента в пешехода (Ped Enter) и наоборот (Ped Exit). Правила задания потока пешеходов аналогичны правилам задания потока агентов в Библиотеке моделирования процессов. Разница заключается в том, что пешеходы двигаются согласно правилам движения в физическом пространстве и выбирают свой путь, анализируя текущее положение в пространстве. Железнодорожная библиотека (рисунок 1.7) предназначена для моделирования и визуализации функционирования железнодорожных сетей разных уровней сложности. С её помощью легко и просто имитировать работу железнодорожных вокзалов, метро, сортировочных станций, движение трамваев и пути разгрузки/загрузки на предприятиях. Железнодорожную библиотеку можно также соединять с иными библиотеками AnyLogic. Благодаря чему, возможно соединение разных моделей для детального рассмотрения станций, пассажиропотоков и производственных моделей. Анимация путей, стрелок, и вагонов создаётся библиотекой в автоматическом режиме. Начиная с версии AnyLogic 6.5.1, железнодорожная библиотека поддерживает создание 3D анимации. В палитре 3D объектов можно найти более 70 готовых шаблонов локомотивов, цистерн, хопперов, различных видов вагонов и платформ. 20

Рисунок 1.7 – Железнодорожная библиотека Библиотека дорожного движения (рисунок 1.8) даёт возможность детально и эффективно смоделировать транспортный поток на физическом уровне. С ее помощью можно рассмотреть движение машин на скоростном шоссе, уличный трафик машин, занятость автопарковок, движение транспорта на производстве и многое другое. Данная библиотека также совместима с другими библиотеками. Примером такой интеграции является модель пересечения границы на международном пункте пропуска. Рисунок 1.8 – Библиотека дорожного движения 21

В текущей версии AnyLogic есть возможность:  Рисовать дорожную сеть с помощью элементов разметки пространства;  Создавать различные типы автомобилей, задавать им характеристики;  Выбирать путь автомобиля, учитывая загруженность полос, ограничения скорости и возможные столкновения;  Задавать логику движения на перекрёстках. Библиотека моделирования потоков (рисунок 1.9) предназначена для моделирования процессов хранения, переноса и обработки множества потоков. В качестве потока может выступать жидкость, объёмное вещество или множество дискретных элементов, которые невозможно моделировать по отдельности. Библиотека моделирования потоков интегрирована с библиотекой моделирования процессов. Она может преобразовывать поток в агента (Fluid To Agent), и наоборот (Agent To Fluid). Пример такой модели – модель добычи руды [19]. Рисунок 1.9 – Библиотека моделирования потоков 22

2 Анализ деятельности ООО «Продэкс-Омск» 2.1 Общие сведения об организации Полное наименование: Общество с ограниченной ответственностью "ПРОДЭКС-ОМСК". Наименование сокращённое: ООО "ПРОДЭКС-ОМСК". Юридический адрес: 646800, Омская обл., Таврический р-н, Таврическое р.п., Кирова ул., дом № 95, оф.8. Фактическое местонахождение: 646800, Омская область, 500 метров на северо-запад от ж/д переезда Таврическое – Луговое. Организационно-правовая форма: Общество с ограниченной ответственностью. Форма собственности: частная. Основной вид деятельности: производство прессового растительного масла из семян масличных культур (подсолнечника, рапса, сои), тостированного и гранулированного шрота, гранулированной подсолнечной лузги [20]. Дата государственной регистрации: 27.01.2007 г. Запуск завода состоялся в августе 2014 году. Режим работы: двухсменный круглосуточный круглогодичный. Сотрудники работают по 5 различным графикам (табл.2.1). Максимальная численность рабочего персонала в смену составляет 121 человек. Посетителей сторонних организаций и гостей на территории завода может единовременно находится до 10-30 человек. Краткое описание: ООО «Продэкс-Омск», входящее в группу компаний «Юг Сибири» (рисунок 2.1), является одним из крупнейших в Западной Сибири предприятий по производству растительных масел и кормовых шротов. В процессе производства используются инновационные технологии и современное зарубежное оборудование. Таблица 2.1 – Типы графиков работы сотрудников Тип графика 1 2 3 4 5 6 7 12 12 в в 12 12 в I 24 в в в 24 в в II 11 11 11н 11н в в в III 11 11н в в 11 11н в IV 7 7 7 7 7 в в V Цифрами обозначено кол-во часов, "н" - ночные смены, "в"-выходной день 23 8 в в в в 7

Рисунок 2.1 – Структура группы компаний «Юг Сибири» Летом 2016 года специалистами маслоэкстракционного завода получен международный сертификат ISO 22000, подтверждающий соответствие действующей на предприятии системы менеджмента безопасности пищевой продукции требованиям международного стандарта ISO 22000:2005 [21]. ООО «Продэкс-Омск» является потенциально опасным производственным объектом, имеющим в обороте растительную пыль, природный газ, нефрас. Наиболее пожароопасным является цех экстракции МЭК в производственном процессе которого используется взрывопожароопасный растворитель, запас которого хранится на объекте [22]. Организационная структура: На предприятии организовано 264 рабочих места. На данный момент работают 259 человек (рисунок 2.2). Организационная структура предприятия представлена на рисунке 2.3. Рисунок 2.2 – Количество сотрудников на 05.04.2018 г. 24

Рисунок 2.3 – Организационная структура предприятия Виды производимой продукции:  Масло рапсовое нерафинированное прессовое/экстракционное;  Масло подсолнечное нерафинированное прессовое/экстракционное;  Масло соевое нерафинированное экстракционное;  Масло соевое гидратированное;  Шрот рапсовый тостированный/гранулированный;  Шрот подсолнечный тостированный/гранулированный;  Шрот соевый тостированный/гранулированный;  Фосфатидный концентрат пищевой;  Фосфатидный концентрат кормовой. Кадровая политика: Основные задачи кадровой политики представлены на рисунке 2.4. Рисунок 2.4 – Основные задачи кадровой политики Система мотивации: составляющие монетарной и немонетарной мотиваций представлены на рисунке 2.5 25

Рисунок 2.5 – система мотивации Интегрированная система менеджмента качества и безопасности продукции: Предприятия ГК «Юг Сибири» сертифицированы на основе требований:  ГОСТ ISO 9001-2011 «система менеджмента качества»;  ISO 22000 «системы менеджмента безопасности пищевой продукции. Требования к организации, участвующей в пищевой цепочке»;  ISO/TS 22002-1-2009 «базовые программы обеспечения безопасности продуктов питания»;  Дополнительные требования FSSC 22000;  Система ISCC-EU в качестве маслоэкстракционного заводаизготовителя в соответствии с директивой 2009/28/ЕС Европейского парламента и совета. На перерабатывающих производствах разработаны нормативные документы, которые устанавливают требования к программам предварительных условий с целью управления:  Вероятностью внесения опасностей через производственную среду;  Биологическим, химическим или физическим загрязнением продукции, включая перекрёстное загрязнение;  Уровнями опасностей в продукции и в среде производства;  Правилами личной гигиены работников, занятых на производстве. Характеристика информационного компьютерного парка: в компьютерном парке завода имеется 12 серверов, 13 принтеров и плоттер, 43 стационарных телефона и около 100 компьютеров, объединённых в доменную 26

сеть с использованием контроллеров домена. В контроллерах хранятся данные каталогов, и осуществляется контроль входа и выхода пользователей в систему, а также управление взаимодействием между ними. Все компьютеры соответствуют минимальным требованиям:  Версия операционной системы: Windows 7 Профессиональная;  Процессор: Intel ® Core™ i5;  Установленная память 4 ГБ;  Тип системы: 64-разрядная ОС. Серверная операционная система: Windows Server 2008 R2 Enterprise. Используются DNS, DHCP и POP3 протоколы, служба Active Directory, система аппаратной виртуализации hyper-v, а также Firewall. 2.2 Бизнес-процессы Для построения модели бизнес-процессов используем Business Studio 4.2® Демонстрационная версия (4.2.6683). В нотации IDEF0 существуют некоторые правила. Так, например стрелки входящие в левую грань называются входы. Это те объекты, которые преобразуются. Стрелка, входящая в верхнюю грань – управление. Это информация, управляющая работой. Стрелка, входящая в нижнюю грань механизм. Это ресурсы, выполняющие работу. А исходящая из правой грани стрелка – это выход. На ней отображаются преобразованные объекты. Моделирование начинается с построения контекстной диаграммы (рисунок 2.6) в нотации IDEF0, которая отображает связи объекта моделирования с окружающей средой (потребителями, поставщиками). Затем контекстная диаграмма декомпозируется в диаграмму А0 (рисунок 2.7). Происходит деление работы на 3 блока: «управление», «основная деятельность» и «обеспечивающая деятельность». Блоки должны располагаться по диагонали от верхнего левого угла в нижний правый угол. Согласно методологии IDEF0 блоки расположенные выше и левее «доминируют» над блоками, расположенными внизу справа. При этом все стрелки с уровня А-0 переносятся на дочернюю диаграмму. А так же добавляются стрелки между блоками. Далее происходит декомпозиция блока основная деятельность (рисунок 2.8) в нотации IDEF0. 27

Рисунок 2.6 – Контекстная диаграмма А-0 ГОСТ ISO 9001-2011, ISO 22000, FSSC 22000, ISO/TS 22002-1-2009, Система ISCC-EU Нормативные документы Информация от поставщиков Управление 1 Заказы потребителей Товары от поставщиков Система #имя? контроля Реализация ГП* Основная деятельность 2 Оборудование Заказ поставщику Возврат поставщику Обеспечивающая деятельность 3 Обслуживание Сотрудники NODE: А0 TITLE: Деятельность ООО «Продэкс-Омск» NO.:1.1 Рисунок 2.7 – Диаграмма А0. Декомпозиция контекстной диаграммы 28

ГОСТ ISO 9001-2011, ISO 22000, FSSC 22000, ISO/TS 22002-1-2009, Система ISCC-EU Заказы потребителей Нормативные документы Производство Система контроля Реализация ГП* 1 Отчеты Заявка на покупку Маркетинг Результаты исследований 2 Товары от поставщиков 3 Товар Обслуживание Оборудование NODE: А2 Заказ поставщику Возврат поставщику Закупка товара TITLE: Хранение товара 4 Сырьё Сотрудники Основная деятельность NO.: 1.1 Рисунок 2.8 – Декомпозиция блока «Основная деятельность» 2.3 Описание технологического процесса В приложении А представлена технологическая схема производства и материальных потоков. При производстве используются следующие виды сырья – рапс, подсолнечник и соя. Прием сырья осуществляется под контролем лаборатории. Анализ качества сырья ведется по следующим показателям – массовая доля влаги, массовая доля сырого жира, кислотное число, массовая доля протеина на а.с.в., массовая доля сорной примеси и т.д. На этапе хранения качество сырья наблюдается ежедневно начальником смены элеваторного комплекса и сменным лаборантом. Данные лабораторных исследований заносятся в журналы наблюдений. Термометрия по силосам ведется работниками элеваторного комплекса совместно с сырьевой лабораторией. Все мероприятия по перемещению выполняются при участии лаборантов сырьевой лаборатории. Пробы из силосов отбираются по правилам хранения: в холодный период – раз в 15 дней; при положительных температурах – два раза в неделю. Сырье проходит очистку от сорной примеси на сепараторах, при 29

необходимости отправляется на сушку и далее поступает на хранение в силосы элеватора. С хранения семена поступают в переработку. В зависимости от схемы переработки, семена поступают либо на обрушивание, либо на измельчение. В случае работы без обрушивания семена поступают на измельчение, которое происходит на вальцевых станках, измельченные семена подаются в жаровню- кондиционер для влаготепловой обработки, полученная мезга подается на прессы для отжима масла. В процессе прессования получается два продукта – прессовое масло и жмыховая крупка. Масло поступает в фузоловушку для очистки от грубой механической примеси, затем на фильтры для очистки от мелкой механической примеси, а также частичного снятия восков и фосфорсодержащих веществ. Готовое прессовое масло после охлаждения поступает на хранение в МБХ. Жмыховая крупка может быть направлена в экспандер для дополнительной тепловой обработки и подготовки жмыха к процессу экстрагирования. Жмыховая крупка при помощи транспортных элементов подаётся в цех экстракции для извлечения остаточного масла из жмыха путём экстракции (извлечение масла происходит при помощи растворителя). В процессе экстракции получается два продукта – шрот и мисцелла (смесь растворителя и масла). Извлечение растворителя из шрота и тепловая обработка происходит в тостере. В результате получают шрот тостированный. Мисцелла подается на дистилляцию, где происходит разделение на две фракции: экстракционное масло и растворитель. Масло после охлаждения поступает на хранение в МБХ. Сконденсировавшийся растворитель возвращается обратно в процесс экстракции. В случае работы на обрушенных семенах в процесс переработки полностью включается рушально-веечное отделение. После сепараторов семена поступают на рушально-веечное оборудование, где сначала раскалываются на несколько частей, после чего на системе сит происходит разделение рушанки на фракции. Суть процесса заключается в частичном отделении лузги (оболочки) от ядра. Оболочка подлежит дальнейшей утилизации. Ядровая фракция подаётся на измельчение на вальцевых станках и далее в прессовый цех для влаготепловой обработки и выполнения действий, перечисленных выше (прессование, экстракция). 30

Тостированный шрот россыпью из цеха экстракции с помощью транспортных элементов подается на дробилку. Измельчённый шрот направляется в накопительный бункер, далее в винтовой питатель и в смеситель-кондиционер, в который подаётся пар. Пар увлажняет и нагревает продукт. Сочетание влажности и нагрева позволяет более легко гранулировать продукт. Шрот, смешанный с паром, из смесителя-кондиционера через входной патрубок поступает во вращающуюся матрицу гранулятора. Далее шрот проходит охлаждение и перемещается на хранение (напольный склад либо в силосы). После первичной очистки масла физическими способами проводится водная гидратация масла. Исходное масло подогревается и подаётся в смеситель, где смешивается с горячей подготовленной водой. После смешивания масла и воды, эмульсия подаётся в коагулятор, в котором происходит набухание фосфатидов и выпадение их в осадок. Полученная эмульсия после реакции подаётся в сепараторы, где разделяется на гидратированное масло и фосфатидную эмульсию. Гидратированное масло после сепарации подогревается в винтовом подогревателе, затем поступает в вакуумную сушилку для удаления влаги с помощью острого пара. Горячее масло после сушки охлаждается и подаётся в емкость для гидратированного масла, откуда готовое масло подаётся на МБХ. Фосфатидная эмульсия из сепараторов поступает в тонкоплёночные выпариватели для сушки. Фосфатидный концентрат сливается в сборник, откуда подаётся в систему фильтрации для удаления примесей. Фильтрованные фосфатиды поступают в ёмкости, откуда готовый фосфатидный концентрат подаётся в систему фасовки. На всех стадиях производственного процесса ведётся систематический контроль качества продукции. Хранение готовой продукции осуществляется в маслобаковом хозяйстве и складе шрота. Склад шрота включает напольное и силосное хранение шрота. На этапе хранения готового продукта в МБХ инженер-химик производит отбор проб растительного масла согласно методике, на отбор проб на данную продукцию в местах отбора проб с периодичностью 1 раз в неделю и при перемещении. Результаты исследования характеристик растительного масла отражаются в журнале контроля готовой продукции. При хранении шрота инженер-химик производит отбор шрота согласно методике, на отбор проб на данную продукцию в местах отбора проб с периодичностью 1 раз в неделю, за исключением показателей – массовая доля 31

сырого жира, активность уреазы и массовая доля влаги и летучих веществ, которые отслеживаются 1 раз в смену. Результаты исследования характеристик шрота отражаются в журнале контроля готовой продукции на СГП. Транспорт, транспортные средства, цистерны и контейнеры для образцов должны поддерживаться в исправном, чистом состоянии. Они должны обеспечивать защиту продукта от повреждения или загрязнения. Управление температурой и влажностью следует применять и регистрировать при необходимости. В случае использования одних и тех же транспортных средств для продукции и непродовольственных товаров, их очистка должна осуществляться между загрузками (ISO/TS 22002-1). При подаче транспортного средства под отгрузку растительного масла наливом, масличных / зерновых культур / шрота сменный лаборант, совместно с представителями СГП / элеватора первоначально производят осмотр транспортного средства и регистрируют результаты оценки пригодности транспортного средства в журнале осмотра транспортного средства. По результатам осмотра транспортного средства комиссией составляется акт. Отгрузка готовой продукции осуществляется только после распоряжения лаборатории. При отгрузке готовой продукции сменный лаборант ПТЛ производит отбор проб отгружаемого продукта согласно методике на отбор проб на данную продукцию с каждой отгружаемой транспортной единицы. По результатам исследования характеристик продукции сотрудник лаборатории регистрирует данные в журналах по отгрузке растительных масел, шрота, фосфатидных концентратов и сырья. Оборудование, используемое для производства продукции, систематически обслуживается (согласно планам ППР), ежегодно проводится капитальный ремонт с полной остановкой производства. Большая часть процессов в предприятии выполняется самостоятельно, частично процессы переданы на аутсорсинг:  Исследования качества сырья и готовой продукции по показателям безопасности, микробиологии, ГМО и так далее;  Исследования качества воды;  Борьба с вредителями;  Обработка, очистка транспорта, предназначенного для перевозки готовой продукции;  Медицинское обслуживание и другое. 32

В предприятии внедрены и функционируют системы менеджмента безопасности пищевой продукции (ISO 22000), экологического менеджмента (ISO 14001), менеджмента охраны труда и здоровья персонала (OHSAS 18001) и экологической устойчивости биомасс (ISCC) [23]. 3 Практическая часть 3.1 Моделирование производства растительных масел Для построения модели использовалось программное обеспечение AnyLogic 8 Personal Learning Edition 8.2.3 Сборка: 8.2.3.201712291301 х64 и AnyLogic 8 Professional 8.2.3 Сборка: 8.2.3.201712291251 x64 (Пробная версия), так как в данных версиях существуют ограничения (таблица 1.1). Создаём новую модель, для этого выбираем файл – создать – модель. Вводим имя модели (Prodex-Omsk), выбираем местоположения для сохранения модели и единицы модельного времени (часы). Имя Java пакета генерируется автоматически (рисунок 3.1) Рисунок 3.1 – Окно создания новой модели Создадим области просмотров, для этого используем палитру «Презентация». Область просмотра – специальный элемент, с помощью которого можно выделить логически обособленные группы элементов или участки диаграммы. С её помощью можно легко переключаться между 33

различными областями, например, между анимацией агента, логикой процесса и графиками, отражающими статистику работы, или же, при моделировании большого предприятия, между цехами [24]. Перетаскиваем на диаграмму 4 области просмотров, даём им названия: view3D, view2D, viewLogic, viewStat. Теперь создадим удобное меню для навигации между этими областями просмотров.[25] В левом верхнем углу размещаем прямоугольник (палитра «Презентация») тёмно-зеленого цвета. На него добавляем изображение и текст (палитра «Презентация») с логотипом и названием предприятия. Затем добавляем 4 светло-зелёных прямоугольника, на них размещаем текст с названием области, и изображения (рисунок 3.2). Для каждого прямоугольника указываем свойство «Действие по щелчку»: имя области.navigateTo(). Например, для того чтобы перейти на область просмотра 3D модели пишем: view3D.navigateTo(). Для удобства добавляем элемент группа из палитры «презентация» и все элементы нашего меню группируем. Создаём 3 копии данной группы и размещаем их на остальных областях просмотра. Рисунок 3.2 – Меню для навигации между областями просмотров. Для того чтобы перейти к созданию логической модели, добавим разметку пространства в области view2D: рисуем ж/д пути и дорогу, добавляем точки ж/д пути и стоп-линии (рисунок 3.3.). Процесс производства начинается с поставки сырья. Пусть завод будет работать только на одном виде сырья, например, на подсолнечнике. Сырьё поступает от трёх поставщиков вагонами, количество которых можно регулировать в зависимости от необходимости, и наличию места на складе. Приём сырья осуществляется под контролем лаборатории. 34

Рисунок 3.3 – Разметка пространства Для имитации поставки сырья (рисунок 3.4) используем блоки железнодорожной библиотеки и моделирования процессов, а также параметры и переменные из палитры «Агент». Описание свойств можно посмотреть в приложении Б. Рисунок 3.4 – Имитатор привоза сырья (подсолнечника) Создаются локомотив и вагоны (их количество можно менять с помощью параметров: Количество_вагонов_от_поставщика_А, Количество_вагонов_от_ поставщика_Б, Количество_вагонов_от_поставщика_В), они сцепляются и перемещаются до точки pointOnTrack. Если зона разгрузки свободна, то блок hold разрешает завоз сырья на территорию завода, если же нет – поезд проезжает мимо до точки pointOnTrack2. В лаборатории происходит анализ качества сырья, устанавливаются характеристики:  Масличность;  Содержание сора;  Содержание лузги;  Влажность семян и другие. 35

При соответствии сырья стандартам качества (сорность меньше 12%) поезд перемещается в зону разгрузки (рисунок 3.5). Если сырьё не прошло отбор – оно отправляется обратно поставщику. Рисунок 3.5 – Имитация разгрузочной зоны В зоне разгрузки происходит преобразование агента (локомотив) в поток (подсолнечник). Один вагон содержит 220 тонн сырья, соответственно в одном агенте содержится: Количество_прибывающих_вагонов *220, т.е. объём сырья в агенте будет меняться в соответствии с количеством прибывающих вагонов. При этом количество сырья на складе у поставщиков уменьшается на этот же объём. При необходимости (сорность > 7%), разгружаемое сырьё проходит очистку на сепараторе (рисунок 3.6). Очищенное сырьё поступает по трубе т3 в элеваторный комплекс(ЭК), а сорная примесь – в бункер отходов. При наполненности бункера более чем на 75% отходы вывозятся мусоровозом (рисунок 3.7) [26]. Рисунок 3.6 – Имитация очистки от сорных примесей Рисунок 3.7 – Имитатор вывоза сорных примесей 36

Вывоз мусора реализован следующим образом: как только уровень в бункере достигает 75 тонн, вызывается машина (Мусоровоз), она подъезжает к зоне загрузке (stopLine17) и останавливается. Затем открывается кран к1 и происходит загрузка сорных примесей в мусоровоз. Далее машина уезжает за территорию предприятия, где отходы утилизируются. Стоимость вывоза одной машины равна 500 рублей. Если же сорность <= 7% сырьё по трубе т1 поступает в элеваторный комплекс (рисунок 3.8). ЭК состоит из трёх элеваторов, суммарный объём которых составляет 17400 тонн. Заполнение элеваторов происходит поочередно, т.е. сначала наполняется Элеватор1, затем Элеватор2 и Элеватор3. Хранящееся в ЭК сырьё подаётся в производство по трубам т9, т10 и т11. Первый этап – рушально-веечное отделение (рисунок 3.9). Семена подсолнечника подаются сначала на семенорушку, которая работает по принципу многократных ударов бичей и отбрасывания семян на рифлёную поверхность деки. Рисунок 3.8 – Имитация элеваторного комплекса Рисунок 3.9 – Имитация рушально-веечного отделения 37

Поток рушанки (смесь ядра, сечки, масличной пыли и оболочки) самотёком передаётся в семеновейку. Данная конструкция представляет собой смонтированные на одной раме два короба, в которых расположены два яруса сит, и каждый короб снабжен аспирационным каналом. Мелкое ядро с лузгой из поддона под нижним ярусом сит объединяются в один поток с ядром и поступают в сборный конвейер ядра. Ядро с лузгой сходом со второго яруса сит поступают в аспирационные каналы, где от ядра отделяется лузга. Аспирационный унос с верхних ярусов сит представляет собой лузгу с примесью масличной пыли. Масличная пыль самотёком поступает в конвейер ядра, где объединяется с основным потоком ядра, а лузга с помощью винтового конвейера выводится из цеха для сжигания в котельную (рисунок 3.10). Рисунок 3.10 – Имитация лузговой котельной В котельной происходит сжигание лузги, а получаемый при этом пар идет в производство. Ядро и масличная пыль передаются по трубе т14 в шести-чанный подогреватель. После чего продукт поступает на двух-вальцевый станок с целью создания оптимальных условий для извлечения масла. В результате плющения получается мятка, который направляется в прессовый цех (рис.3.11). Рисунок 3.11 – Имитация прессового цеха 38

Полученная мятка подаётся в восьми-чанную жаровню-кондиционер. Каждый чан обогревается греющим паром. Материал, получаемый в результате жарения, называется мезгой. После жаровни мезга подаётся в пресс. В результате прессования извлекается масло, т.е. осуществляется форпрессование и отделяется жмых. Жмых после охлаждения передаётся в цех экстракции. Масло с содержащимися примесями направляется в гущеловушку, где с помощью сит отделяются крупные частицы жмыха, которые возвращаются в жаровню. Масло после предварительной очистки поступает в ёмкость сырого масла и далее подаётся в вакуум-сушку масла. Высушенное масло проходит вторую очистку. Рециркуляция масла проводится до получения прозрачного масла. По окончании фильтрации, осадок – удаляется, а масло из ёмкости готового масла поступает на охлаждение в теплообменник. Охлаждение происходит за счет воды, которая добывается водонаборными станциями на территории предприятия (рисунок 3.12). Масло с температурой не более 40 градусов Цельсия направляется на склад МБХ (рисунок 3.13) [27]. Рисунок 3.12 – Имитация водонаборной станции Рисунок 3.13 – Имитация МБХ 39

Процесс экстракции растительных масел (рис 3.14) проводится в экстракторе, работающем по способу многоступенчатого орошения жмыха растворителем в противотоке. Экстрагируемый материал (лепесток) подаётся в приёмный бункер экстрактора, затем в сам экстрактор. Поступающий материал орошается концентрированной мисцеллой, далее по мере продвижения экстрагируемого материала орошение производится мисцеллой убывающей концентрации. На конечной стадии экстракции экстрагируемый материал орошается чистым растворителем. Рисунок 3.14 – Имитация цеха экстракции Растворитель подаётся в цех из бензохранилища. Запасы растворителя пополняются по мере необходимости с помощью автоцистерн (агент Гексан) (рисунок 3.15). Рисунок 3.15 – Имитатор привоза растворителя Обезжиренный материал поступает в тостер. Тостер состоит из зон: отгонки растворителя и его тостирования, сушки, охлаждения готового шрота. Процесс отгонки растворителя из шрота осуществляется под воздействием греющего и острого пара при постоянном перемешивании с последующим кондиционированием температуры и влажности в нижних чанах аппарата. Концентрированная мисцелла подаётся через гидроциклон и щелевой фильтр на трёхступенчатую дистилляцию (рисунок 3.16). Масло охлаждается и направляется на склад масло-бакового хозяйства [28]. 40

Гидратация – это очистка масла от белковых, слизистых веществ при помощи горячей воды. Под ее действием эти вещества набухают, переходят в нерастворимую форму и выпадают в осадок. Эмульсия подаётся в коагулятор, затем в сепаратор, где разделяется на гидратированное масло и фосфатидную эмульсию. Масло по трубе т40 поступает в емкость сырого масла. Фосфатидная эмульсия из сепараторов поступает в тонкоплёночный выпариватель для сушки. После сушки идёт удаление примесей из фосфатидного концентрата. [29] Рисунок 3.16 – Имитация цеха гидратации Готовый фосфатидный концентрат с помощью насоса откачивается в систему фасовки (рисунок 3.17) и вывозится автоцистернами (рисунок 3.18). Отгрузка происходит аналогично вывозу сорных примесей. При наполнении ёмкости, вызывается машина. Она подъезжает к stopLine20, даётся разрешение на отгрузку (кран к2 открывается) и происходит заполнение автоцистерны. Затем кран закрывается, и машина уезжает. В зависимости от того какой потребитель выбран, цена продажи будет меняться. Рисунок 3.17 – Имитация отгрузки фосфатидного концентрата Рисунок 3.18 – Имитатор вывоза фосфатидного концентрата 41

Тостированный шрот россыпью из цеха экстракции с помощью транспортных элементов подаётся на дробилку (рисунок 3.19). Дробилка аспирируется установкой, состоящей из циклона со шлюзовым затвором и вентилятором. Шротовая пыль выводится из оборота производства. Измельчённый шрот через входной патрубок поступает во вращающуюся матрицу гранулятора [30]. Рисунок 3.19 – Имитация цеха грануляции Гранулированный шрот охлаждается и подаётся на напольный либо в силосный склад шрота для хранения (рисунок 3.20). Со склада шрот отгружается потребителям аналогично вывозу ФК (рисунок 3.21). Готовое масло реализуется цистернами (рисунок 3.22). Для этого генерируется локомотив и цистерна, они сцепляются между собой и направляются в зону загрузки (pointOnTrack5). Открывается кран к3, происходит наполнение цистерны, кран закрывается и поезд отправляется потребителю. В зависимости от выбранного потребителя будет меняться цена продажи. Рисунок 3.20 – Имитация склада шрота 42

Рисунок 3.21 – Имитатор вывоза шрота Рисунок 3.22 – Имитатор вывоза растительного масла Общий вид логической схемы можно посмотреть в приложении В (рисунок В.1). Перейдем к разработке области статистических данных (viewStat). Условно все используемые параметры и переменные можно разделить на 3 группы: производственные характеристики, характеристики сырья и выход готовой продукции. Общий вид области можно посмотреть в приложении В (рисунок В.2). Между параметрами и переменными есть чёткая разница. Параметры используются для задания статических характеристик модели. Чаще всего они хранят одно и то же число в течении «прогона» модели, а изменяются между «прогонами». Переменные же используются для задания меняющихся во время выполнения модели характеристик. Таблица 3.1 – Свойства параметров Имя Тип I Объём_эл_1 Объём_эл_2 Объём_эл_3 Объём_бака_1 Объём_бака_2 II int int int int int 43 Значение по умолчанию III 5800 5800 5800 3000 2000

I Объём_бака_3 Количество_вагонов_от_поставщика_А Количество_вагонов_от_поставщика_Б Количество_вагонов_от_поставщика_В Потребители_масла Потребители_шрота Потребители_ФК II int int int int int int int Продолжение таблицы 3.1 III 2500 1 1 1 0 0 0 Для параметров Количество_вагонов_от_поставщика_А(/Б/В), прописываем действие при изменении: Количество_прибывающих_вагонов=Количество_вагонов_от_поставщи ка_А+Количество_вагонов_от_поставщика_Б+Количество_вагонов_от_пост авщика_В Для редактирования значений параметров в модель добавлены элементы управления. В таблице 3.2 описаны свойства этих элементов. Текстовое поле (рисунок 3.23) – самый простой элемент управления, который позволяет вводить небольшие объёмы текста. При вводе нового значения оно будет присваиваться связанной переменной или параметру. Рисунок 3.23 – Элементы управления «текстовое поле» Бегунок (рисунок 3.24) используется для изменения значений параметров и переменных типа int и double непосредственно в процессе моделирования. Рисунок 3.24 – Элементы управления «бегунок» Переключатель – представляет собой набор кнопок, с помощью которых можно выбрать один из нескольких заранее предложенных вариантов. В 44

зависимости от того какой вариант выбран будет меняться цена продажи. Для удобства добавим рядом текст из палитры презентация и напишем стоимость продажи для каждого варианта (рисунок 3.25) [31]. Рисунок 3.25 – Элементы управления «переключатель» Таблица 3.2 – Свойства элементов управления параметрами Текстовое поле Имя Связать с: editbox editbox1 editbox2 editbox3 editbox4 editbox5 Объём_эл_1 Объём_эл_2 Объём_эл_3 Объём_бака_1 Объём_бака_2 Объём_бака_3 Бегунок Мин. Макс. Знач. Знач. 5000 7000 5000 7000 5000 7000 2000 5000 2000 5000 2000 5000 Мин. Макс. Знач. знач. slider6 горизонтальная Количество_вагонов_от_поставщика_А 0 10 slider7 горизонтальная Количество_вагонов_от_поставщика_Б 0 10 slider8 горизонтальная Количество_вагонов_от_поставщика_В 0 10 Переключатель Имя Ориентация Связать с: Элементы radio горизонтальная Потребители_масла 0;1 radio3 горизонтальная Потребители_шрота 0;1 radio2 горизонтальная Потребители_ФК 0;1 Имя Ориентация Связать с: Переменные, характеризующие производство и их свойства представлены в таблице 3.3. 45

Все остальные переменные, характеризующие сырьё, нужны нам для расчёта выхода готовой продукции. Для того чтобы не занимать много места в основной области просмотра, используем условные обозначения для всех характеристик и добавим еще одну область просмотра, для описания обозначений (Приложение В (рисунок В.3)). Переменные, характеризующие сырьё, и установленные для них свойства описаны в табице 3.4. Таблица 3.3 – Переменные, характеризующие производство Имя Видимость Тип Количество_прибывающих нет int _вагонов Склад_пост_А да int Склад_пост_Б да int Склад_пост_В да int Прибыло_вагонов нет int Потерь_сырья да int Всего_поступило_сырья да double Хранится_сырья_в_ЭК да double Обработано_сырья да double Объём_вывезенного_сора да double Объём_вывезенного_масла да double Объём_вывезенного_шрота да double Объём_вывезенного_ФК да double Объём_воды_в_резервуаре да double Объём_гексана_на_складе да double Затраты да int Доход да int Чистая_прибыль да int Начальное значение 3 24000 34000 27000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Таблица 3.4 – Переменные, характеризующие сырье Начальное Имя Видимость Тип Что обозначает значение I II III IV V Масличность семян при исходной М_0 да int 0 фактической влажности и засоренности Содержание минерального и С_0 да int 0 органического сора в семенах, поступающих в производство 46

С_1 В_3 да да double double 0 0 Содержание сора после очистки Влажность ядра в семенах Продолжение таблицы 3.4 I II III IV М_1 да double 0 В_0 да double 0 Л_1 да double 0 Я_1 да double 0 Л_0 да int 0 Я_2 Л_2 В_2 В_4 М_3 В_5 да да да да да да double double double double double double 0 0 0 0 0 0 Л_4 да double 0 В_8 Ж_1 да да double double 0 0 М_6 да double 0 Р_1 С_3 М_2 Р_2 Р_3 Ш да да да да да да double double double double double double 0 0 0 0 0 0 Л_5 да double 0 С_2 да double 0 П_5 П_1 П_2 да да да double double double 0 0 0 V Масличность отходящей лузги вместе с выносом Влажность семян при исходной фактической засоренности Содержание лузги в чистых семенах Содержание ядра в чистых семенах Содержание лузги в семенах при фактической влажности и засоренности Вынос ядра в лузгу Содержание лузги в ядре Влажность отходящей лузги Влажность прессового жмыха Масличность шрота Влажность шрота Выход лузги без учёта потерь влаги в производстве Влажность лузги в семенах Выход форпрессового жмыха Остаток масла в прессовом жмыхе Суммарный выход масла Содержание сора в лузге Масличность прессового жмыха Выход прессового масла Выход экстракционного масла Выход шрота Выход лузги с учётом потерь влаги Съём минерального и органического сора Потери влаги Потери масла в шроте Потери масла в лузге 47

В модели учитываются затраты на покупку сырья, вывоз сорных примесей и доходы от реализации масла, ФК и шрота. Добавим временной график «доходов и расходов» в млн.руб для их отображения (рисунок 3.26). Для переменных связанных с характеристикой сырья (М_0, С_0, Л_0) добавим элемент сбора данных «Статистика» (рисунок 3.27). Он предназначен для вычисления такой информации, как среднее значение, минимум, максимум и т.д. А также добавим кнопку для удобной навигации между областями (рисунок 3.28). Рисунок 3.26 – Свойства графика доходов и расходов Рисунок 3.27 – Свойства элемента статистика для Масличности (М_0) 48

Рисунок 3.28 – Кнопка для перехода к области просмотра viewописание Формулы для расчёта выхода готовой продукции, а также пример расчёта можно посмотреть в приложении Г [32]. Добавим графики ожидаемого выхода продукции (рисунок 3.29) и реального выхода (рисунок 3.30). А также добавим среднесуточную характеристику по расчётам (рисунок 3.31). Обновление данных происходит с периодичностью 24 часа. Рисунок 3.29 – График ожидаемого выхода продукции Рисунок 3.30 – График реального выхода продукции 49

Рисунок 3.31 – Среднесуточная статистика выхода продукции Для создания 2D модели используем элементы разметки пространства: резервуар и труба. Готовую 2D модель можно посмотреть в приложении В (рисунок В.4). Резервуар используется для визуализации блоков библиотеки моделирования потоков: Tank, Process Tank и Mix Tank. В графическом редакторе он рисуется в виде круга (рисунок 3.32), а в 2D анимации изображается в виде квадрата, вписанного в этот круг, и отражает наполненность блока, с которым он связан. При этом он перенимает все свойства у соответствующего блока (вместимость, скорость потока, цвет партии и т.д.). Рисунок 3.32 – Резервуар в графическом редакторе и в 2D представлении Элемент разметки труба используется для анимации перемещения потока по блоку Pipeline библиотеки моделирования потоков. Она перенимает все свойства блока (вместимость, скорость, цвет партии), а также имеет начальную и конечные точки. Начальная точка располагается у резервуара (выделяется синим цветом, (рисунок 3.33)), а конечная – либо у другого резервуара, либо остаться в подвешенном состоянии. Труба отображается и в 2D представлении модели и в 3D окне. Она может иметь изгибы и менять Z-координаты (высоту) [33]. 50

Рисунок 3.33 – Элемент разметки пространства «труба» Для удобства ориентировки добавим элементы прямоугольник, таких же цветов как на логической модели, и подпишем цеха. Добавим к созданному ранее меню прямоугольник, на котором отражены условные обозначения (рисунок 3.34). Рисунок 3.34 – Условные обозначения А также для выделения ж/д путей добавим прямоугольник с заливкой текстурой «gravel» (гравий) и прямоугольник на всю область просмотра view2D с заливкой текстурой «grass» (трава) (рисунок 3.35). Рисунок 3.35 – прямоугольник «трава» Для анимации 3D модели добавляем 3D Окно из палитры Презентация на область просмотра view3D. 51

Для отображения станков (блоки Process Tank и Mix Tank) добавим станки с ЧПУ из палитры 3D объекты. Для резервуаров (блоки Tank) используем 3D объекты резервуары, и накладываем на них резервуары из разметки пространства, для отображения уровня наполненности. На уже существующих прямоугольниках, отображающих цеха, нарисуем прямоугольные стены (элемент разметки пространства). Так же добавим несколько зданий для имитации материального здания, ремонтной мастерской и административно-бытового корпуса, и людей. Добавим несколько камер. Свойства камер представлены в таблице 3.5. Таблица 3.5 – Свойства камер Имя Поворот X, ˚ Основная 45 Разгрузка 20 ППЦ 46 Котельная 47 Цех_Экстракции 25 Грануляция_СГП 42 Гидратация 44 Поворот Z, ˚ -90 170 60 0 -150 90 75 X 492.89 1084.98 201.38 410.98 160 332.74 760 Y 3429.16 2907.32 18.68 93.56 170 -145.66 -240 Z 427.76 29.71 116.52 110.6 50 100 100 К меню добавим кнопки для навигации между камерами (рисунок 3.36). Но так как к одному 3D окну может быть привязана только одна камера, то добавим еще области просмотра. В таблице 3.6. отображена связь между областью просмотра 3D окном и камерой. Для всех камер ставим галочку «следовать за камерой» и тип навигации «Только вращение». Таблица 3.6 – Связь 3D окон и камер Область просмотра 3D окно view3D window3d view3D1 window3d1 view3D2 window3d2 view3D3 window3d3 view3D4 window3d4 view3D5 window3d5 view3D6 window3d6 52 Камера Основная Разгрузка ППЦ Котельная Цех_Экстракции Грануляция_СГП Гидратация

Рисунок 3.36 – Кнопки для переключения камер В приложении В можно посмотреть вид со всех камер (рисунки В.5-В.11). Подведём небольшой итог: для создания модели понадобилось 9 типов агентов, 170 блоков из четырёх встроенных библиотек (библиотека моделирования процессов, железнодорожная библиотека, библиотека дорожного движения, библиотека моделирования потоков) и 181 соединитель для них, более 500 элементов презентации, 12 параметров, 47 переменных, 11 элементов статистики, 11 областей просмотров Теперь создадим окно для запуска симуляции. Добавим изображение, небольшой рассказ о предприятии и кнопку для запуска моделирования (рисунок 3.37). Будем моделировать работу предприятия в течении года, поэтому в свойствах симуляции указываем остановить – «в заданное время», конечное время – «8760». Для того чтобы можно было сравнить результаты изменения параметров выбираем случайность: фиксированное начальное число (воспроизводимые «прогоны»). Это значит, что все запуски модели будут идентичными и воспроизводимыми. Рисунок 3.37 – Окно запуска симуляции 53

При заданных по умолчанию параметрах получаем результат, представленный в приложении Д (рисунок Д.1). На рисунке видно, что сырьё на складе А закончилось, из-за чего произошла остановка модели. Модельное время: 7032, это значит, что завод проработал лишь 9 месяцев. Для того чтобы завод проработал дольше, нужно провести оптимизацию. 3.2 Оптимизация модели Закупкой сырья занимается отдел логистики. Они же и решают кому продавать готовую продукцию. За год завод может принять 75 тысяч тонн сырья. Заключён контракт с тремя поставщиками: ООО «АгроПром» (А), ИП Соловьёв (Б) и ООО «Раздолье» (В). Количество сырья, которое они могут продать – ограничено: А=24000, Б=34000, В=27000 тонн в год. Стоимость 1 тонны у всех тоже разная: А=25000, Б=18000, В=21000 руб. С помощью поиска решений (рисунок 3.38) найдём оптимальный план поставок. Целевая функция – общая стоимость (руб), ее нужно минимизировать. Изменяемые ячейки – количество поставляемых вагонов (В8:В10). Ограничения: В8:В10 – целые, С11 (общий объём поставок)>=75000, и объём поставок меньше или равно объёму сырья на складе (C8:C10<=В8:В10). Результаты представлены в таблице 3.7. Рисунок 3.38 – Окно поиска решения Таблица 3.7 – Результат поиска решений: план закупки сырья Поставщик Кол-во вагонов Объём поставок Стоимость, руб А 65 14300 357500000 Б 154 33880 609840000 В 122 26840 563640000 75020 1530980000 54

Для того чтобы самостоятельно не заниматься переключением поставщика, добавим переменную Прибыло_вагонов (integer, начальное значение – 0). И в блок Удал11 добавим следующие действия при входе: Прибыло_вагонов++; if (Прибыло_вагонов==154) {Количество_вагонов_от_поставщика_Б=0; Количество_вагонов_от_поставщика_В=1;} if (Прибыло_вагонов==276) {Количество_вагонов_от_поставщика_В=0; Количество_вагонов_от_поставщика_А=1;} Благодаря этому будет происходить автоматическое переключения поставщика с Б на В (при прибытии 154 вагонов от поставщика Б), и с В на А (при прибытии 122 вагонов от поставщика В). Планируется, что данного количества сырья хватит на 1 год работы завода без потерь и с наименьшими затратами. Теперь выполним «прогон» модели. Результаты можно посмотреть в приложении Д (рисунок Д.2). Как видно из рисунка завод работает и приносит довольно таки большую прибыль (451 млн.). Но у потребителей тоже есть ограничения (таблица 3.8). Таблица 3.8 – Ограничения в потребности готовой продукции Обозначение 0 1 0 1 0 1 Наименование Масло «Трейд ИН» ООО «Янтарь-Алтай» Шрот ООО «ЗерноКорм» ООО «Агро-Элита» Фосфатидный концентрат ООО «ВитаХим» ООО «Лецитал» Потребность (тонн) 17000 15000 9000 7500 5300 4500 Воспользовавшись поиском решений, находим оптимальный вариант поставки готовой продукции потребителю (таблица 3.9). Таблица 3.9 – Результат поиска решений: план поставок потребителю Потребители Машин Машин 2 типа Вывезено, тонн Стоимость I II III IV V масло: 0 101 10100 474700000 1 150 15000 742500000 итого: 25100 55

I II 0 1 16 25 2870 0 1 42 27 III шрот: 49 50 11385 ФК итого: Продолжение таблицы 3.9 IV V 6755 7500 14255 93894500 117750000 5250 3375 8625 204750000 124875000 1758469500 Добавим переменные для счёта отправленных машин каждого типа (сч1, сч2, сч3 и сч4) и добавим следующий код:  для Удал4: сч1++; if (сч1==170) Потребители_масла=1;  для Удал9: сч2++; if (сч2==42) Потребители_ФК=1;  для Удал8: сч3++; if (сч3==7) Потребители_шрота1=1;  для Удал7: сч4++; if (сч4==74) Потребители_шрота=1; Результат симуляции можно посмотреть в приложении Д (рисунок Д.3). Как видно, разница между прибылью и расходами увеличилась примерно на 100 тысяч рублей. 56

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Во время выполнения выпускной квалификационной работы были выявлены преимущества имитационного моделирования перед другими видами, а также рассмотрены три метода: системная динамика, дискретнособытийное и агентное моделирование. Построена модель бизнес-процессов. Данная модель основывается на деятельности ООО «Продэкс-Омск» и описывает процесс переработки семян подсолнечника способом форпрессование-экстракция с отделением семенной оболочки. С помощью программного обеспечения AnyLogic, реализующего многоподходный метод, создана модель завода по производству растительных масел. Завод состоит из 5 цехов (рушально-веечное отделение, прессовый цех, цех экстракции, грануляции и гидратации), котельной, элеваторного комплекса и склада готовой продукции. Во время создания использовались блоки из следующих отраслевых библиотек: железнодорожная, моделирования процессов, дорожного движения и моделирования потоков. Оптимизация модели позволила найти оптимальный план закупки сырья и продажи готовой продукции, благодаря чему достигнута наибольшая эффективность производства. 57

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1 Ричард Докинз. Эгоистичный ген / пер. с англ. Н. Фоминой. — Москва: АСТ:CORPUS, 2013. — 512 с. 2 Классификация видов моделирования систем [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://studfiles.net/preview/724639/page:2/ (дата обращения: 05.04.2018) 3 Куприяшкин, А.Г. Основы моделирования систем: учебное пособие / А.Г. Куприяшкин; Норильский индустр. ин-т. - Норильск: НИИ, 2015. – С. 4-5. 4 Зачем нужно имитационное моделирование? [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.anylogic.ru/use-of-simulation/ (дата обращения: 09.04.2018) 5 Бизнес – это поле для экспериментов. Но проводить их лучше на имитационной модели [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.anylogic.ru/resources/articles/biznes-eto-pole-dlya-eksperimentov-noprovodit-ikh-luchshe-na-imitatsionnoy-modeli/ (дата обращения: 13.05.2018) 6 Многоподходное моделирование: практика использования [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.anylogic.ru/resources/ articles/mnogopodkhodnoe-modelirovanie-praktika-ispolzovaniya/ (дата обращения: 05.04.2018) 7 Шарапов И.М., Петрова Е.С. Имитационное моделирование управленческих процессов в производственных системах [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/imitatsionnoe-modelirovanieupravlencheskih-protsessov-v-proizvodstvennyh-sistemah (дата обращения: 16.05.2018) 8 Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. — МГТУ им. Баумана, 2008. – 703 с. 9 Григорьев, И. AnyLogic за три дня: практическое пособие по имитационному моделированию, 2016. – C. 12-13 10 Системная динамика [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Системная_динамика (дата обращения: 17.04.2018) 11 Григорьев, И. AnyLogic за три дня: практическое пособие по имитационному моделированию, 2016. – C. 105-107. 12 Джон Стерман Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World, 2000/ - 78 c. 13 Дискретно-событийное моделирование [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Дискретно_событийное_ моделирование (дата обращения: 17.04.2018) 58

14 Григорьев, И. AnyLogic за три дня: практическое пособие по имитационному моделированию, 2016. – C. 141-143. 15 Агентное моделирование [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Агентное_моделирование (дата обращения: 17.04.2018) 16 Григорьев, И. AnyLogic за три дня: практическое пособие по имитационному моделированию, 2016. – C. 19-22. 17 Маликов,Р.Ф. Практикум по имитационному моделированию сложных систем в среде AnyLogic 6: учебное пособие/ Р. Ф. Маликов.–Уфа: Изд-во БГПУ, 2013. – С. 29-32. 18 Возможности AnyLogic [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.anylogic.ru/features/ (дата обращения: 19.04.2018) 19 Справочные руководства по библиотекам [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://help.anylogic.ru/index.jsp (дата обращения: 25.04.2018) 20 Выписка из ЕГРЮЛ [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://egrul.nalog.ru/ (дата обращения: 27.04.2018) 21 ООО «Продэкс-Омск» [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://ugsibiri.com/about/struktura/ooo-prodeks-omsk/ (дата обращения: 27.04.2018) 22 План HACCP 1-4-2017 [Вн. нормат. док.] – С.7-8 23 Технологическая схема производства и материальных потоков. Схема № 1: «Производство растительных масел, шротов и фосфатидных концентратов» [Вн. нормат. док.] – С. 2-4 24 Справка AnyLogic. Презентация и 3D анимация [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://help.anylogic.ru/index.jsp (дата обращения: 30.04.2018) 25 Как строить простые, красивые и полезные модели сложных систем [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.anylogic.ru/resources/articles/kak-stroit-prostye-krasivye-i-poleznyemodeli-slozhnykh-sistem/ (дата обращения: 23.05.2018) 26 Технологическая схема производства и материальных потоков. Схема № 2: «Обрушивание и подготовка сырья» [Вн. нормат. док.] – 3 с. 27 Технологическая схема производства и материальных потоков. Схема № 3: «Производство прессового масла» [Вн. нормат. док.] – С. 2-3 28 Технологическая схема производства и материальных потоков. Схема № 4: «Производство экстракционных масел и шрота» [Вн. нормат. док.] – 2 с. 59

29 Технологическая схема производства и материальных потоков. Схема № 6: «Производство гидратированного масла и фосфатидного концентрата» [Вн. нормат. док.] – С. 2-4. 30 Технологическая схема производства и материальных потоков. Схема № 5: «Производство гранулированного шрота» [Вн. нормат. док.] – 2 с. 31 Справка AnyLogic. Параметры, переменные, коллекции [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://help.anylogic.ru/index.jsp (дата обращения: 04.05.2018) 32 Технологический регламент на производство подсолнечного, рапсового, соевого масел и шротов методом форпрессование-экстракция на экстракционной линии турецкого производства фирмы «HUM-LURGI» ТРП 12-2017 от 16 февраля 2017 года. 33 Справка AnyLogic. Разметка пространства [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://help.anylogic.ru/index.jsp (дата обращения: 11.05.2018) 60

Приложение А (обязательное) Технологическая схема производства и материальных потоков. Лаборатория Контроль качества Выгрузка Очистка Размещение сырья Элеваторный Элеваторный комплекс комплекс Подача в производство Рушальновеечное отделение Обрушивание семян Прессовый цех Подготовка жмыха Сепаратор Подготовка Подача на шрота гидратацию Хранение прессового масла Напольн ый склад Потребители ГП реализация Взвешивание Отгрузка Емкость фосфатидног о концентрата Хранение шрота Цех грануляции Цех гидратации Масло-баковое хозяйство Силосный Силосный склад склад Хранение гидратированного масла Хранение фосфатидного концентрата Рисунок А.1 Технологическая схема производства. 61 Цех экстракции

Приложение Б (рекомендуемое) Описание и свойства блоков, используемых в процессе создания модели В процессе создания модели использовались различные блоки из встроенных отраслевых библиотек. Ниже описаны используемые блоки и заданные для них свойства. Для удобства описание производится по библиотекам. Библиотека моделирования процессов реализует дискретно-событийный метод моделирования. С её помощью можно моделировать последовательность операций над агентом. Используемые блоки:  Source: создаёт агентов (таблица Б.1);  Select Output: направляет поступающие в этот блок агенты на один из двух выходных портов, в зависимости от выполнения условия или с заданной вероятностью (таблица Б.2);  Hold: блокирует поток агентов на заданном участке блок-схемы (таблица Б.3);  Delay: имитирует задержку агента (таблица Б.4);  Sink: уничтожает поступающие в этот блок агенты (таблица Б.5). Таблица Б.1 – Свойства блоков Source Новый агент: Тип агента: Вызовам функции inject() Agent Agent Вызовам функции inject() Agent Agent Имя: Прибывают согласно: Ист1 Ист2 Что делает: Создаёт вагоны с сырьём, поступившие на разгрузку Создаёт автоцистерны с гексаном, поступившие на разгрузку Таблица Б.2 – Свойства блоков Select Output Имя: В в Выход true Тип Условие: Для чего: выбирается: агента: При выполнении Вагоны, с большим содержанием сора, С_0<=12 Локомотив условия отправляются обратно поставщику. При выполнении Потребители_ В зависимости от выбора потребителя Цистерна условия масла==0 будет меняться цена продажи Таблица Б.3 – Свойства блока Hold Имя: hold Режим: Тип агента: Для чего: Вручную (использовать Блокирует проезд в зону разгрузки, Локомотив функции block(), unblock()) если там уже есть локомотив 62

Таблица Б.4 – Свойства блоков Delay Имя: Тип: Время: I II III Вмести мость: IV Действия при входе: V hold.setBlocked(true) Определе Лаборато нное 1 час рия время 1 Пока не З_разгру вызван зки метод StopDelay() Ист1.inject(1); Затраты=Затраты+220*(Кол ичество_вагонов_от_постав щика_А*25000+Количество _вагонов_от_поставщика_Б* 18000+Количество_вагонов_ от_поставщика_В*21000); Чистая_прибыль=ДоходЗатраты; Разгрузк Определенн75 а2а ое время мин. Ист2.inject(1) Действия при выходе: VI М_0=uniform_discr(40,50); С_0=uniform_discr(1,15); Л_0=uniform_discr(20,30); В_0=normal(1,7); В_2=normal(2,9); В_3=normal(2,В_0); В_4=normal(1,В_0); В_5=normal(2,9); Л_1=normal(1,Л_0); Л_2=normal(2,11); М_1=normal(0.5,3.7); М_2=normal(3,22); М_3=normal(0.5,1.5); С_3=normal(0.2,1); Я_1=100-Л_1; Я_2=normal(0.3,1); if (С_0>7) в1.select(2); if (С_0<=7) в1.select(1); Склад_пост_А=Склад_пост_А(Количество_вагонов_от_поставщика_А* 220); Склад_пост_Б=Склад_пост_Б(Количество_вагонов_от_поставщика_Б* 220); Склад_пост_В=Склад_пост_В(Количество_вагонов_от_поставщика_В* 220) 63 Тип агента: VII Что делает: VIII Локомо тив Имитирует отбор проб лабораторией, и проведение анализа сырья Локомо тив Задерживает агента на время разгрузки сырья Гексан Задерживает агента на время разгрузки растворителя

Продолжение таблицы Б.4 I II III IV V VI VII VIII Пока не Загрузка вызван метод 1а StopDelay() к1.open() Мусоровоз Задерживает агента на время загрузки мусоровоза Пока не Загрузка вызван метод 2а StopDelay() к3.open() Локомотив Задерживает агента на время загрузки цистерны маслом Пока не Загрузка вызван метод 3а StopDelay() к5.open() Фура Задерживает агента на время загрузки фуры шротом Грузовик Задерживает агента на время загрузки грузовика шротом Автоцистерна Задерживает агента на время загрузки автоцистерны фосфатидным концентратом Пока не Загрузка вызван метод 4а StopDelay() Пока не Загрузка вызван метод 5а StopDelay() к4.open() к2.open() Таблица Б.5 – Свойства блоков Sink Имя: I Удал1 Действия при входе: II Тип агента: III Загрузка1а.stopDelayForAll(); Объём_вывезенного_сора=Загрузка1.amountPassed(); Затраты=Затраты+500; Чистая_прибыль=Доход-Затраты; Мусоровоз 64 Что делает: IV Завершает мусоровоза загрузку

Продолжение таблицы Б.5 I Удал4 Удал7 Удал8 Удал9 Удал19 II Загрузка2а.stopDelayForAll(); Объём_вывезенного_масла=Загрузка2.amountPassed(); Доход=Доход+100*47000; Чистая_прибыль=Доход-Затраты; Загрузка3а.stopDelayForAll(); Объём_вывезенного_шрота=Загрузка3.amountPassed()+Загрузка4.amountPassed(); if (Потребители_шрота==0) Доход=Доход+115*13900; else Доход=Доход+115*15700; Чистая_прибыль=Доход-Затраты; Загрузка4а.stopDelayForAll(); Объём_вывезенного_шрота=Загрузка3.amountPassed()+Загрузка4.amountPassed(); if (Потребители_шрота1==0) Доход=Доход+70*13900; else Доход=Доход+70*15700; Чистая_прибыль=Доход-Затраты; Загрузка5а.stopDelayForAll(); Объём_вывезенного_ФК=Загрузка5.amountPassed(); if (Потребители_ФК==0) Доход=Доход+125*39000; else Доход=Доход+125*37000; Чистая_прибыль=Доход-Затраты; Загрузка2а.stopDelayForAll(); Объём_вывезенного_масла=Загрузка2.amountPassed(); Доход=Доход+100*49500; Чистая_прибыль=Доход-Затраты; 65 III IV Цистерна Завершает загрузку цистерны для 1 поставщика Фура Завершает загрузку фуры шротом из силосного склада Грузовик Завершает загрузку грузовика шротом из напольного склада Автоцистерна Завершает загрузку ФК Цистерна Завершает загрузку цистерны для поставщика 2

Железнодорожная библиотека даёт возможность моделировать железнодорожные системы любого масштаба. Основные составляющие ж/д модели: топология и операционная логика. Топология железнодорожного узла состоит из специальных элементов разметки пространства: путей, стрелок и точек ж/д пути. А логика задаётся с помощью блоков. Блоки ж/д библиотеки, используемые во время создания модели:  Train Source: создаёт поезд, помещает его на один из путей ж/д узла, и вставляет агента-поезд в диаграмму процесса поезда (таблица Б.6);  Train Couple: сцепляет в один два "касающихся друг друга" состава (таблица Б.7);  Train Move To: перемещает поезд из одной точки в другую (таблица Б.8);  Train Dispose: удаляет поезд из модели (таблица Б.9); Таблица Б.6 – Свойства блоков Train Source Характеристика I Прибывают согласно: Ист3 II Времени между прибытиями Время между прибытиями: (в 1 днях) Кол-во 1 вагонов: Поместить После поезд на путь создания: узла смещение на Точка входа: пути Путь: Смещение Смещение первого вагона: Направление на пути: Новый поезд: Крейсерская скорость: (м/с) Ист4 III Времени прибытиями Ист10 IV Вызовам между метода inject() Ист11 V Вызовам метода inject() 1 1 1 1 1 1 Поместить Поместить поезд на путь поезд на путь узла узла смещение на смещение на пути пути railwayTrack railwayTrack railwayTrack 1 от начала от начала от начала пути пути пути Поместить поезд на путь узла смещение на пути railwayTrac k1 от начала пути 30 16 30 16 Вперед вперед вперед вперед Локомотив Вагон_сырьё Локомотив Цистерна 1 1 2 2 66

Продолжение таблицы Б.6 I Ускорение: (м/с2) Торможение: (м/с2) Новый вагон: Длина вагона: (м) II III IV V 0.5 0.5 1 1 0.1 0.1 2 2 Локомотив Вагон_сырьё Локомотив Цистерна 14 15 14 14 if (Склад_пост_А<220* Количество_вагонов_от_по ставщика_А) error( "Сырья на складе А не хвататет" ); if (Склад_пост_Б<220* Действия при Количество_вагонов_от_по выходе: ставщика_Б) error( "Сырья на складе Б не хвататет" ); if (Склад_пост_В<220* Количество_вагонов_от_по ставщика_В) error( "Сырья на складе В не хвататет" ); Тип поезда: Локомотив Вагон_сырьё Локомотив Тип вагона: Локомотив Вагон_сырьё Локомотив Создаёт Создаёт Локомотив и Создаёт вагон и помещает Локомотив и Описание: помещает его его на путь помещает его на путь на путь Цистерна Цистерна Создаёт цистерну и помещает её на путь Таблица Б.7 – Свойства блоков Train Couple Характеристика: Сцепка Сцепка2 Тип поезда: Локомотив Локомотив Тип поезда (2): Вагон_сырьё Цистерна Сцепляет локомотив и вагон с Сцепляет локомотив и цистерну для Описание: сырьём масла Таблица Б.8 – Свойства блоков Train Move To Имя: I п1 Направление Цель Точка ж/д Маршрут Тип поезда: движения: движения пути: II III IV V VI Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 67 Описание: VII Перемещает поезд с сырьём к въезду на территорию завода

Продолжение таблицы Б.8 I II III IV V VI п2 Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 1 п3 Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 2 п14 Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 5 п15 Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 6 п16 Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 2 п17 Вперёд Не задан Заданная pointOnTrack Локомотив точка пути 2 VII Перемещает поезд с сырьём в зону разгрузки Перемещает разгруженный поезд за территорию завода Перемещает поезд с пустой цистерной в зону загрузки Перемещает загруженную цистерну за территорию завода Перемещает неразгруженный поезд за территорию завода (если занята зона разгрузки) Перемещает неразгруженный поезд за территорию завода (если не прошел отбор проб) Таблица Б.9 – Свойства блоков Train Dispose Имя: При входе: Тип: hold.setBlocked(false); Прибыло_вагонов=Прибыло_вагонов+ Количество_вагонов_от_поставщика_А+ Количество_вагонов_от_поставщика_Б+ Количество_вагонов_от_поставщика_В; if (Прибыло_вагонов==154) {Количество_вагонов_от_поставщика_Б=0; Удал11 Количество_вагонов_от_поставщика_В=1; Локомотив slider7.setValue(0); slider8.setValue(1);} if (Прибыло_вагонов==276) {Количество_вагонов_от_поставщика_В=0; Количество_вагонов_от_поставщика_А=1; slider8.setValue(0); slider6.setValue(1);} Удал20 hold.setBlocked(false); Локомотив Удал17 Локомотив Потерь_сырья=Потерь_сырья+Количество_прибывающих_вагоно Удал10 Локомотив в*220 68

Библиотека дорожного движения предназначена для моделирования и визуализации движения потока машин. Во время создания модели использовались следующие блоки:  Сar Source: создаёт автомобиль и помещает его в определенное место дорожной сети (таблица Б.10);  Car Move To: предназначен для передвижения автомобиля (таблица Б.11);  Car Dispose: удаляет машины из модели (таблица Б.12); Библиотека моделирования потоков предназначена для моделирования процессов связанных с жидкостями, объёмным веществом или множеством дискретных элементов, которые невозможно моделировать по отдельности. Используемые в процессе создания модели блоки:  Fluid Source: создаёт поток (таблица Б.13);  Tank: резервуар для хранения ограниченного объёма жидкости или вещества (таблица Б.14);  Process Tank: накапливает вещество до определённого уровня, обрабатывает его и выпускает (таблица Б.15);  Mix Tank: создаёт смесь из веществ, поступающих от разных источников (таблица Б.16);  Fluid Select Output: направляет входящий поток, на один из двух выходов (таблица Б.17);  Fluid Select Input: направляет поток на выход с одного из двух входящих портов . Блок в2, изначально выбран Вход 1.  Valve: имитирует клапан на трубе, ограничивая скорость потока или полностью блокируя его(таблица Б.18);  Pipeline: моделирует трубу по которой транспортируется поток. Для всех труб (т1-т44) установлены следующие свойства: Вместимость – 1 тонна, Начальный объем – 1 тонна, Труба: Т1/(-44);  Fluid Split: разбивает входящий поток на два разных потока (таблица Б.19);  Fluid Merge: объединяет два потока в один (таблица Б.20);  Agent to Fluid: преобразует агентов в поток (таблица Б.21);  Fluid to Agent: преобразует поток в агента (таблица Б.22);  Fluid Dispose: удаляет входящий поток (таблица Б.23). 69

Таблица Б.10 – Свойства блоков Source car Имя Ист 6 Ист 7 Ист 8 Ист 9 Ист 5 Прибывают Появляется Дорога согласно: Вызовам функции на дороге road7 inject() Вызовам функции на дороге road7 inject() Вызовам функции на дороге road7 inject() Вызовам функции на дороге road7 inject() Вызовам функции inject() на дороге road7 Помещается на полосу Новый автомобиль Длина Скорость Макс. Макс. Ускорение Торможение Основного движения Мусоровоз 8 1 0,07 0,5 Основного движения Фура 14 1,15 0,75 0,65 Основного движения Грузовик 10 1 0,05 0,1 Основного движения Автоцистерн 8 а 1,4 0,1 0,3 Основного движения Гексан 1,2 0,1 0,2 9 Описание: Создаёт машину для вывоза сора Создаёт фуру для вывоза шрота Создаёт грузовик для вывоза шрота Создаёт автоцистерну для вывоза ФК Создаёт машину для привоза растворителя Таблица Б.11 – Свойства блоков Car Move To Имя I п4 п5 п6 п7 Цель Стопдвижения линия II III Стоп-линия stopLine16 Стоп-линия stopLine15 Стоп-линия stopLine17 Стоп-линия stopLine15 Тип автомобиля IV V Остановиться перед стоп-линией Гексан Проехать через стоп-линию Гексан Остановиться перед стоп-линией Мусоровоз Проехать через стоп-линию Мусоровоз Поведение у стоп-линии 70 Описание: VI Перемещает автомобиль в зону разгрузки растворителя Перемещает автомобиль за территорию завода Перемещает автомобиль в зону загрузки сорных примесей Перемещает автомобиль за территорию завода

Продолжение таблицы Б.11 I п8 п9 п10 п11 п12 п13 II III IV V VI Перемещает автомобиль в зону загрузки шрота с Стоп-линия stopLine19 Остановиться перед стоп-линией Фура напольного склада Стоп-линия stopLine15 Проехать через стоп-линию Фура Перемещает автомобиль за территорию завода Перемещает автомобиль в зону загрузки шрота из Стоп-линия stopLine18 Остановиться перед стоп-линией Грузовик силосного склада Стоп-линия stopLine15 Проехать через стоп-линию Грузовик Перемещает автомобиль за территорию завода Стоп-линия stopLine20 Остановиться перед стоп-линией Автоцистерна Перемещает автомобиль в зону загрузки ФК Стоп-линия stopLine15 Проехать через стоп-линию Автоцистерна Перемещает автомобиль за территорию завода Таблица Б.12 – Свойства блоков Car Dispose Имя: Удал13 Удал14 Удал15 Удал16 Удал12 Тип агента: Мусоровоз Фура Грузовик Автоцистерна Гексан Описание: Удаляет агент мусоровоз из модели Удаляет агент фура из модели Удаляет агент грузовик из модели Удаляет агент автоцистерна из модели Удаляет агент гексан из модели Таблица Б.13 – Свойства блока Fluid Source Имя: Водонасосная_станция Скорость: 0,06 кг/сек Режим: Объём не ограничен Партия: Вода Описание: Создаёт поток воды, добываемой на территории завода шестью насосными станциями 71

Таблица Б.14 – Свойства блоков Tank Имя: I Бункер_ отходов Силос_ Лузговой Вмест Скорость имость на : выходе: II III 100 1000 Резервуар1 5000 Элеватор_ 1 Элеватор_ 2 Элеватор_ 3 Емкость_ ГМ Емкость_ ФК Напольны й_склад Силосный _склад Объём _эл_1 Объём _эл_2 Объём _эл_3 не огр. 5,7 кг/сек 5,7 кг/сек не огр. не огр. не огр. 1000 5,7 кг/сек 1000 4 кг/сек 9000 3 кг/сек 6000 5 кг/сек Партия на выходе: IV Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок "масло" При При Действие, Резерв Урове наполн опустош относитель Если выше: уар: нь: ении: ении: но уровня: V VI VII VIII IX X Б1 - - > 75 Ист6.inject(1); Р1 - - - - - Р4 - - - - - в3.selec t(2) в4.selec t(2) в3.selec t(1) в3.select (1) в4.select (1) - - - - - - - - - - - - - - - - - > 125 Ист9.inject(1); - - > 70 Ист8.inject(1); - - > 115 Ист7.inject(1); Э1 Э2 Э3 Р3 Та же, что ФК вошла в блок Та же, что Р7 вошла в блок Та же, что С5 вошла в блок 72 Описание: XI имитирует бункер отходов Имитирует силос для хранения лузги Имитирует цистерну для хранения воды Имитируют элеваторный комплекс Имитирует ёмкость готового масла Имитирует зону хранения ФК Имитирует напольный склад хранения шрота Имитирует силосный склад шрота

Продолжение таблицы Б.14 I II III Объём_б не Бак1 ака_1 огр. Объём_б не Бак2 ака_2 огр. Объём_б не Бак3 ака_3 огр. 5,7 Хранилище 1270 кг/сек IV Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок V VI VII VIII IX б1 в5.select(2) - > 100 б2 в6.select(2) - > 100 б3 в5.select(1) - > 100 Р5 - - < 50 X Ист10.inject(); Ист11.inject(); Ист10.inject(); Ист11.inject(); Ист10.inject(); Ист11.inject(); Ист5.inject(1) XI Имитируют маслобаковое хозяйство Имитирует гексанохранилище Таблица Б.15 – Свойства блоков Process Tank При Резерв готовности При опустошении: уар: : IV V VI VII "Пар" К1 П_2=(Л_5*М_1)/100 в2.select(1); Та же, что в2.select( С1 С_1=normal(0.5,1.5); вошла в блок 2) С_2=(100*(С_0-С_1))/(100-С_1) Обработано_сырья=Семенорушка.amountPassedIn(); "Рушанка" С2 Хранится_сырья_в_ЭК=Элеватор1.amount()+Элеватор 2.amount()+Элеватор3.amount(); Вместим ость: Скорость на выходе: Котел II 0,85 III 2,85 кг/сек Сепаратор1 220 5,7 кг/сек Семенорушка 10 57 кг/сек 1,075 6,1275 кг/сек "Мятка" Д1 2,15 1,4 12,255 кг/сек 7,98 кг/сек "Мезга" "Шрот" Ж1 Т Имя: I Двухвальцевы й_станок Жаровня Тостер Партия на выходе: 73

Продолжение таблицы Б.15 I II III IV V Семеновейка 5 28,5 кг/сек "Лузга" С3 Пресс 3,15 12,255 кг/сек "Жмых" П2 Гущеловушка 0,86 4,902 кг/сек Вакуум_суши лка 1 5,7 кг/сек Коагулятор 0,56 3,192 кг/сек Выпариватель 0,504 2,8728 кг/сек "Нефильтрованн ое масло" Та же, что вошла в блок Та же, что вошла в блок "ФК" Дистилятор 2 2,85 кг/сек "Масло" Сепаратор_2 0,56 3,192 кг/сек Дробилка 1,68 9,576 кг/сек Гранулятор 1,176 6,7032 VI VII Л_4=(100*(Л_0-Л_2)+Л_2*С_2)/(100(Л_2+Я_2+С_3)); В_8=(100*В_0-Я_1*В_3)/Л_1; Л_5=Л_4*((100-В_8)/(100-В_2)); Ж_1=(10000100*(М_0+В_0+Л_5+С_2)+Л_5*(М_1+В_2)+С_2*В_0 )/(100-(М_2+В_4)); Ш=(10000100*(М_0+В_0+Л_5+С_2)+Л_5*(М_1+В_2)+С_2*В_0 )/(100-(М_3+В_5)); М_6=Ж_1*М_2/100; Г1 В1 К2 В2 Р_3=Р_1-Р_2; П_5=В_0-((Ш*В_5+Л_5*В_2+С_2*В_0)/100); Д2 Та же, что вошла С4 в блок Та же, что вошла Д3 в блок "Шрот Г2 гранулированный" П_1=(Ш*М_3)/100 74

Таблица Б.16 – Свойства блоков Mix Tank Смешивать : Заданные объёмы Заданные объёмы Заданные объёмы Заданные объёмы Имя: Подогрева тель Экстракто р Теплообме нник Гидроцикл он Объём 1, тонн Объём 2, тонн Скорость на выходе, кг/сек Партия на выходе: "Разогретое ядро" Резерву ар: При окончании формирования: П1 0,15 4,15 23,805 1,29 0,71 11,4 "Мисцела" Э4 0,8 0,2 5,7 "Масло" О1 0,4 0,6 5,7 "Неочищенное масло" Г3 Объём_гексана_на_складе= Хранилище.amount() Таблица Б.17 – Свойства блоков Fluid Select Output Имя: в1 в3 в4 в5 в6 Выбирать выход: Путем вызова функции select() Путем вызова функции select() Путем вызова функции select() Путем вызова функции select() Путем вызова функции select() Изначально выбран: Выход 1 Выход 1 Выход 1 Выход 1 Выход 1 Таблица Б.18 – Свойства блоков Valve Имя: I к1 Скорость, когда Изначально открыт, т/сек: закрыт: II III Повторяющееся действие для порции: IV Размер порции, тонн: V При выдаче порции: VI 0,0138 + 75 к1.close() + 75 Описание: VI Открывает/закрывает доступ отгрузке сорных примесей к

Продолжение таблицы Б.18 I II III IV V VI к2 0,0138 + + 125 к2.close() к3 0,0138 + + 100 к3.close() к4 0,0138 + + 70 к4.close() к5 0,0138 + + 115 к5.close() VI Открывает/закрывает отгрузке ФК Открывает/закрывает отгрузке масла Открывает/закрывает отгрузке шрота (нап.ск.) Открывает/закрывает отгрузке шрота (сил.ск.) Таблица Б.19 – Свойства блоков Fluid Split Имя: I р1 р2 р3 р4 р5 р6 р7 р8 р9 р10 р11 р12 р13 Режим: II Пропорциональный Нейтральный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Пропорциональный Доля 1: III 90 Доля 2: IV 10 17 0,4 0,1 0,8 0,25 0,3 0,4 0,4 0,9 0,7 0,7 83 0,6 0,9 0,2 0,75 0,7 0,6 0,6 0,1 0,3 0,3 76 Описание: V Отделение от сырья сорных примесей Распределяет воду по цехам Разделение потока рушанки на лузгу и ядро Разделение масла и шрота Возвращает часть потока с гущеловушки в жаровню Отделяет влагу от масла Отделяет воду от масла Отделяет масло от шрота Отгонка растворителя из шрота Отделяет воду от масла Возвращает осадок с фильтров в емкость_СМ Отделяет растворитель от ФК Отделяет шротовую пыль доступ к доступ к доступ к доступ к

Продолжение таблицы Б.19 I р14 р15 II Пропорциональный Пропорциональный III 0,2 0,83 IV 0,8 0,17 V Распределяет шрот между складами Разделение сгоревшей лузги и выделенного пара Таблица Б.20 – Свойства блоков Fluid Merge Имя: о1 о2 о3 о4 о5 о6 о7 Режим: Приоритетный Приоритетный Нейтральный Нейтральный Нейтральный Нейтральный Нейтральный Приоритет: Вход 1 Вход 1 Описание: Объединяет поток сырья из Элеваторов 1 и 2 Объединяет поток сырья из Элеваторов 2 и 3 Объединяет поток с двухвальцевого станка и гущеловушки Объединяет поток с гущеловушки и сепаратора_2 Объединяет поток масла из ППЦ и Гидратации Объединяет поток масла из баков 1 и 2 Объединяет поток масла из баков 2 и 3 Таблица Б.21 – Свойства блоков Agent to Fluid Имя: Объем жидкости в Скорость, кг/сек: агенте: Партия Разгрузка1 Количество_прибыва 92 ющих_вагонов*220 "Подсолнечник" Разгрузка2 100 тонн "Растворитель" 83,5 Действия, при завершении Описание конвертации: З_разгрузки.stopDelayForAll();Всего_ Имитация разгрузки сырья поступило_сырья= Разгрузка1.amountPassed(); Имитация разгрузки растворителя 77

Таблица Б.22 – Свойства блоков Fluid to Agent Имя: Загрузка1 Загрузка2 Загрузка3 Загрузка4 Загрузка5 Создавать агента: Для объема жидкости Для объема жидкости Для объема жидкости Для объема жидкости Для объема жидкости Объём жидкости: Агент: 75 тонн Мусоровоз 100 тонн Цистерна 115 тонн Фура 70 тонн Грузовик 125 тонн Автоцистерна Описание: Преобразует 75 тонн сорных примесей в машину с мусором Преобразует 100 тонн масла в цистерну Преобразует 115 тонн шрота в фуру Преобразует 70 тонн шрота в грузовик Преобразует 125 тонн ФК в автоцистерну Таблица Б.23 – Свойства блоков Fluid Dispose Имя: Удал Удал2 Удал3 Удал5 Удал6 Описание Удаляет сожженную лузгу из производства Удаляет влагу Удаляет воду Удаляет воду Удаляет растворитель Удал18 Удаляет шротовую пыль 78

Приложение В (рекомендуемое) Созданные области просмотра Область просмотра – специальный элемент, используемый для навигации по графическому редактору и по окну презентации во время выполнения модели. С помощью области просмотра можно разнести на диаграмме различные группы элементов в различные области. И при необходимости переключаться между ними в режиме выполнения модели: Рисунок В.1 – Область просмотра viewLogic 79

Рисунок В.2 – Область просмотра viewStat 80

Рисунок В.3 – Область просмотра viewописание 81

Рисунок В.4 – Область просмотра view2D 82

Рисунок В.5 – Область просмотра view3D 83

Рисунок В.6 – Область просмотра view3D1 84

Рисунок В.7 – Область просмотра view3D2 85

Рисунок В.8 – Область просмотра view3D3 86

Рисунок В.9 – Область просмотра view3D4 87

Рисунок В.10 – Область просмотра view3D5 88

Рисунок В.11 – Область просмотра view3D6 89

Приложение Г (справочное) Расчёт выхода готовой продукции Расчёт выхода готовой продукции ведется в соответствии с технологическим регламентом на производство подсолнечного, рапсового, соевого масел и шротов методом форпрессование-экстракция на экстракционной линии турецкого производства фирмы «HUM-LURGI» ТРП 12-2017 от 16 февраля 2017 года. В пункте 7.2.1 представлен расчёт выхода продукции, промежуточных продуктов, потерь и отходов при переработке семян подсолнечника способом форпрессование-экстракция с отделением семенной оболочки. 1. Съём минерального и органического сора: С_2 = 100∗(С_0−С_1) 100−С_1 (Г.1) 2. Выход лузги без учёта потерь влаги в производстве: Л4 = 100∗(Л0 −Л1 )+Л2 ∗С2 100−(Л2 +Я2 +С3 ) (Г.2) 3. Влажность лузги в семенах: В8 = 100∗В0 −Я1 ∗В3 Л1 (Г.3) 4. Выход лузги с учётом потерь влаги: Л_5 = Л_4 ∗ 100−В_8 100−В_2 (Г.4) 5. Выход форпрессового жмыха: Ж_1 = 10000−100∗(М_0+В_0+Л_5+С_2)+Л_5∗(М_1+В_2)+С_2∗В_0 100−(М_2+В_4) (Г.5) 6. Выход шрота: Ш= 10000−100∗(М0 +В0 +Л5 +С2 )+Л_5∗(М_1+В_2)+С_2∗В_0 100−(М_3+В_5) (Г.6) 7. Остаток масла в прессовом жмыхе: М_6 = Ж_1∗М_2 100 (Г.7) 8. Потери масла в шроте: П_1 = Ш∗М_3 100 (Г.8) 9. Потери масла в лузге: П_2 = Л_5∗М_1 100 10. Суммарный выход масла: Р_1 = М_0 − (П_1 + П_2) 11. Выход прессового масла: 90 (Г.9) (Г.10)

(Г.11) Р_2 = М_0 − (М_6 + П_2) 12. Выход экстракционного масла: Р_3 = Р_1 − Р_2 13.Потери влаги: П_5 = В_0 − (Г.12) Ш∗В_5+Л_5∗В_2+С_2∗В_1 (Г.13) 100 Пример расчета представлен ниже. Исходные данные представлены в таблице Г.1. Результаты расчёта в таблице Г.2. Таблица Г.1 Исходные данные для расчёта Характеристика Условное обозначение Значение Масличность семян при исходной фактической влажности и засоренности М_0 43,5 В_0 С_0 С_1 7 3 1,5 Л_0 27 Л_1 Я_1 В_3 Я_2 Л_2 В_2 М_1 С_3 М_2 В_4 М_3 В_5 27,55 72,45 5,8 0,8 12 9 3,8 1 22 6 1,5 10 Влажность семян при исходной фактической засоренности Содержание минерального и органического сора Содержание сора после очистки Содержание лузги в семенах при фактической влажности и засоренности Содержание лузги в чистых семенах Содержание ядра в чистых семенах Влажность ядра в семенах Вынос ядра в лузгу Содержание лузги в ядре Влажность отходящей лузги Масличность отходящей лузги вместе с выносом Содержание сора в лузге Масличность прессового жмыха Влажность прессового жмыха Масличность шрота Влажность шрота Таблица Г.2 Результаты расчёта Условное обозначение I С_2 Л_4 В_8 Расчёт II 100*(3-1.5)/100-1.5 (100-((27-12)+12*1.52)/(100-(12+0.8+1) (100*7-72.45*5.8)/27.55 91 Результат, % III 1,52 17,61 10,16

Продолжение таблицы Г.2 I Ж_1 Ш М_6 П_1 П_2 Р_1 Р_2 Р_3 П_5 II (10000-100*(43.5+7+17.39+1.52)+17.39*(3.8+9)+1.52*7)/ (100-)22+6)) (1000-100*(43.5+7+17.39+1.52)+17.39*(3.8+9)+1.52*7)/ (100-1.5+10) (45.73*22)/100 (37.2*1.5)/100 (17.39*3.8)/100 43.5-(0.56+0.66) 43.5-(10.06+0.66) 42.28-32.78 7-(37.2*10+17.39*9+1.52*7)/100 III 45,73 37,2 10,06 0,56 0,66 42,28 32,78 9,5 1,61 За сутки завод обрабатывает в среднем 160 тонн сырья, можно расчитать среднесуточный теоретический баланс по сырью (таблица Г.3) и промежуточные продукты и отходы (таблица Г.4) Таблица Г.3 Среднесуточный теоретический баланс по сырью Наименование показателей Выход форпрессовго масла (Р_2) Выход экстракционного масла (Р_3) Выход шрота (Ш) Выход лузги (Л_5) Съём сора (С_2) Потеря влаги (П_5) Итого % 32,78 9,5 37,2 17,39 1,52 1,610 100,000 тонн/сутки 52,448 15,2 59,52 27,824 2,432 2,576 160,000 Таблица Г.4 Выход промежуточных продуктов и отходов Наименование Количество сора Количество лузги Потери масла в шроте Потери масла в лузге Расчёт 1.52*160/100 17.39*160/100 0.56*160/100 0.66*160/100 92 тонн/сутки 2,432 27,824 0,896 1,056

Приложение Д (рекомендованное) Результаты моделирования Рисунок Д.1 – результаты симуляции 1: Ошибка при выполнении дискретного события 93

Рисунок Д.2 – результаты симуляции 2: Чистая прибыль = 451167 рублей 94

Рисунок Д.3 – Результаты симуляции 3: Чистая прибыль = 523811,5 рублей 95

Рецензии:

Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

Рецензия от Вероника Барановская

Отзыв научного руководителя

больше 6 лет назад

Отзывы:

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв