Мы всегда стремимся к тому, чтобы наш продукт отвечал вашим ожиданиям. Поэтому нам важно ваше мнение. Мы будем признательны, если вы ответите на несколько вопросов об AnyLogic и своем опыте работы с программой. Уделив нам несколько минут своего времени, вы сильно поможете нам в сделать продукт удобнее и проще в работе.
Представляем вам AnyLogic Logistics Network Manager (ALNM) – систему поддержки принятия решений, предназначенную для оптимизации сетей поставок компании, включая терминалы, склады и транспорт. Решение базируется на технологии имитационного моделирования и нашем широком опыте практического применения моделирования и оптимизации в области логистики. AnyLogic Logistics Network Manager дает пользователю возможность произвести анализ логистической сети, оценить ее эффективность и предложить способы улучшения ситуации, воспроизводя работу сети. Используя прогноз спроса на различные товарные позиции, программа на выходе поставляет стоимостной анализ и позволяет оптимизировать работу системы.
Вебинар расскажет о проблемах отрасли, которые помогает решать имитационное моделирование. Будет подробно рассмотрен проект, выполненный отделом консалтинга компании AnyLogic для одной из ведущих североамериканских компаний, занимающихся транспортировкой нефти. Целью проекта являлась оценка пропускной способности терминальной сети и оценка влияния потенциальных изменений в сети (добавление терминалов, трубопроводов, изменение правил перемещения и хранения нефти) на пропускную способность. Ключевым инструментом получения ответа на эти вопросы стала имитационная модель.
На нашем YouTube-канале появилась видеозапись вебинара "Моделирование межтерминальных перевозок в порту". В процессе вебинара консультант Дмитрий Врубель познакомил зрителей с применением имитационного моделирования для модернизации систем внутрипортовой логистики на примере модели одного из портов Северной Европы.
Перед руководством одного из крупнейших морских портов Северной Европы стояла задача проектирования нового мультимодального терминала, предназначенного для обработки импортного и экспортного контейнерного грузопотока, перевозимого железнодорожным и речным транспортом. Мультимодальный терминал функционирует в связке с двумя морскими терминалами, на которых осуществляется обслуживание международных судов. Для организации взаимодействия мультимодального и морских терминалов заказчик планировал использовать челночные отправки железнодорожных составов.
ОАО «Адмиралтейские верфи», Санкт-Петербург – базовое предприятие судостроительной отрасли России, центр неатомного подводного кораблестроения страны. Предприятию требовалось проанализировать, возможно ли будет на текущих производственных мощностях выполнить план по строительству и ремонту дизельных подводных лодок на ближайшие 5 лет.
Накопление больших данных (Big Data) государственными и коммерческими организациями идет стремительно. Компании и государственные организации на сегодняшний момент уже саккумулировали огромное количество информации, и ее объемы с каждым годом увеличиваются. По оценке экспертов IDC, количество данных, хранимых во всем мире, увеличивается на 40% ежегодно. Компании собирают данные о клиентах, активах, сотрудниках и бизнес-процессах в CRM, ERP и HR-базах, но эти данные редко служат на пользу организации. Существует и разрабатывается масса систем обработки, организации и управления данными. Однако само по себе наличие информации значит не так много, как умение ее использовать.
Инвесторы часто вынуждены сталкиваться с тем, что традиционные методы оценки инвестиционной привлекательности проектов, такие как оценка бизнес-плана и различных финансовых показателей, не дают надежных прогнозов о развитии предприятия. Привычное финансовое моделирование, к сожалению, часто использует такие методы, как экстраполяция трендов, прогнозирование трендов при помощи регрессии и использование оценок экспертов в данной отрасли. Разрабатываются базовый, оптимистичный и пессимистичный сценарии развития событий, но и этого недостаточно для точного прогнозирования события. Минусы таких методов анализа очевидны – основываясь на экспертных мнениях, инвестор ставит себя в зависимость от квалификации экспертов и их субъективных мнений.
Одним из основных улучшений в AnyLogic 7 стало объединение понятий агент, заявка, ресурс, пешеход, поезд, машина. Что же это дает? В любой момент времени агент, живущий в некотором пространстве, может начать движение по диаграмме процесса или стать пешеходом для того, чтобы пройти через определенное помещение, где важную роль играет именно физическое пространство, и моделировать это с помощью простой задержки просто невозможно. В результате, комбинировать подходы стало гораздо удобнее и проще.
