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仿真建模的使用

仿真建模是一种解决问题的方法,在建模过程中以一个简单的对象来代表被研究的系统,以描述真实系统和/或其行为,该对象即我们所说的模型。

当在真实的系统上进行实验是不可能或者不切实际的情况下,可以使用仿真建模:例如,进行原型设计及测试的成本过高、系统很脆弱不足以承受过度的实验、进行真实实验的周期过长等。

比特,而不是原子。我们需要将物理与数学建模区分开。物理模型的一个例子是规模复制风动中的一架飞机。而仿真则是一个特殊的类别,是以计算机为基础的数学模型,其行为由方程和算法来决定,通常是基于数据的,通过某类计算机的用户界面来表现。这些模型可以模拟真实系统的行为,并根据输入数据的变化输出不同的结果。使用仿真建模用户可以审查不同情况下的复杂行为和场景,与物理模型相比更加快捷并且成本较低。

仿真模型案例

我们可以通过银行客服部的案例来了解一下如何进行仿真。假设我们正在试图确定达成某种既定的服务水平所需的最低人员配置水平。

我们创建了一个服务质量的测试模型;顾客排队的平均长度不能超过 N 人。为解决这一问题,您需要对该系统有一个基本的了解,例如去银行的客户数量,频率如何,以及一个银行职员服务一个客户需要多长时间。由于我们试图模拟一个真实世界的情形,考虑到业务有简单、复杂之分,我们需要给每个客户设定不同的达到时间(午餐时间很短)和服务时长。

这项任务看起来很专业,但它只是类似的排队问题的普通案例之一 ,这类问题在很多领域都会遇到,涉及到人员和技术资源的利用率。无论是技术专家还是资本设备,企业总是在寻求降低未充分利用的资源的成本。确定最佳资源调度计划,平衡系统成本,实现降低成本、增加利润。

解决这个问题的第一步是创建一个与该银行的结构和业务流程相一致的模型。模型只需要考虑那些影响被分析问题的因素。例如,对公窗口或信贷部门的办公服务情况对个人服务没有影响,因为他们在功能上是相互独立的。如下图,这个模型可以通过由这些行动组成的队列呈现出来。

 what_is_simulation_flow

运行模型…

第二步,为我们的模型添加一些原始数据: 客户到达的不同时间和高峰期,客户得到服务的平均时长,可提供服务的柜台数量及职员数量。基于这个数据,该模型就可以模拟或者再现银行在特定的时间段的工作情景。

 what_is_simulation_table

下一步是分析由模型收集提供的数据。如果队列的平均长度超过了设定的N值,那么需要增加可提供服务的银行职员的数量,并进行新的实验。

 what_is_simulation_chart

经过几次实验之后,可以根据预期的客户数量确定最优的人员配置。当然,这种类型的实验已经实现了自动化, 用户可以快速改变各种参数值,寻求最优方案,而无需进行多次重复实验。

仿真的优势

仿真模型与物理实验相比,具有如下优点:

  • 参数值。 仿真模型可以为投资提供巨大的回报。假如一个公司希望以裁员来应对盈利的下降。但是这样做又会对客户的服务质量和响应时间产生影响,导致销售量以及收入的下滑。通过仿真实验可以平衡关键参数,例如折扣、工艺变化、广告和很多其他所需的参数,以平衡这个重新定义的系统。
  • 时间。 在现实世界里,评估进程或设计的变更带来的长期影响可能需要几个月甚至几年。仿真模型可以在几分钟之内告诉您结果。
  • 可重复性。 现代社会需要企业能够快速对市场状况的变化做出反应。需要快速的做出产品需求预测的分析,否则会产生严重的后果。一个市场小组可以使用仿真模型,改变例如价格、市场细分这样的参数,进行不限次数的实验。
  • 精确度。 传统的数学算法对系统进行高度抽象的概括,并不能体现重要的细节。仿真模型使我们可以自然地描述系统的结构及其的运作方式,无需使用数学公式和严格的数量关系。
  • 可视化。 仿真模型使系统的可视化成为可能;动画演示了系统的运作过程,输出的图形量化了实验结果。这使得我们可以亲眼看到所得的结论,并大大简化了我们将创意呈献给客户及同事所需的工作量。
  • 用途广泛。我们可以通过仿真解决各个领域的问题: 制造业, 物流业, 金融业, 医疗卫生行业,及其他领域。在每个案例里,仿真模型可以模拟现实的生活,并在不影响真实对象的情况下允许我们进行大量的实验。