尽管负责建立模型的人往往是 "数据收集人员"，但我知道很少有同事认为这是他们工作中特别愉快的一部分。但数据收集是大多数模拟项目的必要组成部分。每个模拟项目的早期任务都应该是确定需要哪些数据以及如何获取这些数据。
您可能需要许多不同类型的数据。与模拟的其他方面一样，确定所需数据的工作最好反复进行。首先查看模型的主要区域：到达区、处理区、存储区、出发区、内部移动及类似方面。然后考虑描述每个区域所需的关键参数。例如，在到达区域：到达的是什么？是否有许多不同类型的实体？它们各自都有重要的描述属性吗？你是否希望到达者遵循某种基于时间的模式？考虑诸如此类的问题还有助于您确定模型和建模方法，并逐步确定所需确切数据的更多细节。
随着当前自动化和电子跟踪水平的提高，数据的可用性也变得更加普遍。如果是现有系统，可能已经有常规收集的数据。如果是新系统，供应商可能可以访问类似系统收集的数据。无论哪种情况，数据的存在并不一定会让你的工作变得容易。例如，您可能对某项操作的处理时间感兴趣，而该处理时间是自动采集的。但是，这个数字到底代表什么可能并不明显。它是否（有时）包括处理失败的时间（也许短时间的失败会被嵌入，但长时间的失败不会）？是否（有时）包括操作员休息时忘记正确注销的时间？检测和清理这些情况可能是使用现有数据的一个繁琐而令人沮丧的部分。
如果您需要的数据不存在或无法适当清理，您通常必须创建数据。在现有系统中，最准确的方法是通过电子方式获取数据，或通过人工研究来确定数据。这两种方法都可能非常昂贵。另一种方法是从知情人那里获得估算，即运行或管理操作的人员。这种方法虽然快捷廉价，但可能会产生偏差和误差。同样，对于一个尚不存在的系统，您可能需要依赖供应商提供的规格，这同样可能会带来偏差和不准确。关于如何处理这种情况，稍后会有详细介绍。
以上是对数据收集中需要考虑的一些初步步骤的简要概述。下周，我将讨论下一步如何处理这些数据的其他步骤。在此之前，祝您建模愉快！
戴夫-斯特罗克
产品副总裁 -Simio LLC