De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Over simulatie Jack P.C. Kleijnen Tilburg School of Economics and Management (TiSEM) Tilburg University Brabants Zeeuwse Werkgeversvereniging (BZW)- Studieclub.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Over simulatie Jack P.C. Kleijnen Tilburg School of Economics and Management (TiSEM) Tilburg University Brabants Zeeuwse Werkgeversvereniging (BZW)- Studieclub."— Transcript van de presentatie:

1 Over simulatie Jack P.C. Kleijnen Tilburg School of Economics and Management (TiSEM) Tilburg University Brabants Zeeuwse Werkgeversvereniging (BZW)- Studieclub Tilburg IV Goirle, 16 februari 2011

2 BZW2 Overzicht Wat is simulatie? Waarom simulatie? Eigen paktijkervaring: simulatie-toepassingen

3 Simulatie & verwanten Computerspelletjes (“computer games”) Doel: behendigheid & plezier “Serious games”; bijv. bedrijfsspel Doel: inzicht “Agent-based simulation”; bijv. militair Doel: inzicht, optimalisatie (zie latere slide) Deterministische simulatie; bijv. ruimtevaart Simulatoren; bijv. vliegtuig “Discrete-event” simulatie; bijv. verkeer BZW3

4 BZW4 Wat is simulatie? 1.Voorbeelden 2.Definitie Ad 1: a.Wachten bij 1 “loket” (details: volgende slide) Uitbreidingen: Meerdere loketten naast elkaar (bijv., supermarkt) Meerdere loketten achter elkaar (ziekenhuis, “waferfab”) Terugkoppeling (na test, bijv. Ericsson supply chain) Prioriteiten: FIFO (“eerlijk”), LIFO (“stapel”), kleine-klusjes-eerst, pre-emptie (EHBO) b.Voorraadbeheer (koelkast thuis) Uitbreiding: supermarkt met artikelen c.Kombinatie van a & b: “supply chain” (zie verderop) d.“Case studies”: eigen advieswerk (zie latere slides)

5 Wachttijd (symbool: w) van nieuwe klant (t + 1): w(t + 1) = w(t) + s(t) – a(t + 1) mits positief; anders nul met service-tijd s; (tussen)aankomsttijd a s = -ln r/μ (toevalsgetal r tussen 0 & 1; gemiddelde service-snelheid μ) a = -ln r/λ (gemiddelde aankomst-snelheid λ; loot r opnieuw) Start met leeg systeem: w(1) = 0 Stop na (bijv.) 100,000 gesimuleerde klanten: t = 100,000 Conclusie: Dynamische model (t en t + 1) Start (t = 0) & stop (t = 100,000) toestand van het systeem specificeren Invoer: μ, λ BZW5 Wachten bij 1 “loket”

6 BZW6 “Supply chain”: Ericsson Kleijnen, Bettonvil, Persson (2006): 92 “knoppen” (invoervariabelen) Welke zijn echt belangrijk? Ketenlogistiek

7 BZW7 “Agent-based” simulatie Agent: klein computerprogramma simuleert autonome “beslisser” (Artifical Intelligence, AI) Toepasssingen: Naval Postgraduate School, Monterrey, Cal.: militaire tactiek, wapens (UAV), enz. paniek in stadion

8 BZW8 Simulatie: definitie Experiment met computermodel van dynamisch systeem Experiment vereist statistische methoden voor proefopzet (“design”) & analyse Validatie van simulatiemodel Toepassing: vergunning Sandia, Schiphol

9 BZW9 Waarom simulatie? Experimenten met echte systeem: Langzaam (bijv. broeikaseffect) Kostbaar (ruimtevaart) Gevaarlijk (nucleair afval) Minder ”scenarios” (combinaties van invoervariabelen) Meer ruis (maar: geen modelfout!) Doel van simulatie: Gevoeligheidsanalyse: Wat als? (“What if?”) Optimalisatie van echt systeem (supermarkt, fabriek, supply chain) Training: manager, piloot, enz.

10 BZW10 Simulatie: toepassingen Elke wetenschap die dynamische systemen bestudeert: van sociologie tot astronomie (zie Karplus, UCLA) Eigen adviesprojecten (LIFO volgorde; zie volgende slides): ROC: logistiek van het onderwijsproces Sandia (Albuquerque, New Mexico, VS): nucleair afval Wageningen: melkrobot SVR: sociale uitkeringen (WW, enz.) [NAM: investeringsanalyse van gaspijp-netwerk op Java] TNO/FEL: zoeken (via sonar) naar mijnen op zeebodem VBF: productieplanning van stalen buizen RIVM: broeikaseffect (“global warming”) [PTT: telefoonnetwerk (“grading”)] ECT: kadelengte & aantal kranen in Rotterdam [IBM: kosten-batenanalyse van computersysteem]

11 BZW11 ROC: onderwijslogistiek Logistiek: “balans” tussen - bezettingsgraad van middelen (“resources”: student, docent, PC, lokaal) - doorlooptijd van student (service) Stuur-variabelen (knoppen): - Aantal middelen - Prioriteitsregels (SPT, resterende tijd, enz.) Doelen van ROC-simulatie: Kwantificeren prestatiecriteria Opsporen “bottleneck resource” Creëer inzicht: evalueren van prioriteitsregels & scenario’s (middelen, student-instroom, enz.) “Flexibel leren” = “job shop”? Zie volgende slide

12 BZW12 “Job shop”: voorbeeld (school, garage, ziekenhuis) Bron: Arena-programmatuur (“screen shot”)

13 BZW13 Wageningen: melkrobot Ilan Halachmi (2002): optimale melk-stal (aantal robots) Nu: Israel (8 robots, 500 koeien)

14 BZW14 Sandia: nucleair medisch afval Vergunning voor bouw van “Waste Isolation Pilot Plant (WIPP)” in Carlsbad, New Mexico (NM) Opdrachtgever: Department of Energy (DOE) / Environmental Protection Agency (EPA) Uitvoerder: Sandia Labs in Albuquerque, NM Planning-horizon: jaar! Criterium: kans op “ongeluk” Simulatie: fysisch/chemisch & menselijke activiteit zie volgende slide

15 BZW15 WIPP (bron: Jon Helton, Sandia)

16 BZW16 SVR: uitkeringen Opdrachtgever: Sociale Verzekeringsraad Uitvoerder: Economisch Instituut voor Midden- en Kleinbedrijf (EIM) Stuurcommissie (voorzitter: Kleijnen) Probleem: Lonen & uitkeringen zijn duur! Oplossing: “Micro-simulatie” Steekproef uit bestand met werknemers Zie: Bosch et al. (1994)

17 BZW17 Mijnenjacht via sonar Opdrachtgever: Marine Uitvoerder: TNO/FEL (Fysisch Electronisch Lab) Simulatiemodel: –Sonar system –Scheepskoers, operator –Omgeving: mijnenveld, akoestische karakteristiek (watertemperatuur, enz.) Technische vraag: “valide” model? –Modelmodules: input/output gedrag vs. experts’ kwalitatieve kennis Definieer invoerscenario’s; simuleer; analyseer –Model als geheel: gelijke ontdekkingkans van mijnen in simulatie en echte proef?

18 BZW18 VBF, Verenigde BuizenFabrieken Probleem: productieplanning van stalen buizen (diverse diameters, wanddiktes) Decision Support System: optimaliseer 15 inputs Criterium #1: productieve machine-uren (excl. omsteltijden) Criterium #2 (voorwaarde): levertijden < …dagen Technische vraag: x 15 = 31 simulatieruns? Maar: 1 run kost 6 uur computertijd Oplossing: proefopzet met 16 runs! Analyse: “RSM”, enz.

19 BZW19 RIVM Probleem: broeikaseffect (nu: Al Gore, Cancun-verdrag) “Global heating”: groot model 1. Validatie per submodel (module) Techniek: gevoeligheidsanalyse: verrassende effecten programmeerfouten ontdekt 2. Totaal: 281 factoren Belangrijkste: 15 (sommige verrassend!) “Bewaak” die 15!

20 BZW20 ECT, Europe Container Terminals ECT: kadelengte & aantal kranen in Rotterdam Modules: Schepen (klanten): aankomst Kranen (servers; resources): planning 6 factoren (bijv. aantal containers per schip, jaaromzet, verblijfstijd, onbalans laden/lossen) Interacties tussen factoren ontdekt

21 Steps in simulation study (Law 2007, p. 67): 1.Formulate the real-world problem 2.Collect real-world data 3.Construct & verify computer model 4.Make pilot simulation runs ('debug') 5.If model is not valid, then return to step 2 6.Design the full simulation experiment 7.Make production runs with the model 8.Analyse simulation’s Input / Output data 9.Present & implement results Research problems BZW21

22 BZW22 Conclusie Verbazend veel types simulatietoepassingen Veel simulatie-onderzoek: jaarlijkse “Winter Simulation Conference” (2008: 1000 deelnemers; 13 parallel sessies) Literatuur: Law, A.M. (2007), 'Simulation modeling and analysis; fourth edition', McGraw-Hill, Boston Kleijnen, J.P.C. (2008), 'Design and analysis of simulation experiments', Springer, New York (Chinese vertaling: Peking, 2010) Zie


Download ppt "Over simulatie Jack P.C. Kleijnen Tilburg School of Economics and Management (TiSEM) Tilburg University Brabants Zeeuwse Werkgeversvereniging (BZW)- Studieclub."

Verwante presentaties


Ads door Google