Предыдущий год был насыщенным. Он порадовал нас примерами проектов по моделированию из разных отраслей, регулярными обновлениями AnyLogic и Cloud, новыми аналитическими статьями и другими материалами, про которые мы подробно рассказывали в статье по итогам 2021 года.
В новом году мы по традиции делимся самыми популярными статьями, вышедшими в нашем русскоязычном блоге за прошлые 12 месяцев.
Ведущие производители автомобильного транспорта активно используют имитационное моделирование в своей деятельности: оптимизируют работу производственных линий, улучшают планирование, внедряют новые технологии и оборудование.
В этой статье – пять реальных проектов. В них автопроизводители рассказывают, как решали отраслевые задачи с помощью моделирования в AnyLogic.
Монте-Карло – это группа математических методов, которые используют генератор случайных чисел. Эти методы применяют для моделирования процессов с неопределенностью. Они эффективны для расчета бизнес-рисков и прогнозирования неблагоприятных событий, например перерасхода средств или отставания от графика.
AnyLogic позволяет создавать нелинейные динамические модели сложных систем с помощью многоподходного моделирования. Он также поддерживает эксперимент Монте-Карло для работы с такими системами. Для ускорения работы с динамическими моделями можно использовать параллельную обработку данных и облачные вычисления. Результаты экспериментов можно выгружать разными способами, в том числе через API и настраиваемый пользовательский интерфейс.
Компания ITC Infotech разработала проект по повышению эффективности управления запасами в сложных активоёмких отраслях. Cпециалисты продемонстрировали, как оптимизировать хранение запасных деталей на складе, сохраняя баланс между уровнем обслуживания и затратами.
Посмотрите, как Кумар Сумит и его команда использовали оптимизатор OptQuest, Python, машинное обучение и AnyLogic для решения поставленных задач.
К Чемпионату мира по футболу-2018 реконструируются и строятся не только стадионы, но и аэропорты. В Петербурге с наплывом туристов поможет справиться терминал “Пулково-2”, а в Москве заработают новые сегменты терминалов в аэропортах “Домодедово” и “Шереметьево”.
Расширение аэровокзалов может негативно повлиять на их работу, поэтому для планировки и оптимизации работы аэропорта многие управляющие компании используют имитационные модели. Они позволяют в режиме реального времени оценить, справится ли аэропорт с планируемой нагрузкой, и помогут решить задачи с минимальными затратами. Подробнее о этих задачах на примерах бизнес-кейсов — в этой статье.
По итогам 2016 года, Россия – одна из лидирующих стран по запасам калийной руды и уровню её добычи. Крупнейший игрок на мировом рынке калийной промышленности – российская компания “Уралкалий”. На её долю приходится около 20% мирового производства калийных удобрений. Компания контролирует всю производственную цепочку – от добычи калийной руды до поставок минеральных удобрений покупателям.
Основная продукция компании – сельскохозяйственное удобрение, хлористый калий. В 2016 году компания реализовала его на 10,8 млн. тонн. Это на 5% меньше результатов 2015 года. Снизилась и выручка “Уралкалия”: с $3,1 до $2,3 млрд. Негативный тренд 2016 года также подхватили международные компании.
Американская компания USAA предоставляет клиентам банковские и страховые услуги. Она входит в список крупнейших компаний в стране: в офисах USAA работают 28 000 сотрудников. Чтобы эффективно управлять рабочими процессами, руководители компании должны понимать, как их бизнес-решения повлияют на эти процессы и сможет ли компания приспособиться к изменениям.
Аналитики USAA нашли ответы на эти вопросы в имитационном моделировании AnyLogic. С его помощью они смогли протестировать гипотезы на реальных бизнес-процессах, понять причины поведения бизнес-систем в конкретных ситуациях и помочь руководителям в принятии решений.
На нашем сайте стало бесплатно доступно новое издание книги Дмитрия Каталевского “Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении”. Это второй выпуск книги, вышедшей в 2011 году при сотрудничестве автора с МГУ и Российским обществом системной динамики. В основе книги – материалы оригинальных лекций автора в МГУ и ИБДА РАНХиГС. Это учебное пособие легко читается, оно заинтересует как менеджеров и бизнес-аналитиков, так и консультантов, IT-специалистов и всех, кто интересуется управлением организациями и имитационным моделированием. Книга поможет читателям сформировать навыки системного мышления. В книге рассказывается, зачем и в каких случаях стоит применять имитационное моделирование. Дмитрий объясняет основы системного мышления и как его применять для моделирования бизнес-систем. Подробно освещаются современные методы моделирования: системная динамика и агентное моделирование. Автор связывает теорию и практику, рассказывая о примерах применения имитационного моделирования для решения практических задач из собственного опыта и опыта других консультантов.
Ни для кого не секрет, что сегодняшние экономические проблемы России вызваны совокупностью причин. Негативные предпосылки в экономике проявлялись уже в начале 2014 года, а впоследствии эти факторы были подкреплены низкими ценами на нефть, санкциями стран Запада и контрсанкциями российского правительства. Когда разговор заходит о размерах влияния каждого из этих факторов на развитие кризиса, мнения экспертов расходятся. Возможные последствия санкций как таковых, используя основанный на системной динамике анализ, рассмотрели Дмитрий Каталевский и Яков Богуславский из АНО «Центр стратегического анализа» в своей работе.
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.