Детальная информация

Цель ВКР: разработка и верификация имитационной модели автомоечного комплекса, позволяющей выявлять системные узкие места производственного процесса, проводить сценарный анализ альтернативных управленческих решений и определять оптимальные параметры функционирования, обеспечивающие снижение времени ожидания клиентов при максимальной загрузке производственных ресурсов. Метод проведения ВКР: дискретно-событийное имитационное моделирование (DES) в среде AnyLogic 8.9 Professional; многокритериальный выбор метода на основе метода аналитической иерархии (AHP); математическое описание в рамках теории систем массового обслуживания класса M(t)/G/n/K; статистическая обработка полевых данных методами χ² Пирсона и Колмогорова–Смирнова. Результаты ВКР: разработана и валидирована имитационная модель (отклонение от реальных данных не более 3,4%); проведена серия из 120 имитационных прогонов по четырём сценариям оптимизации; определён оптимальный сценарий «Гибридная оптимизация», обеспечивающий снижение среднего времени ожидания на 61,4%, рост пропускной способности на 24,2% и сокращение доли потерянных клиентов с 15,2% до 4,9%; разработаны практические рекомендации по трём горизонтам внедрения; годовой экономический эффект — 5,6 млн рублей при инвестициях 180 тыс. рублей. Область применения результатов ВКР: управляющие компании сетей автомоечных комплексов, малые и средние предприятия автосервисной отрасли, образовательные программы по операционному менеджменту. Выводы: применение дискретно-событийного имитационного моделирования позволило выявить системные узкие места производственного процесса автомоечного комплекса и научно обосновать управленческие решения по оптимизации, обеспечивающие совокупный экономический эффект свыше 5,6 млн рублей в год на один объект при окупаемости менее двух недель.

Purpose of the WRC: development and verification of a simulation model of a car wash complex enabling identification of systemic bottlenecks, scenario analysis of alternative management decisions, and determination of optimal operating parameters reducing customer waiting time while maximizing productive resource utilization. Research methods: Discrete-Event Simulation (DES) in AnyLogic 8.9 Professional; multi-criteria method selection using the Analytic Hierarchy Process (AHP); mathematical formalization within queuing theory framework M(t)/G/n/K; statistical processing of field data using chi-square and Kolmogorov-Smirnov tests. Results: a validated simulation model was developed (deviation from real data ≤ 3.4%); 120 simulation runs across four optimization scenarios were completed; the optimal Hybrid Optimization scenario was identified, reducing average waiting time by 61.4%, increasing throughput by 24.2%, and cutting the share of lost customers from 15.2% to 4.9%; practical recommendations across three implementation horizons were developed; annual economic effect: 5.6 million rubles with investment of 180 thousand rubles. Scope of application: management companies of car wash networks, small and medium enterprises in the automotive service industry, educational programs in operations management. Conclusions: the application of discrete-event simulation enabled identification of systemic bottlenecks and scientific justification of optimization decisions yielding a total annual economic effect exceeding 5.6 million rubles per facility with a payback period of less than two weeks.