ケーススタディ

Meta は、ワークフローを改善し、ボトルネックとスループット能力を分析するために、新しいHyperscale Data Centersを適切に設計する必要がありました。特に、ラックの受け取りを最適化する方法に関心がありました。シミュレーション、最適化、およびMonte Carlo実験を使用して、このラック配送ワークフローを効率的かつ効果的に実行するために必要な正確な要件を特定することができました。

エージェントベースタービン運用＆保守（ATOM）モデルは、decisionLab Ltdとシーメンスによって開発されたデジタルツインシミュレーションモデルです。デジタルツインは、シーメンスの航空派生型ガスタービン部門（Siemens’ aero-derivative gas turbine division）のグローバルメンテナンス修理およびオーバーホール（MRO）操作をエミュレートします。サプライチェーン内で取得した利用可能なライブデータによって動かされるこのモデルは、高度なシミュレーションとデータ分析方法論を使用してシーメンスの車両運用を最適化し、顧客の運用と 資産管理の生産性と効率性の改善に、より優れたデータ駆動型意思決定を可能にします。

HAVI社は、売上高50億ドルのグローバルな会社で、長年に渡ってマクドナルド社のサプライチェーンとパッケージングに従事するパートナー企業です。同社は、サプライチェーン・マネジメント、パッケージング、ロジスティクス、リサイクル及び廃棄物処理サービスを供給しています。 マクドナルド社は、14,000のレストランでより多くのメニューの提供及び朝食メニューの全日提供を考えましたが、数多くの課題、例えば、メニューの複雑さ、新しい機器の必要性、スペースの制約等様々な問題に直面していました。

Domino’sは、世界有数のピザ会社の 1 つです。同社は大きな成長を遂げており、新しい店舗の設計をよりシンプルかつ効率的にするとともに、労働スケジュールを改善したいと考えていました。これを行うために、店舗のデジタル ツインを構築して、実際の店舗の物理的なレイアウトに設置する前に、新しいコンセプト、店舗プロセス、理想的なレイアウトをテストすることに集中することにしました。

エアバスグループは、新たな挑戦としてEuropean Union ARUM(Adaptive Production Management/適応生産管理) プロジェクトに参加しました。このプロジェクトは、主に航空機および造船業界における新製品の立ち上げを目的とし、リスク削減、意思決定およびプランニング用のハイテクソリューションの開発に重点を置いていました。

Maestro Pizza が Jaco-Ben Consulting と連携して、サウジアラビアでどのようにフードデリバリーを最適化し、レストラン従業員のスケジュールを合理化したかをご覧ください。スタッフ配置、配達ルート、効果的な食品配達のための追加ドライバーの重要な役割に関する洞察を探ります。

世界中の企業は、刻々と変化するビジネス世界に対応するためにデータ分析を使用しています。しかし、データ・サイエンスはシミュレーション・モデリングとどのように関係しているのか？また、これらの相互作用は、主にビジネスの価値にどのように関係するでしょうか？フォーチュン500企業であるUnited Services Automobile Association（USAA）は、これらの質問の解決策を見出しました。

European Institute for Energy Research は、現実世界をデジタルツインで構築しました。シミュレーションでは、電気と熱の生成と消費をインテリジェントに制御することで、地域で生成され使用されるエネルギーの割合をどのように増やすことができるかを調査しました。

A company needed to optimize its long-term Sales & Operations Planning process. Combining AnyLogic simulation and SAP integration with ITE Consulting expertise, it developed a strategic production plan, tested demand and supply planning scenarios, and saved $4 million by optimizing inventory levels.

An Indian consulting company BlueKei Solutions simulated, with AnyLogic software, the deployment in the agricultural field of drones for their client. As a result, the simulation showed a few insights that could avoid the extra investment in drones and better planning of the drone operations.