Автор работы: Пользователь скрыл имя, 15 Сентября 2014 в 00:01, отчет по практике
Целью производственной практики является закрепление и углубление знаний и умений, полученных в ходе изучения общепрофессиональных и специальных дисциплин.
В задачи практики входит:
дать общую характеристику предприятия;
ознакомиться с деятельностью структурного подразделения;
изучить нормативную документацию.
Содержание
Введение
Целью производственной практики является закрепление и углубление знаний и умений, полученных в ходе изучения общепрофессиональных и специальных дисциплин.
В задачи практики входит:
Полученные в результате прохождения практики знания и данные представлены в отчете.
Отчет по практике - это аналитическая (практическая) работа, которая выполняется студентами и является совокупностью полученных результатов самостоятельного исследования теоретических и практических навыков в период прохождения производственной на предприятии.
Место прохождения практики: ООО «Интерлэнд».Срок прохождения практики: с 7.06.14 по 20.07.14.
В данном отчете описывается Общество с ограниченной ответственностью «Интерлэнд». Организация создана в сентябре 2002 года. Основная отрасль деятельности компании – это компьютерами и программным обеспечением. А так же торговля офисной мебелью, офисным оборудованием, компьютерами, оптическими приборами фотоаппаратурой.
В отчете приведены данные для учета выдачи и списания канцелярских товаров и рабочего инвентаря на предприятии.
Производственная практика осуществлялась на предприятии ООО «Интерлэнд».
Предприятие зарегистрировано 9 сентября 2002 года. Юридический адрес: 355035,Ставропольский край, г. Ставрополь, Михайловское шоссе,5, телефон 8 (8652) 94-70-26, 94-67-21. Факс организации: 94-70-31. ИНН 2636029672, ОГРН – 1022601937258.
Основным видом деятельности предприятия розничная торговля компьютерами и программным обеспечением, а так же торговля офисной мебелью, офисным оборудованием, оптическими приборами и фотоаппаратурой.
Дополнительные виды деятельности:
Имитационное моделирование – метод исследования, основанный на том, что изучаемая система заменяется имитирующей. С имитирующей системой проводят эксперименты (не прибегая к экспериментам на реальном объекте) и в результате получают информацию об изучаемой системе. Метод позволяет имитировать, например, работу моделей бизнес-процессов так, как эти процессы происходили бы в действительности, с учетом графиков рабочего времени и занятости временных ресурсов и наличия необходимого количества материальных ресурсов. В результате, можно оценить реальное время выполнения как одного процесса, так и заданного их множества.
Имитационная модель – логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.
Имитационное моделирование является мощным инструментом исследования сложных бизнес-процессов и систем и позволяет решать трудно формализуемые задачи в условиях неопределенности. Поэтому данный метод позволяет совершенствовать системы поддержки принятия решений, улучшая, тем самым, экономические показатели организаций, уменьшая риск от реализации решений и экономя средства для достижения той или иной цели. Многие крупные компании (Xerox, Motorola, IBM, Intel, Ford) используют программы, предоставляющие возможность имитации принимаемых решений и исследования возможных изменений в экономической системе, возникающих в результате действия различных факторов, т.е. позволяющие выполнять проверку гипотезы «что будет, если…». Кроме того, различными университетами создаются учебные программы-имитаторы для подготовки специалистов и выработки у них навыков принятия решений в сложившейся ситуации. В настоящее время успешная деятельность практически во всех сферах экономики не возможна без моделирования поведения и динамики развития процессов, изучения особенностей развития экономических объектов, рассмотрения их функционирования в различных условиях. Программные и технические средства должны стать здесь первыми помощниками.
Считается, что Т. Нейлор был одним из первых, кто применил методы имитационного моделирования для исследования экономических процессов. Его монография «Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем» легла в основу многих последующих работ по имитационному моделированию экономических процессов.
Реализация имитационных моделей может быть выполнена с помощью различных средств: языков программирования, стандартных пакетов прикладных программ, языков и сред моделирования. Считается, что основным недостатком имитационных моделей, реализуемых с помощью универсальных языков программирования, пакетов прикладных программ, является их специфичность и сложность повторного использования. С другой стороны, среды моделирования могут включать избыточные функции и не всегда позволяют рассматривать особенности исследуемой области, всех возможных правил системы. Однако, несмотря на довольно многочисленное число разработок в этой области, в литературе отсутствуют работы, посвященные созданию программ с поэтапным выполнением имитации. Здесь каждый этап может представлять своеобразный «срез» алгоритма имитации, который приводит к появлению моментов останова моделирования. На основе подобной структуры можно реализовать программы, требующие выполнение каких-либо действий пользователя перед переходом к следующему этапу. Данные условия довольно часто используются в имитационных деловых играх и тренажерах. Кроме того, применение поэтапной имитации позволяет работать с программой в ручном режиме, когда пользователь самостоятельно управляет модельным временем (режим, в котором данное действие выполняется программно, обычно называется автоматическим, а под классическим режимом понимается ситуация, когда продвижение модельного времени осуществляется автоматически, а моменты останова имитации отсутствуют), имея при этом возможность изменять значения входных параметров в различных периодах.
Таким образом, создание подходов к разработке программных комплексов имитационного моделирования экономических объектов, в том числе обеспечивающих поэтапное выполнение имитации, разработка расширяемых шаблонов и каркасов для решения задач в определенной области, применение которых позволяет экономить действия разработчиков путем использования в качестве базиса существующей иерархии классов и механизмов, является актуальной задачей.
Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или другие решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее «текущее решение» принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучивается принимать правильные решения – если не оптимальные, то почти оптимальные.
К имитационному моделированию прибегают, когда:
Цель имитационного моделирования состоит в разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью.
Слово имитация (от лат. – подражание) означает воспроизведение определенным образом явлений, событий, действий объектов и т. п. В определенном смысле термин «имитация» – синоним понятия «модель» ( от лат. – мера, образец), которая определяется как любой материальный или нематериальный образ (изображение, описание, схема, воспроизведение, материальное воплощение, представитель и т.п.).
По сути, словосочетание «имитационная модель» некорректно, однако в середине 20 века оно было введено в практику физического и математического моделирования.
Имитационные модели, являющиеся особым классом математических моделей, принципиально отличаются от аналитических тем, что использование ЭВМ в процессе их реализации играет определяющую роль. Имитационные модели не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные, позволяют в процессе исследования использовать всю собранную информацию вне зависимости от ее формы представления и степени ее формализации.
Структура имитационного моделирования представляется последовательно-циклической. Последовательность определяется тем, что процесс имитационного моделирования можно разбить на ряд этапов, выполнение которых осуществляется последовательно от предыдущего к последующему. Цикличность проявляется в необходимости возвращения к предыдущим этапам и повторении уже однажды пройденного пути с измененными в силу необходимости данными и параметрами модели
Первый этап обычен для любого исследования. Он необходим для того, чтобы была оценена потребность изучения объекта или проблемы, возможность и способы решения задачи, ожидаемые результаты. Этот этап очень важен для практического применения метода моделирования. Очень часто к этому этапу возвращаются после окончания исследования модели и обработки результатов для изменения постановки задачи, а иногда и самой цели моделирования.
Второй этап включает в себя формализацию описания моделируемого объекта на основе выбранной теоретической базы. На этом этапе, на естественном языке дается описание состава исследуемого объекта, взаимодействия между элементами объекта и объекта с внешней средой. На основе описания объекта выбирается концепция его формального определения. Таким образом, в конце этапа словесное описание исследуемой системы претворяется в абстрактную математическую структуру. Этот этап также включает в себя все действия по созданию имитационной модели, которые заключаются в создании программы для ЭВМ на основе выбранного для этой цели языка моделирования. На этом этапе осуществляется и проверка полученной моделирующей программы на соответствие ее той теоретической схеме, которая была положена в основу формального описания объекта моделирования. Этот процесс часто называют верификацией модели. Заканчивается второй этап проверкой соответствия имитационной модели свойствам реальной системы. Если этого нет, то следует снова вернуться к моменту формализации модели, чтобы провести коррекцию в определении теоретической базы модели.
Третий этап заключается в проведении исследования на разработанной модели путем «прогона» ее на ЭВМ. Перед началом исследования полезно составить такую последовательность «прогонов» модели, которая позволила бы получить необходимый объем информации при заданном составе и достоверности исходных данных. Далее на основе разработанного плана эксперимента осуществляют «прогоны» имитационной модели на ЭВМ. В конце этапа осуществляется обработка результатов с целью представления их в виде, удобном для анализа.
Четвертый этап представляет собой анализ результатов исследования. На этом этапе определяются те свойства реальной системы, которые наиболее важны для исследователя. На основе анализа результатов подготавливаются окончательные выводы по проведенному моделированию.
Пятый этап является заключительным. На этом этапе формулируются окончательные выводы и разрабатываются рекомендации по использованию результатов моделирования для достижения поставленных целей. Часто на основе этих выводов возвращаются к началу процесса моделирования для необходимых изменений в теоретической и практической части модели и повторным исследованиям с измененной моделью. В результате нескольких подобных циклов получают имитационную модель, наилучшим образом удовлетворяющую поставленным задачам.
Таким образом, метод имитационного моделирования при исследовании сложной проблемной ситуации предполагает выполнение пяти этапов.
Имитационные модели позволяют проверить, правильно ли мы понимаем процессы в исследуемом объекте, и выявить в различных конкретных случаях параметры порядка. Знание последних и дает возможность строить простые модели сложных явлений. Имитационное (компьютерное) моделирование подразделяется на несколько видов имитационного моделирования.
Агентное моделирование — относительно новое (1990-е – 2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.
Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Он был основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах.