長期計画を行う際には、不確実なデータ値や依存関係の定義は避けられません。 経済状況に影響を及ぼすすべてのデータを正確に把握し準備する必要のある決定論的な分析モデルを使用して決定を下しても、これらの不確実性は十分に評価されないことがよくあります。実際には、これらの値のうちのいくつかは未知であり、最良の推測、グループコンセンサス及び不完全なデータセットは代理として使用されます。
さらに、重要な変数は時折除かれるか、分析に含まれません。 例えば、2つのマイナーな要素間の相互作用は、識別されていませんが、主要なコストとなる可能性があります。 これらは未知数で、予期せぬ条件であり、その影響はモンテカルロ実験を使用して単純に決めることはできません。 結果的に、これらの決定論的モデルの多くは、大幅な財政損失を招くことになります。 幸いにも、そこには解決策があります。
これらの状況では、潜在的な可能性を見出すために、隠れた相互作用を明らかにし、依存関係をテストし、感度を明らかにすることで、シミュレーションモデリングを使用できます。 結果は、分析方法で与えられるシステム認知の単純な定量化を超えて、知識ある考え方を可能にします。 AnyLogicシミュレーションモデルは、確率的リスクとネガティブシナリオの緩和戦略で、不確実性を明らかにし、効果的な管理を提供します。
AnyLogicモデルは資産管理に効果的であり、車両管理、投資戦略の最適化、およびハードウェア保守のスケジューリングなど、幅広い分野で実績があります。
モデリングは、大規模プロジェクトに参加する際や、オリジナルの仕様を大幅に変更するプロジェクトでは理想的です。 実際AnyLogicは、大規模な建設プロジェクト、造船、および航空機製造に効果的な結果をもたらしており、あらゆる種類の製造業のプロジェクトに対応可能です。