Анализ исходных данных

При описании работы сборочного участка задано время поступления партий с деталями – в среднем 10 минут (распределено по экспоненциальному закону), время обработки детали – 7 минут (обрабатывается только 50% всех поступивших деталей). Затем обработанная и необработанная детали проходят этап сборки – установлено время в 6 минут, и этап регулировки – время в среднем 8 минут (распределено экспоненциально).

Эти данные являются входными параметрами. Теперь необходимо определить, достаточно ли этих данных для создания модели и получения нужных результатов.

В задании сказано, что нужно определить возможные места появления очередей, их вероятность и время появления. Для этого необходимо рассчитать время поступления деталей и определить общее время сборки и регулировки одной детали. В исходных данных такая информация представлена.

Размер сборочного цеха, на который поступают (и возвращаются в случае брака) детали, условием задачи не ограничен, значит и очереди в нем образоваться не может.

Следовательно, очередь может появиться в процессе обработки (когда поступит очередной пакет с деталями, а предыдущая деталь еще не завершила процесс обработки), либо возникнет аналогичная ситуация с процессом регулировки, т.к. ее время (среднее) превышает время процесса сборки. Эти параметры будут определены средствами моделирования, для которого исходные данные представлены в полном объеме.

Теперь проанализируем законы распределения исходных данных.

Время поступления партий на сборочный участок распределено по экспоненциальному закону со средним значением 10 минут.

Предварительная обработка деталей величина постоянная и равна 7 минутам.

Процесс сборки деталей величина также постоянная, она равна 6 минутам.

Время регулировки изделий распределено по экспоненциальному закону со средним значением 8 минут.

Моделируемое время работы участка 24 часа, или 1440 минут.

Из всего вышесказанного следует, что исходные данные для моделирования достаточны.