1. 부정확하거나 불완전한 데이터:
이것은 물류 시뮬레이션에서 가장 일반적인 오류 중 하나입니다. 데이터가 정확하지 않으면 시뮬레이션 결과에 실제 생산 또는 운영 환경이 실제로 반영되지 않아 잘못된 의사 결정이 발생할 수 있습니다.
2. 불합리한 모델 설계:
물류 시뮬레이션 모델은 실제 상황에 맞게 물류 시스템의 각 부분을 최대한 정확하게 표현해야 합니다. 모형 설계가 합리적이지 않으면 시뮬레이션 결과도 편향됩니다.
3. 매개변수 설정 오류:
물류 시뮬레이션에서 다양한 매개변수의 설정은 최종 결과에 큰 영향을 미칩니다. 매개변수 설정이 불합리하면 시뮬레이션 결과가 왜곡되거나 중요한 정보를 제공할 수 없습니다.
4. 시뮬레이션이 제대로 실행되지 않았습니다.
물류 시뮬레이션은 많은 시간과 정력을 필요로 한다. 시뮬레이션 프로세스 중지 또는 손상과 같이 작업 프로세스가 부적절하면 시뮬레이션 결과를 사용하지 못할 수 있습니다.
5. 결과에 대한 부적절한 설명:
물류 시뮬레이션 결과는 전문가의 분석과 해석이 있어야만 관련 결론을 도출할 수 있다. 결과에 대한 해석이 철저하지 않거나 필요한 지식과 기교가 부족하면 잘못된 결론을 내리기 쉽다.
6. 시스템의 동적 변경 사항 무시:
물류 시스템은 많은 부분과 실체를 포함하는 동적 과정이다. 시뮬레이션 중 시스템 내부 및 외부의 동적 변화를 무시하면 결과에 실제 상황이 실제로 반영되지 않을 수 있습니다.
물류 시뮬레이션 과정에서 정확한 결과를 얻기 위해서는 충분한 실험과 비교 분석이 필요하다. 동시에 시뮬레이션 결과의 정확성과 유효성을 보장하기 위해 시뮬레이션 중 입력 출력 데이터의 신뢰성에 주의해야 합니다.
또한 시뮬레이션 결과를 해석할 때 시뮬레이션 결과의 의미를 더 잘 이해하고 평가할 수 있도록 데이터의 시각적 표시 및 통계 방법의 적용을 고려해야 합니다. 일반적인 오류를 피하고 적절한 방법과 기술을 채택함으로써 물류 시뮬레이션은 원하는 결과를 얻을 수 있으며 물류 시스템 최적화 및 의사 결정에 중요한 지원을 제공합니다.