System Theories and Practice, 2013, vol. 9, issue 2
http://hdl.handle.net/11199/7184
Edited by Małgorzata Baran, Kazimierz Śliwa2024-03-28T17:39:00ZThe Modeling Process of the Materials Management System in a Manufacturing Company Based on the System Dynamics Method
http://hdl.handle.net/11199/7192
The Modeling Process of the Materials Management System in a Manufacturing Company Based on the System Dynamics Method
Baran, Małgorzata
The article presents the steps of modeling of the material management system in a manufacturing company. First, the modeling procedures indicating by Forrester, Łukaszewicz, Souček, Tarajkowski and Sterman were described and the essence of materials management in a manufacturing company was presented. Next, modeling of the materials management system was shown - step by step. Initially, the variables of the mental model connected with materials were defined, then variables in casual loop diagrams were linked. Diagrams were transformed into a simulation model that has been verified. The validation of the simulation model was conducted by using the following methods: assessing the correctness of the boundary of modeling, adequacy of the model structure and adopted values (constants) compared with available knowledge about the modelled system; test of the accuracy and consistency of the units of variables adopted in the model and test of the model behavior in extreme conditions. The study endpoints included the simulation of the model on empirical data, which were collected in the company Alpha and test of the “what ... if ...”. The test showed that the small changes in control norms (constants), which control the system, could have influenced to more rational management of that system.; W artykule przedstawiono kolejne etapy modelowania systemu gospodarki materiałowej
w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Na początku podano procedury modelowania,
wskazane przez takich autorów, jak: Forrester, Łukaszewicz, Souček, Tarajkowski oraz Sterman oraz wytłumaczono istotę zarządzania materiałami w przedsiębiorstwie produkcyjnym. Następnie przedstawiono – krok po kroku – kolejne etapy modelowania systemu zarządzania materiałami. Zdefiniowano zmienne modelu myślowego systemu i powiązano je w pętle przyczynowo – skutkowe zwane diagramami zależności. Diagramy
przekształcono w model symulacyjny, który poddano weryfikacji. Proces weryfikacji
modelu obejmował: ocenę poprawności wyboru granic modelowania, poprawności
struktury modelu oraz spójności przyjętych wartości parametrów (stałych modelu)
w porównaniu z dostępną wiedzą na temat modelowanego systemu; testowanie
poprawności i spójności jednostek zmiennych przyjętych w modelu oraz testowanie
działania modelu przy narzuconych warunkach skrajnych. Badania końcowe obejmowały symulację modelu na danych empirycznych zebranych
w przedsiębiorstwie Alfa oraz badanie scenariusza „a co…jeśli…”. Badania modelu pokazały, że nawet niewielkie zmiany norm sterujących systemem zarządzania materiałami
w Alfa mogą mieć istotny wpływ na poprawę racjonalnego zarządzania tym systemem.
2013-01-01T00:00:00ZContext and Animacy Play a Role in Dynamic Decision-Making
http://hdl.handle.net/11199/7191
Context and Animacy Play a Role in Dynamic Decision-Making
Osman, Magda; Ananiadis-Basias, Alexandros
Perception, judgment, and reasoning are all processes that are sensitive to cues to animacy (i.e. the presence of signals that indicate an object behaves as if it has intentions and internal goals). The present study investigated the following question: Does animacy facilitate decision-making in a dynamic control system? To address this, the present study used a dynamic decision-making task and compared behavior in four different contexts (Abstract, Animate-Social, Inanimate-Social, Inanimate-Non-social). Participants were randomly allocated to one of these contexts, and in each version they were required to learn to manipulate variables in order to bring the dynamic system to a desirable state and maintain it at that level. The findings suggest that it is not animacy per se that facilitates decision-making behavior, but rather the presence of a context. However, animacy made an impact on the type of strategic behavior implemented when interacting with the dynamic system. We argue that context induces general beliefs about causal relationships in dynamic environments that generalize across animate as well as inanimate contexts.; Postrzeganie, osąd i rozumowanie to procesy wykazujace wrażliwość na sygnały wskazujące na personifikacje ich źródła (animacy - np. gdy nieożywiony obiekt zachowuje
się tak, jakby posiadał wolę i intencje). To studium poświęcone jest pytaniu, czy personifikacja (animacy) ułatwia podejmowanie decyzji w dynamicznych sytuacjach? Aby odpowiedzieć na to pytanie, porównywane jest zachowanie w dynamicznych sytuacjach zachodzące w czterech rodzajach kontekstu: Abstrakcyjnym, Społeczno-personifikacyjnym, Społeczno-niepersonifikacyjnym oraz Niespołeczno-niepersonifikacyjnym.
Uczestnicy eksperymentu byli przypadkowo ulokowani w tych kontekstach i w każdym przypadku musieli uczyć sie manipulowac zmiennymi decyzyjnymi aby doprowadzić kontrolowany system do pożądanego stanu, a następnie stan ten utrzymać.
Badanie wykazało, że to nie personifikacja per se ułatwia podejmowanie decyzji,
ale raczej charakter kontekstu. Niemniej personifikacja odgrywa istotną rolę przy układaniu strategii kontrolowania dynamicznych systemów. Autorzy twierdzą, że to kontekst umożliwia tworzenie przekonania co do przyczynowych relacji istniejacych w dynamicznym otoczeniu, zarówno w odniesieniu do społecznego jak i niespołecznego
otoczenia.
2013-01-01T00:00:00ZValidation of System Dynamics Models – a Case Study
http://hdl.handle.net/11199/7189
Validation of System Dynamics Models – a Case Study
Lemke, Justyna; Łatuszyńska, Małgorzata
The purpose of this article is the analysis of the system dynamics model validation illustrated by the example of a model of the manufacturing resource allocation. In the first part of the article the authors present an overview of the definitions of validation and verification that can be found in the reference literature. Also, they emphasize the role which validation and verification play in the modeling process. Furthermore, they discuss the techniques of system dynamics model validation with particular focus on tests of the model structure, behavior and policy implications. The second part of the article contains an example of the validation process of a system dynamics model simulating manufacturing resource allocation in an electronic company. The purpose of the model is to assess the long-term effect of assigning workers to individual tasks on such production process parameters as efficiency or effective work time. The authors focus their particular attention on that part of the model which deals with a storehouse, one of the company production units. They conduct tests of its structure and behavior. When validating the structure the authors make use of the information obtained in a series of interviews with the company staff. They also refer to the generally accepted knowledge found in the reference literature. The results generated by the model in the course of the behavior tests are compared with the real data. The authors evaluate both the logic of the system behavior and the level of accuracy of the output data in reference to the real system.; Celem niniejszego artykułu jest analiza procesu walidacji modeli zbudowanych
w konwencji metody dynamiki systemów na przykładzie modelu
alokacji zasobów produkcyjnych. W pierwszej części artykułu autorzy przedstawiają przegląd definicji walidacji i weryfikacji, które można znaleźć w literaturze
przedmiotu. Ponadto podkreślają rolę, jaką odgrywa weryfikacja i walidacja
w procesie modelowania. Omawiają także techniki walidacji modelu systemu,
ze szczególnym uwzględnieniem testów struktury modelu, jego zachowania
i implikacji decyzyjnych. Druga część artykułu zawiera przykład procesu walidacji modelu systemu alokacji zasobów produkcyjnych w firmie elektronicznej. Celem tego modelu jest ocena długoterminowego wpływu przypisania pracowników do poszczególnych
zadań na takie parametry produkcyjne jak wydajność oraz efektywny czas pracy. Autorzy koncentrują swoją szczególną uwagę na części modelu dotyczącej magazynu,
przeprowadzając badania jej struktury i zachowania. Podczas sprawdzania poprawności struktury autorzy korzystają z informacji uzyskanych w serii wywiadów z pracownikami firmy. Odnoszą się także do ogólnie przyjętej wiedzy, jaką można znaleźć w literaturze przedmiotu. Uzyskane wyniki badań są porównane z danymi rzeczywistymi. Autorzy oceniają zarówno logikę zachowania systemu jak i poziom dokładności
danych wyjściowych w odniesieniu do systemu rzeczywistego.
2013-01-01T00:00:00ZSensitivity Analysis and Optimization for Selected Supply Chain Management Issues in the Company – Using System Dynamics and Vensim
http://hdl.handle.net/11199/7188
Sensitivity Analysis and Optimization for Selected Supply Chain Management Issues in the Company – Using System Dynamics and Vensim
Kasperska, Elżbieta; Mateja-Losa, Elwira; Marjasz, Rafał
The aim of our paper is to present the new results of research work on optimization and simulation for some logistic problems in the company. The System Dynamics (SD) method and the Vensim simulation language are applied in order to solve specific managerial problems described by Forrester in the model of supply chain. The historical model of Customer-Producer-Employment System by Forrester (Forrester, 1961) has not been examined with the sensitivity analysis, from the “automatic” testing perspective. Optimization experiments have not been conducted, either. It is surprising, since the model is old and widely known. The opportunities offered by the Vensim language allow us to perform such analysis. The visualization called “confidence bounds“ is used, to show the behaviour of chosen variables over a period of time. The Monte-Carlo method is applied for sampling a set of numbers from within bounded domains (distribution for each searching parameters is specified). The authors of this paper conducted numerous experiments in this scope. This paper presents their results and offers some conclusions formulated at the end.; Celem artykułu jest prezentacja wyników badań symulacyjnych i optymalizacyjnych przeprowadzonych przez autorów, a dotyczących wybranych problemów logistycznych
występujących w firmach. Autorzy artykułu zastosowali metodę Dynamiki Systemowej
(SD) i język symulacyjny Vensim w celu rozwiązania określonych problemów opisanych w modelu Klient – Producent – Zatrudnienie autorstwa J. Forrestera. Historyczny
już model Klient – Producent – Zatrudnienie Forrestera nigdy nie był badany w zakresie analizy wrażliwości – w sensie “automatycznej” analizy. Nie poddawano go również eksperymentom optymalizacyjnym. Jest to zaskakujące, gdyż model ten jest stary i powszechnie znany. Możliwości języka symulacyjnego Vensim pozwalają na przeprowadzenie takiej analizy. Autorzy wykorzystali wizualizację zwaną „confidence
bounds” dla ukazania zachowania niektórych zmiennych występujących w modelu,
w funkcji czasu. Język symulacyjny Vensim wykorzystuje metodę Monte-Carlo w próbkowaniu wybranych zmiennych występujących w modelu przy zadanym z góry zakresie zmienności (przy czym losowanie dokonywane jest zgodnie z rozkładem, który
musi być znany). Autorzy pracy wykonali wiele eksperymentów w tym zakresie. Wyniki ich pracy są zaprezentowane w artykule. Na końcu sformułowano wnioski z przeprowadzonych badań.
2013-01-01T00:00:00Z