Популяризация электротранспорта, развитие зарядной инфраструктуры, отказ от «традиционных» автомобилей – все эти изменения требуют тщательного анализа и планирования. Как имитационное моделирование может помочь? В статье мы рассказываем, какие изменения ждут рынок автомобилей, а также делимся проектами и исследованиями по моделированию внедрения электротранспорта.
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.
Как использовать имитационное моделирование для проведения научных исследований и преподавания? Отвечаем, используя опыт и примеры проектов исследовательских центров, лабораторий и университетов со всего мира.
Мы выпустили новую аналитическую статью о том, как бизнес-консультанты и их клиенты используют имитационное моделирование (ИМ). В новой статье мы постарались помочь консультантам и их клиентам: объяснили, почему моделирование стало стандартом для оптимизации процессов во многих компаниях и продолжает набирать популярность, показали, как консультанты по ИМ из PwC, Goldratt и Mosimtec решают задачи из разных отраслей, и дали ссылки на обучающие ресурсы по AnyLogic.
В нашей аналитической статье – Material Handling Simulation – мы подробно рассказываем, как моделирование помогает решить эти и похожие задачи, а также иллюстрируем статью историями успеха наших клиентов, компаний Walmart и Goldratt.
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...
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.