230 likes | 476 Views
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. Overzicht. Wat is simulatie? Waarom simulatie?
E N D
Over simulatie Jack P.C. Kleijnen Tilburg School of Economics and Management (TiSEM) Tilburg University Brabants Zeeuwse Werkgeversvereniging (BZW)-Studieclub Tilburg IVGoirle, 16 februari 2011
Overzicht Wat is simulatie? Waaromsimulatie? Eigen paktijkervaring: simulatie-toepassingen BZW
Simulatie & verwanten • Computerspelletjes (“computer games”)Doel: behendigheid & plezier • “Serious games”; bijv. bedrijfsspelDoel: inzicht • “Agent-based simulation”; bijv. militairDoel: inzicht, optimalisatie (zie latere slide) • Deterministische simulatie; bijv. ruimtevaart • Simulatoren; bijv. vliegtuig • “Discrete-event” simulatie; bijv. verkeer BZW
Watis simulatie? • Voorbeelden • Definitie Ad 1: • 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) • Voorraadbeheer (koelkast thuis)Uitbreiding: supermarkt met 25000 artikelen • Kombinatie van a & b: “supply chain” (zie verderop) • “Case studies”: eigen advieswerk (zie latere slides) BZW
Wachten bij 1 “loket” Wachttijd (symbool: w) van nieuwe klant (t + 1):w(t + 1) = w(t) + s(t) – a(t + 1) mits positief; anders nulmet 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 specificerenInvoer: μ, λ BZW
“Supply chain”: Ericsson Ketenlogistiek Kleijnen, Bettonvil, Persson (2006): 92 “knoppen” (invoervariabelen) Welke zijn echt belangrijk? BZW
“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 BZW
Simulatie: definitie Experiment met computermodel van dynamisch systeem • Experiment vereist statistische methoden voor proefopzet (“design”) & analyse • Validatie van simulatiemodelToepassing: vergunning Sandia, Schiphol BZW
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. BZW
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] BZW
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 BZW
“Job shop”: voorbeeld(school, garage, ziekenhuis) Bron: Arena-programmatuur (“screen shot”) BZW
Wageningen: melkrobot Ilan Halachmi (2002): optimale melk-stal (aantal robots)Nu: Israel (8 robots, 500 koeien) BZW
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: 10.000 jaar! Criterium: kans op “ongeluk” Simulatie: fysisch/chemisch & menselijke activiteitzie volgende slide BZW
SVR: uitkeringen Opdrachtgever: Sociale Verzekeringsraad Uitvoerder: Economisch Instituut voorMidden- en Kleinbedrijf (EIM) Stuurcommissie (voorzitter: Kleijnen) Probleem: Lonen & uitkeringen zijn duur! Oplossing: “Micro-simulatie”Steekproef uit bestand met werknemersZie: Bosch et al. (1994) BZW
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 kennisDefinieer invoerscenario’s; simuleer; analyseer • Model als geheel: gelijke ontdekkingkans van mijnen in simulatie en echte proef? BZW
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: 1 + 2 x 15 = 31 simulatieruns?Maar: 1 run kost 6 uur computertijd • Oplossing: 214 - 10 proefopzet met 16 runs! • Analyse: “RSM”, enz. BZW
RIVM Probleem: broeikaseffect(nu: Al Gore, Cancun-verdrag) “Global heating”: groot model 1. Validatie per submodel (module) Techniek: gevoeligheidsanalyse:verrassende effectenprogrammeerfouten ontdekt 2. Totaal: 281 factorenBelangrijkste: 15 (sommige verrassend!)“Bewaak” die 15! BZW
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 BZW
Research problems Steps in simulation study (Law 2007, p. 67): • Formulate the real-world problem • Collect real-world data • Construct & verify computer model • Make pilot simulation runs ('debug') • If model is not valid, then return to step 2 • Design the full simulation experiment • Make production runs with the model • Analyse simulation’s Input / Output data • Present & implement results BZW
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 www.tilburguniversity.edu/center/staff/kleijnen/ BZW