最近のトレンド
シミュレーションモデルは通常、戦略的な意思決定に使用されます。当社のウェブサイトには、このシミュレーションの戦略的な使用を確認できる多数のケーススタディが掲載されています。詳細については、 ビジネス戦略に関するホワイトペーパーをご覧ください。
現在のトレンドはデジタル化で、各社はデジタルツイン化を推進しています。詳細については、 デジタルツイン開発のホワイトペーパーをご覧ください。このようなデジタルツインは通常、企業の戦術および運用で使用されており、SAPのようなエンタープライズ リソース プランニング システムへの接続は、このようなプロジェクトでは重要なタスクになります。
AnyLogic の多くのクライアントは、シミュレーションモデルとシステム間の複雑なデータフローを管理しています。これを実現するには、モデルをスタンドアロン アプリケーションとして組み込むか、モデルをプライベートクラウド にインストールし、 AnyLogic Cloud API経由で接続することができます。
運用シミュレーション
ここでは、鉄鋼製造のケーススタディを深く掘り下げて見てみましょう。
同社は、自動化の目標のために、工場内の各機械の最適化された生産スケジュールを生成し、システムの動作を予測できるツールを開発することにしました。
少なくとも 1 か月の範囲での生産スケジュールと予測を必要としていました。最適化の目的は、リソース効率を考慮しながら、サービスレベルと配送スケジュールを最大化することでした。重要な考慮事項には、バッファ容量、輸送手段のアベイラビリティ、機械の生産性と効率、および原材料のアベイラビリティが含まれます。
AnyLogic の柔軟性により、クライアントはソフトウェアツールを生産管理のニーズに合わせて正確にカスタマイズできました。
ソフトウェアのフロントエンドはカスタマイズされたソリューションでしたが、バックエンドは、エクスポートされた AnyLogic モデル（Javaアプリ）に基づいており、カスタマイズされた最適化エンジンが組み合わされていました。技術的な観点から：
- フロントエンドは JavaFX に基づいています。
- 最適化エンジンは、Local search strategiesやTabuサーチ Tabuサーチメタヒューリスティックなどの方法を使用します。
- シミュレーションモデルは、エージェントベースのアプローチを使用して実装されました。
シミュレーションモデルと最適化エンジンは、最適なスケジュールと複数のメトリックの予測を可能にするループワークフローで構成しました。
上位レベルでは、ソリューションは SAP MEシステムに基づいて生産計画プロセスに統合されました。
シミュレーションの実行からの出力データは、直感的なチャート、グラフ、および図で示され、Excel ファイルにエクスポートできます。これにより、需要予測に基づいた資材の発注、生産計画、保管の最適なルートを簡単に実現できました。さらに、シミュレーションからの需要予測は、製品の理想的なバランスに関する洞察も提供します。
詳細については、AnyLogic Conference 2021のプレゼンテーションを含む 完全なケース スタディをご覧ください。
まとめ
このケーススタディを強調したのは、運用に使用されるシミュレーションモデルのアーキテクチャに的を当てるためです。私たちが学んだことは以下の通りです：
- モデルのインターフェースは、別のアプリケーション (デスクトップまたはウェブベース) として実行でき、AnyLogic モデルアニメーションまたは AnyLogic Cloudからの図表を埋め込むことができます。
- モデルは、最適化エンジン/ヒューリスティックと連携して動作できます。
- データは、SAP が最も頻繁に使用されるエンタープライズリソース プランニングシステムから提供されます。
- このような使用法の典型的な目的は、スケジューリングまたはスケジュールの検証です。
詳細については、SAPリソースを検索するか、 AnyLogic Conference 2022にお越しください。
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