›
›

Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật - Nguyễn Thanh Phong

pdf 77 trang hapham 2380
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật - Nguyễn Thanh Phong", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfung_dung_mo_phong_trong_quan_ly_va_ky_thuat_nguyen_thanh_pho.pdf

Nội dung text: Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật - Nguyễn Thanh Phong

  1. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật CHƯƠNG 6 ỨNG DỤNG KỸ THUẬT MÔ PHỎNG TRONG QUẢN LÝ & KỸ THUẬT (SIMULATION IN ENGINEERING AND MANAGEMENT) * MỤC TIÊU HỌC TẬP Sau khi hoàn tất học tập chương 6, sinh viên sẽ có khả năng: 1. Mô tả các bước để thực hiện một mô phỏng. 2. Giải thích được những ưu điểm và nhược điểm của kỹ thuật mô phỏng. 3. Áp dụng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo trong các vấn đề quản lý – kinh doanh và kỹ thuật. 4. Sử dụng các công cụ tin học để giải bài toán mô phỏng. 1. GIỚI THIỆU Hầu hết chúng ta đều biết được tầm quan trọng của việc ứng dụng rộng rãi kỹ thuật mô phỏng trong thực tế. Trên thế giới: + Trong các cuộc thử nghiệm bay vào vũ trụ, người ta đã dùng mô phỏng vật lý để tái tạo lại điều kiện không gian. Ví dụ như những điều kiện phi trọng lực (conditions of weightlessness) được mô phỏng bởi những phòng chứa đầy nước. + Tập đoàn công nghiệp Boeing và Airbus thường xây dựng những mô hình mô phỏng những chiếc máy bay phản lực (jet aircraft) và sử dụng nó trong việc kiểm tra đặc điểm hệ thống khí động lực học (aerodynamic) của máy bay. + Những tổ chức quân đội phòng thủ ở địa phương có thể thực hành việc cứu thoát và sơ tán dân cư khi gặp những thảm họa GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 468
  2. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật thiên nhiên như bão tố, lũ lụt bằng những mô hình mô phỏng trên máy tính. + Quân đội Mỹ mô phỏng những trận chiến và đề ra chiến lược phòng thủ như 1 trò chơi chiến tranh (war game) trên máy tính. + Nhà quản lý thường mô phỏng tình huống kinh doanh cạnh tranh trên thương trường trong thế giới thực. + Hàng ngàn doanh nghiệp, tổ chức chính phủ xây dựng mô hình mô phỏng để hỗ trợ trong việc ra quyết định trong các vấn đề như kiểm soát tồn kho, quản lý nhân sự, bố trí mặt bằng, đầu tư và dự báo doanh số bán hàng Trong thực tế, cùng với các phương pháp định lượng khác, mô phỏng là 1 trong những công cụ phân tích định lượng được sử dụng rộng rãi nhất trong kinh doanh và quản lý. Rất nhiều cuộc khảo sát các tập đoàn lớn nhất ở Mỹ đã tiết lộ rằng hơn 50% trong số các doanh nghiệp ở nước này đã sử dụng kỹ thuật mô phỏng trong các bài toán kinh doanh quản lý của doanh nghiệp mình. Tư tưởng chủ đạo của kỹ thuật mô phỏng là bắt chước (imitate) lại thế giới thực bằng một thuật toán mà không ảnh hưởng đến hoạt động của nó. Mô phỏng được sử dụng để nghiên cứu những đặc điểm và thuộc tính của hệ thống; từ đó đưa ra những kết luận và ra quyết định hành động. Lịch sử: Thuật toán của phương pháp mô phỏng Monte Carlo đã ra đời từ lâu; nhà toán học người Anh Lord Kelvin đã sử dụng nó trong một nghiên cứu vào năm 1901. Tuy nhiên, nó được công nhận chính thức và đặt tên bởi 1 nhà toán học người Hungary tên là John Von Neumann trong khi ông làm việc dự án chế tạo bom nguyên tử (atomic bomb) ở Los Alamos trong Thế chiến II. Trong dự án này, các nhà vật lý phải đương đầu với một vấn đề khó khăn là làm sao xác định được sự di chuyển của các neutron là bao xa trong các loại vật GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 469
  3. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật liệu khác nhau (ví dụ: neutron diffusion in fissile material). Phương pháp Monte Carlo đã được Von Neumann áp dụng nhờ lời đề nghị của 1 đồng nghiệp tại Los Alamos có tên Stanislas Ulam nhằm giải quyết vấn đề trên bằng cách phát một số ngẫu nhiên để mô phỏng hành vi của hạt neutron. 7 bước của kỹ thuật mô phỏng: 1. Xác định vấn đề (Define a Problem); 2. Khai báo các biến liên quan đến vấn đề (Introduce Important Variables); 3. Xây dựng mô hình mô phỏng (Construct Simulation Model); 4. Thiết lập tất cả các tình huống (hướng giải quyết) có thể có để kiểm tra/ thử nghiệm (Specify Values to be Variables); 5. Chạy thử nghiệm (Conduct the Simulation); 6. Đưa ra kết quả (Examine the Results) Ở bước này, ta phân tích kết quả và nếu cần thiết thì sửa đổi lại mô hình toán và thay đổi số liệu ban đầu để xét cho tình huống khác. 7. Chọn phương án giải quyết (Select Best Course of Action) Xác định vấn đề Khai báo các biến liên quan Xây dựng mô hình mô phỏng Thiết lập các tình huống để kiểm tra Chạy thử nghệm Đưa ra kết quả Chọn phương án giải quyết Hình 6.1. Các bước của quá trình mô phỏng GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 470
  4. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Lý thuyết của mô phỏng đã được đề cập từ lâu, tuy nhiên do khối lượng tính toán lớn, nó chỉ thực sự phát triển mạnh sau khi có ra đời của máy tính. Vào thời điểm đó (thập niên 1940-1950); nó thường được dùng để giải các bài toán về trong quân sự và quản lý. Trong chương này, trước tiên chúng ta sẽ tìm hiểu những ưu điểm và khuyết điểm của mô phỏng. Tiếp theo sẽ trình bày phương pháp mô phỏng Monte Carlo và một số ứng dụng của kỹ thuật mô phỏng trong kinh doanh quản lý như: + Bài toán quản lý tồn kho; + Bài toán xếp hàng; + Hoạch định Phần cuối chương sẽ giới thiệu vai trò của máy tính đối với kỹ thuật mô phỏng và hướng dẫn lập trình/giải bài toán mô phỏng bằng Excel, phần mềm Insght, phần mềm Crystall Ball 2. ƯU VÀ KHUYẾT ĐIỂM CỦA PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG 2.1. Ưu điểm 8 ưu điểm sau đây của mô phỏng đã giúp nó trở thành 1 trong những công cụ phân tích định lượng được sử dụng rộng rãi trong các công ty ở Mỹ: 1. Mô phỏng là 1 phương pháp trung thực, khách quan, đơn giản và linh hoạt. (Straightforward and flexible) 2. Mô hình mô phỏng dễ dàng xây dựng trên các chương trình máy tính. (Computer software make simulation models easy to develop) GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 471
  5. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 3. Có thể áp dụng để phân tích các tình huống thực tế phức tạp và rộng lớn (thường không thể giải được bằng các mô hình phân tích định lượng truyền thống). (Enables analysis of large, complex, real-world situations) Đôi khi đây là phương pháp duy nhất có thể áp dụng để nghiên cứu một vấn đề. Ví dụ như người ta muốn quan sát 1 hành tinh nào đó trong vũ trụ xa xăm. 4. Cho phép nhà quản lý đối thoại trực tiếp với chương trình tính để giải quyết vấn đề bằng cách đặt câu hỏi “What-If? (Cái gì sẽ xảy ra nếu?) chỉ trong vòng vài phút. (Allows “what-if?” questions) 5. Nó không gây cản trở hệ thống thế giới thực (Does not interfere with real-world system) Mô phỏng chỉ tiến hành thử nghiệm trên mô hình chứ không thí nghiệm trên hệ thống thực. Ví dụ như mô phỏng bệnh viện. 6. Mô phỏng có khả năng cho phép nghiên cứu sự ảnh hưởng luân phiên của các biến lên kết quả của bài toán, từ đó ta có thể xác định biến quan trọng nhất ảnh hưởng đến kết quả. (Enables study of interactions) 7. Tiết kiệm được thời gian (Enables time compression) Ví dụ: Tác dụng của việc đặt hàng, quảng cáo, hay các chính sách trải qua nhiều tháng (có khi cả năm) có thể tiến hành mô phỏng bằng máy tính trong thời gian ngắn. 8. Cho phép đưa vào các tình huống phức tạp mà các phương pháp định lượng khác không giải quyết được (Enables the inclusion of real- world complications). Ví dụ: Trong lý thuyết xếp hàng đòi hỏi biến nghiên cứu phải có phân phối dạng mũ hoặc phân phối Posson (Exponential or Poisson Distributions) hay một vài mô hình quản lý tồn kho và sơ đồ mạng GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 472
  6. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật lưới yêu cầu biến nghiên cứu phải có phân phối chuẩn. Trong khi đó, mô phỏng có thể sử dụng bất kỳ phân phối xác suất nào do người sử dụng định nghĩa. 2.2. Khuyết điểm 4 khuyết điểm của phương pháp mô phỏng: 1. Cần phải có 1 thời gian dài và chi phí đáng kể để xây dựng 1 mô hình mô phỏng tốt và hoàn chỉnh cho những bài toán phức tạp. (Often requires long, expensive development process) Ví dụ: Mô hình hoạch định chính sách của công ty có thể mất vài tháng đến 1 năm để phát triển. 2. Mô phỏng không đưa ra lời giải tối ưu cụ thể để giải quyết vấn đề như các phương pháp định lượng khác (QHTT, PERT ). Nó chỉ cho ra các kết quả dự báo với các xác suất nhất định. (Does not generate optimal solutions; it is a trial-and-error approach.) 3. Nhà quản lý phải tạo ra tất cả các điều kiện và ràng buộc để khảo sát lời giải. Bản thân phương pháp mô phỏng không tự đưa ra lời giải. (Requires managers to generate all conditions and constraints of real- world problem) 4. Mỗi mô hình mô phỏng là duy nhất. Nói cách khác, lời giải của một vấn đề này thì thường không áp dụng được cho các vấn đề khác. (Each model is unique and not typically transferable to other problems) 3. MÔ PHỎNG MONTE-CARLO 3.1. Khái niệm Khi chúng ta khảo sát một hệ thống chứa các phần tử, mà mỗi phần tử là một biến ngẫu nhiên, thường được thể hiện bởi các phân bố xác suất, thì phương pháp mô phỏng Monte-Carlo có thể áp dụng. Khái niệm cơ bản của mô phỏng Monte-Carlo là chúng ta thực hiện GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 473
  7. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật một số mô phỏng dựa trên các phần tử ngẫu nhiên nhờ vào các giá trị ngẫu nhiên được phát ra trong quá trình mô phỏng. Có rất nhiều biến ngẫu nhiên (mang bản chất xác suất) trong hệ thống thế giới thực, trong các vấn đề quản lý kinh doanh (không chắc chắn) mà chúng ta có thể mô phỏng. Ví dụ: 1. Nhu cầu đặt hàng cơ bản hàng ngày hoặc hàng tuần (Inventory demand on a daily or weekly basis); 2. Thời gian chờ đặt hàng (Lead time for inventory orders to arrive); 3. Thời gian giữa những lần hỏng máy (Times between machine breakdowns); 4. Thời gian giữa những lần di chuyển đến phương tiện phục vụ (Times between arrivals at a service facility); 5. Thời gian phục vụ (Service times); 6. Thời gian hoàn thành các công tác của một dự án (Times to complete project activities); 7. Số nhân viên vắng mặt trong mỗi ngày làm việc (Number of employees absent from work each day). Monte-Carlo là một kỹ thuật chọn các số ngẫu nhiên từ 1 phân bố xác suất. Thuật ngữ Monte Carlo là vô cùng thích hợp/xác đáng bởi vì nguyên lý cơ bản ẩn chứa sau quá trình này cũng giống như việc chơi các trò chơi đánh bạc ở các sòng bài casino tại Monaco (bao gồm các trò bánh xe Roulette quay tròn, đổ xúc sắc ). 3.2. Các bước thực hiện phương pháp mô phỏng Monte Carlo Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo bao gồm 5 bước chính như sau: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 474
  8. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bước 1: Thống kê dữ liệu quan sát trong quá khứ của biến nghiên cứu. Từ đó thiết lập phân phối xác suất cho những biến chính (Setting up a probability distribution for important variables). Tùy theo tính chất vật lý của từng biến ngẫu nhiên nghiên cứu mà ta gán cho nó một dạng phân phối xác suất thích hợp. Điều này tùy thuộc vào tính chủ quan của từng nhà nghiên cứu. Ta chú ý rằng phân phối xác suất không phải chỉ dựa vào duy nhất các số liệu quan sát trong quá khứ, đôi khi cần dựa vào ước lượng có được từ kinh nghiệm của nhà quản lý. Cũng có thể sử dụng các phân phối đã biết. Ngoài ra nếu cần thiết, từ các số liệu quan sát rời rạc của một biến ngẫu nhiên, ta cũng có thể liên kết nó với một phân phối xác suất lý thuyết thích hợp nhất. Sự đánh giá mức độ phù hợp (với một độ tin cậy nhất định) thường được đánh giá bằng cách sử dụng phương pháp khảo sát biến c2 . Bước 2: Lập bảng và tính xác suất tích lũy cho mỗi biến xác định ở bước 1. (Building a cumulative probability distribution for each variable in step one) Bước 3: Xác lập khoảng dao động các số ngẫu nhiên cho từng giá trị của biến. (Establishing an interval of random numbers for each variable) Bước 4: Tạo các số ngẫu nhiên (Generating random numbers) Một số được gọi là ngẫu nhiên khi nó được phát ra bởi một quá trình phát số ngẫu nhiên. Chúng ta có thể tạo các số ngẫu nhiên nhờ các cách sau: + Bánh xe trò chơi roulette (Spins of roulette wheel); + Tra bảng các số ngẫu nhiên (Table of Random Numbers) đã lập sẵn; GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 475
  9. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật + Sử dụng các hàm phát số ngẫu nhiên trên máy tính (Computer generating) Bảng các số ngẫu nhiên (Table of Random Numbers): đã được sắp xếp một cách ngẫu nhiên, vì vậy mỗi con số có cùng cơ hội xuất hiện trong quá trình lấy mẫu. Bảng 6.1. Bảng các số ngẫu nhiên (Nguồn: Barry Render, Ralph M.Stair Jr., Michael E. Hanna, 2009. Quantitative Analysis for Management, 10th Edition, Prentice Hall International, Inc) Bước 5: Tiến hành mô phỏng cho từng chuỗi thử (Actually simulating a series of trials) GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 476
  10. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 4. VÍ DỤ MINH HỌA PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG MONTE CARLO Tình huống: Cửa hàng bán vỏ xe hơi Vinh Quang Cửa hàng Vinh Quang bán rất nhiều loại vỏ xe hơi, trong đó loại lốp có bố tỏa tròn của bánh xe hơi (Radial tire) chiếm một thị phần lớn trong toàn bộ doanh số bán hàng của cửa hàng. Nhận thấy chi phí tồn kho của mặt hàng này có thể tăng lên đáng kể, anh Quang - chủ cửa hàng - mong muốn đưa ra một chính sách quản lý sự tồn kho tối ưu cho loại lốp này. Anh ta mô phỏng nhu cầu hàng ngày của lốp xe với chu kỳ quan sát là 200 ngày. - Nhu cầu hàng ngày của lốp có bố tỏa tròn (Radial tire) được cho trong bảng 2 sau đây. Bảng 6.2. Nhu cầu hàng ngày của lốp có bố tỏa tròn Số lượng lốp xe tiêu thụ Tần số (ngày) (cái/ngày) 0 10 1 20 2 40 3 60 4 40 5 30 Tổng 200 Bước 1: Thiết lập phân phối xác suất cho những biến chính (Setting up a probability distribution for important variables) Giả sử nhu cầu ở quá khứ vẫn đúng trong tương lai. Tính xác suất p (xi) cho từng quan sát = Tần số của quan sát/ Tổng số ngày quan sát Bảng 6.3. Xác suất nhu cầu của lốp có bố tỏa tròn Số lượng lốp xe tiêu Tần số Xác suất GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 477
  11. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật thụ, x (cái/ngày) (ngày) P(xi) 0 10 10/200=0,05 1 20 0,10 2 40 0,20 3 60 0,30 4 40 0,20 5 30 0,15 Tổng 200 1,00 Bước 2: Tính xác suất tích lũy cho mỗi biến. (Building a cumulative probability distribution for each variable) Xác suất tích lũy là xác suất mà tại đó biến nhu cầu nhỏ hơn hoặc bằng một giá trị cụ thể nào đó. Một phân phối xác suất tích luỹ liệt kê tất cả các giá trị có thể có của biến số và xác suất tương ứng. Cách tính: Xác suất tích lũy tại mỗi mức nhu cầu của lốp xe sẽ bằng tổng giá trị xác suất tương ứng (cột 2) cộng với các giá trị xác suất tích lũy trước nó (cột 3). Bảng 6.4. Xác suất tích lũy của lốp có bố tỏa tròn Số lượng lốp xe tiêu thụ Xác suất Xác suất tích lũy (cái/ngày) pi 0 0,05 0,05 1 0,1 0,05+0,1=0,15 2 0,2 0,35 3 0,3 0,65 4 0,2 0,85 5 0,15 1 Đồ thị phân phối xác suất tích lũy của lốp xe được thể hiện ở hình 2 sẽ giúp chúng ta gán các số ngẫu nhiên ở bước tiếp theo. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 478
  12. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Hình 6 2. Đồ thị phân phối xác suất tích lũy của lốp xe Bước 3: Xác lập khoảng dao động tương ứng cho các số ngẫu nhiên cho từng biến (Khoảng lấy mẫu ngẫu nhiên) (Establishing an interval of random numbers for each variable) Sau khi chúng ta đã thể hiện phân phối xác suất tích lũy cho mỗi biến, chúng ta cần phải gán tập hợp các con số để thể hiện từng giá trị kết quả có thể có của biến nghiên cứu. Chúng được gọi là khoảng các số ngẫu nhiên (random number intervals). Một số được gọi là ngẫu nhiên khi nó được phát ra bởi một quá trình phát số ngẫu nhiên. Có nhiều cách để xác định các số ngẫu nhiên miễn là nó đưa ra được tỷ lệ đúng giữa các kết quả. Ví dụ: 01, 02, 03, 04, 05 hoặc 00, 01, 02, 03, 04 đều được. Nhưng ta nên dùng cách trước vì khoảng cuối mỗi khoảng sẽ tương ứng với xác suất tích lũy. Nếu xác suất nhu cầu của lốp xe ứng với 0 cái mỗi ngày là 5%, chúng ta sẽ sử dụng 5% các số ngẫu nhiên để thể hiện tương ứng với mức nhu cầu bằng 0. Giả sử GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 479
  13. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật chúng ta có 100 con số được sử dụng trong quá trình mô phỏng, chúng ta sẽ gán mức nhu cầu là 0 lốp xe cho 5 số ngẫu nhiên đầu tiên là 01, 02, 03, 04 và 05. Còn nếu xác suất nhu cầu của lốp xe ứng với 1 cái mỗi ngày là 10%, chúng ta sẽ gán 10 số ngẫu nhiên tiếp theo (06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14 và 15) để thể hiện tương ứng với mức nhu cầu đó. Quá trình cứ thế tiếp tục cho các mức nhu cầu còn lại. Thông thường, chúng ta sẽ sử dụng đồ thị phân phối xác suất tích lũy ở bước 2 để gán khoảng các số ngẫu nhiên cho từng mức nhu cầu lốp xe hàng ngày của cửa hàng. Hãy quan sát bảng 4 dưới đây, bạn sẽ thấy rằng các khoảng số ngẫu nhiên (cột 4) thể hiện các mức nhu cầu sẽ tương tự như xác suất tích lũy (cột 3). Khoảng dao động các số ngẫu nhiên luôn luôn bằng số phần trăm của xác suất tích lũy. Như vậy, độ dài của các khoảng số ngẫu nhiên ở cột 4 sẽ tương ứng với xác suất của một mức nhu cầu lốp xe hàng ngày ở cột 3. Do đó, để gán các số ngẫu nhiên thể hiện mức nhu cầu là 3 lốp xe hàng ngày thì khoảng các số ngẫu nhiên tương ứng phải từ số 36 đến số 65 tương ứng với xác suất (hay tỷ lệ thành phần) là 30%. Bất kỳ một con số ngẫu nhiên nào nằm trong đoạn từ 36 đến 65 đều biểu diễn nhu cầu 3 lốp xe mỗi ngày. Bảng 6.5. Gán các khoảng số ngẫu nhiên Số lượng lốp xe tiêu Xác suất Xác suất tích lũy Khoảng các số thụ (cái/ngày) xi pi ngẫu nhiên 0 0,05 0,05 Từ 01 đến 05 1 0,1 0,15 Từ 06 đến 15 2 0,2 0,35 Từ 16 đến 35 3 0,3 0,65 Từ 36 đến 65 4 0,2 0,85 Từ 66 đến 85 5 0,15 1 Từ 86 đến 00 Bước 4: Tạo các số ngẫu nhiên (Generating random numbers) GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 480
  14. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Có nhiều cách để phát ra các số ngẫu nhiên trong quá trình mô phỏng như: + Bánh xe trò chơi roulette (Spins of roulette wheel); + Tra bảng các số ngẫu nhiên (Table of Random Numbers) đã lập sẵn; + Sử dụng các hàm phát số ngẫu nhiên trên máy tính (Computer generating). Ghi chú: - Đối với các vấn đề lớn và phức tạp đòi hỏi phải số lượng mô phỏng lớn thì chúng ta nên sử dụng các hàm phát số ngẫu nhiên trên các chương trình máy tính để phát ra các số ngẫu nhiên. - Đối với những bài toán nhỏ, mô phỏng có thể tính toán bằng tay, chúng ta có thể dùng bánh xe trò chơi roulette hoặc sử dụng một bảng số ngẫu nhiên. - Bảng các số ngẫu nhiên đã được sắp xếp một cách ngẫu nhiên, vì vậy mỗi con số có cùng cơ hội xuất hiện trong quá trình lấy mẫu. Do đó, chúng ta có thể lựa chọn con số bất kỳ trong bảng để sử dụng trong quá trình mô phỏng ở bước 5. Bước 5: Tiến hành mô phỏng cho từng chuỗi thử (Actually simulating a series of trials) Đầu tiên, chúng ta sẽ chọn một con số bất kỳ trong bảng các số ngẫu nhiên. Sau đó, sử dụng bảng 4 để xác định số lượng tiêu thụ lốp xe tương ứng. Giả sử chúng ta làm một mô phỏng cho 10 ngày bán hàng như sau: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 481
  15. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bảng 6.6. Mô phỏng 10 ngày bán lốp xe Số ngày Số ngẫu nhiên Mô phỏng nhu cầu tiêu thụ mỗi ngày 1 52 3 2 37 3 3 82 4 4 68 4 5 98 5 6 96 5 7 33 2 8 50 3 9 88 5 10 90 5 Tổng số lốp xe tiêu thụ cho 10 ngày = 39 Số lốp xe tiêu thụ trung bình cho lần mô phỏng vừa thực hiện = 39/10 = 3,9 (lốp xe/ngày). Từ mô phỏng này, chúng ta thấy rằng số lượng lốp xe tiêu thụ trung bình là 3,9 lốp xe/ ngày. Trong khi đó, nhu cầu kỳ vọng hàng ngày/Expected Daily Demand (giá trị trung bình lý thuyết): E(x) = n= 6 åp(xi )*x i = 0,05*0 +0,1*1 + 0,2*2 + 0,3*3 + 0,2*4 + 0,15*5 = 2,95 i= 1 (lốp xe/ ngày) Nếu chúng ta lặp lại mô phỏng nhiều lần (hàng trăm đến hàng ngàn lần) thì giá trị trung bình cho từ nhiều mô phỏng khác nhau này sẽ tiến dần về giá trị trung bình lý thuyết. Thông thường, sẽ rất rủi ro nếu bạn đưa ra các kết luận nếu chỉ dựa trên một số ít lần mô phỏng như ví dụ trên, đặc biệt khi mô phỏng sự vận hành của một công ty. Tuy nhiên, các bước tính toán bằng tay trong ví dụ này đã cung cấp GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 482
  16. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật cho chúng ta các bước của quá trình mô phỏng theo phương pháp Monte Carlo. Từ đó giúp chúng ta hiểu được cách vận hành của các mô hình mô phỏng trên chương trình máy tính. Nhận xét: Bài toán mô phỏng của hàng Vinh Quang chỉ có 1 biến duy nhất. 5. ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG TRONG BÀI TOÁN QUẢN LÝ TỐI ƯU KHO Để giải bài toán tồn kho, thông thường chúng ta hay sử dụng các mô hình tính toán tất định với giả thiết nhu cầu của sản phẩm (product demand) và thời gian chờ hàng (lead time) đều là những giá trị không đổi. Tuy nhiên, trong hầu hết các tình huống tồn kho phức tạp trong thực tế, nhu cầu và thời gian chờ đều là các biến số có thể thay đổi, do đó chúng ta phải sử dụng phương pháp mô phỏng để phân tích bài toán quản lý tối ưu kho. Trong phần này, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo để phân tích bài toán tồn kho bao gồm 4 biến số: + 2 biến ra quyết định là lượng đặt hàng (Order Quantity) và điểm tái đặt hàng (Reorder Point), và + 2 biến xác suất là nhu cầu hàng ngày (Daily demand) và thời gian chờ vận chuyển (Lead Time). Tình huống: Cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam Ông Nam, ông chủ kiêm nhà quản lý của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam, muốn đưa ra một chính sách quản lý tồn kho tối ưu sao cho chi phí là thấp nhất cho sản phẩm chuyên bán của cửa hàng: mũi khoan bê tông hiệu NICHOLSON của Mỹ. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 483
  17. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Hình 6.3. Mũi khoan bê tông Chúng ta giải bài toán theo 7 bước của kỹ thuật mô phỏng: Bước 1. Xác định vấn đề (Define a Problem): Ông Nam muốn tìm một chính sách quản lý tồn kho tối ưu (tốt nhất) cho sản phẩm mũi khoan bê tông hiệu NICHOLSON của Mỹ. Bước 2. Khai báo các biến liên quan đến vấn đề (Introduce Important Variables) Ông Nam nhận thấy có 2 biến đầu vào liên quan đến vấn đề cần giải quyết: + Biến kiểm soát được (Controllable inputs) /Biến ra quyết định (Decision Variables); và + Biến không kiểm soát được (Uncontrollable inputs). Biến kiểm soát được (Controllable inputs): + Số lượng sản phẩm mỗi lần đặt hàng - Q (Order Quantity); + Điểm tái đặt hàng - ROP (Reorder Point) Chính sách đặt hàng đầu tư đầu tiên của ông Nam là nếu số lượng đặt hàng là Q =10 thì điểm tái đặt hàng là ROP = 5. Điều này có nghĩa là: lượng hàng mũi khoan bê tông tồn kho vào cuối mỗi ngày phải £ 5 thì ông Nam sẽ gọi cho nhà cung cấp đặt thêm 10 mũi khoan nữa. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 484
  18. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 2 biến số quan trọng của bài toán này là biến không kiểm soát được (Uncontrollable inputs): nhu cầu hàng ngày (Daily demand) và thời gian chờ vận chuyển (Leadtime). Chúng ta sẽ ứng dụng mô phỏng Monte Carlo để mô phỏng giá trị của 2 loại biến không kiểm soát được này. Số mũi khoan bê tông bán được mỗi ngày tương đối thấp. Hơn 300 ngày vừa qua, ông Nam đã quan sát việc bán hàng của cửa hàng, số liệu quan sát được cho như trong cột (2) của bảng 6.7. Ông Nam đã tính toán xác suất ở cột (3) và biến đổi các dữ liệu này (cột 1 và 2) thành một phân bố xác suất cho biến nhu cầu mũi khoan bê tông mỗi ngày như trong cột (4) và gán khoảng các số ngẫu nhiên để đưa ra nhu cầu có thể có mỗi ngày như trong cột (5) của bảng 6.7. Bảng 6.7. Xác suất và khoảng các số ngẫu nhiên của nhu cầu tiêu thụ mũi khoan bê tông hàng ngày của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam Số lượng mũi Tần số Xác suất Xác suất Khoảng các số khoan tiêu thụ (ngày) pi tích lũy ngẫu nhiên (cái/ngày)-xi (1) (2) (3) (4) (5) 0 15 15/300 = 0,05 0,05 Từ 01 đến 05 1 30 0,1 0,05 + 0,1 = Từ 06 đến 15 0,15 2 60 0,2 0,35 Từ 16 đến 35 3 120 0,4 0,75 Từ 36 đến 75 4 45 0,15 0,9 Từ 76 đến 90 5 30 0,1 1 Từ 91 đến 00 Tổng 300 ngày 1 - Mặt khác, ông Nam cũng ghi nhận rằng: Sau khi đặt hàng sản phẩm mũi khoan bê tông hiệu NICHOLSON của Mỹ thì thường mất từ 1 GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 485
  19. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật đến 3 ngày cho việc vận chuyển, thời gian này gọi là thời gian chờ (lead time). Điều này có nghĩa là chúng ta có thể xem thời gian leadtime kể từ lúc đặt hàng đến lúc nhận hàng ở trên là 1 biến xác suất. Số ngày để nhận được 50 đơn đặt hàng đã gửi đi trong quá khứ được cho như trong bảng 6.8. Tương tự như biến nhu cầu (demand) ở trên, ông Nam đã tính toán xác suất ở cột (3) và biến đổi các dữ liệu này (cột 1 và 2) thành một phân bố xác suất cho biến thời gian chờ (lead time) như trong cột (4) và gán khoảng các số ngẫu nhiên để đưa ra thời gian chờ như trong cột (5) của bảng 6.8. Bảng 6.8. Xác suất và khoảng các số ngẫu nhiên của thời gian chở (Leadtime) Lead time Tần số Xác suất Xác suất tích Khoảng các (ngày)-yi (ngày) pi lũy số ngẫu nhiên (1) (2) (3) (4) (5) 1 10 10/50 = 0,2 0,2 Từ 01 đến 20 2 25 0,5 0,2 + 0,5 = 0,7 Từ 21 đến 70 3 15 0,3 1 Từ 71 đến 00 Tổng 50 ngày 1 GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 486
  20. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bước 3. Xây dựng mô hình toán (Construct Simulation Model) Lưu đồ mô tả quá trình mô phỏng của bài toán được thể hiện ở hình 6.4 sau đây: BEGIN Ngày bắt đầu mô phỏng Có Có Tăng tồn kho hiện hàng đã tại bằng lượng đặt đến? hàng đến Không Phát ra một con số ngẫu nhiên thể hiện nhu cầu trong ngày Nhu cầu Ghi nhận lớn hơn tồn kho Có sô lượng đầu kỳ? thât thụ Không Tính tồn kho cuối kỳ Gán tồn kho = Tồn kho đầu kỳ cuối kỳ = 0 – Nhu cầu Tồn kho Có Có đơn đặt hàng nào Không Đặt cuối kỳ hàng nhỏ hơn điểm tái chưa vận đặt hàng chuyển đến? Không Có Phát một số Đủ số ngày Không ngẫu nhiên thể cần mô phỏng hiện thời gian bài toán? chờ (lead time) Có Tính toán: Tồn kho trung bình cuối kỳ, thất thu trung bình, số lần đặt hàng END trung bình, và chi phí tồn kho GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 487
  21. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật BưHìnhớc 6.4. 4.Thi Lưuết lđậồp quátất ctrảình các mô tình ph ỏhungố ngbài (htoánướ ng củ agi cảửi aquy hàngết) Phcóương thể có Nam để kiểm tra/ thử nghiệm (Specify Values to be Variables) Chính sách đặt hàng đầu tư đầu tiên của ông Nam là: nếu số lượng mũi khoan bê tông đặt hàng là Q =10 thì điểm tái đặt hàng là ROP = 5. Điều này có nghĩa là: lượng hàng tồn kho vào cuối mỗi ngày phải £ 5 thì Nam sẽ gọi cho nhà cung cấp đặt thêm Q = 10 mũi khoan bê tông nữa. Giả sử nếu leadtime là 1 ngày thì hàng nhận được sẽ không đến vào sáng hôm sau mà sẽ đến vào đầu giờ làm việc của buổi sáng kế tiếp nữa: love Nghĩa là leadtime = 1 thì đơn đặt hàng sẽ được thực hiện sau 2 ngày leadtime = 2 thì đơn đặt hàng sẽ được thực hiện sau 3 ngày leadtime = 3 thì đơn đặt hàng sẽ được thực hiện sau 4 ngày Thời gian đem giao hàng = Thời gian chờ nhận hàng = leadtime +1 (ngày) Giả thiết tồn kho đầu kỳ vào ngày 1 (Dự trữ ban đầu) là 10 mũi khoan bê tông. Bước 5. Chạy thử nghiệm (Conduct the Simulation) Giả sử mô phỏng sẽ được thực hiện cho một chu kỳ là 10 ngày được thể hiện trong bảng sau đây: Bảng 6.9. Mô phỏng bài toán tồn kho của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam Ngày Số Tồn Số Nhu Tồn Số Đặt Số Thời mũi kho ngẫu cầu kho mũi hàng ngẫu gian khoan đầu nhiên tiêu cuối khoan nhiên lead nhận kỳ 1 thụ kỳ thất 2 time thu (5)>(3) GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 488
  22. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 1 - 10 06 1 9 0 Không - - 2 0 9 63 3 9-3=6 0 Không - - 3 0 6 57 3 6- 0 Có 02b 1 3=3a<5 4 0 3 94c 5 0 2 Khôngd - - 5 10e 10 52 3 10-3=7 0 Không - - 6 0 7 69 3 7- 0 Có 33 2 3=4<5 7 0 4 32 2 4-2=2 0 Không - - 8 0 2 30 2 2-2=0 0 Không - - 9 10f 10 48 3 10-3=7 0 Không - - 10 0 7 88 4 7- 0 Có 14 1 4=3<5 Sum 41 2 3 Chú thích: Các số ngẫu nhiên 1 và 2 được lấy trong cột thứ 2 của bảng các số ngẫu nhiên. a. Đây là lần đầu tiên tồn kho cuối kỳ (=3) < Điểm tái đặt hàng (ROP=5) và trước đó không có đơn hàng nào được đặt cho nên ta sẽ đặt hàng bằng cách ghi “Yes/Có” vào cột đặt hàng (8). b. Số ngẫu nhiên 2 biểu diễn thời gian leadtime đầu tiên được phát ra là 02, nó được lấy từ cột thứ 2 hàng thứ 4 của bảng các số ngẫu nhiên. c. Số ngẫu nhiên 1 biểu diễn nhu cầu (demand) ở đây là số 94 (là số tiếp theo của số 02 đã nói ở mục c). d. Vào ngày 4 mặc dù tồn kho cuối kỳ (=0) < Điểm tái đặt hàng (ROP=5), ta vẫn không đặt hàng do trước đó 1 ngày (ngày 3) ta đã đặt hàng và hàng chưa đến. e. Hàng đặt ở ngày 3 sẽ nhận được vào ngày 5 (do leadtime =1 ngày nên thời gian chờ nhận hàng = leadtime + 1 = 1 +1 = 2). GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 489
  23. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật f. Tương tự, hàng đặt ở ngày 6 sẽ nhận được vào ngày 9 (do leadtime =2 ngày nên thời gian chờ nhận hàng = leadtime + 1 = 2 +1 = 3). Thật may cho ông Nam là trong thời gian chờ nhận hàng (ngày 7 và ngày 8), cửa hàng vẫn không bị thất thu số mũi khoan nào. 4 bước chính thể hiện quá trình mô phỏng bài toán quản lý tồn kho của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam: 1. Bắt đầu ngày mô phỏng, chúng ta xem thử có đơn đặt hàng nào đã được thực hiện hay không (cột 2). Nếu có, ta tăng lượng hàng tồn kho đầu kỳ (cột 3) = Số lượng hàng đã đặt, trong bài toán này là Q = 10 mũi khoan bê tông dự trữ (cột 2). 2. Phát 1 số ngẫu nhiên để đưa ra nhu cầu mỗi ngày từ bảng 6. Số ngẫu nhiên này được ghi nhận ở cột (4) và nhu cầu mô phỏng được ghi nhận ở cột (5). 3. Tính toán tồn kho cuối kỳ mỗi ngày và ghi nhận vào cột (6) theo công thức: Tồn kho cuối kỳ (6) = Tồn kho đầu kỳ (3) - Nhu cầu (5) Nếu lượng hàng tồn kho không đủ đáp ứng nhu cầu trong ngày, tức là tồn kho đầu kỳ (cột 3) < nhu cầu (cột 5) thì ta ghi nhận số sản phẩm thất thu ở cột (7). Như vậy: Số sản phẩm thất thu (7) = Nhu cầu (cột 5) - tồn kho đầu kỳ (cột 3) 4. Xác định tồn kho cuối kỳ có nhỏ hơn điểm tái đặt hàng hay không. Nếu trước đó không có đặt hàng, ta xác định tồn kho cuối kỳ (6) trong ngày, nếu nó nhỏ hơn điểm tái đặt hàng (ROP=5) thì ta tiến hành đặt hàng bằng cách ghi “Yes (Có)” ở cột (8). Biến thời gian chờ (Leadtime) cho đơn đặt hàng mới được mô phỏng bằng cách chọn 1 số ngẫu nhiên từ bảng 7 và ghi nhận nó ở cột (9) tương tự như biến nhu cầu (Demand). Bước 6. Đưa ra kết quả (Examine the Results) GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 490
  24. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật * Phân tích chi phí tồn kho của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam: Bởi vì mục tiêu của bài toán là cần tìm ra được 1 chính sách để việc quản lý tồn kho tối ưu sao cho chi phí tồn kho là thấp nhất, ông Nam cần phải tính toán các chi phí tồn kho. Một số kết quả quan trọng: 41 1. Tồn kho trung bình cuối kỳ (Average Ending Invetory) = =4,1 10 (mũi khoan/ngày) 2 2. Thất thu trung bình (Average Lost Sales) = =0,2 (mũi 10 khoan/ngày) 3. Số lần đặt hàng trung bình (Average Number of Orders place) = 3 =0,3 (lần /ngày) 10 Các thông số này sẽ được dùng để nghiên cứu chi phí tồn kho của mô phỏng này. Giả sử rằng cửa hàng ông Nam mở cửa kinh doanh 200 ngày trong 1 năm. Ông Nam ước lượng các chi phí như sau: Chi phí mỗi lần đặt hàng = 10 (USD/lần) Chi phí tồn kho cho 1 mũi khoan bê tông = 6 USD/ năm = 6/200 = 0,03 USD/ngày Thất thu (nếu không có mũi khoan để bán) = 8 USD/ngày Câu hỏi đặt ra là tổng chi phí tồn kho mỗi ngày ứng với chính sách đặt hàng do ông Nam đưa ra (Q=10, ROP = 5) cho cửa hàng là bao nhiêu? Chúng ta lần lượt tính toán 3 chi phí tồn kho thành phần quan trọng hàng ngày cho trường hợp mô phỏng này như sau: 1. Chi phí đặt hàng hàng ngày (Daily Order Cost) = Chi phí mỗi lần đặt hàng * Số lần đặt hàng mỗi ngày = 10 * 0,3 = 3 USD GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 491
  25. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 2. Chi phí tồn kho hàng ngày (Daily Holding Cost) = Chi phí tồn kho cho 1 sản phẩm trong 1 ngày * Lượng tồn kho trung bình cuối kỳ trong 1 ngày = 0,03 * 4,1 = 0,12 USD 3. Tổn thất do không có tồn kho hàng ngày (Daily Stockout Cost) = Thất thu 1 sản phẩm * Lượng thất thu trung bình = 8 * 0,2 = 1,6 USD Suy ra: Tổng chi phí tồn kho hàng ngày (Total Daily Inventory Cost) = Chi phí đặt hàng hàng ngày + Chi phí tồn kho hàng ngày + Tổn thất do không có tồn kho hàng ngày = 3 + 0,12 + 1,6 = 4,72 (USD/ngày) Vậy tổng chi phí tồn kho của 1 năm (200 ngày) = 200 * 4,72 = 944 USD Mô phỏng được thực hiện trong nhiều ngày (100 ngày, 1000 ngày ) sẽ cho kết quả chính xác hơn. Giả sử chúng ta đã tiến hành mô phỏng 1000 ngày bán hàng của cửa hàng Phương Nam ứng với chính sách đặt hàng Q = 10 và ROP =5. Như vậy bài toán mô phỏng đã hoàn tất hay chưa? Câu trả lời là chưa, nó dường như chỉ mới bắt đầu mà thôi. Chúng ta cần phải xác nhận về giá trị cũng như tính đúng đắn của mô hình xem thử nó có phản ánh đúng vấn đề thực tế hay không. Như đã đề cập ở hình 1, sau khi đưa ra kết quả mô hình chúng ta có thể quay trở lại bước 3 để hiệu chỉnh mô hình đã xây dựng cho đến khi nó thể hiện đúng như những gì chúng ta mong đợi. Chúng ta có thể đưa ra thêm các giá trị có thể khác của biến số để nghiên cứu vấn đề được đúng và chính xác hơn. Chẳng hạn như ông Nam có thể thực hiện các mô phỏng ứng với các chiến lược tiềm năng khác nhau, nghĩa là ứng với các cặp giá trị (Q, ROP) thay đổi. Ví dụ cho biến thiên: Q = [6,20] và ROP = [3,10]. Ta có một số cặp như sau: + Q = 10, ROP = 4 + Q = 12, ROP = 6 GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 492
  26. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật + Q = 14, ROP = 5 Bước 7. Chọn phương án giải quyết (Select Best Course of Action) Từ những kết quả này (do sự phối hợp Q và ROP), nó sẽ cho phép chúng ta chọn ra cặp (Q, ROP) tối ưu qua đó chi phí tồn kho tổng cộng là nhỏ nhất. 6. ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG TRONG BÀI TOÁN XẾP HÀNG Một trong những ứng dụng quan trọng của mô phỏng là phân tích bài toán xếp hàng. Thông thường để giải bài toán xếp hàng chúng ta thường dựa trên các giả thiết nghiêm ngặt. Ví dụ như khi mô phỏng ở cảng biến số sà lan đến phải tuân theo phân phối Poisson, còn tốc độ tháo dỡ hàng hóa phải tuân theo hàm mũ hoặc không đổi. Nhờ kỹ thuật mô phỏng chúng ta có thể phân tích bài toán xếp hàng trong thực tế một cách linh hoạt hơn. Sau đây chúng ta sẽ nghiên cứu cách thức mô phỏng tại cảng Vĩnh Long. Cảng Vĩnh Long: Các sà lan chở đầy hàng hóa và cát san lấp xây dựng đến cảng Vĩnh Long vào ban đêm sau một chuyến đi dài dọc theo dòng sông Tiền và sông Hậu từ các thành phố ở miền Tây Nam Bộ. Một nghiên cứu của ông Long, giám đốc cảng Vĩnh Long, cho thấy rằng số lượng sà lan tháo dỡ hàng hóa hàng ngày có khuynh hướng thay đổi tùy thuộc vào đặc điểm của loại hàng hóa mà nó chuyên chở. Số lượng sà lan đến cảng vào mỗi đêm từ 0 đến 5 chiếc với xác suất tương ứng cho 0, 1, 2, 3, 4 và 5 chiếc đến được cho như trong bảng 6.10. Và cũng trong bảng này, ta tính toán xác suất tích lũy và gán các khoảng số ngẫu nhiên tương ứng cho mỗi giá trị có thể. Bảng 6.10. Số lượng các sà lan đến trong ngày và khoảng các số ngẫu nhiên Số lượng sà lan Xác suất Xác suất tích Khoảng các số ngẫu đến lũy nhiên GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 493
  27. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 0 0,13 0,13 Từ 01 đến 13 1 0,17 0,13 + 0,17 = Từ 13 đến 30 0,3 2 0,15 0,45 Từ 31 đến 45 3 0,25 0,7 Từ 46 đến 70 4 0,20 0,9 Từ 71 đến 90 5 0,10 1 Từ 91 đến 00 Tổng 1 Ông Long cũng cho biết thông tin để chúng ta có thể xây dựng phân phối xác suất cho biến Tốc độ tháo dỡ hàng hóa hàng ngày (Daily Unloading Rate) (xem bảng 6.11). Tương tự như biến số lượng sà lan đến (Barge Arrivals), chúng ta cũng tính toán xác suất tích lũy và gán các khoảng số ngẫu nhiên cho biến tốc độ tháo dỡ hàng hóa hàng ngày. Bảng 6.11. Tốc độ tháo dỡ hàng hóa hàng ngày và khoảng các số ngẫu nhiên Tốc độ tháo dỡ Xác suất Xác suất tích Khoảng các số ngẫu (chiếc/ngày) lũy nhiên 1 0,05 0,05 Từ 01 đến 05 2 0,15 0,05 + 0,15 = Từ 06 đến 20 0,2 3 0,50 0,7 Từ 21 đến 70 4 0,20 0,9 Từ 71 đến 90 5 0,10 1 Từ 91 đến 00 Tổng 1 Theo luật tại bến cảng, ông Long còn cho biết thêm các sà lan tháo dỡ hàng hóa phải dựa trên nguyên tắc First-In, First-Out. Nếu chuyến hàng của sà lan nào không được tháo dỡ ngay trong ngày đến thì phải đợi đến ngày hôm sau. Việc giữ lại một sà lan nằm trong GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 494
  28. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật cảng là một vấn đề kinh tế (chi phí trả cho sà lan lưu lại ở cảng là rất đắt), và ông Long cũng không thể phớt lờ các cuộc giận dữ của các chủ sà lan nhắc nhở ông ta rằng: “Time is money! (Thời gian là vàng bạc!)”. Do đó, chúng ta sẽ dùng mô phỏng để nghiên cứu số lượng sà lan đến, số lượng tàu được tháo dỡ và sự trễ (do chờ đợi để tháo dỡ hàng) giúp ông Long. Trong thực tế, một mô phỏng trong chu kỳ 100 ngày là tương đối chấp nhận được, tuy nhiên ở đây chỉ mang tính minh họa giới thiệu nguyên tắc giải bài toán, chúng ta chỉ thực hiện việc mô phỏng trong 15 ngày. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 495
  29. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bảng 6.12. Mô phỏng bài toán xếp hàng tại cảng Vĩnh Long Ngày Số sà lan Số Số sà Tổng số sà Số Số sà bị trễ ngẫu lan lan cần ngẫu lan hôm nhiên đến tháo dỡ nhiên được trước 1 trong hàng 2 tháo dỡ ngày hàng (1) (2)’ = (3) (4) (5)=(2)+(4) (6) (7)=Min (5)-(7) 1 -a 52 3 3 37 3 2 0 06 0 0 63 0b 3 0 50 3 3 28 3 4 0 88 4 4 02 1 5 3 53 3 3+3=6 74 4 6 2 30 1 2+1=3 35 3 7 0 10 0 0 24 0c 8 0 47 3 3 03 1 9 2 99 5 7 29 3 10 4 37 2 4+2=6 60 3 11 3 66 3 3+3=6 74 4 12 2 91 5 2+5=7 85 4 13 3 35 2 3+2=5 90 4 14 1 32 2 1+2=3 73 3d 15 0 00 5 5 59 3 Sum 20 41 39 Chú thích: a. Chúng ta bắt đầu mô phỏng với giả thiết trước đó không có sà lan nào bị trễ. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 496
  30. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật b. Lẽ ra ta có khả năng tháo dỡ hàng là 3 sà lan (ứng với số ngẫu nhiên 63 phát ra), nhưng do không có sà lan nào đến và cần tháo dỡ nên ta ghi số 0. c. Tương tự như b: Lẽ ra ta có khả năng tháo dỡ hàng là 3 sà lan (ứng với số ngẫu nhiên 24 phát ra), nhưng do không có sà lan nào đến và cần tháo dỡ nên ta ghi số 0. d. Lẽ ra ta có khả năng tháo dỡ hàng là 4 sà lan (ứng với số ngẫu nhiên 73 phát ra), nhưng do chỉ có 3 sà lan cần tháo dỡ hàng nên ta ghi số 3 thay cho 4. Từ kết quả mô phỏng này, 3 thông số quan trọng sau đây được rút ra như sau: 1. Số sà lan trung bình (bị trễ hôm trước) đợi đến ngày hôm sau (Average number of barges delayed to the next time) = 20/15 = 1,33 (sà lan/ngày) 2. Số sà lan trung bình đến trong ngày (Average number of night arrivals) = 41/15 = 2,73 (sà lan/ngày) 3. Số sà lan trung bình được tháo dỡ hàng (Average number of barges unloaded each day) = 39/15 = 2,6 (sà lan/ngày) Các thông số này sẽ được sử dụng để giúp ông Long phân tích chi phí phải trả trong trường hợp lưu giữ sà lan đợi cho đến ngày hôm sau, chi phí trả cho công nhân tháo dỡ hàng không hoạt động, chi phí do bổ sung công nhân tháo dỡ hàng. Phải lưu ý là bản thân các mô phỏng không đưa ra lời giải tối ưu, nó chỉ cho phép so sánh kết quả của các mô phỏng trong các điều kiện khác nhau của vấn đề. 7. MÔ HÌNH MÔ PHỎNG GIA TĂNG THỜI GIAN CỐ ĐỊNH VÀ GIA TĂNG SỰ KIỆN KẾ TIẾP Các mô hình mô phỏng thường được phân thành 2 loại: mô hình gia tăng thời gian cố định (fixed time increment model) và mô hình GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 497
  31. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật gia tăng sự kiện tiếp theo (next event increment model). Các thuật ngữ này dựa trên tần số (mức độ thường xuyên) mà trong đó thể hiện tình trạng hệ thống được cập nhật. Với mô hình hình gia tăng thời gian cố định (fixed time increment model), chúng ta cập nhật tình trạng của hệ thống tại những khoảng thời gian (thời điểm) cố định, ví dụ như hàng ngày, hàng tuần Tất cả các ứng dụng mô phỏng đã trình bày ở các phần trên đều là các mô hình gia tăng thời gian cố định. Chúng ta cập nhật tình trạng của hệ thống (ví dụ như lượng hàng tồn kho hay số sà lan đến bến cảng) vào thời điểm đầu ngày hay cuối ngày. Dựa trên các dữ liệu đó, chúng ta có thể tính toán thông tin thích hợp. Như vậy, ở mô hình này, các sự kiện được phát ra một cách ngẫu nhiên từng thời điểm (hàng ngày, hàng tuần ) và khi đó tình trạng của hệ thống sẽ được cập nhật để đạt được các kết quả mong muốn. Với mô hình gia tăng sự kiện tiếp theo, chúng ta chỉ cập nhật thông tin tại mỗi thời điểm khi tình trạng hệ thống thay đổi. Ví dụ nếu chúng ta muốn xác định thời gian trung bình mà một khách hàng phải chờ trong hàng, chúng ta cần biết khi nào khách hàng đến và khi nào khách hàng đi. Thay vì các sự kiện được phát ra vào từng thời điểm giống như mô hình gia tăng thời gian cố định, mô hình gia tăng sự kiện tiếp theo sẽ phát ngẫu nhiên thời điểm cho đến khi sự kiện tiếp theo xuất hiện. Bất cứ khi nào một sự kiện xuất hiện thì tình trạng hệ thống sẽ được ghi nhận và cập nhật. Điều này cho phép chúng ta đo lượng mức hoạt động cần thiết của hệ thống, ví dụ như thời gian trung bình trong hàng đợi hay thời gian hoạt động trung bình của hệ thống. Sau đây, chúng ta sẽ minh họa một ứng dụng của mô phỏng ứng với mô hình này. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 498
  32. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 8. ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG TRONG HOẠCH ĐỊNH CHÍNH SÁCH BẢO TRÌ Mô phỏng là một trong những kỹ thuật đáng giá được ứng dụng để phân tích các chính sách bảo trì khác nhau trước khi thực thi chúng. Công ty có thể quyết định có nên bố trí thêm các nhân viên bảo trì dựa trên các chi phí máy hỏng và chi phí nhân công bảo trì. Rất nhiều công ty sử dụng các mô hình mô phỏng trên máy tính để quyết định xem khi nào khi kết thúc các kế hoạch bảo trì hiện tại. Trong phần này chúng ta sẽ minh họa cách thức ứng dụng mô phỏng trong việc hoạch định chính sách bào trì của một công ty cung cấp năng lượng. Tình huống công ty cung cấp năng lượng điện Bình Minh: Công ty Bình Minh chuyên cung cấp điện tới các vùng ở nông thôn ở đồng bằng sông Cửu Long thông qua gần 200 máy phát điện. Các nhà quản lý của công ty thừa nhận rằng nếu công tác bảo trì các máy phát điện được tốt thì sẽ giảm thiểu các sự cố hỏng hóc của máy. Nhu cầu điện năng trong 3 năm vừa qua luôn có mức cao nên công ty rất quan tâm đến thời gian chết (thời gian ngừng hoạt động) của các máy phát điện. Bởi vì khi máy ngừng hoạt động sẽ làm công ty tốn kém rất nhiều chi phí. Ông Minh, giám đốc công ty Bình Minh, cho biết trung bình cứ 1 máy phát điện ngừng hoạt động trong một giờ sẽ làm công ty thất thu một khoản tiền tương ứng là 75 USD. Khoản thất thu này được ước tính dựa trên việc công ty Bình Minh phải “mua lại” năng lượng điện từ các công ty cung cấp điện năng khác để bán cho khách hàng. Để giảm thiểu tình trạng này, công ty đã tuyển dụng một nhóm 4 nhân viên sửa chữa bảo trì có kỹ năng giỏi và trả lương rất hậu (khoảng 30 USD/1 giờ) làm liên tục 8 giờ/ ca, 24 giờ một ngày, và 7 ngày trong một tuần. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 499
  33. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Cô Bình, trưởng nhóm sửa chữa bảo trì, được giao trách nhiệm chính trong việc phân tích bài toán bảo trì hỏng hóc của các máy phát điện. Dựa vào kiến thức đã học tại Khoa Kỹ Thuật Công Nghệ trường đại học Mở TP. HCM thời sinh viên kết hợp với kinh nghiệm công tác của bản thân, cô Bình cho biết mô phỏng là một công cụ phân tích hữu hiệu nhất cho vấn đề này bởi bản chất xác suất của nó. Cô Bình quyết định mục tiêu của cô là phải xác định và đánh giá các chi phí sau: 1. Chi phí phục vụ bảo trì máy 2. Chi phí do máy phát điện hỏng (ngừng hoạt động) được xác định bằng mô phỏng 3. Tổng chi phí bảo trì của hệ thống (chi phí do máy hỏng + chi phí phục vụ bào trì máy) Để tính chi phí do máy phát điện hỏng thì cần phải tìm tổng thời gian máy hỏng. Do đó, cô Bình cần phải biết khi nào máy hỏng ngừng hoạt động và khi nào thì máy trở lại hoạt động bình thường. Vì vậy, ở đây chúng ta sử dụng mô hình mô phỏng gia tăng sự kiện tiếp theo. Lưu đồ mô phỏng của bài toán được thể hiện ở hình 6.5. Cô Bình nhận thấy có hai thành phần quan trọng của hệ thống bào trì. Thứ nhất là thời gian giữa những xảy ra sự cố máy phát điện hỏng (ngừng hoạt động) theo thống kê thay đổi từ 0,5 giờ đến 3 giờ. Dựa vào số liệu trong 100 lần máy hỏng vừa qua ở công ty, cô Bình đã ghi nhận số lần tương ứng với từng thời gian giữa những lần máy hỏng. Từ đó cô Bình tính toán xác suất ở cột (3) và biến đổi các dữ liệu này (cột 1 và 2) thành một phân phối xác suất như trong cột (4) và gán khoảng các số ngẫu nhiên để đưa ra thời gian giữa những lần máy hỏng như trong cột (5) của bảng 6.13. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 500
  34. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bắt đầu Phát số ngẫu nhiên 1 thời gian giữa các lần máy hỏng Ghi nhận thời gian đồng hồ thực tế khi máy hỏng Xem xét các thời gian sửa chữa trước đây Nhân viên Không bào trì sẵn sàng Chờ đến khi việc sửa bắt đầu chữa máy hỏng trước sửa máy? hoàn tất Có Phát số ngẫu nhiên 2 thể hiện thời gian cần sửa chữa Tính toán thời gian đồng hồ sửa chữa xong máy hỏng Tính toán thời gian máy phát điện ngừng hoạt động Đủ số làn máy hỏng cần mô phỏng? Tính toán chi phí máy hỏng và so sánh các chi phí khác Kết thúc Hình 6. 5. Lưu đồ hoạch định chính sách bảo trì của công ty Bình Minh GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 501
  35. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bảng 6.13. Thời gian giữa những lần máy phát điện hỏng của công ty Bình Minh Thời gian giữa Số lần Xác suất Xác suất tích lũy Khoảng các những lần máy pi số ngẫu hỏng (giờ) nhiên (1) (2) (3) (4) (5) 0,5 5 5/100 = 0,05 0,05 Từ 01 đến 05 1 6 0,06 0,05 + 0,06 = 0,11 Từ 06 đến 11 1,5 16 0,16 0,27 Từ 12 đến 27 2 33 0,33 0,60 Từ 28 đến 60 2,5 21 0,21 0,81 Từ 61 đến 81 3 19 0,19 1 Từ 82 đến 00 Tổng 100 1 Thứ hai là thời gian sửa chữa máy phát điện bị hỏng của nhóm bào trì tùy theo sự cố thông thường dao động từ 1 đến 3 giờ. Tương tự như biến thời gian giữa những lần máy hỏng, cô Bình cũng ghi nhận số lần, tính toán xác suất ở cột (3) và biến đổi các dữ liệu này (cột 1 và 2) thành một phân phối xác suất như trong cột (4) và gán khoảng các số ngẫu nhiên để đưa ra thời gian sửa chữa máy phát điện ngừng hoạt động như trong cột (5) của bảng 6.14. Bảng 6.14. Thời gian phục vụ sửa chữa máy phát điện của nhóm bảo trì Thời gian yêu Số lần Xác suất Xác suất tích lũy Khoảng các cầu sửa chữa pi số ngẫu máy hỏng (giờ) nhiên (1) (2) (3) (4) (5) 1 28 28/100 = 0,28 0,28 Từ 01 đến 28 2 52 0,52 0,28 + 0,52 = 0,80 Từ 29 đến 80 3 20 0,20 1 Từ 81 đến 00 GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 502
  36. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Tổng 100 1 Cô Bình tiến hành mô phỏng bằng cách chọn một chuỗi số ngẫu nhiên phát ra thời gian giữa những lần máy hỏng và thời gian yêu cầu sửa chữa máy. Một mô phỏng tương ứng với 15 lần máy hỏng được thể hiện trong bảng 6.15. Bảng 6.15. Mô phỏng bài toán bào trì máy phát điện của công ty Bình Minh Số Số Thời Thời Thời Số Thời Thời Số giờ thứ ngẫ gian gian gian ngẫ gian gian máy tự u giữa đồng đồng u cần đồng ngừng má nhiê các hồ hồ bắt nhiê sửa hồ hoạt y n 1 lần máy đầu n 2 chữa máy động hỏn máy hỏng sửa sửa g hỏng chữa chữa xong (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 1 57 2 02:00 02:00 07 1 03:00 1 2 17 1,5 03:30 03:30 60 2 05:30 2 3 36 2 05:30 05:30 77 2 07:30 2 4 72 2,5 08:00 08:00 49 2 10:00 2 5 85 3 11:00 11:00 76 2 13:00 2 6 31 2 13:00 13:00 95 3 16:00 3 7 44 2 15:00 16:00 51 2 18:00 3 8 30 2 17:00 18:00 16 1 19:00 2 9 26 1,5 18:30 19:00 14 1 20:00 1,5 10 09 1 19:30 20:00 85 3 23:00 3,5 11 49 2 21:30 23:00 59 2 01:00 3,5 12 13 1,5 23:00 01:00 85 3 04:00 5 13 33 2 01:00 04:00 40 2 06:00 5 GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 503
  37. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 14 89 3 04:00 06:00 42 2 08:00 4 15 13 1,5 05:30 08:00 52 2 10:00 4,5 Tổng 44 Chúng ta sẽ tìm hiểu các chi tiết các thành phần trong bảng này theo tưng cột như sau. - Cột 1: Số thứ tự máy hỏng. Đây là số đếm thể hiện các lần máy phát điện xuất hiện hư hỏng và ngừng hoạt động, từ 1 đến 15. - Cột 2: Số ngẫu nhiên 1. Đây là con số ngẫu nhiên phát ra để mô phỏng thời gian giữa các lần máy phát điện hỏng. Số ngẫu nhiên 1 được chọn ngẫu nhiên từ Bảng các số ngẫu nhiên (bảng 6.1) tại cột thứ 2 tính từ phải sang trái. - Cột 3: Thời gian giữa các lần máy hỏng. Mỗi con số trong cột 3 này được tạo bởi số ngẫu nhiên tương ứng ở cột 2 (bảng 6.15) và các khoảng số ngẫu nhiên được định nghĩa trong bảng 126.13. Ví dụ số ngẫu nhiên đầu tiên là 57 sẽ nằm trong khoảng số ngẫu nhiên từ 28 đến 60, tương ứng với thời gian giữa những lần máy hỏng là 2 giờ. - Cột 4: Thời gian đồng hồ (Thời điểm) máy hỏng. Cột 4 này được tính bằng cách chuyển dữ liệu từ cột 3 thành thời gian thực tế trong ngày khi máy hỏng. Trong mô phỏng này, chúng ta giả thiết ngày đầu tiên bắt đầu vào lúc nửa đêm (tức là vào lúc 00:00 giờ). Bởi vì thời gian giữa lần máy hỏng thứ 0 và thứ 1 là 2 giờ nên chúng ta ghi nhận tình trạng máy hỏng vào lúc 2:00 giờ đồng hồ. Tương tự vậy, lần máy hỏng thứ 2 là 1,5 giờ sau đó sẽ có thời gian đồng hồ là 3:30. - Cột 5: Thời gian đồng hồ (Thời điểm) bắt đầu sửa chữa. Chúng ta cũng giả sử nhóm bảo trì bắt đầu làm việc trong ngày vào lúc 0:00 giờ. Vì vậy, lần máy hỏng đầu vào lúc 2:00 giờ cũng chính là thời gian nhóm bào trì bắt đầu sửa chữa. Trước khi cập nhật dữ liệu ở các hàng thứ 2, chúng ta cần phải kiểm tra cột thứ 8 xem thử thời điểm nào nhóm bảo trì sẽ sửa chữa xong sự cố máy hỏng trước đó. Chẳng hạn GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 504
  38. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật như chúng ta quan sát sự kiện máy hỏng lần thứ 7, tương ứng với thời gian đồng hồ là 15:00 giờ (tức là 3:00 chiều). Tại thời điểm này, nhóm bào trì vẫn chưa hoàn tất công tác sửa chữa sự cố máy phát điện hỏng lần thứ 6 trước đó cho đến tận 16:00 giờ đồng hồ. Vì vậy trong cột số 5, chúng ta ghi nhận là 16:00 giờ. Ở đây, chúng ta cũng thừa nhận một giả thiết rằng trong thực tế mỗi một nhân viên bảo trì chỉ làm việc trong một ca 8 giờ. Vì vậy, khi một nhân viên bào trì mới vào thay ca cho nhân viên, nếu công việc sửa chữa của nhân viên trước đó còn dở dang thì anh ta sẽ tiếp tục công việc đó cho đến khi hoàn tất. Như vậy sẽ không có thời gian trùng lắp giữa các nhân viên bảo trì. Do đó, chi phí lao động phục vụ bảo trì máy sẽ = 24 giờ * 30 USD/giờ = 720 USD/ ngày. - Cột 6: Số ngẫu nhiên 2. Đây là con số ngẫu nhiên phát ra để mô phỏng thời gian cần sửa chữa tương ứng với sự cố máy phát điện hỏng. Số ngẫu nhiên 2 được chọn ngẫu nhiên từ Bảng các số ngẫu nhiên (bảng 6.1) tại cột đầu tiên tính từ phải sang trái. - Cột 7: Thời gian cần sửa chữa. Mỗi con số trong cột 7 này được tạo bởi số ngẫu nhiên tương ứng ở cột 6 (bảng 6.15) và các khoảng số ngẫu nhiên được định nghĩa trong bảng 6.14. Ví dụ số ngẫu nhiên đầu tiên là 07 sẽ nằm trong khoảng số ngẫu nhiên từ 01 đến 28 thể hiện tương ứng với thời gian cần sửa chữa là 1 giờ. - Cột 8: Thời gian đồng hồ (Thời điểm) máy sửa chữa xong. Cột này được tính bằng cách lấy thời gian đồng hồ bắt đầu sửa chữa (cột 5) cộng với thời gian cần sửa chữa (cột 7). Như vậy: (8) = (5) + (7). Ví dụ lần sửa chữa đầu tiên bắt đầu vào lúc 2:00 giờ đồng hồ và cần thời gian sửa chữa là 1 giờ nên thời gian sửa chữa xong sẽ được ghi nhận trong cột 8 là 2 + 1 = 3:00 giờ đồng hồ. - Cột 9: Số giờ máy ngừng hoạt động. Cột này được tính bằng cách lấy hiệu thời gian đồng hồ máy sửa chữa xong (cột 8) trừ đi thời gian GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 505
  39. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật đồng hồ máy hỏng (cột 4). Như vậy: (9) = (8) – (4). Ví dụ, trong bài toán này ứng với sự kiện máy hỏng lần thứ nhất thì số giờ máy ngừng hoạt động = 3:00 – 2:00 = 1 giờ. Còn ứng với sự kiện máy hỏng lần thứ 10 thì chúng ta có số giờ máy phát điện ngừng hoạt động = 23:00 – 19:30 = 3,5 giờ. * Phân tích chi phí bào trì ứng với mô phỏng trên: - Thời gian phục vụ công tác bào trì: Trong mô phỏng 15 lần máy hỏng ở bảng 6.15 ở trên, chúng ta sẽ tính được tổng thời gian phục vụ cho công tác sửa chữa bảo trì tương ứng là 34 giờ (bắt đầu vào lúc 0:00 giờ ngày thứ nhất đến 10:00 giờ ngày thứ 2). - Tổng số giờ máy phát điện ngừng hoạt động. Để tính chi phí do máy phát điện ngừng hoạt động, cô Bình tính toán tổng số giờ máy ngừng hoạt động từ cột 9 của bảng 6.15 là 44 giờ. Ngoài ra, cô Bình cũng nhận thấy có sự chồng chất/ùn đống (backlog) công tác bảo trì vào cuối thời kỳ phân tích mô phỏng. Tại lần máy phát điện hỏng thứ 13 diễn ra lúc 01:00 giờ nhưng phải chờ mãi cho đến lúc 04:00 giờ nhóm bảo trì mới bắt đầu tiến hành sửa chữa. Hiện tượng chậm trễ này cũng xuất hiện tương tự ở lần máy hỏng thứ 14 và thứ 15. Cô Bình xác định thấy sự cần thiết phải viết một chương trình máy tính để thể hiện nhiều lần mô phỏng hơn (100 lần, 1000 lần) quá trình máy phát điện hỏng, nhưng trước hết với mục đích phân tích sơ bộ dữ liệu thu thập được, cô Bình tiếp tục tính toán các chi phí bào trì như sau: 1. Chi phí công tác phục vụ bảo trì máy = Thời gian phục vụ công tác bào trì * Chi phí trả cho nhân viên bảo trì trong 1 giờ = 34 giờ * 30 USD/ giờ = 1.020 USD 2. Chi phí do máy phát điện hỏng (ngừng hoạt động) nhờ mô phỏng = Tổng số giờ máy phát điện ngừng hoạt động * Thất thu tương ứng 1 giờ máy hỏng GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 506
  40. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật = 44 giờ * 75 USD/ giờ = 3.300 USD 3. Tổng chi phí bảo trì của hệ thống máy phát điện hiện tại sau khi mô phỏng = Chi phí công tác phục vụ bảo trì máy + Chi phí do máy phát điện hỏng = 1.020 + 3.300 = 4.320 USD Nhận xét: + Việc tính toán tổng chi phí bảo trì là 4.320 USD sẽ có ý nghĩa hơn nếu cô Bình so sánh nó với các chính sách hoạch định bao trì khác để đưa ra kết luận phải chăng đây là chính sách bảo trì tốt nhất. Chẳng hạn như, công ty Bình Minh cũng có thể đưa ra chính sách tuyển dụng thêm một nhân viên bào trì thứ hai làm chung trong một ca với nhân viên bảo trì ở nhóm hiện hữu. + Ngoài ra, kỹ thuật mô phỏng còn giúp công ty trong việc phân tích chiến lược bảo trì phòng thủ (preventive maintenace). Nghĩa là, công ty Bình Minh có thể sử dụng chiến lược thay thế các máy phát điện hoặc các bộ phận thường bị hỏng khác nhau của máy bằng cách: § Thay thế các bộ phận hư hỏng của máy phát điện sau một số lần máy hỏng § Sửa chữa hoặc thay thế các bộ phận sau một thời gian bảo trì dựa trên việc ước tính thời gian bào trì trung bình. Sau đó chúng ta cũng tiến hành mô phỏng cho chiến lược bảo trì phòng thủ tương tự như trên. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 507
  41. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 9. CÁC LOẠI MÔ HÌNH MÔ PHỎNG Các mô hình mô phỏng thông thường có thể phân thành 3 loại: + Mô phỏng Monte Carlo sử dụng các lý thuyết xác suất và các số ngẫu nhiên để đánh giá phản ứng của hệ thống đối với các chính sách khác nhau. + Mô phỏng trò chơi (Operational gaming, gaming & simulation); + Mô phỏng hệ thống (System simulation). Tuy có sự khác biệt về mặt lý thuyết, việc ứng dụng các loại mô hình mô phỏng trên máy tính đã làm chúng có những thủ tục cơ bản tương đối giống nhau. Theo lý thuyết, các số ngẫu nhiên chỉ được sử dụng trong mô phỏng Monte Carlo. Tuy nhiên, trong một số vấn đề mô phỏng hệ thống hoặc trò chơi mô phỏng phức tạp mà trong đó các mối quan hệ giữa các thành phần không thể xác định một cách chính xác, chúng ta vẫn có thể sử dụng nguyên lý xác suất của phương pháp mô phỏng Monte Carlo. 9.1. Trò chơi mô phỏng Trò chơi mô phỏng thường liên quan đến việc mô phỏng 2 hay nhiều đối thủ cạnh tranh nhau. Ví dụ như các trò chơi mô phỏng chiến tranh (military games) và trò chơi mô phỏng kinh doanh (business games). Các loại trò chơi mô phỏng này cho phép người chơi sử dụng các kỹ năng về ra quyết định cũng như kỹ năng quản lý trong một tình huống cạnh tranh giả định. Trò chơi mô phỏng chiến tranh thường được sử dụng rộng rãi trong việc đào tạo các sỹ quan quân đội nhằm kiểm tra khả năng và đánh giá mức độ hiệu quả của việc chỉ huy tác chiến cũng như khả năng đưa ra các chiến lược phòng thủ, khả năng sử dụng các thiết bị trong cuộc chiến. Trò chơi mô phỏng kinh doanh đầu tiên được xây dựng bởi công ty Booz, Allen và Hamilton vào những năm 1950 giờ đây đã vô cùng GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 508
  42. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật thân thuộc với các sinh viên quản lý cũng như các doanh nhân. Các trò chơi mô phỏng kinh doanh sẽ cho chúng ta cơ hội kiểm tra khả năng ra quyết định cũng như các kỹ năng kinh doanh trong một môi trường cạnh tranh. Các nhóm hay người chơi giỏi nhất trong trò chơi mô phỏng kinh doanh sẽ được nhận biết qua việc thu được lợi nhuận cực đại, chiếm được nhiều thị phần, hay tăng giá trị cổ phiếu của công ty mình trên thị trường chứng khoán. Trong mỗi thời đoạn của trò chơi, có thể là một tuần, tháng, quý, người chơi phải đưa ra những quyết định về vấn đề tồn kho, sản xuất, tài chính, đầu tư, nghiên cứu tiếp thị tương ứng với với các điều kiện thay đổi của thị trường. Môi trường kinh doanh cạnh tranh sẽ được mô phỏng bởi máy tính, do đó chúng ta có thể xuất ra các dữ liệu về thị trường hiện tại tới từng người chơi. Điều này cho phép người chơi mô phỏng sự vận hành của công ty nhiều năm chỉ trong vài ngày hoặc vài tuần. 9.2. Mô phỏng hệ thống Cũng tương tự như trò chơi mô phỏng kinh doanh, mô phỏng hệ thống cho phép những người sử dụng kiểm tra các quyết định và chính sách quản lý khác nhau để đánh giá hiệu quả môi trường vận hành của hệ thống. Nó thường sử dụng để mô phỏng các hệ thống lớn, động và phức tạp như mô phỏng hệ thống vận hành của công ty (orporate operating system), mô phỏng hệ thống nền kinh tế quốc gia, mô phỏng bệnh viện và mô phỏng chính phủ của một thành phố. Trong mô phỏng hệ thống vận hành của công ty, doanh số, mức độ sản xuất, các chính sách tiếp thị, đầu tư, các hợp đồng liên doanh, tài chính và những nhân tố khác có liên quan được thể hiện bởi một chuỗi các phương trình toán học được đánh giá bằng mô phỏng. Trong mô phỏng hệ thống chính phủ của một thành phố, hệ thống mô phỏng có thể tiến hành đánh giá tác động của sự tăng thuế, phí tốn GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 509
  43. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật ngân sách cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng như đường sá và nhà ở, mở rộng tuyến đường mới, di cư và nhập cư và nhiều vấn đề an sinh khác. Trong mô phỏng hệ thống kinh tế, thường gọi là những mô hình kinh tế lượng, được các cơ quan đại diện chính phủ, các ngân hàng quốc gia, và những tổ chức lớn sử dụng để dự đoán những mức độ lạm phát, luân chuyển tiền tệ trong nước và ngoại tệ, và nạn thất nghiệp Đầu vào và đầu ra của bài toán mô phỏng hệ thống kinh tế được minh họa tóm tắt ở hình 6.6 sau đây: Hình 6.6. Đầu vào và đầu ra của mô phỏng hệ thống kinh tế Giá trị của mô phỏng hệ thống được thể hiện thông qua việc đặt câu hỏi “What-If?” (Điều gì sẽ xảy ra nếu như?) nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của kết quả đối với các chính sách khác nhau. Chẳng hạn như trong mô phỏng hoạch định công ty, chúng ta có thể thay đổi các giá trị đầu vào như chi phí dùng cho quảng cáo và sau đó đánh giá sự ảnh hưởng lên doanh số, thị phần, hoặc các chi phí ngắn hạn khác. Mô phỏng còn có thể sử dụng để đánh giá các dự án nghiên cứu và phát triển (R&D) hoặc xác định chiến lược dài hạn. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 510
  44. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 10. XÁC MINH VÀ CÔNG NHẬN Khi xây dựng mô hình mô phỏng, điều quan trọng là một mô hình mô phỏng phải được kiểm tra để đam bảo rằng nó là mô hình đúng và thể hiện tốt tình huống thực tế. 10.1. Xác minh Quá trình xác minh (Verification) bao gồm việc xác định xem mô hình trên máy tính có nhất quán và theo đúng logic của lý thuyết mô hình hay không. Như vậy, xác minh nhằm đảm bảo mô hình không bị lỗi logic. Các phương pháp xác minh bao gồm nhiều kỹ thuật chuẩn từ việc xây dựng phần mềm như tạo và lập trình mô hình ở dạng nhiều module nhỏ, dò tìm lỗi ở mỗi module nhỏ trước khi kết nối chúng lại với nhau, mời chuyên gia góp ý cho mô hình, kiểm tra mô hình bằng cách dùng các giả thiết đơn giản để so sánh kết quả của mô hình với các lời giải giải tích, sử dụng các bộ dữ liệu thực tế nhập vào và kiểm tra các kết quả đầu ra với thực tế và lần theo từng bước logic khi mô hình mô phỏng được tiến hành. Ngày nay nhiều chương trình mô phỏng có khả năng hoạt hình để người sử dụng có thể quan sát thấy khi một mô hình mô phỏng được thực hiện. Ví dụ mô hình một nhà máy sẽ cho ta thấy dòng sản phẩm chạy từ máy này sang máy khác, hoặc tình trạng máy đang hoạt động hay nghỉ giải lao hay cần sửa chữa. Hoạt hình giúp bạn một phương tiện để quan sát được hoạt động của mô hình và giúp bạn xác định được những vấn đề logic mà thông thường bạn không thấy được. Thông thường sẽ có những dấu hiệu báo lỗi chương trình. Sự xác minh trả lời câu hỏi " Chúng ta đã xây dựng đúng mô hình hay chưa?". GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 511
  45. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 10.2. Công nhận Sự công nhận (Validation) là quá trình so sánh mô hình mô phỏng với hệ thống thực tế để đảm bảo mô hình thể hiện đúng thực tế. Các giả thiết của mô hình phải được kiểm tra để đảm bảo các phân phối xác suất phù hợp được sử dụng. Một sự phân tích đầu vào và đầu ra của mô hình được tiến hành để xem xét các kết quả khác nhau. Nếu chúng ta biết được những kết quả đầu ra thực tế ứng với một tập các thông số đầu vào cụ thể, chúng ta có thể sử dụng các thông số đầu vào này trong mô hình máy tính để xem xét kết quả của quá trình mô phỏng có nhất quán với hệ thống thực tế hay không. Sự công nhận trả lời câu hỏi " Chúng ta đã xây dựng mô hình đúng hay chưa?". 11. VAI TRÒ CỦA MÁY TÍNH ĐỐI VỚI MÔ PHỎNG Chúng ta đã nhận biết được tầm quan trọng của máy tính trong việc mô phỏng những bài toán phức tạp. Nhờ sử dụng các chương trình mô phỏng trên máy tính, chúng ta có thể phát ra các số ngẫu nhiên, mô phỏng hàng trăm hàng ngàn thời đoạn chỉ trong vòng vài giây hoặc vài phút, và cung cấp các báo cáo để nhà quản lý ra quyết định dễ dàng hơn. Bởi vì kỹ thuật mô phỏng đòi hỏi khối lượng tính toán rất lớn, do đó nếu tính toán bằng tay sẽ rất khó khăn. Vì vậy, các chương trình mô phỏng trên máy tính là vô cùng cần thiết để giúp chúng ta đưa ra các quyết đúng có giá trị. Có 3 kiểu ngôn ngữ lập trình máy tính sử dụng trong quá trình mô phỏng: 1. Các ngôn ngữ mô phỏng mục đích bình thường (General Purpose simulation languages) như Visual Basic, C++, và Java. 2. Các ngôn ngữ mô phỏng mục đích chuyên dụng (Special General Purpose simualtion languages) như GPSS/H, SLAM II và SIMSCRIPT II.5. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 512
  46. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 3. Các chương trình mô phỏng thương mại viết sẵn (Prewritten simulation programs) như Extend, AutoMod, ALPHA/Sim, SIMUL8, STELLA, Arena, AweSim!, SLX 3 ưu điểm của ngôn ngữ mô phỏng mục đích chuyên dụng: 1. Yêu cầu thời gian lập trình ít hơn (đặc biệt đối với những bài toán mô phỏng lớn) 2. Kiểm tra và theo dõi các lỗi sai dễ dàng hơn và hiệu quả hơn 3. Có sẵn những bộ phát số ngẫu nhiên. Các chương trình mô phỏng thương mại viết sẵn có thể giúp chúng ta giải quyết những vấn đề thực tế từ đơn giản đến phức tạp. Các chương trình mô phỏng thương mại đều có thể sử dụng trên máy tính cá nhân và thường có khả năng hoạt hình. Đặc biệt chúng ta có thể sử dụng Excel để xây dựng mô hình mô phỏng một cách dễ dàng và nhanh chóng. Ngoài ra có rất nhiều chương trình add-ins trong Excel như @Risk, Crystall Ball, RiskSim và XLSim được sử dụng để mô phỏng các bài toán trong quản lý và kỹ thuật. 12. SỬ DỤNG PHẦN MỀM QM ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN CỬA HÀNG BÁN LỐP XE VINH QUANG Bước 1. - Menu Module® chọn Simulation GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 513
  47. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật - Menu File-New ® Hộp thoại Creat data set for Simulation xuất hiện (Nhập dữ liệu cho Bài toán Mô phỏng): - Title: Nhập tên bài toán (Ví dụ: Cửa hàng bán vỏ xe Vinh Quang) - Number of Categories: Khai báo số lượng các giá trị có thể có của biến nghiên cứu ® Click chọn nút OK. Bước 2: Xuất hiện hộp thoại khai báo: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 514
  48. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật - Number of trials: Số lần thực hiện mô phỏng - Seed: Giá trị mồi - Category name: Tên - Value: Giá trị biến - Frequency: Tần số Bước 3. Bấm chọn (Giải bài toán) ® Bảng kết quả xuất hiện cho ta giá trị: - Probability: Xác suất; - Cumulative Probability: Xác suất tích lũy - Expected Value: Nhu cầu kỳ vọng (giá trị trung bình lý thuyết) hàng ngày (ở ví dụ này là 2,95) - Average Value = Giá trị trung bình mẫu thực tế do mô phỏng Bước 4. Hiển thị kết quả bán hàng mỗi ngày bằng cách: Menu Window- Individual GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 515
  49. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật - Quan sát đồ thị thể hiện kết quả: Menu Window- Results Graph 13. TÓM TẮT Mục đích của chương này là nhằm thảo luận lý thuyết và cách tiếp cận mô phỏng như là một trong những công cụ để giải quyết vấn đề. Tư tưởng chủ đạo của kỹ thuật mô phỏng là bắt chước (imitate) lại thế giới thực bằng một thuật toán mà không ảnh hưởng đến hoạt động của nó. Mục tiêu của mô hình toán là kết hợp các biến số quan trọng và các ràng buộc liên quan được thể hiện bởi hệ thống (bất) phương GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 516
  50. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật trình để chúng ta có thể nghiên cứu các ảnh hưởng của các quyết định quản lý khác nhau đến toàn thể hệ thống. Cách tiếp cận giải quyết vấn đề bằng mô phỏng có rất nhiều ưu điểm so với các phương pháp phân tích định lượng khác, đặc biệt là đối với các bài toán lớn và phức tạp khó có thể giải bằng các phương pháp định lượng truyền thống. Khi chúng ta khảo sát một hệ thống chứa các phần tử, mà mỗi phần tử là một biến ngẫu nhiên, thường được thể hiện bởi các phân phối xác suất, thì phương pháp mô phỏng Monte-Carlo có thể áp dụng. Khoảng các số ngẫu nhiên thể hiện từng giá trị kết quả có thể có của biến nghiên cứu trong mô hình. Một số được gọi là ngẫu nhiên khi nó được phát ra bởi một quá trình phát số ngẫu nhiên. Có nhiều cách để xác định các số ngẫu nhiên (Bánh xe trò chơi roulette, tra bảng các số ngẫu nhiên, sử dụng các hàm phát số ngẫu nhiên trên máy tính ) miễn là nó đưa ra được tỷ lệ đúng giữa các kết quả. Kỹ thuật mô phỏng phải được tiến hành trên nhiều thời đoạn để đánh giá ảnh hưởng dài hạn đến từng giá trị chính sách đang nghiên cứu. Trong chương cũng trình bày minh họa ứng dụng mô phỏng trong bài toán quản lý tồn kho, bài toán xếp hàng và bài toán hoạch định chính sách bảo trì. Ngoài ra, còn phân biệt mô hình mô phỏng gia tăng thời gian cố định và mô hình mô phỏng gia tăng sự kiện kế tiếp. Tiếp theo chương này cũng trình bày tầm quan trọng của sự xác minh và công nhận trong quá trình mô phỏng. Ngoài mô phỏng Monte Carlo, chương cũng giới thiệu khát quát 2 loại mô hình mô phỏng thông dụng khác là mô phỏng trò chơi và mô phỏng hệ thống. Cuối cùng là phần trình bày về tầm quan trọng của máy tính trong quá trình mô phỏng. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 517
  51. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 14. THUẬT NGỮ ANH VIỆT CHƯƠNG 6 STT Tiếng Anh Tiếng Việt Cumulative Probability 1 Distribution Phân phối xác suất tích lũy 2 Fixed Time Increment Model Mô hình gia tăng theo thời gian 3 Flow Diagram/Flowchart Lưu đồ General-Purpose Simulation Các ngôn ngữ mô phỏng mục đích 4 Languagres bình thường 5 Important Variable Biến chính/Thông số chính 6 Monte Carlo Simulation Phương pháp mô phỏng Monte Carlo 7 Next Event Increment Model Mô hình gia tăng theo sự kiện kế tiếp Operational Gaming/ Gaming 8 Simulation Trò chơi mô phỏng Các chương trình mô phỏng thương 9 Prewritten Simulation Programs mại 10 Probability Distribution Phân phối xác suất 11 Random Number Số ngẫu nhiên 12 Random Number Interval Khoảng số ngẫu nhiên 13 Simulation Mô phỏng/Kỹ thuật mô phỏng Special-Purpose Simulation Các ngôn ngữ mô phỏng mục đích 14 Languagres chuyên dụng 15 Spins of Roulette Wheel Bánh xe trò chơi Roulette 16 System Simulation Mô phỏng hệ thống 17 Table of Random Numbers Bảng các số ngẫu nhiên 18 Validation Sự công nhận 19 Verification Sự xác minh GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 518
  52. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 15. ĐÁNH GIÁ KẾT THÚC CHƯƠNG A- Câu hỏi trắc nghiệm: A1- Dạng trắc nghiệm nhiều lựa chọn (Chọn 1 câu đúng nhất) 1. Một mô hình được gọi là mô hình mô phỏng gia tăng sự kiện tiếp theo (A next event increment simulation model) nếu biến số là a. Số lượng báo bán được hàng. b. Số lượng các trận mưa vào một ngày cụ thể. c. Thời gian trung bình mỗi khách hàng phải chờ trong bài toán xếp hàng. d. Số lượng các cuộc gọi đến số 115 trong ngày. 2. Quá trình xác minh (Verification process) mô hình là làm cho a. Mô hình diễn tả đầy đủ hệ thống thế giới thực. b. Mô hình có tính chắc chắn và lôgíc. c. Các số ngẫu nhiên đúng được sử dụng. d. Số lần chạy mô phỏng là đủ. 3. Quá trình công nhận (Validation process) mô hình là làm cho a. Mô hình diễn tả đầy đủ hệ thống thế giới thực. b. Mô hình có tính chắc chắn và lôgíc. c. Các số ngẫu nhiên đúng được sử dụng. d. Số lần chạy mô phỏng là đủ. 4. Điều nào sau đây thể hiện ưu điểm của mô phỏng? a. Tiết kiệm được thời gian. b. Luôn đưa ra lời giải tương đối đơn giản và không đắt tiền. c. Những kết quả của vấn đề này có thể ứng dụng đối với những vấn đề khác. d. Nó luôn luôn tìm lời giải tối ưu cho vấn đề. 5. Điều nào sau đây thể hiện khuyết điểm của mô phỏng? a. Tốn rất ít chi phí để xây dựng mô hình mô phỏng cho những bài toán phức tạp. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 519
  53. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật b. Nó luôn luôn đưa ra lời giải tối ưu cho bài toán. c. Những kết quả của vấn đề này có thể ứng dụng đối với những vấn đề khác. d. Nhà quản lý phải tạo ra tất cả các điều kiện và ràng buộc để khảo sát lời giải. 6. Một nhà khí tượng học đang mô phỏng số lượng những ngày có mưa xuất hiện trong một tháng. Khoảng số ngẫu nhiên từ 01 đến 30 được dùng để chỉ báo rằng mưa xuất hiện vào một ngày cụ thể, và khoảng số ngẫu nhiên từ 31 đến 100 chỉ báo rằng mưa không xuất hiện. Hỏi xác suất để mưa xuất hiện là bao nhiêu? a. 0,30 b. 0,31 c. 1,00 d. 0,70 7. Kỹ thuật mô phỏng rất hiệu quả để a. Đưa ra những câu trả lời bằng số. b. Tăng sự hiểu biết về vấn đề. c. Cung cấp lời giải nhanh chóng các vấn đề tương đối đơn giản. d. Cung cấp lời giải tối ưu cho các vấn đề phức tạp. 8. Khi thử nghiệm mô phỏng Monte Carlo, nhu cầu trung bình được mô phỏng sẽ có giá trị xấp xỉ bằng a. Nhu cầu thực tế. b. Nhu cầu kỳ vọng. c. Nhu cầu lấy theo mẫu. d. Nhu cầu hàng ngày. 9. Tư tưởng chủ đạo của kỹ thuật mô phỏng là a. Bắt chước lại tình huống trong thế giới thực bằng một thuật toán. b. Nghiên cứu những đặc điểm và thuộc tính của tình huống thực tế. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 520
  54. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật c. Đưa ra những kết luận và ra quyết định hành động dựa vào các kết quả mô phỏng. d. Tất cả đều đúng 10. Sử dụng mô phỏng trong bài toán xếp hàng là thích hợp nếu a. Số lượng đến tuân theo phân phối Poisson. b. Tốc độ phục vụ là hằng số c. Tuân theo nguyên tắc FIFO. d. Có 10% khả năng đến nơi để rồi đi trước khi nhận được sự phục vụ. 11. Những ngôn ngữ chuyên dụng để lập trình mô phỏng bao gồm a. C++. b. BASIC. c. GPSS. d. Java e. Tất cả đều đúng. 12. Sau khi thiết lập phân phối xác suất, và cho biết xác suất của 2 sà lan đến nơi vào giờ tiếp theo là 0,20. Một khoảng số ngẫu nhiên sẽ được gán tương ứng với điều kiện trên. Câu nào sau đây không thể hiện đúng khoảng số ngẫu nhiên? a. 01–20 b. 21-40 c. 00-20 d. 00-19 e. Tất cả của ở trên đều thích hợp 13. Trong quá trình mô phỏng Monte Carlo, biến chúng ta có thể mô phỏng là a. Thời gian chờ trong bài toán tồn kho. b. Thời gian giữa những lần máy hỏng. c. Thời gian giữa những lần đến tại một trạm phục vụ. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 521
  55. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật d. Số nhân viên vắng mặt trong mỗi ngày làm việc e. Tất cả đều đúng 14. Điều nào sau đây thể hiện ưu điểm của mô phỏng? a. Nó cho phép nhà quản lý giải quyết vấn đề bằng cách đặt câu hỏi “What-If? b. Nó có thể thực hiện bằng tính tay hoặc máy tính bỏ túi. c. Nó không gây cản trở hệ thống thế giới thực. d. Tất cả đều đúng e. Câu a và c đúng 15. Bước đầu tiên của kỹ thuật mô phỏng là a. Chọn phương án giải quyết b. Xây dựng mô hình mô phỏng c. Làm cho mô hình có hiệu lực d. Xác định vấn đề e. Tất cả đều sai 16. Điều nào sau đây thể hiện khuyết điểm của mô phỏng? a. Không có khả năng để phân tích những vấn đề thực tế lớn và phức tạp. b. Có khả năng tiết kiệm được thời gian. c. Có thể gây rối bằng việc can thiệp vào hệ thống thế giới thực. d. Không dễ dàng áp dụng lời giải của vấn đề này đối với các vấn đề khác. e. Tất cả đều đúng 17. Bước đầu tiên của quá trình mô phỏng Monte Carlo là a. Phát ra các số ngẫu nhiên b. Thiết lập các phân phối xác suất tích lũy c. Tạo các khoảng số ngẫu nhiên d. Mô phỏng thử e. Thiết lập phân phối xác suất GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 522
  56. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 18. Xác suất tích lũy được tính bằng cách a. Cộng tất cả các xác suất tương ứng với một biến. b. Mô phỏng phân phối xác suất ban đầu. c. Cộng tất cả các giá trị xác suất trước cho tới giá trị hiện tại của biến. d. Bất kỳ phương pháp nào kể trên. e. tất cả đều sai 19. Nếu muốn mô phỏng bài toán quản lý tồn kho thì a. Tiến hành mô phỏng trong nhiều ngày. b. Tiến hành mô phỏng nhiều ngày và nhiều lần khác nhau bằng cách sử dụng nhiều tập những số ngẫu nhiên. c. Tiến hành mô phỏng nhiều lần bằng cách sử dụng nhiều tập những số ngẫu nhiên d. Tiến hành mô phỏng một lần trong một thời gian tương đối ngắn e. Tất cả đều sai 20. Trong thực tế, nếu muốn giải bài toán xếp hàng một cách chính xác mà không muốn sử dụng phân phối Poisson và phân phối dạng hàm số mũ, chúng ta nên a. Hiệu chỉnh các phương trình trong bài toán xếp hàng để làm cho chúng phù hợp với vấn đề của chúng ta. b. Sử dụng phương pháp mô phỏng. c. Sử dụng các phương trình đơn giản trong bài toán xếp hàng dù biết chúng không thích hợp d. Xây dựng một mô hình vật lý và sử dụng nó để nghiên cứu vấn đề. e. Tất cả đều sai 21. Tất cả những điều sau đây là những cách khác nhau dùng để phát ra các số ngẫu nhiên ngoại trừ a. Bảng các số ngẫu nhiên. b. Bánh xe trò chơi roulette. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 523
  57. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật c. Các hàm phát số ngẫu nhiên trên máy tính d. Phương pháp nửa bình phương của Von Neumann e. Chuỗi Fibonacci 22. Ba loại mô hình mô phỏng là a. Trò chơi mô phỏng, mô phỏng Monte Carlo, mô phỏng hệ thống. b. Mô phỏng Monte Carlo, mô phỏng xếp hàng, mô phỏng chính sách bảo trì. c. Mô phỏng Monte Carlo, mô phỏng hệ thống, trò chơi điện tử trên máy tính. d. Mô phỏng hệ thống, trò chơi mô phỏng, mô phỏng dự báo thời tiết. e. Tất cả đều sai 23. Kỹ thuật mô phỏng rất hiệu quả để a. Tăng sự hiểu biết về vấn đề. b. Đạt được lời giải của một vấn đề tương đối ít tốn kém. c. Đạt được lời giải tối ưu của vấn đề. d. Cung cấp nhanh chóng các câu trả lời thường không chính xác cho các vấn đề phức tạp. e. Tất cả đều sai GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 524
  58. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật A2- Dạng trắc nghiệm đúng sai 1. Nguyên lý của mô phỏng có thể ứng dụng để nghiên cứu nhiều vấn đề đa dạng khác nhau. 2. Một trong những ưu điểm quan trọng nhất của mô phỏng là nó có thể là công cụ duy nhất sẵn có để nghiên cứu những vấn đề rất phức tạp. 3. Mô phỏng luôn luôn liên quan đến việc xây dựng cách tính toán của một vấn đề hay quá trình. 4. Bước đầu tiên của kỹ thuật mô phỏng là xây dựng mô hình mô phỏng. 5. Một trong những ưu điểm của mô phỏng là lời giải của một mô hình mô phỏng có thể dễ dàng áp dụng vào các mô hình khác. 6. Để xây dựng một mô hình mô phỏng tốt, nhà quản lý phải thu thập được những thông tin quan trọng liên quan đến vấn đề cần giải quyết. 7. Có thể phát ra các số ngẫu nhiên nhờ thảy xúc xắc. 8. Mô phỏng thường được sử dụng khi nghiên cứu những vấn đề về có chứa các biến hay tham số có giá trị không chắc chắn. 9. Phân tích kết quả của mô phỏng rồi so sánh nó với các phương pháp khác cũng là một bước của kỹ thuật mô phỏng. 10. Mô phỏng Monte Carlo sẽ luôn luôn cho kết quả giống nhau cho dù việc phát ra tập các số ngẫu nhiên là khác nhau. 11. Trò chơi mô phỏng thường liên quan đến việc mô phỏng hai hoặc nhiều hơn hai người chơi cạnh tranh nhau. 12. Mô hình gia tăng thời gian cố định liên quan đến tổng thời gian mà mô phỏng được tiến hành. 13. Mô phỏng là một kỹ thuật thường được dùn để nghiên cứu các vấn đề đơn giản và dễ đưa ra lời giải. 14. Mô hình mô phỏng sẽ cho chúng ta lời giải chính xác thể hiện bằng số của vấn đề cụ thể nào đó. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 525
  59. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 15. Thông thường để phân tích và đánh giá kết quả mô phỏng đòi hỏi phải có kiến thức nhất định về thống kê. 16. Những ngôn ngữ máy tính chuyên dụng đã được phát triển cho phép chúng ta mô phỏng nhiều loại vấn đề cụ thể khác nhau. 17. Có bài toán, sau khi đưa ra kết quả mô phỏng, chúng ta phải quay trở về để định nghĩa lại vấn đề. 18. Để đưa những kết quả hữu ích từ mô phỏng, chúng tôi chỉ cần sử dụng duy nhất một tập số ngẫu nhiên. 19. Sẽ rất mạo hiểm khi đưa ra nhiều thông tin hữu ích dựa vào sự mô phỏng ngắn hạn. A3- Dạng trắc nghiệm điền vào chỗ trống 1. Để gán những số ngẫu nhiên trong quá trình mô phỏng Monte Carlo, điều quan trọng là phải ___. a. Thiết lập được các phân phối xác suất tích lũy. b. Sử dụng những số ngẫu nhiên từ một bảng các số ngẫu nhiên. c. Sử dụng duy nhất một tập các số ngẫu nhiên. d. Sử dụng bảng tính Excel. e. Biết chính xác phân phối của hệ thống trong thực tế 2. Mô phỏng là cố gắng ___ những đặc điểm, vẻ ngoài và những thuộc tính của một hệ thống thực. a. Phát triển. b. Tạo bản sao. c. Phân tích. d. Nhân lên. e. Ẩn trốn. 3. Khi sử dụng mô phỏng Monte Carlo, ___. a. Giá trị của những biến được phát ra bởi quá trình mô phỏng sẽ xấp xỉ bằng giá trị của những biến trong thực tế. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 526
  60. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật b. Giá trị trung bình của những biến phát ra bởi quá trình mô phỏng sẽ xấp xỉ bằng giá trị trung bình của những biến trong thực tế. c. Giá trị trung bình của những biến phát ra bởi quá trình mô phỏng sẽ lớn hơn giá trị trung bình của những biến trong thực tế. d. Giá trị trung bình của những biến phát ra bởi quá trình mô phỏng sẽ nhỏ hơn giá trị trung bình của những biến trong thực tế. e. Giá trị trung bình của những biến phát ra bởi quá trình mô phỏng sẽ chính xác bằng giá trị trung bình của những biến trong thực tế. 4. Để thành công trong việc ứng dụng kỹ thuật mô phỏng yêu cầu cả kiến thức giải quyết vấn đề lẫn kiến thức của ___. a. Lập trình máy tính. b. Phân tích thống kê và hiểu biết các phân phối xác suất. c. Kỹ thuật hay khoa học máy tính. d. Khoa học xã hội. e. Phần mềm QM. 5. Xây dựng một mô hình mô phỏng hữu ích thường là việc ___ và ___ a. Nhanh chóng, tốn kém. b. Nhanh chóng, không tốn kém. c. Cần nhiều thời gian, tốn kém. d. Dễ dàng, bình thường. e. Không thể đạt được, không thực tế 6. ___ thường liên quan đến sự mô phỏng hai hoặc nhiều hơn hai các người chơi cạnh tranh. a. Trò chơi mô phỏng b. Mô phỏng Monte Carlo c. Mô phỏng hệ thống d. Các mô hình có hiệu lực e. Trò chơi đánh nhau GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 527
  61. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 7. Mô hình dùng để huấn luyện quân lính của quân đội trong cuộc chiến tranh là một ví dụ của ___. a. Mô phỏng Monte Carlo. b. Mô phỏng hệ thống. c. Phần mềm Crystall Ball. d. Vấn đề chính sách bảo trì. e. Trò chơi mô phỏng 8. Mô hình dùng để đánh giá cách bố trí mặt bằng của một nhà máy có hợp lý hay không là một ví dụ của ___. a. Mô phỏng hệ thống. b. Mô phỏng Monte Carlo. c. Trò chơi mô phỏng. d. Mô phỏng bài toán xếp hàng. e. Mô hình gia tăng thời gian cố định. 9. Mô hình ___ phát ra thời điểm ngẫu nhiên cho đến khi sự kiện tiếp theo xuất hiện. a. Mô phỏng ngẫu nhiên b. Gia tăng theo thời gian cố định c. Tích lũy d. Gia tăng theo sự kiện tiếp theo e. Trò chơi mô phỏng 10. ___trả lời câu hỏi "Chúng ta đã xây dựng đúng mô hình hay chưa?". a. Mô phỏng b. Trò chơi mô phỏng c. Mô phỏng hệ thống. d. Sự xác minh e. Sự công nhận B- Viết tự luận: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 528
  62. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 1. Giải thích khái niệm nén thời gian (time compression) trong mô phỏng. 2. Liệt kê các bước của quá trình mô phỏng. 3. Liệt kê các bước của phương pháp mô phỏng Monte Carlo. 4. Giải thích tại sao khi việc sử dụng mô phỏng Monte Carlo, chúng ta cần phải kiểm tra mô hình ứng với nhiều tập các số ngẫu nhiên. 5. Định nghĩa số ngẫu nhiên. 6. Giải thích khái niệm mô phỏng Monte Carlo. 7. Nêu tóm tắt ứng dụng mô phỏng Monte Carlo trong việc hoạch định chính sách quản lý tồn kho. 8. Giải thích điểm khác biệt chính yếu giữa mô hình gia tăng thời gian cố định và mô hình gia tăng sự kiện kế tiếp. 9. Liệt kê một số ưu điểm của ngôn ngữ mô phỏng mục đích chuyên dụng so với ngôn ngữ mô phỏng mục đích bình thường. 10. Giải thích tại sao có nhà khoa học đã viết rằng "Mục đích của mô phỏng là sự hiểu biết vấn đề, chứ không phải là những con số kết quả". 11. Giải thích sự khác nhau giữa sự xác minh và công nhận của một mô hình. C- Thảo luận tình huống: 1. Cửa hàng bán vỏ xe hơi Vinh Quang Cửa hàng Vinh Quang bán rất nhiều loại vỏ xe hơi, trong đó loại lốp có bố tỏa tròn của bánh xe hơi (Radial tire) chiếm một thị phần lớn trong toàn bộ doanh số bán hàng của cửa hàng. Nhận thấy chi phí tồn kho của mặt hàng này có thể tăng lên đáng kể, anh Quang - chủ cửa hàng - mong muốn đưa ra một chính sách quản lý sự tồn kho tối ưu cho loại lốp này. Bạn hãy giúp anh Nam mô phỏng nhu cầu hàng ngày của lốp xe với chu kỳ là 15 ngày (Cho biết các số ngẫu nhiên phát ra được lấy từ cột 1 của bảng các số ngẫu nhiên). Cho biết nhu cầu hàng GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 529
  63. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật ngày của lốp có bố tỏa tròn (Radial tire) trong 200 ngày qua được cho trong bảng 1 sau đây. Bảng1.1 Nhu cầu hàng ngày của lốp có bố tỏa tròn Số lượng lốp xe tiêu thụ Tần số (ngày) (cái/ngày) 0 10 1 20 2 40 3 60 4 40 5 30 a. Hãy tính số lốp xe tiêu thụ trung b. So sánh kết quả câu a với nhu cầu kỳ vọng hàng 2. Cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam Ông Nam, ông chủ kiêm nhà quản lý của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam, muốn đưa ra một chính sách quản lý tồn kho tối ưu sao cho chi phí là thấp nhất cho sản phẩm chuyên bán của cửa hàng: mũi khoan bê tông hiệu NICHOLSON của Mỹ. Hình. Mũi khoan bê tông Bạn hãy giải bài toán theo 7 bước của kỹ thuật mô phỏng với chu kỳ là 10 ngày. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 530
  64. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Cho biết: - Chính sách đặt hàng đầu tư đầu tiên của ông Nam là nếu số lượng đặt hàng là Q =10 thì điểm tái đặt hàng là ROP = 5. - Số mũi khoan bê tông bán được mỗi ngày trong 300 ngày vừa qua được ghi nhận trong bảng sau. Bảng 2.1. Nhu cầu tiêu thụ mũi khoan bê tông hàng ngày của cửa hàng vật liệu xây dựng Phương Nam Số lượng mũi khoan tiêu thụ (cái/ngày) Tần số (ngày) 0 15 1 30 2 60 3 120 4 45 5 30 - Số ngày để nhận được 50 đơn đặt hàng đã gửi đi trong quá khứ được cho như trong bảng sau. Bảng 2.2. Thời gian chờ (Leadtime) Lead time (ngày) Tần số (ngày) 1 10 2 25 3 15 - Tồn kho đầu kỳ vào ngày 1 (Dự trữ ban đầu) là 10 mũi khoan bê tông. - Giả sử rằng cửa hàng ông Nam mở cửa kinh doanh 200 ngày trong 1 năm. Ông Nam ước lượng các chi phí như sau: - Chi phí mỗi lần đặt hàng = 10 (USD/lần) - Chi phí tồn kho cho 1 mũi khoan bê tông = 6 USD/ năm = 6/200 = 0,03 USD/ngày - Thất thu (nếu không có mũi khoan để bán) = 8 USD/ngày GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 531
  65. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Câu hỏi đặt ra là tổng chi phí tồn kho mỗi ngày ứng với chính sách đặt hàng do ông Nam đưa ra (Q=10, ROP = 5) cho cửa hàng là bao nhiêu? 3. Cảng Vĩnh Long - Các sà lan chở đầy hàng hóa và cát san lấp xây dựng đến cảng Vĩnh Long vào ban đêm sau một chuyến đi dài dọc theo dòng sông Tiền và sông Hậu từ các thành phố ở miền Tây Nam Bộ. Một nghiên cứu của ông Long, giám đốc cảng Vĩnh Long, cho thấy rằng số lượng sà lan tháo dỡ hàng hóa hàng ngày có khuynh hướng thay đổi tùy thuộc vào đặc điểm của loại hàng hóa mà nó chuyên chở. Số lượng sà lan đến cảng vào mỗi đêm từ 0 đến 5 chiếc với xác suất tương ứng cho 0, 1, 2, 3, 4 và 5 chiếc đến được cho như trong bảng 1. Bảng 3.1. Số lượng các sà lan đến trong ngày Số lượng sà lan đến Xác suất 0 0,13 1 0,17 2 0,15 3 0,25 4 0,20 5 0,10 - Ông Long cũng cho biết thông tin để về tốc độ tháo dỡ hàng hóa hàng ngày (xem bảng 2). Bảng 3.2. Tốc độ tháo dỡ hàng hóa hàng ngày và khoảng các số ngẫu nhiên Tốc độ tháo dỡ Xác suất (chiếc/ngày) 1 0,05 2 0,15 3 0,50 4 0,20 GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 532
  66. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 5 0,10 - Theo luật tại bến cảng, ông Long còn cho biết thêm các sà lan tháo dỡ hàng hóa phải dựa trên nguyên tắc FIFO (First-In, First-Out). - Bạn hãy dùng mô phỏng để nghiên cứu số lượng sà lan đến, số lượng tàu được tháo dỡ và sự trễ (do chờ đợi để tháo dỡ hàng) giúp ông Long trong chu kỳ 15 ngày. 4. Công ty cung cấp năng lượng điện Bình Minh - Công ty Bình Minh chuyên cung cấp điện tới các vùng ở nông thôn ở đồng bằng sông Cửu Long thông qua gần 200 máy phát điện. Các nhà quản lý của công ty thừa nhận rằng nếu công tác bảo trì các máy phát điện được tốt thì sẽ giảm thiểu các sự cố hỏng hóc của máy. Nhu cầu điện năng trong 3 năm vừa qua luôn có mức cao nên công ty rất quan tâm đến thời gian chết (thời gian ngừng hoạt động) của các máy phát điện. Bởi vì khi máy ngừng hoạt động sẽ làm công ty tốn kém rất nhiều chi phí. - Ông Minh, giám đốc công ty Bình Minh, cho biết trung bình cứ 1 máy phát điện ngừng hoạt động trong một giờ sẽ làm công ty thất thu một khoản tiền tương ứng là 75 USD. Khoản thất thu này được ước tính dựa trên việc công ty Bình Minh phải “mua lại” năng lượng điện từ các công ty cung cấp điện năng khác để bán cho khách hàng. Để giảm thiểu tình trạng này, công ty đã tuyển dụng một nhóm 4 nhân viên sửa chữa bảo trì có kỹ năng giỏi và trả lương rất hậu (khoảng 30 USD/1 giờ) làm liên tục 8 giờ/ ca, 24 giờ một ngày, và 7 ngày trong một tuần. - Cô Bình, trưởng nhóm sửa chữa bảo trì, được giao trách nhiệm chính trong việc phân tích bài toán bảo trì hỏng hóc của các máy phát điện. Cho biết thời gian giữa những xảy ra sự cố máy phát điện hỏng (ngừng hoạt động) theo thống kê thay đổi từ 0,5 giờ đến 3 giờ như trong bảng 4.1 sau đây. GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 533
  67. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Bảng 4.1. Thời gian giữa những lần máy phát điện hỏng của công ty Bình Minh Thời gian giữa những lần máy hỏng (giờ) Số lần 0,5 5 1 6 1,5 16 2 33 2,5 21 3 19 - Thời gian sửa chữa máy phát điện bị hỏng của nhóm bào trì tùy theo sự cố thông thường dao động từ 1 đến 3 giờ được cho trong bảng sau đây Bảng 4.2. Thời gian phục vụ sửa chữa máy phát điện của nhóm bảo trì Thời gian yêu cầu sửa chữa máy hỏng (giờ) Số lần 1 28 2 52 3 20 Tổng 100 - Bạn hãy giúp cô Bình tiến hành mô phỏng với chu kỳ 15 lần máy hỏng. Từ đó tính toán: 1. Chi phí công tác phục vụ bảo trì máy 2. Chi phí do máy phát điện hỏng (ngừng hoạt động) 3. Tổng chi phí bảo trì của hệ thống máy phát điện 5. Ông Hoàng, chủ cửa hàng Huy Hoàng chuyên bán các loại máy nước nóng, muốn có một số lượng lớn máy nước nóng để luôn đáp ứng nhu cầu khách hàng nhưng ông ta cũng nhận ra rằng điều này rất tốn kém. Ông Hoàng thu thập doanh số sản phẩm máy nước nóng tại cửa hàng mình trong hơn 50 tuần qua và ghi nhận như sau: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 534
  68. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Số lượng máy nước nóng bán được Số tuần mỗi tuần 4 6 5 5 6 9 7 12 8 8 9 7 10 3 Câu hỏi: a. Nếu ông Hoàng quyết định giữ số lượng cung cấp là 8 máy nước nóng mỗi tuần thì có bao nhiêu lần cửa hàng ông ta sẽ bị thất thu trong mô phỏng 20 tuần? (Quy ước phát số ngẫu nhiên ở cột 7 của bảng các số ngẫu nhiên bắt đầu từ số 10). b. Doanh số trung bình mỗi tuần (kể cả khi không có hàng để bán) của sản phẩm máy nước nóng trong chu kỳ mô phỏng 20 tuần là bao nhiêu? c. Nếu không dùng phương pháp mô phỏng, hãy tính giá trị kỳ vọng doanh số mỗi tuần và so sánh với kết quả ở câu b? 6. Ông Nam, giám đốc ngân hàng Phương Nam, đang muốn xác định cần có bao nhiêu nhân viên giao dịch ngân hàng (thu ngân) trong thời gian những giờ cao điểm. Chính sách của ông đưa ra tại ngân hàng là thời gian chờ đợi trung bình tối đa của khách hàng khi đến thực hiện giao dịch tại ngân hàng là không vượt quá 2 phút. Theo tình hình hiện tại, ông thu thập và thống kê được một số dữ liệu như sau: Thời gian phục vụ khách hàng được cho trong bảng sau: Thời gian phục vụ khách hàng Xác suất (phút) GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 535
  69. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 0 0,00 1 0,25 2 0,20 3 0,40 4 0,15 Thời gian khách hàng đến được cho trong bảng sau: Thời gian giữa các lần khách hàng Xác suất đến (phút) 0 0,10 1 0,35 2 0,25 3 0,15 4 0,10 5 0,05 Câu hỏi: Với mô phỏng 15 khách hàng, các nhân viên giao dịch ngân hàng có đáp ứng được chính sách do ông Nam đề ra hay không? Cho biết các số ngẫu nhiên được lấy ở cột 3 và cột 1 của bảng các số ngẫu nhiên. 7. Người ta nhận xét thấy mỗi giờ có 1, hoặc 2, 3, 4, và 5 khách hàng đến một cửa hàng vật liệu xây dựng, theo luật phân phối xác suất sau: Số khách/giờ Tần số xảy ra Xác suất 1 10 0,10 2 40 0,40 3 30 0,30 4 15 0,15 5 5 0,05 100 1,00 Yêu cầu: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 536
  70. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật a. Mô phỏng số khách đến tới 40 người, và tính số khách trung bình đến cửa hàng mỗi giờ; so sánh trị này với trị kỳ vọng số khách đến theo phân phối xác suất. b. Tính tổng số trung bình khách đến cửa hàng sau 20 giờ. Đáp số: a. 2,8 khách, trị kỳ vọng = 2,65 khách b. 56 khách GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 537
  71. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật 8. Đội phòng cháy chữa cháy thành phố nhận được điện thoại cấp cứu cách nhau hoặc 1 giờ, hoặc 2, 3, 4, 5 và 6 giờ theo phân phối xác suất như sau: Khoảng cách thời gian giữa các lần cấp Xác suất cứu (giờ) 1 0,05 2 0,10 3 0,30 4 0,30 5 0,20 6 0,05 Tổng 1,00 Đội thường trực suốt 24 giờ mỗi ngày. Yêu cầu a. Mô phỏng số lần gọi cấp cứu trong 3 ngày. b. So sánh thời gian trung bình cách quãng giữa các lần gọi cấp cứu này với thời gian kỳ vọng giữa các lần gọi theo phân phối xác suất ở bảng trên. Tại sao kết quả khác nhau? c. Tính xem có bao nhiêu lần gọi cấp cứu trong thời gian 3 ngày đó? Bạn có thể chấp nhận rằng đó là con số trung bình các lần gọi cấp cứu của 3 ngày được không? Nếu không thì bạn mô phỏng như thế nào để xác định con số trung bình này? Đáp số: a. 3,5 giờ b. Trị kỳ vọng = 3,65. Kết quả khác nhau vì số lượng mô phỏng quá ít. c. Có 21 lần gọi cấp cứu trong thời gian 3 ngày, đây chưa phải là con số trung bình, cần phải mô phỏng nhiều hơn. 9. Cho biết thời gian giữa các lần đến một bến bốc dỡ của các sà lan chở cát theo phân phối xác suất như sau: GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 538
  72. Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software For evaluation only. Chương 6. Ứng dụng mô phỏng trong quản lý và kỹ thuật Thời gian giữa các lần đến (ngày) Xác suất 1 0,05 2 0,10 3 0,20 4 0,30 5 0,20 6 0,10 7 0,05 Tổng 1,00 Thời gian để bốc cát khỏi sà lan theo phương pháp xác suất như sau: Thời gian bốc dỡ cát (ngày) Xác suất 3 0,10 4 0,20 5 0,40 6 0,30 Tổng 1,00 Yêu cầu tính a. Thời gian chờ đợi trung bình của 20 lần đến đầu tiên. b. Số sà lan chờ đợi trung bình trong hàng. c. Tổng thời gian chờ đợi trong hệ. Đáp số: a. Thời gian chờ đợi trung bình = 12,85 ngày b. Số sà lan chờ đợi trung bình trong hàng = 2,1 chiếc c. Tổng thời gian chờ đợi trong hệ = 17,85 ngày Nhận xét: Các kết quả không ổn định. 10. Trong một ngày phụ đạo đồ án tốt nghiệp, các sinh viên ngành xây dựng xếp hàng trước văn phòng khoa KTCN để đợi vào sửa bài. 12 sinh viên đến rải rác theo phân phối xác suất như sau: Thời gian giữa các lần đến (phút) Xác suất GV. ThS. Nguyễn Thanh Phong- Trường Đại học Mở Tp. HCM 539