Kevin抛砖引玉之“如何验证模型的有效性”

背景说明：我司（金山轻机）是做瓦楞机械和后续加工设备的专业制造商，客户是纸箱厂（做纸箱和纸板的）。当下客户需求的热点是整厂规划，其中核心就是生产物流系统。瓦楞机械是将原纸生产成纸板，再经转运（人工or自动化物流系统）到后续设备生产成纸箱。一般的标准配置是一条瓦线配4条印刷成型线。
做物流规划的基本逻辑是：首先确定设备的摆放位置，其次是估算缓冲区和成品区大小，然后根据工艺路线不同设计物料流转的路径和运送解决方案，最后确定各环节的物料流转控制逻辑以满足功能上的需求。至此可以说建立了物流规划模型，接下要做的就是结合客户订单验证模型的有效性。

核心问题有两个：
1、如何保证模型建立的合理性；
2、如何验证设计规划的有效性；

上一个正在做的方案的示意图：

我对行业有一定了解，但对物流仿真认识还浅，谈一下我对这两个问题的理解：
1、模型建立的好坏很大程度上取决于建模人员本身的业务水平，这一点的提高依赖于建模人员水平的提高，是一个循序渐进的过程。如果把这部分工作外包给高手完成，建模质量可以在短期内得到保证，但从企业培养自身业务团队的角度考虑不是很好。这块业务未来属于行业内的核心业务，核心技能必须自己掌握。一个折衷的做法是临时聘请专家团队，定期审核建模工作，借助外部力量指导培养自身核心人员。这又要涉及专家团队的选择问题，公司以前也做过类似的事情，但是花了钱效果也不好，所以现在比较谨慎。
2、模型有效性的验证是我现在面临的最头大的问题。我们给客户做规划设计，3D展示只是很次要的一方面，保证设计出来的系统能够实际运行不出问题才是关键，还要以数据来说明能给客户带来的实际改善。我想这个问题其实包含以下子问题：
1） 通过什么来验证模型的有效性？
      直观的想法就是拿客户订单在模型里仿真运行。这里的难点是客户订单类型复杂，组合多样。有些企业一天可能只跑50个单，有些一天可能跑400-500个单。有些大单可能有上万米长，有些可能只有50米长。这里有个工艺的问题：大单的话机器可以以较高的速度（如250米每分）持续的跑很长时间，这样平均车速就会提高，产出就比较大；小单的话涉及换单问题，瓦线换单必须要降速（100米每分），这样平均车速就很难上去，产出也会拉低。而且，印刷机换单需要对机器进行调整，一般在15-30分钟。那么，不同订单组合对系统的考验也是不同的，而且组合数量巨大，不可能对每个组合都进行验证。如何确定典型的订单组合？这是首先面临的一个问题。
2） 通过哪些指标参数来反映模型的有效性？
      软件自带的dashboard功能强大，常用的统计数据也很多，一般选取哪些参数来反映模型的有效性？这里其实潜藏一个问题：物流模型有效性指的是什么？结合我从客户那了解到的信息，首先要保证系统运行流畅，不拥堵；其次要满足客户一天若干单的生产；产能要极大话，同时占地要尽量小，也就是单位面积的产出要尽量大；如何将这些客户需求转化为模型数据指标是我正在考虑的问题，不知大家在实际中有没有比较好的建议或参考？请不惜赐教！
3） 假设以上两个问题都明晰了，接下来就是通过什么手段能相对便捷的对模型进行有效性验证！
     实验器么？这个功能我还从来没用过，完全不了解，等待培训中！

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以上是我对主题帖子中的问题的一些想法，希望更多的人能提出自己的看法，一起提高对物流仿真的认识，这也是我发帖的主要目的！

说点自己的感受：每个行业都有每个行业的特点，仿真技术想要在实际过程中获取足够的成效，不仅要非常了解对应行业的流程，还应该与一线的控制员工和操作员工深入交流调研。
Kevin提到的有效性的验证确实是非常重要的。越大型越复杂的系统，如果模型有效性打了折扣，最终结果的影响是会被几何倍数的放大。由于对您所从事的行业不是特别了解，所以无法从行业技术方面提出更多的想法，不过依据您说到的订单的随机性和不稳定性，与其确定一个典型的订单方案，不如直接拿多个实际的例子来验证，将一段时间内的实际订单完成时间（不一定是整个工作日，可以是几个组合订单）与仿真完成时间进行对比。

实验器是用于避免单次或者多次仿真模型受到随机性影响而导致的仿真结果与实际差距较大而使用的，涉及到每个工艺环节，处理所需要完成的时间都很难是一个稳定的、固定的值，特别是如果涉及到人工操作的情况下，数据波动幅度较大。实验器能在短时间内进行大量多次的重复试验，并输出需要数据的均值、置信区间、标准差等参数，也是用于验证模型或者方案有效性的重要手段之一。

以上是自己的一些浅见，期待专业人士的交流。

楼主，你好啊！关于新规划，除了物流，涉及工艺、空间布置、生产管理等综合因素，可以多多交流探讨。如果在规划中涉及到精益生产相关，智能物流及设备相关的地方，可以和我们公司合作交流。珠海创智科技有限公司www.makerwit.com。不是广告，纯属交流合作。

哈哈！昝工如果不是广告的话，要提出自己的观点或者自己用了检验仿真模型效度的方法哦~

回3楼：
1、你提到的订单方案的数据处理也是我所想的，这方面的信息已经着手通过销售系统开始搜集。
2、这块业务的开展我们也做了一些初步规划：先在家里，根据我司行业专家的知识构建一个模型出来，然后再针对特定的客户，现场调研搜集相应的数据，并导入到模型中（模型也要针对客户实际配置进行修改），接下来就是对比实际生产结果与仿真结果。

回4楼：
1、有没有实际的物流仿真优化的案例介绍？给我介绍下利用物流仿真做规划的实际过程，不需要具体的资料，对每一个阶段过程文字描述即可。

1# Kevin


Flexsim美国官网上有一个用户建模的经验总结，可以借鉴一下。

https://www.flexsim.com/lessons-from-a-massive-model/

1# Kevin


原帖回复地址链接：https://www.flexsim.com/community/forum/showthread.php?t=3126

Before building a simulation model the important thing is to prepare objectives to clarify what your simulation model wants to achieve and to guide the customer for implementation overtime.If we construct a model that constitute all particulars of the real world and build everything corresponding with your operation,then the model will become too complex and even it complicate the results.The goals should be for the model and not for the real world.

For example some one wants to know that can we increase throughput with the same resources deployed? How extent that batch size should be decreased that will reduce the amount of time spent in the process and decrease the lead time?There are even other factors you might consider like how to release the production orders and do we need to track the inventory of other material(brought from outside) other than the main product(build inside)? Is there human intervention that makes decisions?

If you want to run different scenarios that might comprise things like cycle time,nr of operators,breakdown time,batch sizes and inter-arrival time.You need to know what variables that you must consider.There are just a lot of factors that need to be considered yet to create a reasonable model that can solve a problem.

About what statistics to choose it is upto the modeler to decide what to choose that depends upon the objectives of the model?Good luck!:-)


在开始建模之前，很重要的一件事情就是明确一些你的模型想要达成的目标，以此类指引用户具体的实施。如果我们建立的模型要包括真实世界的所有部分及其相关的所有运作，那么模型将会变得过于复杂，甚至使结果也复杂化。目标应该基于模型而非现实世界。
例如，某人想要知道在同样的资源部署下，我们是否能够提高产出？如何缩小批次数量可以减少流程中所花费的总时间和提前期？还有很多你可能考虑的因素，诸如如何安排产品订单以及我们是追踪其他（外购）原料，还是主要产品（自产）的库存情况？是否有认为的干涉影响决策？
如果你想要尝试包括加工时间、操作员数量、故障时间、产品批次和到达间隔在内的不同方案。你需要清楚哪些变量你必须考虑到。可以解决难题的可靠模型有非常多需要考虑的地方。
关于选择哪些数据是根据建模者指定的模型目标而决定的。祝好运~

看到8楼的回答，想到了flexterm用户手册中的内容。
在FlexTerm Modeling Paradigm中有这么一段话：
A simulation is defined as, "a purposeful and often radical abstraction of a real life system which can be used to answer questions or solve problems. It contains only those elements of reality that are needed to answer the question or solve the problem." FlexTerm supports this ability by allowing you to define just those elements of a container terminal that are necessary to answer your question while everything else is abstracted. This means that the details of the abstracted portion are ignored or hidden from the model so the modeler can focus on the essential portions.
简单的说是，根据客户想要解决什么问题，就往哪个方向建模。