Между парком электромобилей и зарядной инфраструктурой существуют системные обратные связи, учесть которые позволяет системно-динамический подход. С помощью предлагаемой модели системной динамики исследуется проблема оценки необходимых мер стимулирования спроса на электромобили для региона с низким уровнем развития электротранспорта.
Комплексные проекты уязвимы перед ошибками. Способность прогнозировать разные сценарии дальнейшего развития проекта и оценивать возможные результаты управленческих решений становится крайне важным навыком. Инструментарий имитационного моделирования (причинно-следственные диаграммы обратной связи) дает возможность рассмотреть проект системно, концептуализировав его динамику.
В 2021 году в ЕС приступили к реализации планов по введению трансграничного углеродного регулирования, что выносит вопрос углеродного ценообразования на международный уровень и создает серьезные риски для российских экспортеров, поставляющих продукцию в ЕС. На фоне усиления климатической повестки возрастет значимость оценок углеродного следа. В данной работе рассматриваются вопросы моделирования уровня углеродного следа, возникающего при энергоснабжении предприятия, т.е. от электроэнергии, пара, тепла и холода, затраченных на производство продукции и функционирование предприятия. Авторами представлен набор имитационных моделей, предназначенных для оценки углеродного следа при выборе вариантов энергоснабжения одного из предприятий фармацевтического кластера Ярославской области.
На примерах металлургических процессов и объектов показаны возможности математического моделирования физических систем в среде AnyLogic. Построены аналитическая балансовая модель печи взвешенной плавки и имитационная модель реактора идеального смешения с теплообменом, регулируемым по пропорционально интегральному закону.
Авторами был проведен анализ и выявлены социально-экономические факторы, влияющие на демографическое состояние региона, а также выполнено прогнозирование показателей рождаемости и смертности. Были построены регрессионные уравнения, определяющие степень влияния полученных факторов на общий коэффициент рождаемости и смертности. С использованием метода системной динамики была построена имитационная модель демографического состояния Челябинской области. Разработанная имитационная модель позволяет прогнозировать численность населения с учетом социально-экономических факторов. В результате имитационного моделирования можно получить значения коэффициентов, отражающих степень влияния внешних факторов на рождаемость и смертность.
Требования к улучшению среды обитания человека в горнопромышленных регионах выходят на первый план в развитых горнодобывающих странах. В России эта проблема стоит особенно остро, так как большинство моногородов являются горнопромышленными центрами, а судя по статистическим данным Минприроды горная отрасль формирует 84 % отходов, из которых утилизируется не более 40 %. Загрязнение окружающей среды являете я последствием отделения от массива и выдачи горной массы из рудников на дневную поверхность, поэтому задачей горных наук и инжиниринга яв.ляется снижение такого негативного влияния еще на стадии проектирования — путем разработки экологически сбалансированных геотехнологий. Имитационное моделирование при этом яв.ляется инструментарием для оценки эффективности разработанных технологий и мер, направленных на снижение площади отчуждения земель, сбросов и выбросов загрязняющих веществ в окружающую среду.
Мы ограничим наш обзор применением имитационного моделирования (ИМ) в области бизнеса и некоторыми научными применениями с использованием инструментов общего назначения. Производство, логистика, цепочки поставок, сфера услуг, потребительский рынок, управление активами и проектами, HR, социальная динамика, здравоохранение – это наша тема. А инженерные и научные применения ИМ, требующие специальных методов и инструментов, например, моделирование в аэродинамике, химии, метеорологии, механике и тому подобные мы оставляем за кадром.
Возможные последствия взаимных санкций Запада и России, используя основанный на системной динамике анализ, рассмотрели Дмитрий Каталевский и Яков Богуславский из АНО «Центр стратегического анализа» в своей работе.
В работе предлагается методология построения имитационной модели сложной системы, предполагающая разработку комплекса имитационных моделей (КИМ), включающего модели двух типов. Модель первого типа – это модель высокого уровня абстракции. Она описывает процесс в целом, исследуя воздействие на него макропараметров и получая на выходе искомые макро-характеристики. Модель позволяет грубо и оперативно оценить работу всей системы и выработать управленческие рекомендации. Модели второго типа рассматривают процесс более детально при заданных значениях макрохарактеристик, полученных с помощью модели первого типа, позволяют учесть воздействие на процесс параметров более низкого уровня абстракции и получить уточненные характеристики процесса. Модели второго типа используются в роли стенда для детальной проверки рекомендаций, полученных с помощью модели высокого уровня абстракции, и выработки управленческих решений на уровне технологии производства.
Имитационные модели, выглядящие неестественно, нестройно, неадекватно сложно, некрасиво, скорее всего не являются полезными. Речь идёт, естественно, не столько о красоте интерфейса пользователя и анимации, сколько о простоте и понятности конструкций, использованных разработчиком внутри.