Dr. Mehmet AKSARAYLI SİMÜLASYON TEKNİKLERİ. Yöneylem araştırması. OR/MS Teknikleri

Transkript

1 SİMÜLASYON TEKNİKLERİ Yöneylem araştırması Yöneylem araştırması genellikle kıt kaynakların tahsisini gerektiren koşullarda bir sistemin işletilmesi ve en iyi tasarımının yapılmasına ilişkin karar vermeye yönelik bilimsel bir yaklaşımdır. Dr. Mehmet AKSARAYLI 1 2 OR/MS Teknikleri Matematiksel programlama Doğrusal programlama Tamsayı programlama Grafik analizi Duyarlılık analizi Ulaştırma Atama Hedef programlama Olasılık Teknikleri İstatistik Karar analizi Kuyruk modelleri 3 Ağ Teknikleri Proje yönetimi (CPM/PERT) Ağ modelleri Diğer Simülasyon Tahmin Envanter Doğrusal olmayan programlama Karar vermeye yönelik bilimsel yaklaşım birveyadahafazlasayıda matematiksel modele gereksinim duyar. Matematiksel model, daha iyi karar verebilmek veya gerçek durumu daha anlaşılır hale getirmek için kullanılabilecek bir gösterimdir. 4 1

2 KARAR ALMADA TEMEL YAKLAŞIMLAR Yöneylem bilimine konu olan kararların alınması konusunda iki yaklaşım vardır. Sezgisel Yaklaşım : Bilinçli bir çaba yok, geçmiş deneyimlere dayanan yargı ve sezgisel yaklaşımdır. Sistem Yaklaşımı: Problemi, problemin çözüm yollarını ve bu yolların en iyisini bilimsel bir yaklaşımla araştırır. Sistem yaklaşımı ile karar alma, hem belirli bir süreç izler, hem de belirli bir karar alma yöntemi gerektirir. 5 Yeni bir sistem tasarımı veya mevcut sistemlere ilişkin sistem araştırmaları, sistemde var olan veya önerilebilecek farklı eylem seçeneklerinin sonuçlarını belirlemeye, kestirmeye ve değerlendirmeye yöneliktir. 6 SİSTEM NEDİR? Ancak, uygulamada genellikle inceleme konusu olan sistem üzerinde farklı eylem seçeneklerini deneyerek sonuçlarını gözleme olanağı yoktur. Rüzgar tünellerinde uçak modelleri üzerinde yapılan uçuş deneyleri, Sistem; bir işi başarmak, bir üretimi sağlamak amacıyla gerekli olan en alt düzeyde bir araya getirilmesi gereken kuruluş öğelerinin bir araya getirilmesinden oluşan kuruma, araçlar bütününe denir. işyerleri ve atölyelerin ölçekli maketleri üzerinde yapılan tezgah yerleştirme çalışmaları

3 Yönetim Bilgi Toplama Sistemlerimi Etkileyen Bazı Mümkün Yenilikler ve Trendler Faktörler Değişimler Y.B.S. üzerinde etkisi Birkaç sistem örneği verilirse: İmalat sistemi Yönetim bilgi toplama (information) sistemi İşletme organizasyon sistemi Coğrafi bilgi sistemi Ekonomik Büyük işletme sistemleri Dünya bazında enflasyon Ani enerji krizleri Pek çok hayati ulusal kaynakların tükenmesi Anahtar kaynakların üçüncü dünya ülkeleri tarafından kontrol edilmesi Fonksiyonlar için hızla Teknolojik azalan maliyetlerde, bilgisayar yapabilirliği üzerinde muazzam ilerleme Uydular gibi haberleşme sistemlerindeki radikal değişimler Video-kelime-işlem gelişimi Daha yüksek eğitim düzeyi Sosyal Sağlık bakımı Çevre kirliliği Ev için bilgisayarlar Özel korkular Dünyadaki olayların kontrol ve raporlandırma artışı Parasal dalgalanmalar için hızlı karşılık verebilmek üzere hızlı raporlandırma ihtiyacı Kaynakları ve maliyetleri öngörmek için artan ihtiyaç Vergileri azaltmak için fabrika yerleşimi terimleri ile daha iyi işletme modelleri Borç almakiçin faiz oranlarının daha iyi öngörümü Prodüktivite kontrolü için Y.B.S. nin kullanımı Karmaşık sistemleri modelleştirme kabiliyeti artışı Global parasal girişimler gibi kütlesel verileri işleme kabiliyeti Daha iyi yönetim raporları Y.B.S. işçileri sayılarındaki artış Daha kaliteli personel Daima hazır yöneticiler, gece gündüz Bilgi toplama ve depolamada kanuni rekabet Hükümet ve özel veri tabanları ilişkilerinde tıkanmalar Yönetim Organizasyon ve Yöneticilere nazaran sistem analizcilerinin artan önemi Organizasyonel sistemleri teorisini gelişimi Yöneticilerden ziyade herbir işçi üzerindeki kararlar için daha fazla güven Karar yardımında Y.B.. nin daha fazla rolü Karar vermede daha iyi analiz Y.B.S. ile daha alt düzey yöneticilere ve anahtar uzmanlara daha fazla bilgi sağlanışı 9 10 Bazı Sistemler ve Temel Karakteristikler SİTEM TEMEL AMAÇLAR ELEMANLAR GİRDİLER ÇIKTILAR 1. Süpermarket Doğru zamanda doğru malları temin eder 2. Banka Müşteriler için para depolar, borç para, sigorta hizmetleri ve kredi temin eder 3. Üniversite Bilgi üretmek ve yaymak, toplum hizmeti vermek 4.Hastane Sağlık bakımı vermek, araştırma yönetmek, doktor ve hemşire eğitmek 5. Yönetim Müşterilerine Danışma tavsiyeler sağlar Şirketi İnsanlar, binalar, makinalar, para İnsanlar, binalar, makinalar, para İnsanlar, binalar, makinalar, para İnsanlar, binalar, makinalar, para İnsanlar, binalar, 11 makinalar, para Satınalınan mallar, para, enerji, bilgi para, enerji, bilgi İnsanlar, para, bilgi, enerji İnsanlar, malzemeler, enerji, para, bilgi İnsanlar, para, enerji Malar, hizmetler, bilgi Para, hizmet, bilgi İnsanlar, bilgiler, hizmetler İnsanlar, raporlar, hizmetler Raporlar, hizmetler Bir sistem, öğeleri (varlıklar - entities), öğelerin öznitelikleri (vasıflar -attributes) ve eylemleri (faaliyetleri - activites) ile belirlenir. 12 3

4 Çeşitli sistemlere ilişkin varlık, vasıf ve eylemlerden örnekler Model Kavramı SİSTEM VARLIK SABİT VASIF Banka Müşteri Veznedar Bilgisayar Kart okuma birimi Kentiçi Ulaşım Belediye otobüsü Kimlik bilgisi Çalışma süresi Okum hızı Model Taşıma kapasitesi 13 DEĞİŞKEN Mevduat miktarı Çalışma hızı Bozulma sıklığı Güzergah Yolcu sayısı EYLEM Çek bozdurma Para ödeme Kart okuma Sefer Model; bir tasarımın, sistemin ya da bir şeyin şekil olarak örneği, matematiksel eşitlik ya da eşitsizlikle temsil edilmesidir. Tasarlanan bir yapının, işleyişin, işyerinin bir benzerini oluşturmak, işleyiş biçimini matematiksel eşitlik ya da eşitsizliklerle tanımlamak, Mantıksal ilişkileri çeşitli gösterim veya büyüklükler cinsinden temsil etmek model kurma olarak ele alınır. 14 Sistem yaklaşımında Karar Süreci Yöneylem araştırması disiplinlerinde bilimsel yöntemi uygulayarak problemleri çözmek, böylece de yönetsel kararlara esas göstergeleri elde etmek her zaman mümkün olmayabilir. Matematiksel teknikler insan - makine sistemlerinde karşılaşılan problemleri formüle etmek veya çözmek için yeterli olmayabilir. Bu durumda eylem seçeneklerinin sonuçlarını belirleyebilmek için Simülasyon modeli yoluyla deneyler yapılması söz konusudur

5 Cost Changes of Subsequent Stages of System Development Comparison of System Costs with & without Simulation NEDEN SİMÜLASYON? 1. Problem karmaşık 2. Matematik ve istatistik çözüm teknikleri uygulanamamakta SİMÜLASYON (Benzetim) 3. Çok sayıda değişkenin stokastik olduğu sistemlerin modellenmesinde karşılaşılan zorluklar 4. Analitik çözümün zor olması

6 NEDEN SİMÜLASYON? Günümüzde bir işyeri kurmak ya da her hangi bir alanda girişimlere karar verirken deneyimler yeterli olmayabilir. Acaba bu durumda nasıl bir yol izlemek gerekir? Simülasyon Simülasyon yatırımı yapmadan önce yapacağınız değişikliğin sonucunu bize gösterebilecek ve belki de yatırım yapmadan da sorunu çözmenin yollarını bulmanızı sağlayabilecek bir metot. İşin bu noktasında model kurma, Simülasyon denemeleri gibi konular gündeme gelmektedir SİMÜLASYON-SİSTEM İLİŞKİSİ Simülasyon terimi, en genel biçimde gerçek sistemin işleyen bir modeli olarak tanımlanabilir. Ortak bir amacı gerçekleştirmek için, Planlı olarak bir araya gelmiş elemanlardan oluşan her hangi bir sistem, geçireceği gelişim ve değişim sonucu, en uygun işleyişi bulacaktır. Öteki modeller (matematiksel ) de gerçek sistemi tam olarak yansıtabilir mi?

7 Matematiksel modeller Simülasyon modelleri Sistemi eşitlik veya eşitsizlikle gösterirler. Sistem değişkenleri arasındaki niceliksel ilişkiler, deneysel bir anlamda analiz edilebilir. Problemin optimal çözümü bulunabilir. Ancak, karmaşık sistemlerde, gerçek durumu, matematiksel ifadelerle ortaya koymak çok zordur. Karmaşık sistemlere ilişkin matematiksel sonuçlarda, karmaşıklık oranında bir hata payı kabul etmek gerekir. Sistemin karmaşıklığı belirli bir düzeyin üstüne çıktığı zaman, artık sistem matematiksel olarak formüle edilemez. Simülasyon modelleri de matematik modeller benzer bir biçimde, matematiksel eşitliklerle ifade edilebilir. Ancak, simülasyon modelleri, öteki tür matematiksel modellerde olduğu gibi, optimal bir sonuç için eşitlikleri çözme girişimi yerine bir dizi aritmetik denemelerle, değişik koşullar altında, sistem davranışlarını taklit eder Simülasyon, bilgisayar kullanımı gerekli kılan matematiksel bir model aracılığı ile gerçek bir sistemin temsil edilmesini sağlayan tekniktir (Sarıaslan, 1986). Simülasyon, gerçeklere ve varsayımlara dayalı olarak belirsizlik koşulları altında seçenekleri değerlendirmek için, gerçek karar vermeyi temsil eden ve bilgisayara programlanmış bir matematiksel yapı bir kullanan kantitatif bir tekniktir (Thierauf Klekamp, 1975)

8 Simülasyon, bir sistem ya da sürecin komputerize modelini kurmak ve bu modelle hem sistemin davranışını anlamak hem de sistemin değişik koşullar altında işleyişini belirlemek amacıyla deneyler yapmaktır (Shannon, 1975) 29 Simülasyon, insan-makine sistemlerinin davranışını gösteren matematiksel veya mantıksal modeller kullanarak bilgisayar aracılığıyla sistem üzerinde deneyler yapmaya yarayan sayısal yöntemlerdir. Simülasyone ilişkin şu özelikler sıralanmaktadır : i. Simülasyon bir deneysel problem çözme yöntemidir. ii.simülasyon sistem tasarımı ve sistem çözümleme çalışmalarında ortaya çıkan problemlerin çözümünde kullanılır. iii.simülasyon çözümlemesine, ele alınan sisteme ilişkin problemler analitik yöntemlerle çözülemediğinde başvurulur. 30 Bu tanımlardan gidilerek Simülasyon; Bir modelleme işlevini kapsar. Sistem hakkında bilgisayar aracılığı ile deney yapmayı kapsar. Sistemin saptanan koşullarının değiştirilmesi ile sistemin davranışları arasındaki farklılaşmayı belirlemeyi kapsar. Sistem hakkında optimum karar almayı kapsar. Başlangıçta planlanan hedeflere ulaşılması için gerekli sistem parametrelerinin tahminlerini kapsar. Varılan Simülasyon kararlarının sistem kurulduktan sonraki alınan ilk uygulama 31 verileri ile uyumunu belirlemeyi kapsar. Bir sistemin simülasyonu, bu sistemi temsil edebilecek bir model oluşturma işlemidir. Simülasyon, gerçek hayattaki olayların bilgisayar ortamına aktarılması işlemidir. 32 8

9 Simülasyonlar; Simülasyonlar Sanal ortamlar sağlayan yazılımlardır. Genel tasarım formları içinde metin, test, canlandırma, seslendirme, alıştırmauygulama gibi pekçok tasarım seçeneğinin uygulanmasına olanak tanırlar. Yaparak, yaşayarak öğrenmeyi sağlarlar... Uzun vadede gerçek deneyimler ve gerçek yanılmalar ile ulaşılabilecek tecrübenin, bilgisayar tarafından canlandırılan tamamen güvenli bir ortamda kazanılmasını mümkün kılar Simülasyon, Sistem - Simülasyon Belirli kararların sonuçlarını ve gidişatlarını tahmin etmekte, Gözlemlenen sonuçların sebeplerini belirlemede, Değişikliklerin etkilerini ortaya çıkarmada, Bütün sistem değişkenlerinin bulunmasını sağlamada, Yeni fikir geliştirmeyi ve yeni düşünceyi teşvik etmede kullanılır. Girdi (x 1,x 2,..,x n) Girdi (x 1,x 2,..,x n) SİSTEM Çıktı (y SÜREÇ 1,y 2,..,y n) Şekil Gerçek Durum SİSTEMİN MODELİ Çıktı (y SÜRECİN MODELİ 1,y 2,..,y n) Şekil Simülasyon Uygulaması 36 9

10 Fiziksel Simülasyonlar Yöntemsel Simülasyonlar Durumsal Simülasyonlar

11 Oluşturma Setleri Yöneylem Araştırmasında Bilimsel Yöntem ve Simülasyon; Community Construction Toolkit Problemin belirlenm esi Hayır B ilgi toplam a ve değerleme M atem atiksel modelin kurulması? Evet Simülasyon Çözümlemesinde Genel Yöntem M atem atiksel modelin çözümü? Hayır B enzetim m odelinin kurulması Evet M odelin çözüm ü Eylem seçeneklerinin denenmesi Sonuçların değerlendirilm esi ve yorumu

12 P r o b l e m i n T a n ı m ı SİMÜLASYONUN KULLANIM ALANLARI V e rile rin derlenip işlenm esi M o d e l i n b e lirle n m e si B ilgisayar program ının y a z ılm a sı M o d e l m a n tığ ın ın d o ğ ru la n m a sı? O l u m l u O l u m s u z İşlevsel Alanlar Yüzde Üretim 59 Planlama 53 Mühendislik 46 Finansman 41 Araştıma ve Geliştirme 37 O l u m s u z M odelin gerçek sistem e uygunluğu O l u m l u D e n e y l e r i n planlanm ası Pazarlama 24 Veri İşlem 16 personel 10 B e n z e tim ç ık tıla rın ın a n a liz i Simülasyon UYGULAMALARI: Simülasyonun üretim yönetimindeki başlıca kullanım alanları: a. Havalimanlarında pist sayısı, bakım onarım personeli sayısı, terminal, hangar, gümrük bölümlerinin kapasitelerinin belirlenmesi, b. Kavşaklarda trafik akımının yönü ve yoğunluğuna bağlı olarak trafik ışıkları sürelerinin belirlenmesi, c. İşletmelerde bakım-onarım görevlileri sayısının belirlenmesi, d. Telefon sistemlerinde santral kapasitesi ve kanal sayısının belirlenmesi, e. Sağlık sistemlerinde yatak kapasitesi, görevli sayısı, muayene ve tedavi birimlerinin tasarımı, f. Kent içi ulaşım sistemlerinde otobüs seferlerinin programlanması, g. Ekonomi politikasında yapılacak değişikliğin tüm ekonomiye olan etkilerinin belirlenmesi, h. Dağıtım ve envanter sistemlerinin tasarım ve geliştirilmesi. i. Ürerim / imalat sistemlerinin tasarım ve analizi j. Finansal veya ekonomik sistemlerin analizi k. Tamir- bakım sistemleri İş yeri düzenlemeleri, iş yeri büyüklüğünün ve servis sayısının belirlenmesi. Örneğin bir süper markette kasa sayısının veya hava alanında pist sayısının belirlenmesi. 2.Kapasite planlaması, alternatif planların maliyetlerinin planlaması. 3.Üretim hattı dengeleme problemlerinde işlem sıralarının belirlenmesi atama problemleri. 4. Stok yönetimi ve sipariş kurallarının belirlenmesi 5. Malzeme yönetimi, üretim planındaki değişikliklerin malzeme hareketlerine etkisinin ölçülmesi

13 Simülasyonun Üstünlükleri: * Sistemin modeli bir kez kurulduktan sonra, farklı durumların incelenmesi için istenildiği kadar kullanılabilir. * Simülasyon yöntemleri öneri halinde olan ve verilerin detaylı olmadığı durumlarda oldukça elverişlidir. * Gerçek sisteme ilişkin veri Simülasyon modeli yoluyla çok daha kolay ve ucuz elde edilir. * Simülasyon yöntemlerinin uygulanması analitik yöntemlere göre daha kolaydır. Modeldeki koşulların etkilerini, yönlerini değiştirerek, değiştirerek, sabit tutarak diğer değişkenlerin kendi aralarında ve birlikte etkileşimlerini hesaplama olanağı sağlar. * Klasik çözüm yöntemlerinin kullanılamadığı, büyük ve karmaşık problemlerin çözümünde oldukça etkilidir. 49 Simülasyonun Sakıncaları: * Bilgisayar aracılığıyla bir sistemin Simülasyon modelinin kurulması ve geçerliliğin gösterilmesi çok masraflıdır. Genel olarak ele alınan her sistem için yeni bir Simülasyon modeli kurulması gereği vardır. Özel amaçlı Simülasyon dilleri bu sakıncayı bir ölçüde ortadan kaldırmıştır. * Kurulan Simülasyon modelinin bilgisayarda çalıştırılması ve sonuçların alınması çok zaman alabilir, bunun da maliyeti çok yüksektir. * Simülasyonin en önemli sakıncası yöntemin kendisi ile değil, kullanıcılarla ilgilidir. Bu sakınca, eniyi yöntem olmadığı halde kullanıcıların Simülasyon yöntemine olan eğilimleridir. Araştırmacılar Simülasyon yöntemlerini öğrendikten sonra onu analitik yöntemlerin daha uygun olduğu durumlarda da kullanmaya yönelirler. * Pahalı bir yöntemdir. Uzmanlık isteyen bir tekniktir. * Modelde parametrelerin ilk değerlerinin saptanması mümkün değil ya da çok güçtür. 50 Types of Simulation Static v.s. Dynamic Simulation Static is not based on time: Monte Carlo Simulation Dynamic includes the passage of time. SİMÜLASYON TÜRLERİ States are changed over time. Clock mechanism moves forward in time

14 Simülasyon yapılacak sistem ya da sürecin durumu göz önüne alınarak; Sistem ya da sürecin Simülasyonda esas alınan değişkenlerinin hata taşıdığının kabul edilip edilmemesi göz önüne alınarak; Statik (Durağan) Simülasyon : Bu Simülasyonda modeldeki değişkenler zamanın bir fonksiyonu olarak etkileşim içinde değildir. Dinamik (Devingen) Simülasyon : Sistem değişkenlerini zamanın bir fonksiyonu olarak ele alındığı modellerin Simülasyonunda kullanılan bir tekniktir. Belirli (Deterministik) Simülasyon : Sistemdeki değişkenin değerlerini alırlarken belirli yapıların geçerli olduğu ve olasılık kurallarının bu yapıda rol oynamadığı durumların Simülasyoni tekniğidir. Olasılıklı (Stokastik) Simülasyon : Bir sistemde kapsanan değişkenlerin değerleri olasılık kurallarına göre belirleniyor ve değişkenlerin değerlerinde bir hata terimi söz konusu ise bu tür sistemlerin Simülasyonine olasılıklı Simülasyon adı verilir Types of Simulation Deterministic v.s. Stochastic Simulation One run is enough 55 Several Runs require Simülasyon için modelin verilerinin ya da olasılıklarının dikkate alınması, matematiksel modeller ve denklemlerde hata teriminin bulunup bulunmamasına göre; a.sistem Simülasyonu Sistem Simülasyonu, verilere dayanan bir modellemeyi içerir fakat veri yoksa sistem Simülasyonu Monte Carlo yöntemiyle yapılabilir. 56 b. Monte Carlo Simülasyonu : Direkt Simülasyon olarak ele alınan ve hem matematiksel modellerle ifade edilen belirli yapıların hem de olasılıklı sistemlerin Simülasyonunda yararlanılan bir tekniktir. 14

15 Types of Simulation Bir sistem ya da sürecin değişkenlerinin zamana bağlı olarak değişimlerini bir zaman noktasında kesikli ya da sürekli olarak kabul edilmesine göre; Kesikli Olasılı Simülasyon : Olasılıklı sistemlerin modellemesinde eğer sistem değişkenleri sabit zaman aralıklarında değişim değerlerine sahip olacak biçimde ele alınıyorsa bu sistemin Simülasyoninde kesikli olasılı Simülasyon kullanılır. 57 Sürekli Olasılı Simülasyon : Discrete-Event v.s. Continuous Simulation A discrete-event simulation is one in which state changes at discrete time as triggered by events Bir sistemin değişkenleri zamanın bir fonksiyonu olarak değerlerini zamanın belirlenen her sürekli değeri için olasılı olarak alıyorsa sürekli bir sitem modelinde söz edilir. 58 Types of Simulation Sistem Değişkenlerinin Zaman İçinde Ele Alınışı In continuous simulation, state variables changes continuously w.r.t. time (e.g. temperature of a building controlled by a heating system) 59 Olay, sistemde bir ya da daha fazla durum değişiminin olduğu andır. Burada esas olan sistemdeki durum değişiminin modele yansıtılacak kadar anlamlı olmasıdır. Bir birimin kuyruğa giriş anı, bir işlemin tamamlanarak servis biriminin boşalma anı v.b. Faaliyet, sistem birimlerinde durum değişikliğini oluşturan olaya yol açan işlemlerdir. Örneğin; bir servis istasyonunda gerçekleştirilen işlemler bekleme olan birimin, servisi tamamlanmış birime dönüştürecektir. Süreç ise bir birime ilişkin olaylar dizisi ya da faaliyetler topluluğudur

16 Geliş G eliş OOO İşlem İşlem noktası 1 noktası 2 OO İşlem noktası 3 Çıkış Başlama Bş F(1) F(2) F(3) Zaman (t) OLAY Üç servis istasyonlu sisteminin gösterimi Bitiş Bt Bt Bt ÇIKIŞ Süreç F(i): i'inci faaliyet Bş : Faaliyet başlama anı Bt : Faaliyet bitiş anı Şekil 2.2: Olay, Faaliyet ve Sürecin gösterimi Simülasyonda Zaman Gösterim ve İlerletme Mekanizmaları Birim zaman aratırımı Birim (sabit) zaman artırımı. Olay (değişken) zaman aratırımı. Benzetim saatini bir birim ilerlet. Bu anda meydana gelmesi beklenen olay var mı? Evet Olay(lar)ı işle Hayır

17 Olay Zaman Aratırımı Zaman artırımlarının gösterimi Gelecek olayın zam anını belirle Benzetim saatini gelecek olay anına ile rle t O layı işle Birim (sabit) zaman arttırımı Olay (değişken) zaman arttırımı Benzetim Zamanı SÜREKLİ ve KESİKLİ OLAY SİMULASYONLARININ GÖZDEN GEÇİRİLMESİ Simülasyon Tabanlı Tedarik Yöntemi Sürekli ise; Zaman ve sistemin durumu sürekli ilerler Zaman ilerlemesi, doğruluğu korumak için, yeterince küçük artışlar şeklindedir. Durum değişkenleri her adımda günlenir. Kesikli ise; Sistemin durumu sadece olay olduğunda değişir. Zaman ilerlemesi olaydan olayadır. Durum değişkenleri her olay olduğunda günlenir. Modelleme ve Simülasyonun Önemi Gerçek hayatta oluşturulması güç, maliyetli veya imkansız ortamların nispeten kolaylıkla elde edilmesi Yapılabilecek deneme/yanılma ve egzersizlerin sınırsız olması Günün değişik saatleri, yılın değişik günleri Çevresel, atmosferik ve meteorolojik koşullar Eğitim, test ve denemelerin tekrarlanabilirliği Maliyet etkin eğitim ve öğretim ortamları sunması Dış etkenlere karşı kapalı olması Sosyal ve ekolojik çevreye zarar vermemesi Kontrol altında tutulabilir olması Amortisman ve işletme maliyetleri düşük Yakıt ve fiili kullanım masrafları yok Can ve mal riski yok Eğitim zaiyatı yok