Simulation tools to support practical multimodal logistics networks modeling and design

• Autorzy: Pawlewski P.

Warianty tytułu

PL

Narzędzia symulacyjne wspomagające modelowanie i projektowanie logistycznych sieci multimodalnych w praktyce

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The author focuses his research mainly on the area of logistics multimodal networks modeling and design. Yet, he has wide experience in using various simulation tools, such as spreadsheets, programming languages and programming libraries as well as simulation packages. Therefore, the author has made an attempt to survey the available simulation tools and techniques from the viewpoint of their practical modeling and designing multimodal logistic networks. The Research Highlights of performed works are: selection of IT tool appropriate for multimodal networks simulation, focus on complementary approaches based on Discrete Even Systems (DES) and Agent Based Systems (ABS), presentation of reasons which driven the choice of the tool. One of the main papers finding is analysis of existing simulation tools regarding defined requirements. Main fin-.dings are also reasons which are presented and decided about selection of FlexSim software tool. Especially that the presentation of two practical examples are included..

PL

Autor w swoich badaniach skupia się na modelowaniu.i projektowaniu logistycznych sieci multimodalnych. Bazując na swoim do.wiadczeniu w używaniu różnych narzędzi symulacyjnych takich jak: arkusze kalkulacyjne, specjalizowane języki programowania, biblioteki programowe jak również pakiety symulacyjne - autor dokonuje w pracy przeglądu dostępnych technik i narzędzi symulacyjnych z punktu widzenia praktycznego ich wykorzystania w modelowaniu i projektowaniu logistycznych sieci multimodalnych. Najważniejsze punkty zrealizowanych badań to: właściwa dla symulacji sieci multimodalnych selekcja narzędzi IT, skupienie się na dopełniających się podejściach bazujących na systemach zdarzeń dyskretnych (DES - Discrete Event Systems) i systemach agentowych (ABS - Agent Based Systems), przedstawienie racji które kierowały wyborem określonego narzędzia. Jednym z najważniejszych efektów prezentowanych w pracy jest analiza dostępnych pakietów symulacyjnych oparta na zdefiniowanych wymaganiach oraz przedstawienie racji, które zadecydowały o wyborze pakietu symulacyjnego FlexSim, najlepiej spełniającego zdefiniowane wymagania. W pracy przedstawiono również dwa praktyczne przykłady modeli symulacyjnych sieci multimodalnych zrealizowanych z wykorzystaniem wybranego narzędzia.

Słowa kluczowe

EN

simulation; modeling; multimodal network

PL

symulacja; modelowanie; sieci multimodalne

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
• Czasopismo: Zarządzanie Przedsiębiorstwem
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 16, nr 2
• Strony: 35--41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz.

Twórcy

autor

Pawlewski P.

• Wydział Inżynierii Zarządzania Politechnika Poznańska

Bibliografia

• [1] Beaverstock M., Greenwood A., Lavery E., Nordgren.W.: Applied Simulation. Modeling and Analysis using Flexsim Flexsim Software Products, Inc., Canyon Park Technology Center, Orem USA 2011.
• [2] Ingalls, R.G.: Introduction to simulation. [In:] Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference, ed. S. J. Mason, R. R. Hill, L. Monch, O. Rose, T. Jefferson and J. W. Fowler. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., 2008.
• [3] Lashine S.H., Fattouh M., Issa A.: Location/Allocation and routing decision in supply chain network design. Journal of Modeling in Management, vol 1, Is-.sue 2, 2006, pp.173-182.
• [4] North M.J., Macal C.M.: Managing business complexity: Discovering strategic solutions with agent based modeling and simulation. Oxford University Press, New York 2007.
• [5] Pawlewski P., Golińska P., Dossou P.E.: Application potential of Agent Based Simulation and Discrete Event Simulation in enterprise integration modeling concepts. [In:] Corchado J.M., Omatu S., Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, Special Issue 2012, pp. 23-32.
• [6] Siebers P.O., Macal C.M., Garnett J., Buxton D. and Pidd M.: Discrete-Event Simulation is Dead, Long Live Agent-Based Simulation! Journal of Simulation, 4(3), 2010, pp. 204-210.