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自然災害が頻発する中、まず災害がどのように展開するかを予測し、その影響と広がりに備える必要性が高まっています。災害計画シミュレーションは、これを行う大きな可能性を秘めています。自然災害の影響を軽減するための意思決定ツール開発と使用方法について、このブログ記事をご参照ください。

多くの改善と追加機能を備えた新しい AnyLogic Cloud がリリースされました。このブログ投稿では、いくつかの主要な機能を紹介し、いくつかは、さらに詳しく説明します。

企業の戦術と運用を SAP などのエンタープライズ リソース プランニング システムに接続することは、成功に不可欠な場合があります。このブログ投稿では、ある鉄鋼メーカーの例をご紹介します

AnyLogic Conferenceは、複数の業界の応用事例をカバーします。ドミノ・ピザ、オランダ鉄道、PwC、コマツ、GHD、およびさらに多くの企業がシミュレーションエクスペリエンスを共有します。プログラムをチェックして、今すぐご登録下さい！

不確実性下でビジネスを管理することは容易ではありません。これまでに経験したことのない新しい現実に直面している場合は特にそうです。関連する履歴データがなくても、ビジネスの適切な予測を行うにはどうすればよいでしょうか? そのためのツールがシミュレーションです。

AnyLogicとAnyLogic Cloudのアップデートがリリースされました。このブログでは、いくつかの改善点をご紹介します。

AnyLogicでは、マテリアルハンドリングライブラリに新しいラック機能を追加、AnyLogic Cloudでは、エクスポートされたモデルにファイル出力機能を追加しました。AnyLogic Cloudでは、エンタープライズ機能を追加し、ユーザーエクスペリエンスを改善し、セキュリティを強化しました！

2017年にAnyLogic Cloudを一般公開しました。約10,000人のモデラーのユーザーベースを持ち、シミュレーションで働く人々にとって最大のパブリックオンラインプラットフォームになりました。

サービスのパブリックバージョンは誰でも利用でき、モデルの共有や実験を実行できます。モデルの実験結果はオンラインで共有し、ブラウザで実行できます。このプラットフォームは、クラウドコンピューティングの利点を最大限に活用しています：複雑なモデルの実験は、通常のお手元のコンピューターよりも高速に実行され、アニメーションの品質はお客様のＰＣ能力に依存します。

Accentureは、サンフランシスコを拠点とするAI企業Pathmindと提携して、シミュレーションにおける新しい強化学習（以下RLと表記）の可能性を調査しました。

得られた結果は非常に良好でした。この方法では、Nearest Agentヒューリスティックよりも4倍以上短い待機時間が生成されました。

このブログでは、Agustin Albinatiがモデルの要約とニューラルネットを定義する際の3つの重要な考慮事項を紹介します。さらに彼のチームの調査結果をご紹介します。ブログの最後にリンクされているのは、Pathmindのステップバイステップのハウツーです。ぜひご覧ください！

Monte Carloシミュレーションは、不確実性を処理する際に正確な推定値を取得する方法です。ランダム性を使用して意味のある情報を取得し、ビジネスリスクを計算し、コストやスケジューリングの超過などの障害を予測するのに効果的です。

AnyLogicは、非常に複雑なシステムのMonte Carloシミュレーションを可能にします。シミュレートされたシステムは複雑で、動的で、さらに非線形になる可能性があります。このようなシミュレーションモデルは、AnyLogic Cloudの並列処理と強力なクラウドコンピューター環境を利用することで、早く結果を得ることができます。また、APIやカスタムUI等を使用することも可能です。

AnyLogic Cloudバージョン2.2.xは、AnyLogic 8で開発したシミュレーションモデルの管理と実行のための統合環境を提供します。このリリースで追加された新機能は、シミュレーションのアクセシビリティ、セキュリティ、及びパフォーマンスの向上等があります。

このブログ投稿では、シミュレーションモデルがAnyLogic Cloudによってどのように管理されているかをご紹介し、現在の2.2.2リリースまでのさまざまな新機能に焦点を当てます。