Примеры проектов

  • AnyLogic помогает оптимизировать процесс технического обслуживания военных самолётов
    Техническое обслуживание военно-воздушных судов – длительный, сложный и дорогостоящий процесс. Он включает в себя дозаправку самолёта, пополнение боезапаса, а также предполётный и послеполётный осмотр высококвалифицированным персоналом. Инженеры американской компании Lockheed Martin, специализирующейся в области авиастроения и авиакосмической техники, попытались усовершенствовать процесс техобслуживания военных самолётов с помощью имитационного моделирования AnyLogic.
  • Моделирование железнодорожных перевозок в порту
    Перед заказчиком стояла задача проектирования нового мультимодального терминала на территории порта. Мультимодальный терминал предназначен для обработки импортного и экспортного контейнерного грузопотока, перевозимого железнодорожным и речным транспортом. Для организации взаимодействия мультимодального и морских терминалов заказчик планировал использовать челночные отправки железнодорожных составов.
  • Крупная американская авиакомпания решает не вводить дополнительные сборы
    Крупная американская авиакомпания столкнулась с ситуацией, когда возможности развивать существующую стратегию были ограничены. Увеличение дохода посредством введения дополнительных сборов было очевидным способом решения проблемы. Однако прежде чем внедрить эти изменения, авиакомпания решила исследовать долгосрочное влияние такого решения на бренд, позицию на рынке авиаперевозок и лояльность клиентов.
  • Моделирование и оптимизация нефтедобычи с помощью Библиотеки моделирования потоков AnyLogic
    95% запасов нефти Канады содержится в месторождениях битуминозных песков. Развивать такие месторождения нелегко: затраты на обслуживание нефтедобывающих установок высоки, а неисправности в их работе могут вызвать перебои в нагнетании пара. Чтобы снизить затраты на добычу нефти и избежать перерывов в работе системы, компания Stream Systems смоделировала работу сети нефтедобывающих установок на примере крупного месторождения.
  • Моделирование бизнес-процессов в бэк-офисе Банка Италии
    Менеджмент Банка Италии был озабочен проблемой обработки определенных транзакций вручную. Эти транзакции не могли быть обработаны автоматически, и было необходимо, чтобы ими занимались сотрудники двух отделов в бэк-офисе банка. Руководство банка задалось вопросом, имеет ли смысл объединить эти два отдела в один.
  • Optimization of Utility Companies’ Mutual Assistance Using Agent-Based Modeling
    When people are impacted by a natural or man-made disaster, utility companies look for ways to provide resources as soon as possible, and reduce outage time. To assist and better coordinate with each other, Canadian companies from closely located territories created alignments for mutual assistance. Engineers from York University applied simulation modeling to provide the utility companies with a better decision making tool for managing the mutual assistance process.
  • Оптимизация систем энергоснабжения с помощью имитационного моделирования
    Европейский институт энергетических исследований (EIFER) – объединённый научный центр Технологического университета Карлсруэ (Германия) и компании EDF – организация, изучающая работу распределённых (децентрализованных) энергетических систем, работающих, в том числе, на возобновляемых источниках энергии. Чтобы понять, как лучше планировать работу распределённых энергосистем и управлять ими, инженеры EIFER использовали имитационное моделирование AnyLogic.
  • Оптимизация железнодорожной сети Франции
    Оператор железнодорожной сети Франции хотел узнать, смогут ли железнодорожные грузовые перевозки конкурировать с автомобильными грузоперевозками. Заказчик хотел повысить эффективность перевозок способом «автодорога-железная дорога-автодорога».
  • Outpatient Appointment Scheduling Using Discrete Event Simulation Modeling
    Indiana University Health Arnett Hospital, consisting of a full-service acute care hospital and a multispecialty clinic, faced poor statistics because the number of no-show patients (those who don’t show up for their scheduled appointments) rose dramatically to 30%. This was primarily connected to the fact that clinic schedules were driven by individual preferences of the medical staff, which led to increased variations in scheduling rules. To eliminate the problem, the client wanted to develop a scheduling methodology that would benefit the clinic, doctors, and patients.
  • Preventing “Bus Bunching” with Smart Phone Application Implementation
    In public transport, bus bunching refers to a group of two or more transit vehicles (such as buses or trains), which were scheduled to be evenly spaced running along the same route, instead running in the same location at the same time. Dave Sprogis, Volunteer Software Developer, and Data Analyst in Watertown, MA, used AnyLogic to confirm his thesis that preventing "Bus Bunching" would improve the experience of public transit bus riders.