Luận văn: Ứng dụng SLAM II cho Mô Hình Mô Phỏng trong Công Nghiệp

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích nghiên cứu phần mềm slam ii phục vụ cho kỹ thuật mô hình mô phỏng trong công nghiệp, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả

• Tác giả: Đề Minh Ilién
• Người hướng dẫn: GS. Nguyễn Đắc Lộc
• Trường học: Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Phần Mềm SLAM II Phục Vụ Cho Kỹ Thuật Mã Mô Phỏng Trong Công Nghiệp
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 201x
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH SÁCH KỶ HIỆU VÀ CHỮ VIỆT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẰNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐÖ THỊ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH MÔ PHỎNG
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Khái niệm chung
• 1.3. Xây dựng mô hình
• 1.3.1. Khái niệm chung
• 1.3.2. Các bước nghiên cứu mô phỏng
• 1.3.3. Giới thiệu một số ứng dụng cụ thể
• 1.3.3.1. Kho chứa phôi khuôn đúc và phân tích đúc khuôn
• 1.3.3.2. Phân tích quy trình làm việc của hãng bảo hiểm
• 1.3.3.3. Phân tích hệ thống sản xuất thuốc
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG PHẦN MỀM SLAM II VÀ MÔI TRƯỜNG AWESIM
• 2.1. Tìm hiểu chung về các phần mềm mô phỏng cơ bản
• 2.1.1. Ngôn ngữ mô phỏng và môi trường mô phỏng
• 2.1.2. Ngôn ngữ lập trình đa dụng và ngôn ngữ mô phỏng
• 2.1.3. Yêu cầu đối với một phần mềm mô phỏng
• 2.1.4. Các phần mềm mô phỏng
• 2.1.4.1. Phần mềm GPSS
• 2.1.4.2. Phần mềm SIMAN/ARENA
• 2.1.4.3. Phần mềm SIMPY
• 2.1.4.4. Phần mềm SIMSCRIPT
• 2.1.4.5. Phần mềm SIMULA
• 2.1.4.6. Phần mềm SLAM II/AWESIM
• 2.2. So sánh một số ngôn ngữ mô phỏng
• 2.3. Giới thiệu hệ thống phần mềm SLAM II
• 2.3.1. Các khái niệm cơ bản của SLAM II
• 2.3.2. Các lệnh trong hệ thống của SLAM II
• 2.3.3. Mô hình mạng SLAM II
• 2.3.3.1. Các yếu tố mạng cơ bản
• 2.3.3.2. Trạng thái điều khiển
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG DÂY CHUYỀN SẢN XUẤT THUỐC LÁ
• 3.1. Yêu cầu của bài toán
• 3.2. Xây dựng sơ đồ khối
• 3.3. Mô hình hóa bước 1
• 3.4. Mô hình mạng
• 3.5. Các lệnh điều khiển
• 3.6. Tính toán số lần chạy cần thiết
• 3.7. Kết quả đạt được
• 3.8. Thiết kế kịch bản sử dụng nguồn
• 3.9. Các kết quả đạt được của đề tài
• 3.10. Hướng kiến nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Luận văn thạc sĩ SLAM II Tổng quan và ứng dụng công nghiệp

Luận văn thạc sĩ tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng phần mềm SLAM II trong lĩnh vực kỹ thuật mô hình mô phỏng, đặc biệt trong môi trường công nghiệp. Bài toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), vốn là một thách thức lớn trong lĩnh vực robot học và tự động hóa, được tiếp cận thông qua việc sử dụng SLAM II – một công cụ mạnh mẽ cho phép xây dựng mô hình và định vị đồng thời. Ứng dụng của SLAM II mở ra nhiều tiềm năng trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm thiểu chi phí trong các ngành công nghiệp khác nhau. Luận văn này sẽ đi sâu vào các khía cạnh lý thuyết, phương pháp luận và các ứng dụng thực tế của SLAM II trong bối cảnh mô phỏng công nghiệp.

Theo tài liệu gốc, "việc áp dụng công nghệ thông tin vào trong sản xuất công nghiệp đóng vai trò quan trọng, trong việc nâng cao năng suất, tăng độ tin cậy, rút ngắn thời gian và chi phí sản xuất". Điều này khẳng định tầm quan trọng của việc ứng dụng các công cụ như SLAM II để cải thiện hiệu quả trong công nghiệp. Các nghiên cứu trước đây về mô phỏng với visual SLAM II và AweSim như công trình của A. Pritsker, O’Reilly Jean J. JOnhn Willey &Sons Inc .1997 đã đặt nền móng cho việc nghiên cứu và ứng dụng SLAM II trong các hệ thống phức tạp như hệ thống đô thị, hệ thống kinh tế, và hệ thống doanh nghiệp. Luận văn này sẽ tiếp tục phát triển các nghiên cứu này, tập trung vào ứng dụng cụ thể trong mô phỏng công nghiệp và cung cấp các giải pháp để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu chi phí đầu tư và nâng cao hiệu quả hoạt động.

1.1. Giới thiệu bài toán SLAM và vai trò trong công nghiệp

Bài toán SLAM là một trong những bài toán cơ bản và quan trọng trong lĩnh vực robot học và tự động hóa. Nó liên quan đến việc định vị một thiết bị (ví dụ: robot) trong một môi trường chưa biết đồng thời xây dựng bản đồ của môi trường đó. Trong môi trường công nghiệp, SLAM có thể được sử dụng để điều hướng robot tự động, quản lý kho hàng, và giám sát quy trình sản xuất. Các thuật toán SLAM thường dựa trên dữ liệu từ các cảm biến như odometry, point cloud, feature extraction, và các kỹ thuật mapping và localization. Việc giải quyết bài toán SLAM hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa các phương pháp xử lý dữ liệu, thuật toán và phần mềm. Với sự phát triển của thực tế ảo và thực tế tăng cường, SLAM ngày càng trở nên quan trọng trong việc tạo ra các ứng dụng công nghiệp tiên tiến.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu về mô hình hóa và mô phỏng hệ thống trên máy tính, vai trò của mô hình hóa hệ thống và các khái niệm cơ bản về mô hình hóa hệ thống, phương pháp mô phỏng và mô phỏng các hệ thống sản xuất, thu thập và phân tích dữ liệu đầu vào, nghiên cứu các ngôn ngữ mô phỏng đang được sử dụng, tìm hiểu cách xây dựng mô hình, lập mạng, phân tích kết quả mô phỏng. Luận văn sẽ triển khai ứng dụng mô hình mô phỏng vào trong sản xuất công nghiệp giúp phần tối ưu hóa việc lập dự án mới cũng như cải tạo dây chuyền sản xuất hiện tại.

1.2. Phần mềm SLAM II Công cụ mạnh mẽ cho mô phỏng công nghiệp

SLAM II là một phần mềm mạnh mẽ được thiết kế để hỗ trợ việc mô phỏng và phân tích các hệ thống phức tạp. Nó cung cấp một loạt các công cụ và tính năng cho phép người dùng xây dựng các mô hình chi tiết của các hệ thống công nghiệp, mô phỏng hành vi của chúng, và phân tích hiệu suất của chúng. SLAM II hỗ trợ nhiều phương pháp mô phỏng, bao gồm mô phỏng sự kiện rời rạc, mô phỏng liên tục, và mô phỏng hỗn hợp. Nó cũng cung cấp một loạt các thư viện mô hình sẵn có, giúp người dùng xây dựng các mô hình nhanh chóng và dễ dàng. SLAM II được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm sản xuất, logistics, và dịch vụ. Theo tài liệu gốc, SLAM II/AweSim là ngôn ngữ mô phỏng cho mô hình thay thế, phần mềm này mô phỏng quá trình tiến hành của một dự án, việc này có ý nghĩa quyết định tới việc triển khai, tối ưu hóa các dự án. Với khả năng mô hình hóa các hệ thống phức tạp và phân tích hiệu suất của chúng, SLAM II là một công cụ không thể thiếu cho các kỹ sư và nhà quản lý công nghiệp.

II. Giải quyết thách thức định vị và xây dựng bản đồ trong công nghiệp

Trong môi trường công nghiệp, việc định vị chính xác và xây dựng bản đồ chi tiết là rất quan trọng cho nhiều ứng dụng, bao gồm điều khiển robot tự động, quản lý kho hàng, và giám sát quy trình sản xuất. Tuy nhiên, việc định vị và xây dựng bản đồ trong môi trường công nghiệp có thể rất khó khăn do sự phức tạp của môi trường, sự thay đổi liên tục, và sự nhiễu từ các cảm biến. Luận văn này sẽ khám phá các phương pháp và kỹ thuật để giải quyết các thách thức này, bao gồm việc sử dụng các thuật toán SLAM tiên tiến, kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến, và phát triển các mô hình môi trường mạnh mẽ. Việc giải quyết các thách thức này sẽ mở ra nhiều cơ hội cho việc ứng dụng robot học và tự động hóa trong công nghiệp.

2.1. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của SLAM

Độ chính xác của SLAM trong môi trường công nghiệp bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng của dữ liệu cảm biến, độ chính xác của các thuật toán, và sự phức tạp của môi trường. Dữ liệu cảm biến có thể bị nhiễu bởi tiếng ồn, ánh sáng, và các yếu tố khác. Các thuật toán có thể bị ảnh hưởng bởi các lỗi odometry, point cloud và các lỗi khác. Sự phức tạp của môi trường có thể làm cho việc định vị và xây dựng bản đồ trở nên khó khăn hơn. Việc phân tích các yếu tố này là rất quan trọng để phát triển các phương pháp và kỹ thuật để cải thiện độ chính xác của SLAM. Theo tài liệu gốc, một ngôn ngữ mô phỏng như một phương tiện để giải bài toán kỹ thuật đặt ra trong sản xuất, cung cấp kết quả đầu ra được phân tích nhằm mục đích đưa ra quyết định liên quan tới vấn đề cần giải quyết. Luận văn cần phân tích sâu hơn các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác để có thể đưa ra các giải pháp cụ thể.

2.2. Các phương pháp kết hợp dữ liệu cảm biến để cải thiện SLAM

Một cách để cải thiện độ chính xác của SLAM là kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ các cảm biến khác nhau, có thể giảm thiểu ảnh hưởng của các lỗi cảm biến riêng lẻ và cải thiện độ chính xác tổng thể của SLAM. Các phương pháp kết hợp dữ liệu cảm biến phổ biến bao gồm lọc Kalman, lọc Particle, và các phương pháp tối ưu hóa đồ thị. Việc lựa chọn phương pháp kết hợp dữ liệu cảm biến phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của các cảm biến và môi trường. Luận văn này sẽ khám phá các phương pháp kết hợp dữ liệu cảm biến khác nhau và đánh giá hiệu suất của chúng trong môi trường công nghiệp.

2.3. Phát triển mô hình môi trường 3D mạnh mẽ cho SLAM công nghiệp

Một yếu tố quan trọng khác để cải thiện độ chính xác của SLAM là phát triển một mô hình môi trường mạnh mẽ. Mô hình môi trường này có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của cảm biến, phát hiện các lỗi cảm biến, và cải thiện độ chính xác của định vị và xây dựng bản đồ. Các mô hình môi trường phổ biến bao gồm bản đồ lưới, bản đồ đặc trưng, và bản đồ đối tượng. Việc lựa chọn mô hình môi trường phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của môi trường và ứng dụng. Luận văn này sẽ khám phá các mô hình môi trường khác nhau và đánh giá hiệu suất của chúng trong môi trường công nghiệp. Cần tập trung vào các mô hình 3D vì tính trực quan và khả năng mô tả chi tiết môi trường công nghiệp.

III. Hướng dẫn xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất với SLAM II

Luận văn này cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất bằng phần mềm SLAM II. Việc mô phỏng dây chuyền sản xuất cho phép các nhà quản lý và kỹ sư tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu chi phí, và cải thiện hiệu quả. Hướng dẫn này bao gồm các bước để xây dựng mô hình, thu thập dữ liệu, chạy mô phỏng, và phân tích kết quả. Hướng dẫn này cũng cung cấp các ví dụ cụ thể về cách sử dụng SLAM II để mô phỏng các loại dây chuyền sản xuất khác nhau. Theo tài liệu gốc, một trong những mục tiêu nghiên cứu của luận văn là triển khai ứng dụng mô hình mô phỏng vào trong sản xuất công nghiệp giúp phần tối ưu hóa việc lập dự án mới cũng như cải tạo dây chuyền sản xuất hiện tại. Do đó, hướng dẫn này sẽ là một đóng góp quan trọng của luận văn vào lĩnh vực mô phỏng công nghiệp.

3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào cho mô hình SLAM II

Bước đầu tiên trong việc xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất là thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào. Dữ liệu đầu vào có thể bao gồm thông tin về quy trình sản xuất, thời gian xử lý, số lượng máy móc, và thông tin về nhân công. Dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tài liệu kỹ thuật, báo cáo sản xuất, và phỏng vấn nhân viên. Sau khi thu thập dữ liệu, cần xử lý dữ liệu để đảm bảo rằng nó chính xác và phù hợp với phần mềm SLAM II. Việc này có thể bao gồm việc làm sạch dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, và tổng hợp dữ liệu. Dữ liệu đầu vào chất lượng cao là rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình mô phỏng chính xác và đáng tin cậy. Cần chú ý đến các thông số về thời gian, chi phí và hiệu suất của từng công đoạn trong dây chuyền.

3.2. Thiết kế mô hình mạng và các yếu tố điều khiển trong SLAM II

Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào, bước tiếp theo là thiết kế mô hình mạng và các yếu tố điều khiển trong SLAM II. Mô hình mạng mô tả cấu trúc của dây chuyền sản xuất, bao gồm các trạm làm việc, các bộ phận di chuyển, và các luồng vật liệu. Các yếu tố điều khiển mô tả cách điều khiển dây chuyền sản xuất, bao gồm các quy tắc điều phối, các chính sách hàng tồn kho, và các quy trình bảo trì. Việc thiết kế mô hình mạng và các yếu tố điều khiển đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về quy trình sản xuất và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của nó. Theo tài liệu gốc, luận văn đã tìm hiểu những vấn đề liên quan đến kỹ thuật mô hình mô phỏng và đưa ra một số ứng dụng cụ thể của mô hình mô phỏng. Phần này sẽ đi sâu vào cách thiết kế mô hình mạng cụ thể cho dây chuyền sản xuất.

3.3. Chạy mô phỏng và phân tích kết quả bằng phần mềm SLAM II

Khi mô hình đã được xây dựng và kiểm tra, bạn có thể chạy mô phỏng để xem hệ thống hoạt động như thế nào. Phần mềm SLAM II cung cấp các công cụ để theo dõi hiệu suất của hệ thống, bao gồm thời gian hoàn thành, số lượng sản phẩm được sản xuất, và chi phí. Sau khi chạy mô phỏng, bạn có thể phân tích kết quả để xác định các khu vực cần cải thiện. Bạn có thể sử dụng kết quả mô phỏng để đưa ra quyết định về việc bố trí lại nhà máy, thay đổi quy trình sản xuất, hoặc đầu tư vào thiết bị mới. Mô phỏng là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn cải thiện hiệu suất hệ thống của mình.

IV. Ứng dụng thực tế SLAM II Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất thuốc lá

Luận văn này trình bày một ứng dụng thực tế của SLAM II để tối ưu hóa dây chuyền sản xuất thuốc lá. Dây chuyền sản xuất thuốc lá là một hệ thống phức tạp bao gồm nhiều giai đoạn khác nhau, từ xử lý nguyên liệu đến đóng gói sản phẩm. Việc tối ưu hóa dây chuyền sản xuất thuốc lá có thể giúp tăng năng suất, giảm chi phí, và cải thiện chất lượng sản phẩm. Luận văn này mô tả cách sử dụng SLAM II để xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất thuốc lá, chạy mô phỏng, và phân tích kết quả để xác định các khu vực cần cải thiện. Các kết quả cho thấy rằng việc sử dụng SLAM II có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của dây chuyền sản xuất thuốc lá. Theo tài liệu gốc, luận văn đã đưa ra phân tích, đánh giá cơ bản về dây chuyền sản xuất thuốc lá và xây dựng dự án. Phần này sẽ trình bày chi tiết về ứng dụng này và các kết quả đạt được.

4.1. Xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất thuốc lá trong SLAM II

Việc xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất thuốc lá trong SLAM II bao gồm việc mô tả các giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất, các máy móc và thiết bị được sử dụng, và các luồng vật liệu. Mô hình cũng cần bao gồm thông tin về thời gian xử lý, công suất máy móc, và các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu suất của dây chuyền. Việc xây dựng mô hình chính xác và chi tiết là rất quan trọng để đảm bảo rằng các kết quả mô phỏng là đáng tin cậy. Cần chú ý đến các thông số kỹ thuật của máy móc và các quy trình công nghệ trong dây chuyền sản xuất thuốc lá.

4.2. Phân tích kết quả mô phỏng và đề xuất cải tiến dây chuyền

Sau khi xây dựng mô hình mô phỏng, có thể chạy mô phỏng để đánh giá hiệu suất của dây chuyền sản xuất thuốc lá. Các kết quả mô phỏng có thể được sử dụng để xác định các khu vực cần cải thiện, chẳng hạn như các điểm nghẽn, các lãng phí thời gian, và các vấn đề về chất lượng. Dựa trên các kết quả phân tích, có thể đề xuất các cải tiến cho dây chuyền sản xuất, chẳng hạn như việc bố trí lại máy móc, thay đổi quy trình sản xuất, hoặc đầu tư vào thiết bị mới. Theo tài liệu gốc, việc đánh giá sử dụng có hiệu quả các thiết bị trong dây chuyền sản xuất và có vai trò quyết định đến năng suất, hiệu quả, tối ưu hóa bố trí sắp xếp thiết bị cũng như con người trong dây chuyền đó, tiết kiệm chi phí đầu tư.

V. Kết luận và hướng phát triển luận văn SLAM II trong công nghiệp

Luận văn này đã trình bày một nghiên cứu về việc sử dụng phần mềm SLAM II cho kỹ thuật mô hình mô phỏng trong công nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng SLAM II là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm chi phí, và cải thiện hiệu quả. Luận văn này cũng đề xuất một số hướng phát triển trong tương lai, chẳng hạn như việc tích hợp SLAM II với các công nghệ khác, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo và internet of things. Các hướng phát triển này có thể giúp nâng cao hơn nữa hiệu quả của SLAM II trong công nghiệp. Trong tương lai, việc nghiên cứu sâu hơn về các thuật toán SLAM tiên tiến và ứng dụng chúng trong môi trường công nghiệp phức tạp sẽ là một hướng đi quan trọng. Việc phát triển các giải pháp SLAM thời gian thực cho phép robot tự động hoạt động hiệu quả hơn cũng là một lĩnh vực đầy tiềm năng.

5.1. Tổng kết những đóng góp mới của luận văn về SLAM II

Luận văn này đã đóng góp vào lĩnh vực mô phỏng công nghiệp bằng cách cung cấp một hướng dẫn chi tiết về cách xây dựng mô hình mô phỏng dây chuyền sản xuất bằng phần mềm SLAM II. Luận văn này cũng đã trình bày một ứng dụng thực tế của SLAM II để tối ưu hóa dây chuyền sản xuất thuốc lá. Ngoài ra, luận văn này đã đề xuất một số hướng phát triển trong tương lai cho SLAM II trong công nghiệp. Những đóng góp này có thể giúp các nhà quản lý và kỹ sư cải thiện hiệu quả quy trình sản xuất của họ. Theo tài liệu gốc, luận văn đã giới thiệu được cách sử dụng cơ bản của phần mềm SLAM II/AweSim và trình bày cách xây dựng, mô phỏng một dự án. Luận văn cũng đã tìm hiểu những vấn đề liên quan đến kỹ thuật mô hình mô phỏng và đưa ra một số ứng dụng cụ thể của mô hình mô phỏng.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển SLAM II trong công nghiệp

Các hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển SLAM II trong công nghiệp bao gồm việc tích hợp SLAM II với các công nghệ khác, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo và internet of things. Việc tích hợp SLAM II với trí tuệ nhân tạo có thể giúp tự động hóa quá trình xây dựng mô hình mô phỏng và phân tích kết quả. Việc tích hợp SLAM II với internet of things có thể giúp thu thập dữ liệu thời gian thực từ dây chuyền sản xuất và sử dụng dữ liệu này để cải thiện độ chính xác của mô phỏng. Một hướng nghiên cứu khác là phát triển các thuật toán SLAM tiên tiến hơn có thể xử lý các môi trường công nghiệp phức tạp hơn. Cần tập trung vào các giải pháp SLAM 3D để có thể mô tả chi tiết môi trường công nghiệp. Cuối cùng, việc nghiên cứu các phương pháp đánh giá hiệu suất SLAM và kiểm thử phần mềm SLAM cũng là một lĩnh vực quan trọng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. LOT CAM ON. DANH SÁCH KỶ HIỆU VÀ CHỮ VIỆT LẮT. DANH MỤC CÁC BẰNG BIỂU.

DANH MUC CAC HINH VE BO THI MO DAU. CHUONG T: GIOT THIEU VE M6 HINA MO PHONG.1,Đặt vấn dề. Khải niệm chung. Xây dựng mô hình 1.

Khải niệm chung. Các bước nghiên cứu mô phỏng. Giới thiệu một số ứng dụng cự thể. Kho chứa phôi khuôn đúc và phân tích dúc khuôn.

Phân tích quy trình làm việc của hãng bảo hiểm. Phân tích hệ thống sẵn xuất thuốc. CHƯƠNG II: GIỚI THIỆU VỀ HỆ THÔNG. PHAN MEM SLAM H VÀ MỖI TRƯỜNG AWESIM.

Tìm hiểu chung về các phần mềm mỗ phủng cơ bản. Ngôn ngữ mô phỏng và môi trường mô phỏng. Ngôn ngữ lập trình đa dụng và ngôn ngữ mô phỏng. Yêu cầu dối với một phần mềm mô phỏng.

Các phần mễm mô phỏng. Phần mềm GPSS. Phần mềm SIMAN/ARENA. Phan mém SIMPY.4, Phin mém SIMCRIPT 2.5, Phin mém SIMULA.

Phan mém SLAM T/A WESIM. So sánh một số ngôn ngữ mô nhỏng. Giới thiệu hệ thông phần mềm SLAM H. Các khái niệm cư bản của SLAM II.

Các lệnh trong hệ thống cia SLAM IL. M6 hinh mang SLAM TL. Các yếu tố mạng cơ ban. Trạng thái điều khiến.

CHUONG TI: MO PHONG DAY CHUYEN SAN XUAT THUOC LA 3.1, Yéu cdu cia bai toan 3. Xây dựng sơ đỗ khối. Mô hình húa bước 1 3. Mô hình mạng.8 Các lệnh điều khiển.

Tỉnh toán số lần chạy cần thiết. Kết quả đạt được. Thiết kế kịch bản sử dụng nguồn. Các kết quả đạt được của đề tải.

Hướng kiến nghị. TÀI TIỆU THAM KHẢO. PHU LUC LOI CAM BOAN Tôi xin cam doan cae 36 liu va két qua néu wong Luda van JA trưng thực và chưa từng được ai công bỏ trong bắt kỳ một công trình nào khảo. Trừ các phản tham +hảo đã được nêu rõ trong Luận văn.

DANH SACH KY HIEU VA CHU VIET TAT TT KY EU TEN 1. GPSS General Purpose Simulation System 2. SIMPIE!! Simulation Production Logities 3. SLAM Simulaion Language for Altemative Modelling 4.

TR Timing Routine §. GPSS General Purpose Simulation System 6 SimPy Simulation in Python 1 GPSS Hệ thống mô phỏng, mục dích tổng quát 8. SLAMIL Ngôn ngữ mô phống cho mô hình thay thế, 9, AweSim Một hệ thông mỏ phóng hỗ trợ xây dụng mô hình. ATRIBO) ‘Thuée tínhI của đối tượng hiện tại 11.

i Bien thudng str dung nhu hing 86 hodc dai số 12. xx@® Vector chung hoặc hệ thông 13. ARRAY(J) Ma trậnchmg hoặc hệthống 14. TNOW Biên lưu thời gian 15 NNACT() Các bước trong nguyên công Itại thời điểm hiện tại 16.

'NRCNG) Số chỉ tiết đã hoàn thành nguyên công Ï 17. NNQ@) Số chỉ tiết trong BleT tại thời gian Hiện tại 18 XNRSC(RLB) KiểmbaphốiRLBIL 19. NRUSRRLBI) PhôiRIBL đăng được gia công 20. ATRIBO) Thuse tinh J ctia déi tượng hiện tại 21.

1 tiền thường sử dụng nhu hãng số hoặc đối số 22. xx@) Vector chang hoặc hệ thông, Đã có một số công trình nghiên cứu vẻ lĩnh mô hình mô phỏng như: Công trình nghiên cửu về mô phỏng về visual Slamll va Awesim : A. Pritsker,O’Reilly Jean J. JOnhn Willey &Sons Inc .1997 ~_ Phác thảo mỏ phỏng và$LAMIL -_ Mê phỏng được sử đụng để nghiền cứu các vẫn dé lớn như hệ thống đô thị, hệ thống kinh tế, hệ thông doanh nghiệp, 3.

Mục dính nghiên cửu của luận văn, dối tượng, nhạm vỉ nghiÊn cứu Nghiên cúu vẻ mồ hình hoá và mô phỏng hệ thống trên máy tính Vai trò của xổ hình hoá hé théng. Cáo khái riệm cơ bản về mô hình hoá hệ thống. Phương pháp mô phỏng và mô phỏng các hệ thông sản xuất. Thu thập và phần tích đữ liệu dâu vào.

Nghiên cứu các ngôn ngữ mô phỏng đang được sử đựng, tim hiển cách xây dựng mô hình, lập mạng, phân tích kết quã mô phông. 'Triển khai ứng dụng mô hình mô phỏng vào trong sản xuất công nghiệp gióp phan tdi ưu hóa việc lập đự án mới cũng như cài tạo đây chuyên sẵn xuất hiện tại. Tóm tắt cô dụng các luận diễm các luận diễm cơ bản và đóng gốn mới của tae gid Tổ giải quyết van dé sử dựng mồ hình mô phỏng, cắn phải hiểu được hệ thống và xác dịnh các vận dễ liên quan dến hệ thống. Hình thức của các mộ hình cũng phụ thuộc vào cách giải quyết vẫn để và yêu câu trong tổ chúc sẵn xuất.

Một ngôn ngữ mô phỏng như một phương tiện đế giải bài toán kỹ thuật đặt ra trong sẵn xuấi, cung cắp kết quả đầu ra được phôn tích nhằm mục đích đưa ra quyết định liên quan tới vẫn đẻ cần giải quyết. Giới thiệu các ngôn ngữ mô phỏng thông dung đang được sử dựng. Giới thiệu dược cách sử đụng cơ bản của phan mém SLAM Ti/AweSim. Trình bảy cách xây đựng, mô phỏng một đự án.

Tuân văn đã tìm hiểu rhững: vẫn để liên quan đến kỹ thuật mô hình mỗ phống và dưa ra một số ứng dụng cu thể của mỏ hình mỏ phỏng Ủng dụng sử dụng phần mềm để tiến hành mô phóng một bài toán cụ thể. Pura ra phân tích, đánh giá cơ bản về đây chuyển sẵn xuất thuốc là. Xây dựng dự ám 9 MO DAU Dé lai: “Nghién ctu phan mém SLAM TT phuc vụ cho kỹ thuật mã mé phéng trong céng ngl Tac giả luận van:Dé Minh Ilién Khóa: 201^B Người hướng dân: Tướng dẫn chính: GS. Nguyễn Dắc Lộc Hướng dẫn phụ: T8.

Nguyễn Thánh Nhân 1. Lý đo chọn dễ Việc áp dụng công nghệ thông tin vào trong sản xuất công nghiệp đóng vai trỏ quan trọng, trong việc nâng dao rằng suất, tăng độ lin cậy, rút ngắn thời gian và chỉ phí sản xì Để tiếp cận và ứng dung công nghệ mới, tôi ru hóa dự án và giảm chỉ phí dau tu thi vie ap dung may tinh cho qud trình mô hình tuô phông có ý nghĩa (o lớn. Mô tình hoá và mỗ phỏng là một phương pháp nghiên cửu khoa học được ứng dụng rất Tùng rãi từ nghiên cứm, thiết kế, chế lạo đến vận hành các hệ thông. Với sự phái triển *hông ngừng của nghành công nghệ thông tin thì phương pháp mô phông cỏ sự trợ giủp của máy tỉnh cảng được phát triển mạnh mẽ, mang lại hiệu quá to lớn trong, việc nghiên cứu và thục tiễn sẵn xuất.

Ngoài ra việc đánh giá sử đụng có hiệu quả các thiết bị trong dây chuyển sẵn xuất và có vai trò quyết định đến năng suất, hiệu. qua, tối ưu hóa bổ trí sắp xếp thiết bị cũng như cơn người trong dây chuyên đó, tiết +kiệm chỉ phí đầu tư. V ây việc phân tích đánh gia day truyền sản xuất bằng phương pháp mô hình mô phỏng, có tính thực tiễn cao. AweSim là một hệ thổngmô phỏnghỗ trợxây đụng mỏ hình phân tích cácmô hình sử đụng mô phông và Bình bay cáckết quảmô phỏng SLAMIU/Awecsm là ngôn ngữ mô phỏng cho mô hình thay thé.

Phan mém nay md phéng quá trình tiền hành của một dự án, việc này có ý nghĩa quyết định tới việc triển khai, tối ưu hỏa các dự án 2. Lịch sử nghiền cứu DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐÖ THỊ STT | Hình số Nội dung Trang 1. 11 | Mô hình hệ thông sản xuất chỉ ra các ảnh hưởng bên ngoải 13 2.2 ___ | Cach tiép càn xây dựng mô hình dễ giải quyết vẫn đề 15 3. 31 Sơ đỗ khối đây chuyén san xual 75 4.2 | Mô hinh hóa bước 1 của dây chuyên sẵn xuất 17 5.

33 | Mohinh mang day chuyén xin xuôi 79 6.4 | Hình ảnh minh hoa hoat déng cia day chuyén san xuat 79 7.5 | Chiếu dải hàng trung bình 82 8. 3,6 | Thời gian đợi trung binh trong hàng 83 9.7 | Mức độ sứ dụng nguồn trung bình 83 Bidu dé ning suất với các kịch bản với số lượng máy dong > 39 giấy bạc khác nhau. Biểu để năng suât với các kịch bản số lượng máy đóng bao HD #H Tu khácnlea — “ Bidu do ning sufil. voi ede kich ban số lượng máy dán Lem 12 | 311 88 khác nhau Đ.

gia Tiễu để năng suất với các kịch bản số lượng máy đán as bóng kính khác nhau wl |e đỗ năng suất với các kịch bản 86 Inong céng nhan từng lên. Đã có một số công trình nghiên cứu vẻ lĩnh mô hình mô phỏng như: Công trình nghiên cửu về mô phỏng về visual Slamll va Awesim : A. Pritsker,O’Reilly Jean J. JOnhn Willey &Sons Inc .1997 ~_ Phác thảo mỏ phỏng và$LAMIL -_ Mê phỏng được sử đụng để nghiền cứu các vẫn dé lớn như hệ thống đô thị, hệ thống kinh tế, hệ thông doanh nghiệp, 3.

Mục dính nghiên cửu của luận văn, dối tượng, nhạm vỉ nghiÊn cứu Nghiên cúu vẻ mồ hình hoá và mô phỏng hệ thống trên máy tính Vai trò của xổ hình hoá hé théng. Cáo khái riệm cơ bản về mô hình hoá hệ thống. Phương pháp mô phỏng và mô phỏng các hệ thông sản xuất. Thu thập và phần tích đữ liệu dâu vào.

Nghiên cứu các ngôn ngữ mô phỏng đang được sử đựng, tim hiển cách xây dựng mô hình, lập mạng, phân tích kết quã mô phông. 'Triển khai ứng dụng mô hình mô phỏng vào trong sản xuất công nghiệp gióp phan tdi ưu hóa việc lập đự án mới cũng như cài tạo đây chuyên sẵn xuất hiện tại. Tóm tắt cô dụng các luận diễm các luận diễm cơ bản và đóng gốn mới của tae gid Tổ giải quyết van dé sử dựng mồ hình mô phỏng, cắn phải hiểu được hệ thống và xác dịnh các vận dễ liên quan dến hệ thống. Hình thức của các mộ hình cũng phụ thuộc vào cách giải quyết vẫn để và yêu câu trong tổ chúc sẵn xuất.

Một ngôn ngữ mô phỏng như một phương tiện đế giải bài toán kỹ thuật đặt ra trong sẵn xuấi, cung cắp kết quả đầu ra được phôn tích nhằm mục đích đưa ra quyết định liên quan tới vẫn đẻ cần giải quyết. Giới thiệu các ngôn ngữ mô phỏng thông dung đang được sử dựng. Giới thiệu dược cách sử đụng cơ bản của phan mém SLAM Ti/AweSim. Trình bảy cách xây đựng, mô phỏng một đự án.

Tuân văn đã tìm hiểu rhững: vẫn để liên quan đến kỹ thuật mô hình mỗ phống và dưa ra một số ứng dụng cu thể của mỏ hình mỏ phỏng Ủng dụng sử dụng phần mềm để tiến hành mô phóng một bài toán cụ thể. Pura ra phân tích, đánh giá cơ bản về đây chuyển sẵn xuất thuốc là. Xây dựng dự ám 9 và tiến hành so sánh với dự án ban đầu dễ dưa ra các giải pháp hợp lý chơ quá trình. Phương pháp nghiên cứu Những vấn dễ phải dổi mặt trong ngành công nghiệp, thương mại, và các ngành kinh tế nói chung lên tụcphát triénvé quy mé và độphức tạp.

Từ đỏ, xuất hiện nhu cầu ký thuật để giải quyết các vấn đề trên.