Преимущества и недостатки имитационного моделирования

Применение имитационного моделирования

Имитационное моделирование (симуляция) – это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических средств, специальных компьютерных программ-симуляторов и особых IT, позволяющих создавать в памяти компьютера процессы-аналоги, с помощью которых можно провести целенаправленное исследование структуры и функций реальной системы в режиме ее «имитации», осуществить оптимизацию некоторых ее параметров.

Имитационная модель должна отражать логику и закономерности поведения моделируемого объекта во времени (временная динамика) и пространстве (пространственная динамика).

Имитационная модель создается:

для управления сложными бизнес-процессами, чтобы определить их характерные особенности;

при проведении экспериментов над объектами в экстренных ситуациях, связанных с рисками, в случаях, когда натуральное моделирование нежелательно или невозможно.

Типовые примеры имитационных моделей:

· Управление размещением предприятий, оказывающих однородные услуги;

· Управление процессом реализации инвестиционного проекта на различных этапах его жизненного цикла с учетом возможных рисков;

· Прогнозирование финансовых результатов деятельности предприятия;

· Моделирование процессов логистики для определения временных и стоимостных параметров;

· Бизнес-реинжениринт несостоятельного предприятия (изменение структуры и ресурсов);

· Анализ работы автотранспортных предприятий;

· Моделирование обслуживания клиентов предприятиями сферы услуг;

· Модели работы информационных систем и сложных вычислительных систем (аналоги с устройствами обслуживания клиентов);

· И т.д.

Преимущества и недостатки имитационного моделирования

Применение имитационных моделей дает множество преимуществ:

Стоимость. Например, сокращение числа рабочих мест в некой организации может привести к снижению качества обслуживания, а затем и к потере клиентов. Чтобы принять верное решение в подобной ситуации можно применить имитационное моделирование, что позволило бы спрогнозировать результаты каких-либо действий в компании. При этом затратами будут являться только стоимости программного обеспечения и некоторых специальных услуг.

Время. В реальном времени эффективность использования какого-либо оборудования или открытие, например, каких-нибудь новых дочерних предприятий может занять очень много времени (месяцы, годы). Имитационная модель же способна вывести наиболее вероятный исход таких действий за несколько минут (возможно, часов).

Повторяемость. В настоящее время организации различных типов должны очень быстро реагировать на всяческие, даже незначительные изменения на рынке. От этого может зависеть их дальнейшее развитие, а может даже и существование в принципе. Например, спрос на какую-либо продукцию. Организация может вложить слишком много средств в продукт, который затем никто не будет покупать. Это может привести к разорению фирмы. Имитационная модель, несомненно, может помочь избежать этого путём проведения огромного количества экспериментов с различными параметрами, чтобы выяснить, что лучше сделать, чтобы избежать неблагоприятных моментов и принять верное решение.

Точность. Имитационное моделирование даёт возможность изобразить конструкцию системы и её процессы в непосредственном виде, избегая применения форму и математических зависимостей.

Наглядность. Она способна визуализировать процессы работы системы, схематично изобразить её структуру и преподнести в графическом виде результаты. С помощью таких возможностей гораздо проще показать полученный вариант решения какой-нибудь задачи и разъяснить его клиенту или коллегам.

Универсальность. С помощью имитационного моделирования можно справиться задачами их разных сфер производства, финансов, здравоохранения и прочих. В каждой ситуации модель имитирует, воссоздает реальную жизнь и даёт возможность осуществлять неограниченно много экспериментов без воздействия на реальные объекты.

Имитационное моделирование имеет ряд недостатков:

Даже если не обращать внимания на то, что на создание имитационной модели может потребоваться много времени и сил, никто не может гарантировать, что полученная модель даст ответы на все вопросы.

Не существует никакого метода для доказательства того, что модель работает точно так же как и реальная модель. Моделирование, можно сказать, основано на многократных повторениях последовательностей, которые в свою очередь основаны на генерации случайных чисел, воссоздающих наступление разных ситуаций. Стабильно работающая система при соединении неудачных событий может выйти из-под контроля.

Создание моделей может занять от часа до нескольких лет: всё зависит от того, какую систему мы хотим промоделировать.

Моделирование не может с такой точностью как математический анализ воссоздать систему, так как оно основано на генерации случайных чисел. Если есть возможность представить систему с помощью математической модели, то лучше сделать так.

Сложная модель может потребовать много компьютерного времени для проведения «прогонов».

Недостатком имитационного моделирования до сих пор является то, что нет каких-то определённых стандартов. Поэтому может получиться так, что если одну и ту же реальную модель воссоздают разные аналитики, то результатом могут оказаться абсолютно разные модели.