Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze ARENA Tutorial -1

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze2 ARENA Tutorial 1.Historisches 2.Basis-Elemente 3.Ergebnisanalyse 4.Modellierung von Transportvorgängen 5.Integration mit anderen Systemen 6.Customizing 7.Kontinuierliche und kombinierte Modelle

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze3 Basiselemente n Arena-Modelle bestehen aus Modulen n Module –flowcharts »Beschreiben den Prozess für Entitäten »Sind untereinander verbunden »Create, Dispose, Process, Decide, Batch, Separate, Assign, Record –data »Beschreiben Objekte für die Prozesse »Entities, Resources, Queues »Statische Objekte: Variable, Schedule, Sets

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze4 Example 1 n An einem Drucker treffen in zufälligen Abständen Druckjobs ein n Modellierung: –Erzeugen der Jobs –Zuweisung einer Jobnummer –Vernichten der Jobs (ohne eigentliches Drucken) n Werte zur Simulation: –ZE entspricht 1 Sekunde –Zwischenankunftszeit gleichverteilt [10,20] –Ende der Simulation nach 600 ZE

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze5 Example 1

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze6 Create n Erzeugen von Entities –Es lasen sich verschiedene Entitätstypen definieren

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze7 Assign n Zuweisen von Werten an Attribute und Variablen –Variable V_Jobnummer wird inkrementiert

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze8 Assign –Zuweisung des aktuellen wertes der Variablen V_Jobnummer an das Attribut Jobnummer

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze9 Dispose n Vernichten von Entities n Einbindung einer Statistik

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze10 Steuerung der Simulation n Run ->Setup ->Replication Parameters

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze11 Standardresultatausgabe n Run -> Setup -> Reports

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze12 Entity-Report

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze13 Einfache Prozessbeschreibung Einfache Prozessbeschreibung n Einfache Zeitverzögerung n Bedingungsabhängige Verzögerung –Spezialfall : Belegung einer Resource –Allgemeiner Fall n Totale Blockierung n Verzweigen und Zusammenführen

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze14 Einfache Zeitverzögerung n Einfache Zeitverzögerung mit dem Modul Process –Auch für Verzögerungen im Zusammenhang mit einer Resource n Angabe einer Verzögerungszeit –Wird in dem Modul berechnet –Verwendung von Datenmodulen (Attributen, Variablen, Sequences)

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze15 Example 2 n Grundidee von Example 1 n Der Job wird im Netz um eine Zeit verzögert –Gleichverteilung [ 9,19]

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze16 Process-Modul

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze17 Bedingungsabhängige Verzögerung n Bedingung –Warte bis eine Resource belegt werden kann n Zusätzliche Aktionen –Belege diese Resource um eine definierte Zeit –Gib die Resource wieder frei, so dass eine wartende Entität diese Resource wieder belegen kann n Wird im Process-Modul abgebildet

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze18 Resource n Einheit, um Entitäten aufzunehmen n Entität kann die Resource nur belegen, wenn freie Einheiten vorhanden sind (Seize) n Wartende Entitäten werden in einer Warteschlange gesammelt n Verfügt über eine Kapazität, die sich während der Simulation verändern kann n Nach dem Verlassen einer Entität wird versucht, wartende Entitäten nachrücken zu lassen (Release)

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze19 Example 3 n Grundidee von Example 1 n Der Drucker wird als Resource nachgebildet n Die Verweilzeit im Drucker ist: –Gleichverteilung [9,19] n Statistiken sind zu erstellen

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze20 Process-Modul

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze21 Process-Modul n Im Process-Modul wird die Action –Seize-Delay-Release selektiert n Die Resource Drucker (Datenmodul) definiert und ausgewählt n Die Zeitverzögerung für eine Entität in der Resource beschrieben

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze22 Statistiken n In Run -> Setup -> Project Parameter wird definiert, welche Statistiken gesammelt werden sollen

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze23 Ergebnisse Example 3

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze24 Ergebnisse Example 3

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze25 Bedingungsabhängige Verzögerung n Vielfach lässt sich eine Resource zur Nachbildung von Bedingungen verwenden, dann ist die Verwendung von Process zu empfehlen n Allgemeiner wird die Bedingung durch den den Hold-Modul beschrieben (Advanced Process Template) n Die Entitäten warten in einer Queue n Der Hold-Module unterscheidet drei Formen:

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze26 Hold-Module n Scan for Condition –Entitäten warten in der Queue, bis eine Bedingung wahr wird n Wait for Signal –Entitäten warten in der Queue auf ein bestimmtes Signal ( Wird von einer anderen Entität erzeugt) n Infinite Hold –Entitäten warten, bis eine andere Entität sie aus der Queue mit Remove herausholt

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze27 Example 4 n Fahrzeuge kommen an einer Kreuzung an. In Abhängigkeit vom Zustand der Lichtsignalanlage (LSA) können sie weiterfahren, oder sie müssen warten n Die LSA wird in einem separatem Prozess gesteuert

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze28 Example 4

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze29 Hold mit Scan n Zur Nachbildung des Wartens auf „grün“ wird der Hold-Modul verwendet Bedingung: Variable V_LSA = 1

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze30 Verändern der Bedingung n Der Prozess zur Beschreibung der LSA-Steuerung setzt in periodischen Abständen die Variable V_LSA auf 1 oder 0. n Beschreibung als Zyklus wäre günstiger (Sprachelemente sind noch nicht verfügbar)

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze31 Example 5 n Ein Produzent liefert 5 verschiedene Teile in ein Lager. Die Zwischenankunftszeit ist exponential-verteilt und die Verteilung auf die Teilarten ist gleichmäßig. n Ein Kunde kommt an dem Lager vorbei und entnimmt alle Teile einer bestimmten Teileart. Die Zwischenankunftszeit ist exponential-verteilt und die Verteilung auf die Teilearten ist ebenfalls gleichmäßig.

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze32 Example 5

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze33 Hold mit Signal n Jedem ankommenden Teil wird sein Teiletyp zugewiesen (Attribut Teiletyp) n Die im Lager anbekommenden Teile warten auf das Signal entsprechend ihres Teilstyps

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze34 Auslösen des Signals n Jedem Kundenauftrag wird der Teiletyp (Attribut TeiletypOrder) zugewiesen. n Für diesen Teiletyp wird ein Signal gegeben

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze35 Example 6 n Ein Lieferant legt Rohteile in einem Lager (Pool) ab. Jedem ankommenden Teil wird eine Bearbeitungszeit zugeordnet. Die Teile werden absteigend nach ihren Bearbeitungszeiten im Lager sortiert. n Ein Disponent prüft ob Teile im Lager vorhanden sind, wählt das erste Teil entsprechend der Strategie aus und gibt den Auftrag an die Fertigung frei. n Nach der Abarbeitung wird der Disponent über das Ende der Bearbeitung informiert und er überprüft erneut den Pool auf vorhandene Aufträge.

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze36 Example 6

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze37 Infinite Hold n Bei dem Infinite Hold wird die Entität in einer Queue verzögert. n Sie kann nur durch eine andere Entität mittels Remove-Module aus dieser Queue entfernt werden n In dem Remove-Modul muss die Position der zu entfernenden Entität angeben werden

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze38 Infinite Hold

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze39 Reihenfolge in der Queue n Im Queue-Datenmodul kann die Warteschlangendisziplin beschrieben werden

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze40 Hold mit Scan für den Disponenten n Der Disponent wartet bis mindesten 1 Auftrag im Pool ist

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze41 Freigabe des Auftrages n Mittels Remove wird der Auftrag auf der ersten Position aus dem Pool ausgewählt n Ausgewählte Entität wird zu „Verabeiten“ verzweigt

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze42 Warten auf das Ende der Berabeitung n Der Disponent wartet auf das Ende der Bearbeitung n Das Ende wird durch ein Signal angezeigt

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze43 Weitere Basic-Process- Module n Decide –Gestattet 2- und n-Wege Verzweigungen –Bei 2-Wege-Verzweigung wird nur ein Ausgang verwendet –Bei der n-Weg-Verzweigung wird durch jeden erfüllten Ausgang eine Entität geschickt ( neue Entitäten werden generiert)

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze44 Weitere Basic-Process- Module n Batch, Separate –Gruppenbildung von Entitäten –Temporär »Können mittels Separate-Modul wieder aufgelöst werden –Permanent »Können nicht wieder aufgelöst werden –Entitäten werden verzögert, bis eine bestimmte Anzahl erreicht ist

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze45 Statistiken n Tally-Statistics (discrete-time statistics) –Statistische Parameter über eine Menge von Werten –Beobachtungen zu diskreten Zeitwerten n Time-persistent-Statistics –Statistische Parameter über Größen, die sich über der Zeit verändern (mittlere Warteschlabgenlänge) n Counter-Statistics –Einfache Zählungen

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze46 Record-Modul n Mit dem Record-Module werden die Tally- und die Counter-Statistic unterstützt

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze47 Modellierung auf dem Sprachlevel n Die Sprache SIMAN bildet die Grundlage n SIMAN-Anweisungen –Entitätenfluß »Blocks-Panel –Objekte »Elements-Panel

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze48 Single-Server n Benötigte Elements

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze49 Single-Server n Benötigte Blöcke

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze50 Single-Server mit zwei Warteschlangen n Zwei unterschiedliche Teile werden in zwei getrennten Puffern gelagert. n Die Maschine wählt vorrangig Teile aus dem Puffer 1 zur Bearbeitung aus n Modellierung mit zwei Warteschlangen n Ankommende Teile werden mit QUEUE- detach in den Warteschlangen aufgehalten

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze51 Single-Server mit zwei Warteschlangen

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze52 Blockierende Queues

Otto-von-Guericke-Universität MagdeburgThomas Schulze53 Auswahl aus Queues n QPICK-Modul erlaubt die Auswahl von Entitäten aus unterschiedlichen Warteschlangen nach bestimmten Regeln