SİMÜLASYON-Karar Vermenin Zorluğu
Günümüzde , artan müşteri talepleri, sık değişen teknoloji ve gittikçe sertleşen global rekabet, firmaları ürettikleri ürünü veya verdikleri hizmeti,
» daha hızlı
» daha etkili
» daha kaliteli
» ve daha az maliyette
nasıl üretebileceklerini bulmaya zorluyor.
Son 20 yılda önemi gittikçe artan müşteri memnuniyetini sağlayabilmek için, kaliteyi ve çeşitliliği yüksek tutarken aynı zamanda satılan ürünün veya servisin fiyatını da rekabet halinde olduğunuz şirketlerin fiyatlarından daha alt seviyelerde tutmanız gerekiyor. Piyasadaki rakipleriniz ile temel girdi, teknoloji ve işgücü yönünden benzer kaynaklara sahipken , onlara karşı ne şekilde fiyat,kalite ve çeşitlilik avantajı sağlayabilirsiniz?
Bu sorunun cevabı, üretilen ürünün veya servisin ne olduğundan ziyade, bunları nasıl gerçekleştirdiğinizde saklı. Müşteri odaklı üretim yapmadan , müşteri beklentisinin altında fiyat, çeşitlilik, ve kalite sunan şirketlerin ticari anlamda yaşamlarını sürdürebilmelerine imkan yok.
Bütün bu sorunların tamamını çözebilmenin yolu, sistemde hızlı ve yerinde değişiklikler yapmaktan geçiyor.
NeYapmalı?
Sistemdeki sorunların sebeplerini bulmak ve bunları ortadan kaldırabilmek için, sistem içinde birbirinden bağımsız gibi görünen fakat aslında bir bütün olarak çalışan tüm elemanların arasında nasıl bir ilişki olduğunu, sistemin hangi parametrelere duyarlı olduğunu, belirli değişikliklere nasıl bir tepki verdiğini incelemek ve anlamak gerekir.
Sistemini iyi tanıyan, çalışma mantığını tecrübelerine dayanarak bilen mühendisler ve yöneticiler buna bir dereceye kadar cevap verebilirler. Fakat özellikle fiziksel olarak büyük, teknolojik olarak karmaşık, çok fazla sayıda operasyonun, çok çeşitli ürün gruplarının olduğu sistemlerde, bütün sistemi iyi tanıyacak birini bulmak neredeyse imkansızdır. Sistemin parçalarını bilen insanların tecrübelerini birleştirmek, buna dayanarak sistemin tümü üzerinde bir yorum yapmak, değişiklikler gerçekleştirmek veya alternatifler denemek ise bundan daha da zordur. Üstelik böyle bir metodun riski de çok büyüktür. Tecrübeye dayanarak yapılan değişiklik sistem üzerinde beklenilen olumlu etkiyi vermeyebilir. Böyle bir durumda eğer yapılan değişiklik mali bir yatırım gerektirmişse bundan geri dönmek imkansızdır.
Sistemdeki sorunların tamamı herhangi bir yatırımı gerektirmeyebilir. Sistemin dizaynından ve çalışma mantığından kaynaklanan sorunlar sisteminizin genel performansını kötü bir biçimde etkileyebilir. Pahalı ve hızlı makineler almak, iş gücünü arttırmak, vardiya sayısını yükseltmek size belki bir parça iyileşme sağlayabilir. Fakat bu yatırımların getirisi, maliyetinden daha az veya eşit ise buna benzer değişiklikler yapmak soruna köklü bir çözüm getirmez.
Oysa buna benzer durumlarda, tamamen risksiz, yatırımı yapmadan önce yapacağınız değişikliğin sonucunu size gösterebilecek ve belki de yatırım yapmadan da sorunu çözmenin yollarını bulmanızı sağlayabilecek bir metod daha var; simülasyon.
Tanım : Simülasyon Nedir ?
“Simülasyon, teoriksel yada gerçek fiziksel bir sisteme ait neden sonuç ilişkilerinin bir bilgisayar modeline yansıtılmasıyla, değişik koşullar altında gerçek sisteme ait davranışların bilgisayar modelinde izlenmesini sağlayan bir modelleme tekniğidir”.
Bir simülasyon modeli, temel olarak “ne-eğer” ( “what-if”) analizlerinin yapılmasını sağlayan bir araç olarak ele alınmalıdır. Kullanıcısına değişik dizayn ve işletim stratejilerinin genel sistem performansı üzerindeki etkisini gösterir.
Simülasyon,
» Belirli kararların sonuçlarını ve gidişatlarını tahmin etmekte
» Gözlemlenen sonuçların sebeplerini belirlemede
» Yatırım yapmadan önce problem alanlarını belirlemede
» Değişikliklerin etkilerini ortaya çıkarmada
» Bütün sistem değişkenlerinin bulunmasını sağlamada
» Fikirleri değerlendirmede ve verimsizlikleri belirlemede
» Yeni fikir geliştirmeyi ve yeni düşünceyi teşvik etmede
» Planlarınızın bütünlüğünü ve fizibilitesini test etmede
kullanılır.
Simülasyon temel olarak, sistemin operasyonel yönlerini ortaya çıkarmayı hedefler, yani ne?, ne zaman? nerde? ve nasıl? sorgulamalarının yapıldığı görev alanları üzerinde yoğunlaşır.
Bilgisayar simülasyonu, sistem dizaynı ve analizinde hızla popüler olan bir araçtır. Simülasyon, mühendis ve planlamacılara sistemin dizaynı ve işletimiyle ilgili zamanında ve zekice kararlar vermeleri için yardımcı olur. Simülasyon tek başına problemleri çözemez fakat problemi açıkça tanımlar ve sayısal olarak alternatif çözümleri değerlendirir. Koşul “what-if” analizi yapabilen bir araç olan simülasyon önerilen herhangi bir çözüm için sayısal ölçüm ve analiz yapabilir ve kısa zamanda en iyi alternatif çözümü bulmaya yardımcı olur. Yeni bir sistemi kurmadan veya işletme politikalarını test etmeden önce bilgisayarda sistemi modelleyerek, sistem ilk çalıştırıldığında karşılaşılabilecek bir çok tuzağı önceden görmemize yardımcı olur. Devreye alma aşamasında iyi ürün elde etmek için aylar belki de yıllar süren çalışmalar simülasyonla günlere hatta saatlere sıkıştırılmış olur.
Simülasyonun çok fazla sayıda ve çok fazla özellikli değişkeni tek bir modelde toplayabilme özelliği, bugünkü kompleks sistemlerin dizaynı için vazgeçilmez bir araç olmasını sağlamaktadır. Bir üretim sisteminde, iş parçalarının, aletlerin, paletlerin, taşıma araçlarının, taşıma yollarının, işlemlerin vs.., mümkün olan kombinasyonları, permütasyonları ve bunların sonucundaki performans değerlendirmeleri neredeyse sonsuzdur. Pratik sistemleri dizayn etmek için bilgisayar sistemi bir gereklilik olmuştur. Servis sistemleri için müşteri akışını planlama, personel yönetimi, kaynak yönetimi ve bilgi akışının simülasyonunu yapmak da üretim sistemleri kadar önemlidir.
Uygulama Alanları
Üretim simülasyonu ile bir çok alanı kapsayan çalışmalar yapılabilir. Genel uygulama alanlarına bakacak olursak:
» Kapasite analizi ve planlanması
» Ekipman ve personel planlanması
» Kaynak ihtiyaç analizi ve planlanması
» Darboğaz ve kısıt analizi
» Üretim planlama
» Çizelge optimizasyonu
» Envanter yönetimi
» Lojistik planlama
» Yerleşim optimizasyonu
» Bakım ve koruma düzenlemesi
» Detaylı ve karmaşık kaynak modellemesi
» Teslimat performansı analizi
» Mühendis ve teknisyen işbaşı ve süreç eğitimi
» Yeni operatör eğitimi
gibi bir çok alanda simülasyon çalışmalarının sağladığı gerçek faydalar raporlanmıştır.
Sistem dizaynı ve yönetimi açısından, bir simülasyon çalışması ile ele alınabilecek birçok soruna aşağıdakiler örnek olarak verilebilir.
Sistem Tasarım Kararları
» Hangi sayıda ve tipte makine veya iş merkezi kullanılmalı?
» Hangi sayıda ve tipte yardımcı teçhizat ve operatöre ihtiyaç duyulmakta?
» Ne kadar alet ve kalıba ihtiyaç var?
» Mevcut sistemin üretim kapasitesi (throughput rate) ne kadar?
» Ne sayıda ve büyüklükte malzeme taşıma sistemi kullanılmalı?
» Optimum depo ve tampon bölge sayısı ve büyüklüğü ne ?
» İş merkezlerinin en iyi yerleşim planı ne?
» En etkili kontrol mantığı hangisi?
» Optimum yükleme miktarı ne?
» Mevcut kaynakların efektif kullanım yüzdeleri ne?
» Bir süreç ya da metot üzerinde yapılan değişikliğin bütün üretime olan etkisi ne?
» İş akışı ne kadar dengelenmiş?
» Darboğaz operasyon ve kaynaklar hangileri?
» Makine arızalarının üretime olan etkisi ne? (güvenirlilik analizi)
» Makine kurma zamanlarının üretime olan etkisi ne?
» Genel ve lokal depolama sistemlerinin sisteme etkisi ne?
» Parçaların akışında, taşıma bantlarının ya da araçlarının hızlarının etkisi ne?
» Kaç tane bakım elemanına ihtiyacımız var?
» Bir operasyonun otomasyonunun sistem üzerine etkisi ne?
Sistem Yönetim Kararları
» Üretim ihtiyaçlarını karşılamak için gerekli vardiya sayısı ne?
» Optimum üretim parti büyüklüğü ne kadar?
» Üretimin karşılanması için gerekli optimum çizelgeleme kuralı ne?
» Önleyici bakım için en iyi zamanlama ne?
» Bir işi seçmek için kullanılacak en iyi öncelik sıralaması kriteri ne?
» Kaynakları belirli işler arasında dağıtmanın en iyi yolu ne?
» İşlerin sistemde harcadıkları toplam süre ne kadar? (makespan or throughput time analysis)
» Değişik ürün kombinasyonlarının üretim üzerine etkisi ne?
» Bir üretim planının ne kadarı karşılanabiliyor?
» Belirli bir envanter politikasının üretime olan etkisi ne olabilir?
Sistem Dizaynı ve İyileştirme
Sistem dizaynı ve iyileştirme çalışmalarının amacı, girdileri zamanında,verimli ve düşük maliyetle istenen çıktılara dönüştürmektir. Sistemin verimliliğini ölçmek ve yapılan iyileştirmeyi değerlendirmek için çeşitli performans ölçütleri kullanmak gereklidir. Üretim veya servis sistemlerinde kullanılan bazı genel performans ölçüt kriterleri aşağıda verilmiştir.
» Çevrim Süresi (cycle time) : Parça üretim veya müşteri servis süresidir.
» Kaynak Kullanımı ( resource utilization) : Ekipman ya da personelin verimli kullanıldığı zaman yüzdesidir.
» Katma değerli zaman( value-added time) : Parça üzerinde gerçek işlem zamanı ya da müşterinin gerçek hizmeti alırken harcadığı süredir.
» Bekleme süresi (waiting time) :Müşteri ya da malzemelerin servis almak ya da işlem görmek için bekledikleri süredir.
» Proses (işleme) oranı ( process rate) : Parça üretim veya müşteri servis hızıdır.
» Kalite (quality) : Beklenen standartlara uygun üretim veya servis oranı
» Maliyet (cost) : Sistemin işletim maliyetidir.
» Esneklik ( flexibility) : Sistemin çeşitlilik ve boyut açısından meydana gelen dalgalanmalara karşı adaptasyon kabiliyetidir.
Sistemin performans hedeflerine ulaşmak için, bulanık hedefler ve kısa dönemli aşamalar elimine edilmelidir. Eğer hedefler, daha özel ve ölçülebilir amaçları içeriyorsa ulaşılması daha kolaydır.Sistem performans hedefleri şirket hedefleriyle uyum sağlamalıdır.
Gerçek performans hedefleri, endüstri özelliklerine ve operasyonların yapısına bağlıdır. Özellikli ve ölçülebilir hedeflere örnek olarak şunlar verilebilir.
» En az % 80 kaynak kullanımını sağlamak
» Ara-stok seviyesini 50 birimin altında tutmak
» Üretim maliyetindeki yıllık artışı yüzde 10’un altında tutmak
» Bekleme zamanını 15 dakikanın altında tutmak
Yeni bir sistem dizayn etmek ya da var olan bir sistemde iyileşmeler sağlamak, basitçe sistem elemanlarını tanımlamak ve performans hedeflerini belirlemekten daha çok şey gerektirir. Sistem elemanlarının birbiriyle olan ilişkilerini ve bütün performans hedeflerini anlamak gerekir. Sistem elemanları arasındaki “iletişimi” ve “etkileşimi” dikkate alan sistem dizaynı yaklaşımı, “sistem yaklaşımı” olarak adlandırılır. Sistem elemanlarını bağımsız inceleyerek sistemin nasıl davranacağına karar vermek mümkün değildir. Sistem şekilsel olarak bölünebilir olmasına rağmen fonksiyonel olarak bölünemez. Sistem performansını artırmak için, sisteme bir bütün olarak bakmak gerekir. Özellikle sistemdeki neden-sonuç ilişkileri ortaya çıkarılmalıdır. “Neden-sonuç” ilişkileri sistemin dinamik yapısını tanımlayarak, sistemin nasıl işlediğini gösterir. Sistemdeki bütün “hareketler”in belirlenmesi ve bunlara sebep olan, koşullar, olaylar ve diğer etkenlerin ortaya çıkarılması, neden-sonuç ilişkilerini tanımlama açısından ilk adımdır. Bir “karar değişkeni” ( decision variable), belirli bir sistem elemanına ait özelliklerdir. (Kaynak miktarı, işlem süresi, ...gibi). Bir sistem, karar değişkenlerinin tanımladığı şekilde çalışır. “Tepki değişkenleri” (responce or performance variables) ise, sistemin belirli karar değişkenlerine verdiği tepkiye göre sistemin performansını ölçer. Her karar değişkenine sistemin nasıl tepki verdiğini incelemeye gerek yoktur. Önemli olan “anahtar” karar değişkenleriyle performansın nasıl etkilendiğini bilmektir.
Simülasyon, sistemdeki neden-sonuç ilişkilerini bilgisayara taşıyarak, değişik koşullar altında gerçek sisteme ait davranışların bilgisayar modelinde izlenmesini sağlayan bir modelleme tekniğidir. Simülasyon işlemi modelde yer alan bütün hareketlerin istatistiksel özetini de üretir. Simülasyonun çalıştırılmasından sonra çıkan sonuçlar sistem performansı için ölçülebilir değerler verir. Bu açıdan bakıldığında simülasyon bir değerlendirme aracıdır. Bir simülasyon modeli, temel olarak “ne-eğer” (“what-if”) analizlerinin yapılmasını sağlayan bir araç olarak ele alınmalıdır. Kullanıcısına değişik dizayn ve işletim stratejilerinin genel sistem performansı üzerindeki etkisini gösterir.
Yeni bir sistemin dizaynında, sisteme ait denemeler sadece sisteme ait oluşturulacak bir model üzerinde yapılabilir, çünkü gerçek sistem henüz ortada yoktur. Simülasyon, sistemin kuruluş aşamasında gerekli olan hata bulma ve sisteme ait “hassas-ayarlar” için harcanan zamanı önemli ölçüde azaltır.
Var olan bir sistemde, iyileştirme çalışmaları yapmak için simülasyon kullanıldığında mevcut sistem üzerinde hiç bir değişiklik yapmadan, model üzerinde senaryo analizleri yapılabilir. Simülasyon modelindeki hayali nesneler ve kaynaklar, sisteme yapılan değişikliklerin sonuçlarını değerlendirme açısından , hem daha fazla esneklik sağlar hem de maliyet açısından gerçek yatırımlara göre çok daha ucuzdur.
Temelde bir dizayn aracı olarak kullanıldığında ister yeni bir sistem dizaynı olsun ister var olan bir sistemin iyileştirme çalışmaları olsun simülasyon şu alanlarda kullanılabilir.
» Metodların Seçimi : Aktivitelerin hepsi bir iş istasyonunda mı gerçekleşecek yoksa belirli operasyonlara mı bölünecek?
» Teknoloji Seçimi : Manuel işlem yerine otomasyonu seçmenin etkisi nelerdir?
» Optimizasyon : En iyi performans amaçlarına ulaşmak için optimum kaynak sayısı nedir?
» Kapasite Analizi : Sistemin çıktı kapasitesi nedir?
» Kontrol Sistemi Kararları : Hangi iş hangi kaynağa verilmelidir. ?
Simülasyonun bir sistem analiz aracı olarak, sistem dizaynındaki yerine bakacak olursak, şöyle bir benzetme yapabiliriz, ürün dizaynı çalışmalarındaki mühendislik analizi ve üretim operasyonlarındaki denetleme işlemleri (inspections), sistem dizaynında simülasyona eşdeğerdir. Yani simülasyon, hataları “maliyetli” olmadan yakalayan bir test aracıdır. Sistemin gelişme aşamalarına bakacak olursak, sistem üzerinde yapılacak iyileştirme çalışmalarının maliyeti her aşamada katlanarak artar.
Simülasyon çalışmasının ana fikri,sistem değişiklik maliyetlerini minimumda tutmak için kavram geliştirme ve dizayn aşamasında mümkün olan bütün iyileştirmeleri yapmaktır.
Dizayn aşamasında hiç bir problemle karşılaşılmasa dahi, sistematik yapı oluşturmak ve sistemin operasyonel açıdan uygun olduğundan emin olmak için simülasyon çalışması yapmak faydalı olacaktır. Simülasyon ayrıca, başka şekilde elde edilmesi zor olan , sistemin dinamikliğine ait bilgileri ve neden-sonuç ilişkilerini ortaya çıkması açısından önemlidir.
“Çalışacak” bir sistem dizaynı geliştirmek için, sadece hangi işlerin yapılacağını ve hangi kaynakların kullanılacağını belirlemek yeterli değildir. İşin “nasıl” yapılacağının da belirlenmesi gerekir. Dizayn aşamasında üretimdeki operasyonlara yoğunlaşılamadığından, bu ayrıntılar genelde gözden kaçırılır. Simülasyonla sistemin ayrıntıları çok önce belirlendiğinden çıkacak sorunlar önceden çözülmüş olur.
Proses dizaynına bir disiplin getirmesi ve sistemin bütününe bir bakış açısı getirmesi dahi simülasyon kullanmak için yeterli bir sebeptir.
Optimizasyon
Sistem dizaynı, amaçların tanımlanmasını, gereksinimlerin belirlenmesini, çözümlerin belirlenmesini ve amaçlara uygun çözümlerin değerlendirilmesini içerir. Sistem geliştirme çabalarının en önemli ve en genel amacı optimum sistem konfigürasyonuna ulaşmaktır. Optimizasyon çalışmaları, bazı sistem performans ölçütlerini maksimum veya minimum yapmak için gerekli olan en iyi sistem dizaynı ve sistem işletim parametrelerine ait kombinasyonları bulmak için yapılır.
Bazı durumlarda kendimizi çelişkili amaçlarla uğraşıyor bulabiliriz. Örneğin, kaynak kullanımını maksimumda tutma, bekleme sürelerini minimumda tutma, ile çelişebilir. Sistem optimizasyonu yaparken öncelikleri belirlemede dikkatli olunmalı ve doğru “amaç fonksiyonu” (objective ********) belirlenmeye çalışılmalıdır. Örneğin eğer bir kaynağın kullanımı maksimumda tutulmak isteniyorsa bu, kaynağın önündeki kuyruğu sürekli dolu tutmayı gerektirebilir, bu durumda da proseste birikimler ve yüksek envanter maliyeti oluşacaktır. Servis sistemlerinde ise uzun kuyruklar sonucu, uzun bekleme süreleri oluşacak ve müşteri memnuniyeti sağlanamayacaktır. Diğer bir uç örnek olarak kuyruklardaki envanteri veya bekleme süresini tamamen ortadan kaldırmak için kaynak sayısını artırmak gerekliliği verilebilir. Bu durumda ise doğal olarak kaynak maliyeti oldukça fazla olacak ve kuyrukları kaldırarak elde edilen kazanç maliyeti karşılamayacaktır. Genellikle en iyi strateji kaynak sayısı ve bekleme süresi arasındaki dengeyi bulmak dolayısıyla maliyeti minimumda tutmaktır.
Lineer programlama, dinamik programlama gibi optimizasyon yöntemleri sadece bir amaç fonksiyonunun göz önüne alınıp, minimize veya maksimize edilmeye çalışıldığı yöntemlerdir. Amaç fonksiyonlarına örnek olarak en az maliyet, en fazla kullanım yüzdesi, en fazla gelir, en az bekleme zamanı... verilebilir. İkincil amaçların da çok önemli olduğu durumlarda bu yöntemler, en iyi sonuçları sadece bir amaç fonksiyonu için bulduklarından sınırlı kalmaktadır. Ayrıca rastsal ve dinamik sistemlerin modellenmesinde bu yöntemler , analizi yapan kişinin ortalama bekleme süreleri veya ortalama geliş hızları gibi yanıltıcı verilerin modelde kullanmasını gerektirmektedir. Fakat simülasyonla modelleme, bir çok amaç fonksiyonunun aynı anda göz önünde bulundurulmasıyla sistemin analizine izin verir.
Simülasyon, sistem performansının bir çok faktöre bağımlı olarak nasıl değiştiğinin gözlemlenmesine olanak sağlar. Bu faktörlere örnek olarak aktivitelerin gerçekleşme süreleri, parçaların sisteme geliş ve ilerleme hızları, maliyet ve gelirler, personel ve makina kullanım yüzdeleri verilebilir. Bu, simülasyon çalışması yapılan firmadaki bir çok iş birimine, operasyonların en ucuz maliyet ve en iyi kalitede nasıl gerçekleştirileceğine dair bilgi sağlaması açısından da önemlidir. Karar verici konumundaki her iş grubu veya bölüm, en iyi çözüme ulaşmak için gerekli, kendisine ait toplanmış veriye sahip olabilir.
ProModel ile bütünleşik olarak çalışan SimRunner henüz hiçbir benzetim yazılımında bulunmayan gerçek bir optimizasyon modülüdür. SimRunner, kontrolünüze bağlı olan ve model içinde değişimine izin verdiğiniz parametreleri alır (operatör sayısı, işlerin öncelik kriterleri gibi) ve esnek amaç fonksiyonları tanımanıza olanak sağlar. ( her amaç fonksiyonuna belirli ağırlıklar verilir). Bu tanımlamalardan sonra, Sim Runner amaç fonksiyonları üzerinde optimum bir sonuca ulaşmak için , model üzerinde otomatik olarak, değişik senaryoları test eder. DOE (design of experiments) ve faktöryel dizayn temeline dayalı bu modül ile sistemdeki birçok eleman optimize edilebilmektedir. Bunlara örnek olarak;
» Setup sürelerinin ve sayısının minimuma indirgenmesi
» Optimum operatör ve/veya iş istasyonu sayılarının bulunması
» Optimum kafile büyüklükleri
» Optimum işlem sıraları
» Makinaların ve/veya kaynakların kullanım kapasitelerinin maksimuma çıkartılması
» Maliyetlerin minimuma indirgenmesi
» Üretimin (throughput) maksimuma çıkartılması
» Makinaların ve/veya kaynakların boş kalma sürelerinin minimuma indirgenmesi
» Darboğaz makine ve/veya kaynakların iyileştirilmesi
sayılabilir.
Problem Tanımı ve Amaçlar
Bir çalışma, mevcut bir ihtiyacı karşılayacak ye da bir problemi çözecek şekilde hazırlanmamışsa, detaylı ve eksiz olması bir anlam ifade etmez. Etkili bir çalışma yapabilmek için, potansiyel problemleri olan sistem parçalarının incelenmesi ve çalışmanın buna göre hazırlanması gerekir. İyi bir model, gelecek ihtiyaçları da göz önüne alarak, sistemin diğer parçalarını da kolayca içine alacak şekilde tasarlanmış olmalıdır. Fakat içinde fazlalık ve gereksiz bilgilerin bulunduğu bir model bilgisayar üzerinde diğer modellere göre daha yavaş çalışabilir ve maliyeti daha yüksek olabilir.
Üzerinde çalışılacak problemin kesin ve öz bir tanımının yapılabilmesi, belenenden zor olabilir. Çalışma sonucuyla ilgilenen tek kişi, genellikle sadece modeli oluşturan kişi değildir. Mühendisler, yöneticiler, operatörler ve bir çok çalışanın, oluşturulan model ve yapılan çalışmadan değişik beklentileri vardır. Çalışmanın yapısı ve içeriği hakkında, genel bir tanım oluşturmak, bu kişilerden gelecek verilerin ve gerekli desteğin daha kolay elde edilmesini sağlayacaktır.
Simülasyon çalışmasının amaçları, genellikle ele alınan problem tarafından belirlenir, çünkü model kurulduktan sonra, model üzerinde yapılacak çalışmaların problemi çözmesi hedeflenmektedir. Potansiyel sistem iyileştirme metotlarının değerlendirilmesinin, çalışma hedeflerinin belirlenmesinde rolü büyüktür, ancak bu metotlar, simülasyon çalışmasında ortaya çıkabilecek yeni alternatif metotları önleyecek şekilde dar olarak tanımlanmamalıdır. Bunlara ek olarak, simülasyonun bir proje çalışması olarak ele alınması ve zaman hedefleri ile kritik nokta tanımlarının (milestones) yapılması faydalıdır.
Model Formülasyonu ve Planlama
Simülasyon hedeflerinin ve problemin belirlenmesinden sonra , modeli kuracak olan kişi modelin kavramsal iskeletini oluşturabilir. Bu iskelet modelde ele alınacak ana olaylar ve elemanları içerir. Ele alınacak sistemin bir taslağının ya da yerleşim düzenine ait bir çizimin kullanılması, çalışmaya çeşitli faydalar sağlar. İlk olarak, bu çizimler modeli kurmak için gerekli tüm detayların belirlenmesi ve çalışma sırasında sürekli hatırlanmasını sağlar. İkinci olarak, grafiksel gösterimler, her bir kaynakta ilgili verilerin sistematik olarak toplanmasını sağlamak için kullanılabilir. Ayrıca, sistemi anlamayı kolaylaştırmak için, sistemdeki akışlar ve etkileşimler ( flows and intreactions) bu çizimler üzerinde gösterilebilir. Sistemdeki operatörlerin, malzeme taşıyıcıların izledikleri güzergah ve kullandıkları yollar da bu çizimler üzerine aktarılabilir.
Toplanılan verilerin doğruluğunun, elde edilen sonuç üzerinde etkisi büyüktür.Yapılan il plan içerisinde; gerekli olan verilerin, bilgi kaynaklarının ve bu bilgilerin nasıl elde edileceği belirlenmelidir. İlk olarak, çalışma hedefleriyle ilgili olan bu bilgilerin çıkartılması gerekir. Tecrübeli bir model kurucu, çalışmada yer alan diğer kişilere hangi verilerin gerekli hangilerinin gereksiz olduğu konusunda yardım etmelidir. Sistemin bire bir kopyasını çıkarmaya yönelik harcanan çaba genellikle gereksizdir. Detayların, gerekli olduğu zaman eklenmesi, çalışmanın hedeflerine ulaşması açısından takip edilmesi gereken en uygun
yoldur.Teknik karmaşıklıklar, model ile modelin kurulma amacı arasındaki ilişkiden daha az öneme sahiptir.
Veri Toplanması
Organizasyonlar, sistem içerisindeki bazı operasyonları için (makine arıza sıklıkları, belirli süreçler için işlem süreleri.. gibi) detaylı bilgiye sahipken bazı işlemler için kabataslak bilgiye sahiptirler. Yetersiz veya eksik veri bulunması durumunda modeli kuracak olan kişinin yapabileceği 3 şey vardır:
» Sisteme en hakim kişilerden yardım alabilir
» Verileri kendisi toplayabilir
» Verilerle ilgili tahminler yapabilir
Modelde tahmini verilerin kullanılması durumunda, daha sonra yapılacak “duyarlılık analizi”nde (sensitivity analysis) bu verilerin sistem üzerindeki etkilerini anlamak için , değişik değerler kullanılmalı ve verilerin uç değerleri, toleransları çok iyi analiz edilmelidir. Bu tür bir çalışma, daha detaylı verilerin toplanmasının daha iyi olacağını gösterebilir.
Önce makro veri olarak adlandırılan, sistemle ilgili temel bilgilerin ve istatistiklerin toplanması gerekir. Bu makro verilerin amacı, modelin giriş parametreleriyle ve daha sonraki çalışmalarda kullanılacak olan verilerin toplanmasıyla ilgili detayları içeren parametrelerin temelini oluşturmaktadır. Bu durum, modeli kuran kişinin, projenin daha ileriki aşamalarında kullanılacak olan detaylı bilgileri daha kolay bulmasını sağlayacaktır.
Veri toplanması sürekli olarak yapılması gereken bir işlemdir. Simülasyon çalışması ilerledikçe, ve makro veriler modele girildikçe, mikro verilerin toplanması önem kazanır. Bir çok durumda, model kurucu, proje sırasında daha doğru ve güncellenmiş veriye ulaşabilir. Bir simülasyon modeline, yeni ve güncellenmiş verileri kolaylıkla girilebilmesi bir avantajdır. Bu yüzden, çoğu model kurucu, daha kesin ve sağlıklı verilerin girilebilmesine imkan tanıyan daha esnek modeller kurmayı tercih eder.
Model Geliştirme
Modelleme, genellikle sistemin soyut bir ortamının oluşturulmasıyla başlar ve gittikçe daha detaylı bilgilerin eklenmesiyle devam eder. Bu soyut model, sistemin mantıksal bir modelidir ve sistemdeki olaylar arasındaki ilişkileri tanımlar.Bilgisayar üzerinde kurulan bu modelin gerçekleştirilebilmesi için, modeli kuran kişinin gerçek sistemin yapısını soyut olarak düşünebilmesi gerekir. Verilerin toplanması modelin kurulması esnasında da yapılabilir.
ProModel, kullanıcıya modelleme sürecini hızlandırıcı, hazır kurulu model yapı elemanlarının avantajını içeren modüler bir yapı sunar. Kullanıcın ihtiyaç duyabileceği her türlü bilgiye ulaşmasını sağlayan yerleşik yapılar ve sistem fonksiyonları ile ProModel, herhangi bir programlama veya detaylı bilgisayar bilgisi gerektirmeyen ,kullanımı kolay ve esnek bir benzetim yazılımıdır.
Son kullanıcılar ile model kurucu arasındaki sürekli iletişimin model kurma aşamasındaki önemi göz ardı edilmemelidir. Detaylarla ilgili ortak çalışma,projenin amaçlarından sapmasını önleyeceği gibi, önerilen değişiklerin güvenirlilik temellerini oluşturur. Modele güvenilirliliğin sağlanmasında iki önemli aşama doğrulama ve değerlendirmedir.
Doğrulama ( VerIfIcatIon)
Model,modeli kuran kişinin amaçları doğrultusunda çalışıyorsa doğrulanmış demektir.Modelin doğrulanması, simülasyonun çalıştırılması ve işlemlerin gözlemlenmesiyle yapılabilir. Kompleks modeller bir kaç kez muhtemel hataların düzeltilmesini (debugging) gerektirebilir. Çalışmanın hedefleriyle paralel çıkan sonuçlar, modelin doğrulandığını gösteren en önemli kanıtlardır.
Modelin doğrulanmasında ve hataların düzeltilmesinde bir kaç yardımcı araçtan yararlanılabilir. Örneğin, sistemdeki parçaların veye müşterilerin hareketlerinin sağlıklı olarak görülebileceği bir hızda animasyon yapılabilir. Fakat animasyon tek başına bir doğrulama aracı olarak kullanılmamalıdır. Değişkenler ve sayaçlar istenilen sonuçların bir göstergesi olarak animasyonda kullanılabilir. Diğer bir doğrulama sistemi de, model yapısının bir başka kurucu tarafından incelenmesidir. Simülasyon sonuçları, daha önce yapılmış model sonuçları ile karşılaştırılabilir. Modelin performansı değişik durumlar altında test edilebilir.
Vazgeçilemez doğrulama araçlarından birisi de modelin her adımının izlenmesidir (trace). ProModel, trace sonuçlarını bir dosyaya yazar. Trace dosyaları sistemde oluşan tüm işlemlerle ilgili bilgileri içerdiği için, sistemde gözden geçirilecek noktalar dikkatle belirlenmelidir.
Değerlendirme ( ValIdatIon)
Değerlendirme, kurulan modelin, üzerinde çalışılan sistemdeki problemi ansıtıp yansıtmadığının belirlenmesidir. Değerlendirme testi, modeli kuran kişinin diğer potansiyel kullanıcılar ve sistemdeki işlemlerle ilgili kişilerle yapacağı ortak bir çalışma olmalıdır.
Modeli kuran kişi genellikle modeli ve modelin gerçek sistemle olan ilişkisini gösteren yapısal bir plan çıkarır. Modeli kuran kişi aynı zamanda modelde kullanılan tahmini verilerin olası etkilerini ve önemini de açıklar. Sistemi iyi bilen kişilerden alacağı yardımla da bu tahmini verilerin doğruluğunu kontrol etmelidir. Animasyon genellikle doğrulamadan sonra yapılsa da, bir değerlendirme aracı olarak da kullanılabilir.
Giriş verilerini değiştirerek, kurulan modelin sonuçlarıyla sistemin kendi çıktılarını karşılaştırmak, test etme yollarından biridir. Giriş parametrelerinin değerlerini artırıp azaltarak sistem üzerindeki etkilerini incelemek, modelin gerçek sistemle olan benzerliğinin belirlenmesinde kullanılabilir. Rastgele sayı kaynakları ( random number generator) gibi giriş verilerinin değiştirilmemesine, sadece giriş parametrelerinin değiştirilebileceğine dikkat edilmelidir. Bu tür bir test, yeterince veri girişinin yapılıp yapılmadığını belirleyen bir esneklik analizi olarak da görülebilir.
Bir başka yaklaşım da, sistemi çok iyi bilen eksperlerin sistemle model arasındaki benzerlik ve farklılıkları bulmalarıdır. Bu işlem “turing test” olarak adlandırılır. Bu eksperlere, orijinleri gösterilmeyen fakat aynı formattaki sistem ve model sonuçları verilir ve önemli farklılıkları ayırt etmeleri istenir. Buna benzer başka bir yöntem ise, geçmiş verilerin model üzerinde denenerek, model sonuçlarının gerçek sisteme ait sonuçlarla karşılaştırılmasıdır.
Denemeler ( ExperImentatIon)
Bir simülasyon modeli, temel olarak “ne-eğer” ( “what-if”) analizlerinin yapılmasını sağlayan bir araç olarak ele alınmalıdır. Kullanıcısına değişik dizayn ve işletim stratejilerinin genel sistem performansı üzerindeki etkisini gösterir. Simülasyon tek başına problemleri çözemez fakat problemi açıkça tanımlar ve sayısal olarak alternatif çözümleri değerlendirir. Koşul “what-if” analizi yapabilen bir araç olan simülasyon önerilen herhangi bir çözüm için sayısal ölçüm ve analiz yapabilir ve kısa zamanda en iyi alternatif çözümü bulmaya yardımcı olur.
Çoğu durumda, projede yer alan kişilerin değişik alternatif çözümlere ilişkin temel ve basit fikirleri vardır. Her alternatifi model üzerinde denemeden önce, kabul edilebilir sonuçlar elde etmek için gereken simülasyon zamanının ve modelin eğer mümkünse durgun duruma ( steady-state) gelmesi için gerekli zamanın hesaplanması gerekir. Durgun durum demek simülasyon çıktılarının durgun olduğu anlamına gelmez , durgun durum, verilerin dağılımı ya da çıktılardaki istatistiksel varyansın zamanla değişmeyecek olmasıdır.
Rasgele (random) karakteristikleri olan herhangi bir deneyde olduğu gibi, simülasyon çalışmaları rasgele olaylar içerdiği için, simülasyon çıktıları da doğası gereği rasgele olacaktır. Bu sebeple, tek bir simülasyonun çıktısı, oluşma ihtimali olan birçok sonuçtan sadece bir tanesini yansıtır. Bu nedenle sonucu test etmek için birçok defa deneme tekrar edilmelidir. Aksi halde normalde beklenmeyen bir sonuç üzerinde karar verilebilir. Çıktıda istenen hassasiyet derecesine bağlı olarak çıktı için bir güven aralığı oluşturulması istenebilir
Promodel yazılımı deneylerin yapılmasında çoklu tekrarların yapılmasına ve otomatik olarak güven aralığının hesaplanmasına olanak tanır. Bununla birlikte model yapan kişi hangi tip denemelerin uygun olacağına karar vermelidir. Simülasyon denemeleri yapılırken aşağıdaki sorular sorulmalıdır :
» Sistemin durgun durumuyla mı ilgileniyorum yoksa bir operasyonun belirli bir durumuyla mı?
» Modelin doğru başlangıç konumunu nasıl belirlerim? ( eliminating start-up bias)
» Modelin beklenen doğru davranışını tahmin etmekte kullanılabilecek olan gözlemleri elde
etmenin en iyi metodu nedir?
» Simülasyonun uygun çalışma süresi ne kadardır?
» Kaç tekrar yapılmalıdır?
» Kaç farklı rasgele değişken kaynağı ( random number streams ) kullanılmalıdır?
Bu soruların cevapları büyük ölçüde şu üç faktör tarafından belirlenecektir.
» Simülasyonun doğası (sonlandırılan ya da sonlandırılmayan)
» Simülasyonun amacı (kapasite analizi, alternatif karşılaştırmalar gibi)
» Gereken hassasiyet (kaba tahmine karşı güven aralığı tahmini)
Deneysel tasarım ( Experimental Design), alternatiflerin karşılaştırılması ve analizi için prosedürlerin belirlenmesidir. Amacı, simülasyondan elde edilen bilgilerden maksimum derecede faydalanırken harcanan çabayı azaltmaktır. Böyle bir plan yapmadan alternatifler arasında gerçekçi karşılaştırmalar yapmak zor olabilir. Rasgele değişen elemanları içeren alternatiflerin deneme testi, aynı rasgele sayı kümesiyle yapılabilir. Her deneme için benzer olaylar sırası yaratılabilir ve alternatifler arasındaki farkı görebilmek için varyans azaltma teknikleri kullanılabilir. Değişik alternatif çözümlerin performansları , seçilen bir kritere göre istatistiksel olarak karşılaştırılabilir.
ProModel, MedModel ve ServiceModel, henüz hiçbir simülasyon yazılımında bulunmayan, DOE( design of experiments) ve faktöriyel dizayn temeline dayalı SimRunner isimli optimizasyon modülüne sahiptir. Modelde test etmek istediğiniz giriş faktörlerini SimRunner’a tanımladıktan sonra, sistem performansını ölçmek için seçtiğiniz amaç fonksiyonunu SimRunner’da oluşturabilirsiniz. SimRunner değişimine izin verdiğiniz sistem girdilerinin, tanımlanan amaç fonksiyonunu en iyilemek için gerekli, en uygun kombinasyonunu size sunar.
Sonuçların Analizi ve Dökümantasyon
Her model konfigürasyonunun sonuçlarının mutlaka iyi bir dokümantasyonu yapılmalıdır. Normal raporlara ek olarak, yapılacak dikkatli bir dokümantasyon, modeli kuran kişinin hangi alternatifin en iyi sonucu verdiğini belirlemesine ilave olarak, yeni alternatifler doğuracak eğilimlerin de kolaylıkla ortaya çıkmasını sağlayacaktır. Bazı durumlarda, algılanan iyileşmenin istatistiksel önemini belirlemek için ek tekrarlara ( replications) ihtiyaç duyulabilir.
Genel olarak modeli kuran kişi, modellenen alternatiflerin, kullanılan varsayımların ve elde edilen sonuçların bir listesini oluşturur. Simülasyon yazılımları genellikle sonuçları istatistiksel olarak tablo formatında oluşturur. Buna ek olarak animasyon ve çıktı grafikleri, simülasyon sonuçlarının sunulması açısında oldukça önemli yardımcılardır. Simülasyonu yapılan modelin görsel etkiside göz önüne alınmalıdır.
Sunuş bitirildikten sonra yapılacak daha fazla analiz yoksa, modelin ispatlanmış olan önerileri yerine getirilmeye hazırdır. Eğer simülasyon iyi bir şekilde dökümante edilmişse öneriyi gerçekleştirecek olan ekibe önemli bir kaynak sağlanmış olur.
Uygulama(ImplementatIon)
Uygulama gerçekte, simülasyon projesi ile başlar. Büyük projelerde, önerilerin uygulanabilmesi, izlenen adımların uygunluğuna bağlıdır. Modeli kuran kişi ve diğer ilgili personel, simülasyon projesinin uygulanmasında rehberlik etmelidir.
Proje için bir bitiş zamanı belirlense de, iyi oluşturulmuş modeller proje bitiminden sonra rafa kaldırılmaz, genellikle sistemin başka parçalarını da içine alacak şekilde geliştirilirler ya da başka modellerle entegre edilip sürekli iyileştirme çalışmalarında kullanılırlar. Bu aşamada model kurucu model mantığı ve varsayımlara ilgili dökümantasyonu sürekli iyileştirme çalışmaları için saklamalı ve yapılan çalışmalara göre güncellemelidir.
