Моделирование процессов отдела заказов ОАО «Прима телеком»

Министерство образования Красноярского  края

краевое государственное бюджетное  образовательное учреждение

 среднего профессионального  образования

(среднее специальное учебное  заведение)

«Канский технологический колледж»

 

Специальность 230401  «Информационные системы по отраслям»

 

 

 

 

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

 

Моделирование процессов

  отдела заказов ОАО «Прима  телеком»

 

 

Пояснительная записка

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                 Выполнил:

                               Студент группы - ИС 

                                     Данилов Д.Г

                                        Проверил:

Колбасинский Д.В

                                    

 

 

 

 

Канск 2012

 

Содержание

 

 

 

 

Введение 3

1.   Теоретические основы моделирования систем и процессов 5

1.1 Основные понятия теории моделирования 5

1.2 Оптимизационные модели на производстве 7

1.3 Компьютерное моделирование и программные средства 13

2.  Разработка технического задания 18

1.1 Общие сведения 18

1.2 Полное наименование системы 18

1.3 Краткое наименование системы 18

1.4  Основания для проведения работ 18

1.5  Заказчик 18

1.6  Разработчик 19

1.7  Плановые сроки начала и окончания работы 19

1.8  Порядок оформления и предъявления заказчику результатов работ 19

2.     Назначение создания системы 19

2.1 Назначение системы 19

3.    Требования к системе 20

3.1  Требования к структуре и функционированию 20

3.2  Требования к гарантийному периоду 21

3.3  Требования к режимам функционирования системы 21

3.4 Требования по диагностированию системы 22

3.5 Требования к численности и квалификации персонала системы 22

3.6  Требования к надежности 24

3.7 Требования к безопасности 25

4. Состав и содержание работ по созданию (развитию) системы 25

5. Виды и объем испытаний системы 26

6. Требования к документированию 26

Заключение 27

Список использованных источников 28

Приложение А 29

Приложение Б 30

Приложение В 31

Приложение Г 32

Приложение Д 33

Приложение Р 34

Приложение Н 35

Приложение Ж 36

Приложение З 37

Введение

 

 

Компьютеры и информационно-коммуникационные технологии являются мощным инструментом повышения эффективности труда  практически в любой сфере  деятельности человека, практически  на любом предприятии, в том числе  и машиностроительном. Интерес к  компьютерным технологиям, как со стороны  отдельного специалиста, так и всей отрасли в целом позволяет  этой отрасли очень быстро развиваться  и совершенствоваться.

Сфера использования аппаратно-программных  средств компьютеров в настоящее  время настолько широка, что нет  такой области, где их применение было бы нецелесообразным. На базе персонального  компьютера автоматизированы документооборот  и бухгалтерский учет на предприятиях, проектно-конструкторские работы, технологическая  подготовка производства и многое другое. Компьютеры используются в автоматизированных системах контроля за различными технологическими процессами. Инженер имеет возможность осуществлять разработку чертежей и трехмерных моделей в CAD-системах, проводить различные трудоемкие расчёты с использованием CAE-систем. С помощь таких устройств, как электронное перо и планшет, конструктор может быстро и легко вносить любые изменения в проект и тут же наблюдать результат на мониторе. Таким образом, применение персональных компьютеров способствует повышению производительности труда и снижению стоимости производства.

Расширяющийся процесс внедрения  на предприятия современных информационных технологий вызывает острую потребность  в специалистах, умеющих для решения  профессиональных задач использовать то или иное программное обеспечение. Минимальным требованием к знанию компьютерных программ является владение офисным пакетом, например, MS Office System. Программы этого пакета ориентированы на широкий круг специалистов, так как ни одна серьезная разработка в любой отрасли производства и науки не обходиться без ведения документации,  расчетов и презентаций.

 Это подготовка научно-технических, экономических и финансовых документов, содержащих текст и формулы, записанные в привычной для специалистов форме; вычисления по формулам; статистические расчеты и анализ данных; построение графиков и диаграмм; создание рисунков и др.

Особого внимания заслуживает табличный  процессор MS Excel, с помощью которого решаются многие задачи моделирования, в том числе задачи оптимизации. Оптимизационные проблемы часто возникаю на производстве, например, при управлении различными технологическими процессами, при проектировании различных устройств, при составлении плана перевозок и выпуска продукции, при оптимизации раскроя.

Компьютерное моделирование, возникшее  как одно из направлений математического  моделирования с развитием информационных компьютерных технологий стало самостоятельной и важной областью применения компьютеров. В настоящее время компьютерное моделирование в научных и практических исследованиях является одним из основных методов познания. Без компьютерного моделирования сейчас невозможно решение крупных производственных задач.

Цель курсовой работы – получить навыки компьютерного моделирования производственных процессов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Теоретические основы  моделирования систем и процессов

1.1 Основные понятия теории  моделирования

 

Модель (modus – мера, масштаб, способ действия) – упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Модель отражает существенные особенности изучаемого объекта, процесса или явления. В моделях отражаются глубинные закономерности, установленные в результате целенаправленных исследований.

Моделирование – метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей реальных объектов, процессов, явлений. При моделировании осуществляется замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала  с помощью объекта-модели.

Моделирование в научных исследованиях  стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало  все новые области научных  знаний.

Основной смысл моделирования  заключается в том, чтобы по результатам  опытов с моделями можно было дать необходимые ответы о характере  моделируемого объекта, процесса или  явления в реальных условиях. В  настоящее время моделирование  во всех науках является одним из научных  методов исследования процессов  и явлений.

Моделирование применяется тогда, когда реальный эксперимент по каким-либо причинам невозможен или затруднен, например, при изучении явлений, протекающих  в течение десятков лет,  либо удаленных в пространстве. Моделирование  дает ускорение, удешевление, упрощение  и любое другое усовершенствование процесса исследования, достигаемого за счет работы с более простым  объектом, чем исходный, то есть с  моделью.

 

 

С другой стороны, упрощение действительности в некоторых случаях является недостатком моделирования, и полученные результаты часто теряют практическую ценность. Моделирование оправдано  в качестве предварительного этапа  исследования, позволяющего принять  более обоснованное решение для  проведения реального эксперимента.

Для классификации моделей используются разные основания. Общая классификация  моделей включает более десяти основных признаков. С развитием прикладных математических исследований проблема классификации применяемых моделей  усложняется. Наряду с появлением новых  типов моделей (особенно смешанных  типов) и новых признаков их классификации  осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более  сложные модельные конструкции. По предметной области модели можно  классифицировать на физические, экономические, статистические, экологические и т.д. По способу представления во времени модели можно классифицировать на: статические модели – модели, в которых предоставлена информация об одном состоянии системы, неизменном во времени; динамические модели – модели, в которых предоставлена информация о состояниях системы и процессах смены состояний во времени.  По способу представления модели можно классифицировать на предметные и информационные. Предметные (или натурные, материальные) модели воспроизводят геометрические, физические и другие свойства объектов в материальной форме (например, глобус, робот, макеты зданий и т.д.).

Информационные модели отражают знания человека об объекте  и представляют объекты и процессы в образной или знаковой форме (например, рисунки, фотографии, программы на одном  из языков программирования, периодическая  таблица элементов Д.И.Менделеева). Другими словами, если материальная модель объекта – это его физическое подобие, то информационная модель объекта – это его описание.

Построению информационной модели предшествует системный анализ, задача которого – из всего множества  элементов реального объекта, его  свойств и связей выделить те, которые  являются существенными для целей  моделирования.

Ведущее место среди информационных моделей занимают математические модели.

Математическая модель – модель, представленная системой математических соотношений (уравнений, неравенств, функции т. д.), отражающих существенные свойства объекта или явления. Математические модели основаны на формальных языках. Математическое моделирование – процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта (уравнения, неравенств, систем).

Математический инструментарий, применяемый в прикладных математических исследованиях, весьма разнообразен. По применяемому математическому аппарату математические модели можно классифицировать на: матричные модели; модели, основанные на применении обыкновенных дифференциальных уравнений, уравнений в частных  производных; вероятностные модели и др.

Ведущее место среди математических моделей на производстве занимают оптимизационные модели,  т.к. очень часто приходится среди множества возможных вариантов отыскивать наилучшие решения при ограничениях, налагаемых на природные, экономические и технологические возможности производства.

1.2 Оптимизационные модели  на производстве

 

 

Широкий круг задач – планирование товарооборота, размещение розничной  торговой сети города, планирование товароснабжение  города, района, распределение работников по должностям (задача о назначении), распределение ресурсов, планирование капиталовложений, определение оптимального ассортимента товаров, установление оптимального рационального режима работы и др. являются оптимизационными.

Значительная доля управленческих, конструкторских, экономических решений  также можно рассматривать как  решение задач оптимизации.

Оптимизационные модели – это модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта из определенного  или бесконечного числа вариантов производства, распределения  или потребления. Оптимизационные  модели, как и другие, упрощают действительность. Тем не менее, оптимизационные модели по сравнению с интуитивными умозрительными моделями имеют значительные преимущества: не допускают логических ошибок, так как могут быть математически проверены на наличие нарушений логики; являются бескомпромиссными и не содержат ничего лишнего, сводят проблему к ее сути и содействуют выражению основополагающих взаимосвязей целей и средств.

Задачи оптимизации (или задачи математического программирования) – это задачи нахождения максимального  или минимального (или равное определенному  числу) значения некоторой функции, называемой целевой функцией. Если заданы ограничения на аргументы  целевой функции, то задача называется задачей  условной оптимизации, если ограничения не накладываются, то задачей безусловной оптимизации. «Теория оптимизации», с одной стороны, является самостоятельной наукой, а, с другой стороны, составной частью науки под названием «исследование операций».

По содержанию можно определить следующие виды задач оптимизации:

1 транспортные задачи (классическая, многопродуктовая и др.);

2 задачи производственного планирования (задача рационального распределения  ресурсов или задача определения  оптимального ассортимента продукции);

3 задачи управления запасами;

4 задачи загрузки производственных  мощностей;

5 задачи минимизации дисбаланса  на линии сборки (задача минимакса);

6 задачи планировки и размещения  промышленного оборудования;

7 задача  распределения финансовых вложений (внутренних и внешних – инвестиций);

8 задача оптимизации плана занятости;

9 оптимизация рекламной компании;

11 задача проектирования оптимальных  трасс линейных сооружений и  др.

В общей постановке задача оптимизации формулируется следующим образом: найти значения переменных х₁, х₂, …х_n, при которых целевая функция

 

(1)

 

достигает максимального (минимального) значения при условиях (ограничениях):

 

(2)

Поскольку  min f(x)  эквивалентен  max [- f(x)] , то задачу минимизации всегда можно свести к эквивалентной задаче максимизации. 

Значительная часть производственных задач  требует по своему смыслу неотрицательного и целочисленного решения, когда переменные величины обозначают количество неделимых единиц продукции, оборудования, заготовок. Тогда появляются ограничения вида

x1 ³ 0,  x2 ³ 0,  . . . ,  xn ³ 0	(3)
	(4)