Станция технического обслуживания

AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAYSHINA 89 0.283 0.490 1 0 0 0 0 0 MASTER1 14 0.272 3.001 1 0 0 0 0 0 ELECTRO 7 0.045 1.000 1 0 0 0 0 0 MASTER2 6 0.117 3.015 1 0 0 0 0 0 AZS 4 0.003 0.100 1 0 0 0 0 0QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY NAC1 168 168 168 0 83.027 76.294 76.294 0 NAC3 3 0 89 64 0.047 0.081 0.290 0 NAC2 1 0 20 17 0.025 0.192 1.279 0 NAC4 1 0 7 6 0.004 0.090 0.628 0 NAC5 1 0 4 4 0.000 0.000 0.000 0FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE169 0 154.856 169 0 1В колонке FACILITY перечислены имена всех устройств модели. В колонке ENTRIES указывается количество транзакций, прошедших через данное устройство за время моделирования. В колонке UTIL. указывается коэффициент использования устройства: доля модельного времени, в течение которого оно было занято. В колонке AVE. TIME указывается среднее время обработки одной транзакции в заданном устройстве. В колонке AVAIL. указывается состояние устройства в момент окончания моделирования (1 – свободно; 0 – занято). В колонке OWNER указывается номер транзакции, занимавшей устройство в момент окончания моделирования (0 – устройство было свободно). В колонке PEND указывается количество транзакций, ожидающих освобождения устройства.В колонке QUEUE перечислены имена очередей. В колонке MAX указывается максимальная длина очереди за время моделирования. В колонке CONT. указывается длина очереди на момент окончания моделирования. В колонке ENTRY указывается общее количество входов транзакций в очередь за всё время моделирования. В колонке ENTRY(0) указывается общее количество входов транзакций в очередь, имеющих нулевое время ожидания в ней, за всё время моделирования. В колонке AVE.CONT. указывается средняя длина очереди за время моделирования. В колонке AVE.TIME указывается среднее время ожидания в очереди за время моделирования. Аналогично, в колонке AVE.(0) указывается среднее время ожидания в очереди без учёта заявок, имевших в ней нулевое время ожидания.Исследование отчёта показывает, что за неделю через участок кузовного ремонта прошло 20 автомобилей. Из них 14 обслужил первый мастер. На долю второго пришлось 6 автомобилей. Коэффициент использования времени у первого мастера составил 0.272, у второго мастера 0.117. Среднее время обслуживания одного автомобиля у первого мастера составило 3.001 часа, а для второго мастера 3.015 часа. Максимальная длина очереди автомобилей, ожидающих обслуживания, составила 1 автомобиль. Все автомобили были обслужены.Через участок шиномонтажа прошло 89 автомобилей. Коэффициент использования времени составил 0.283. Среднее время обслуживания мастером 0.49 часа. Максимальная длина очереди автомобилей, ожидающих обслуживания, составила 3 автомобиля. Все автомобили были обслужены.Электрооборудование починено у 7 автомобилей. Коэффициент использования времени составил 0.045. Среднее время обслуживания мастером 1 час. Максимальная длина очереди автомобилей, ожидающих обслуживания, составила 1 автомобиль. Все автомобили были обслужены.АЗС посетило 4 автомобиля. Коэффициент использования времени составил 0.003. Среднее время обслуживания мастером 0.1 часа. Максимальная длина очереди автомобилей, ожидающих обслуживания, составила 1 автомобиль. Все автомобили были обслужены.Всего было обслужено 168 автомобилей.Изучение параметров обслуживания на СТО №4 показывает низкую загрузку участков обслуживания. Это приводит к плохим экономическим показателям. Для повышения экономической эффективности следует приложить усилия для увеличения интенсивности входного потока. Этого можно добиться активным рекламированием деятельности СТО, повышением качества и увеличением объёма оказываемых услуг. В частности, можно открыть магазин автозапчастей, организовать кафе.ЗаключениеВ данной курсовой работе была построена и проанализирована модель станции технического обслуживания автомобилей СТО №4 Калининского района г. Санкт-Петербурга. Также были получены величины, характеризующие время обслуживания одной заявки на каждом из участков, определены коэффициенты загрузки мастеров, среднее время обслуживания, среднее число заявок в очереди, среднее число заявок в СМО, вероятность обслуживания поступившей заявки, вероятность того, что поступившая заявка не будет обслужена. Были сделаны предложения по улучшению технико-экономических показателей. Проведено моделирование работы СТО средствами системы GPSSWorld. Цели и задачи курсовой работы выполнены.Литература1. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. Учебник для бакалавров. – М.: Юрайт-Издат, 2013. 2. Томашевский В., Жданова E. Имитационное моделирование в среде GPSS. – М.: Бестселлер, 2003. 3. Варжапетян А. Г. Имитационное моделирование на GPSS/H: учебное пособие / А. Г. Варжапетян; ГУАП. — СПб., 2007.4. Боев В. Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004._5. Кравченко П. П., Хусаинов Н. Ш. Имитационное моделирование вычислительных систем средствами GPSS/PC. – Таганрог: Изд.-во ТРТУ, 2000. 6. КудрявцевЕ. М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем. – М.: ДМК Пресс, 2004.7. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов. 3-е, стер. изд. – М.: Высш. шк., 2005. 8. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS: Пер. с англ. – М.: Машиностроение, 1980.