多方法建模仿真軟件
建模仿真能夠安全有效的解決真實世界中的問題,它是一種重要的分析方法,易于驗證、傳達和理解。通過對復雜系統的清晰洞察,建模仿真提供了有價值的跨越行業及學科的解決方案。20世紀初仿真技術已得到應用。而且,隨著60年代計算機技術的突飛猛進,加速了仿真技術的發展。隨之而來的仿真工具軟件也是層出不窮,例數諸多仿真軟件,大多都是從單一種建模方法為基礎開發,針對性強且發展成熟。隨著科技的發展,所要研究的系統也越來越復雜,單一的建模方式已經不再能滿足建模的需求,迫切需要一款可以集成所有建模方法的仿真工具,根據系統需求進行不同層次(宏觀、中觀、微觀)建模,這也是AnyLogic的研發初衷。
AnyLogic
AnyLogic是一款支持多種建模方法對各類復雜系統進行建模仿真的工具軟件。AnyLogic支持現有的所有建模方法(系統動力學、離散事件建模、基于智能體建模)可以涵蓋幾乎所有的應用領域。工業工程師、供應鏈分析師、人力資源經理、市場研究分析師、策略規劃師都可使用AnyLogic來動態模擬整個業務生命周期。
支持基于智能體(Agent)建模 |
支持系統動力學建模 |
支持離散事件仿真 |
同時支持基于智能體、離散事件、系統動力學、Petri網、行人和交通仿真,可以根據需要任意組合 |
專業模型調試功能 |
專業輔助開發功能 |
豐富的實驗框架 |
豐富的外部數據接口 |
豐富的庫資源 |
模塊拖拽操作 |
自定義開發 |
可視化開發環境 |
面向對象、層次化建模 |
強大的二次開發功能 |
云端仿真功能 |
AnyLogic軟件優勢
仿真方法的多樣性、靈活性和高效性 |
實驗框架豐富性 |
開發資源復用的便捷性 |
仿真模型的跨平臺性能 |
實時仿真可得性 |
領先的協作交互性 |
隨時隨地運行 |
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AnyLogic行業應用
AnyLogic與前沿技術
人工智能 |
云仿真 |
數字孿生 |
大數據 |
國內典型客戶
多方法供應鏈仿真分析
??一個典型的供應鏈,包括供應商、制造商、分銷商、零售商和客戶。簡單的網鏈式結構,非常容易理解,但在現實中,總會遇到各種難以解決的問題。傳統上,我們研究復雜的供應鏈問題是通過數學模型的方法或者實際試錯的方法解決的。隨著計算機仿真技術發展,以及待解決的供應鏈問題越來越深入復雜,僅通過傳統方法已經無法滿足用戶的需求。因此,供應鏈仿真分析軟件應運而生,通過在計算機的虛擬環境中構建仿真模型,運用數學算法來輔助,充分利用計算機資源,捕捉實際系統的細節,對供應鏈進行準確全面的模擬預測,針對高復雜度的問題做出合理決策與預判。
功能概述
物流網絡優化與設計
? 進行GFA綠地分析,以最少的輸入數據找出設施的數量及位置
? 為各級供應鏈網絡執行多級綠地分析。
? 使用領先的分析求解器 IBM ILOG CPLEX? 確定最佳供應鏈網絡配置。
? 周期性進行供應鏈總體規劃,優化需要生產、儲存和運輸的地點和數量。
? 輕松將分析優化結果轉換為動態仿真模型,深入的分析了解供應鏈的內部動態變化。
what-if場景動態仿真
? 對供應鏈進行詳細動態仿真,彌補分析優化無法解決的問題。
? 分析時間相關因素、隨機事件、實際系統行為以及供應鏈元素之間的動態交互。
? 查看關鍵指標隨時間的變化情況。 例如,檢查當月第25天這些指標的值是什么:正在進行的訂單、已用產能、成本/收入等。
? 考慮網絡級策略中的復雜邏輯:補貨、采購、制造和運輸。 研究資源利用率(車隊、人員、設備)。
? 內置一組強大的實驗模板資源組,從不同角度探索供應鏈。
供應鏈數字孿生
? 可與現有的技術(ERP、MRP、WMS 等)集成,創建供應鏈數字孿生,使用實時數據和快照來預測供應鏈動態。
? 自動收集關鍵數據并配置供應鏈模型的對象、流程和實體。
? 接收警告,使用通知和觸發器進行操作。 例如,當服務水平下降或庫存不足時,可以提醒用戶并運行預置操作來幫助避免危急情況。
? 根據實時數據制定和測試行動計劃。 使用 anyLogistix進行供應鏈優化、風險分析、安全庫存估計和運輸優化,根據即時收到的數據創建行動計劃。
供應鏈風險規避
? 可仿真任何變革性事件,研究事件對企業的影響。
? 使用What-if情景對緊急情況下的供應鏈進行壓力測試。
? 通過仿真在供應鏈模型中添加隨機性。 通過使用不同參數多次運行模型,觀察不穩定性對供應鏈運營的影響。
? 可以創建供應鏈的數字孿生,幫助您快速有效地應對任何中斷挑戰。
庫存優化
? anyLogistix使用仿真技術,進行切實、準確的庫存計劃。
? 內置安全庫存估算實驗,幫助在服務水平和成本效益之間找到平衡點。
? 使用仿真模擬現實世界的隨機性,更深入地了解產品的最佳庫存量。
? 仿真會考慮到網絡運營的動態和風險,做出更精確的預測,提高供應鏈的彈性。
運輸優化
? 在戰略和戰術層面規劃運輸物流。
? 確定更好的運輸策略,完善相關業務規則。
? 以精確的運輸數據支持供應鏈設計。
? 評估風險并管理物流變化。
? 估計車隊規模和車輛利用率。
靈活的統計與可視化
? 可以衡量供應鏈模型的所需要素:成本、收入、庫存動態、服務水平、牛鞭效應、產能、利用率、進/出訂單和產品。
? 可擴展報表報告并添加自定義指標。
? 查看模型運行時指標隨時間的變化,了解供應鏈在每個模擬時間的表現。
? 內置儀表板可視化您的統計數據或將其導出到第三方BI軟件。
? 模型運行過程基于地圖動畫呈現,您可以看到供應鏈模型的運作,結果更具可信度。
無限模型定制
技術框架
??anyLogistix的核心是多方法技術——六種基于建模方法的解析與仿真的強大結合。每一種優化方法都能夠以最佳方式適用于特定任務。但是僅使用一種方式進行分析就像是阿爾伯特?愛因斯坦的比喻一樣:我們不能用制造問題時的同一水平思維來解決問題。因此,anyLogistix為您提供了一個工具包,您可以針對所面臨的供應鏈問題選擇正確的方法進行處理。
軟件優勢
計算任何限制
通過anyLogistix直接定義限制,無需浪費時間和精力將它們“翻譯”成公式。
仿真任何行為
每一條供應鏈都是獨一無二的,都擁有其獨特性。仿真和建模能夠幫助您捕捉到每一個細節層面的特質。
檢查結果
模型內部組成部分具有互動性,讓您可以觀察到結果,并且可以研究結果是如何產生的。
因果依賴性
可以考慮供應鏈的因果關系,準確反映供應鏈的行為。
減少風險
通過仿真技術捕捉供應鏈網絡的隨機行為,評估和降低風險。
可視化
通過模型動畫讓您看到供應鏈如何運作,使結果更加真實可信。此外,它還能夠幫助您追蹤并解決模型自身存在的問題,而無需尋求外援。
多元化實驗
可改變供應鏈網絡的設計、訂貨和運輸政策,來驗證假設場景,測試供應鏈對環境變化的敏感度等。
靈活性
快速修改和擴展供應鏈各要素的參數,或者使用AnyLogic將更多地細節添加到模型中。
應用領域
系統仿真云平臺
概述
AnyLogic 云是一個用于運行仿真模型的安全Web平臺。使用豐富的基于云的實驗功能,在開發和執行模型時進行協作并在線即時提供仿真結果。這些功能確保了您在組織的運營級別更高效的應用仿真。
高性能的計算功能 |
將模型轉變為運營工具 |
多用戶同時訪問 |
數據方案管理 |
分布式仿真 |
高級自定義儀表板 |
加速機器學習 |
即時模型訪問 |
在線仿真解決方案 |
典型應用場景
模型存儲
當一家公司有多個人同時處理一個模型時(例如,一個建模人員、一個項目經理和一個部門主管),每個人都可以通過一個公共存儲庫進行工作。因此,無需在計算機上安裝AnyLogic就可以同時實現以下操作:建模人員更改模型并立即將更改結果交付給客戶,經理和主管進行想法測試及評估。
還可以使用仿真建模對企業流程進行規劃和優化。開發人員創建一個流程模型并將其上傳到云中,以便企業管理人員能夠測試假設、設置實驗并提出對模型的更新。工程師一旦在云中更新了模型,它的新版本就立即可以供管理人員使用,這個過程大大縮短了開發時間。
當模型準備就緒后,管理人員可以與生產經理共享模型。無需安裝AnyLogic,共享模型的鏈接就可使用瀏覽器從任意設備對其進行訪問。下一步,生產經理分析已經運行的實驗結果,并在以報告形式上傳其結果之前啟動新的實驗。使用云API,您可以將云服務連接到Power BI或Tableau等第三方平臺,并利用它們的高級功能來可視化和分析仿真結果。
在線模型驅動解決方案
一些公司正在使用云模型來幫助開發特定于其行業的定制數字工具。他們將云模型連接到外部數據源,為其創建自定義接口,并與企業分析平臺集成以實現結果可視化。這種解決方案的優點是其通用性,解決方案可以嵌入到任何復雜的業務流程中并用于解決特殊任務,并且還可以為用戶擴展和定制其接口。
咨詢服務
仿真建模咨詢顧問為公司開發模型并將其集成到業務流程中。為了在項目實施后維護這些模型,咨詢顧問將更新的模型上傳到云中,客戶可以訪問它們:訪問級別和用戶權限可以在帳戶級別中進行管理。同時,客戶無需擁有AnyLogic許可證:只需在瀏覽器中使用鏈接即可啟動云模型。
咨詢顧問通常會開發在線演示模型來解決各個行業中的常見問題。例如,安排和推廣在線商店或優化呼叫中心的日常任務。當授予客戶訪問在線模型的權限時,他們可以分析關鍵指標并快速制定當前流程的變更。遠程開發顧問則會用附加功能擴展模型并在云中對其進行更新,更新后的模型可立即供客戶使用。
處理大型模型和復雜實驗
處理復雜系統的詳細仿真通常需要大量的計算資源。如果公司為日常工作規劃和假設測試創建資源密集型模型,則可能會耗盡計算時間。模型和實驗運行緩慢的原因之一是,它們正在同一臺計算機上開發和運行:機器的資源過多地被并行任務占用,并且運行仿真所需的時間增加了。
為了加快模型開發并更快地獲得仿真結果,該公司選擇在AnyLogic云中運行其仿真模型。由于云計算的特性,AnyLogic云中的多次運行實驗比常規計算機上更快、更高效,因為它們不局限于一臺計算機的資源。AnyLogic云通過分析具體需求使其他節點和內核聯機來滿足對計算能力的要求。
云為使用資源密集型模型的公司提供了如下幫助:
?節省購買或租賃額外的計算能力及其安裝的費用;
?更快地做出更明智的決策;
?保留所有已進行實驗的數據庫,包含輸入數據和結果
使用云模型進行人工智能培訓
一些開發基于人工智能的系統的公司,使用模型進行實驗,獲取用于訓練和測試AI算法的綜合數據。為了更快地獲得實驗結果在云中運行實驗,并且為了進行遠程控制和并行執行,他們選擇使用AnyLogic云的RESTful API(適用于Python,Java和JS)。
Ali Azgari博士最近使用AnyLogic云創建了一個基于機器學習的大規模疫苗接種仿真和應用程序,該程序現已公開使用。Azgari使用AnyLogic創建了一個仿真模型,將其上傳到了AnyLogic 云,并使用API進行了一系列的實驗。實驗數據被用于訓練AI模型中的算法。之后,為方便用戶,Azgari根據研究結果創建了一個Web應用程序。
增強現實物流推演軟件
AR Table沙盤系統
沙盤物件的識別與追蹤
通過識別、追蹤各種沙盤物件,沙盤變得可交互穩定性好
拖拽模塊實現沙盤的快速部署
技術支持
案例1:交互式地鐵運營仿真沙盤
案例2:城市交通
案例3:智慧城市
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