Group items tagged

Применение имитационного моделирования в Anylogic для оптимизации складских процессов фармацевтической компании. Видео с конференции Anylogic 2013

Юлия Тропина, консультант The AnyLogic Company, представила доклад "Использование имитационного моделирования для обоснования выбора портового оборудования на примере внутрипортовой логистики". В докладе описан пример использования имитационного моделирования для принятия решения о выборе портового оборудования. Пример основан на реальном проекте, разработанном для французского порта Гавра. В проекте выполнено сравнение двух вариантов оборудования для организации внутрипортовой логистики: традиционных подвижных составов и составов, состоящих из автономных групп вагонов. По результатам проекта руководством порта был сделан обоснованный выбор оптимального оборудования.

Решение задачи проектирования логистической сети дистрибьютора спортивных товаров с помощью Anylogic

Интервью с экспертом в сфере системно-динамического и агентного моделирования Марком Пейчем (Mark Paich), в котором он говорит о применении и сравнении этих подходов.

Цель данного исследования - разработка инструмента, способного решать задачи оптимизации круговых рейсов, основываясь на критерии длины маршрута. Для достижения цели разработаны прототип модели на MS Excel и модель в среде моделирования AnyLogic. Адекватность обеих моделей доказана совпадением результатов моделирования с решениями, получаемыми методами полного перебора на примерах малой размерности. Особенность данной задачи заключается в том, что количество возможных маршрутов N=n! ,где n количество пунктов захода судна, может находиться за пределом Бремермана. Следовательно, задача станет трансвычислительной, а решить ее возможно методом генетического алгоритма. В классической форме алгоритма при его цикличном движении возможно фиксирование алгоритма на локальном экстремуме пространства, именно поэтому в него вводятся механизмы мутации с определенной частотой. Но авторы данной работы отметили, что данный способ не подходит для решения задачи коммивояжера, поскольку существует вероятность повторения/утраты отдельных пунктов захода. Поэтому авторами был предложен механ

Система городского пассажирского транспорта крупного города - это сложная система, включающая в себя большое число взаимосвязанных и взаимодействующих между собой компонентов. В Нижнем Новгороде в настоящее время остро стоит вопрос оптимизации маршрутной сети транспорта. Она многие годы не подвергалась научному исследованию и, по мнению авторов, перегружена дублирующими маршрутами и частным транспортом особо малого класса. Авторами было принято решение о разработке имитационной модели перевозок транспортной сети Нижнего Новгорода в отечественном профессиональном инструменте имитационного моделирования AnyLogic. Полученная модель маршрутной сети основана на дискретно-событийной парадигме имитационного моделирования. Она позволит решить задачу оптимизации маршрутной сети г. Нижнего Новгорода.

Доклад С. Крола об имитационном моделировании службы Service Desk в банке с использованием Anylogic. Наиболее интересные моменты доклада - анализ статистических данных для формирования распределений входных параметров модели, а также решение многокритериальной задачи оптимизации с использованием функции желательности Харрингтона

Выступление немца из ACP-It AG на конференции пользователей Anylogic про применение имитационного моделирования для оптимизации логистики производства в отрасли полупроводников

Компания AnyLogic рассказывает о своем опыте решения задач логистики, организации перевозок, цепочек поставок. Программа семинара на 80% состоит из кейсов, основанных на реальных консалтинговых проектах российских и зарубежных компаний. Были представлены следующие проекты: - Моделирование логистической сети компании «Эльдорадо». - Моделирование процессов на складе крупнейшего ритейлера товаров повседневного спроса. - Моделирование мультимодального терминала в порту г. Гавр, Франция. - Моделирование пешеходных потоков в аэропорту Orly, Париж, Франция. - Моделирование железнодорожной сети и депо компании Aurizon - крупнейшего перевозчика Австралии.

В России сфера автомобильных грузоперевозок имеет свою специфику. Большие расстояния между начальными и конечными пунктами доставки ведут к увеличению времени груза в пути. В результате техника изнашивается, а затраты на перевозки повышаются. Для оптимизации наземных грузоперевозок зарубежные транспортные компании с успехом применяют технологию эстафетной доставки. Перемещение грузов в этом случае происходит с помощью универсальных съёмных кузовов-контейнеров. В отличие от стандартных контейнеров они легче, дешевле, вместительнее и проще для перегрузки. Маршрут доставки груза разбивается на этапы, и на разных этапах контейнер перевозится разными тягачами. Благодаря этому используется меньше тягачей, их проще обслуживать, а доставка происходит быстрее. В России технология эстафетной доставки стала доступной благодаря разработкам компании «КАМАЗ» и получила название «Каматейнер». Чтобы оценить эффективность технологии «Каматейнер», специалисты использовали возможности имитационного моделирования AnyLogic. В моделях рассматривались реальные процессы внутригоро�

Как имитационное моделирование может помочь оптимизировать работу склада? На примере модели, разработанной компанией "Accenture", разберём, как в среде AnyLogic воспроизвести внутреннее строение склада и оптимизировать работу персонала, оборудования и общие затраты на складские операции.

Компании «Эльдорадо», владеющей сетью магазинов бытовой техники и электроники в 350 городах РФ, требовалось определить оптимальное количество складов и города их расположения для лучшего удовлетворения спроса покупателей и минимизации затрат на доставку и хранение товара. Анализ показал применимость для этой проблемы решения AnyLogic Logistics Network Manager (теперь частью решения по оптимизации цепей поставок anyLogistix). В качестве входных данных заказчик предоставил информацию о потенциальных точках складов: расходы на аренду помещений, инвестиции на открытие новых или расширение старых складов, средний уровень и стоимость хранения товарных запасов, суммарные расходы на ФОТ и охрану и пр. Кроме того, были учтены географические координаты складов и магазинов, расстояния между городами.

Команда консультантов попыталась понять, смогут ли существующие нефтяные хранилища крупного оператора нефтепроводов вместить входящие партии, доставка которых задерживается. Именно такой случай произошёл, когда один из клиентов оператора отказался получать доставленную нефть. Чтобы предотвратить такие ситуации и разобраться в поведении системы в непредвиденных случаях, а также устранить узкие места в сети и увеличить её пропускную способность, консультанты построили модель сети, используя средства имитационного моделирования AnyLogic.

Один из крупнейших в России ритейлеров в области FMCG производил поставки в несколько сотен торговых точек в разных концах страны через единый распределительный центр площадью более 50 тыс. кв. м. Компания планировала изменить конфигурацию стеллажей и конвейеров на этом комплексе. Чтобы протестировать пропускную способность планируемой конфигурации, а также измерить показатели эффективности работы центра, было решено построить его имитационную модель. Проект выполнял отдел консалтинга компании AnyLogic.

Имитационная модель для анализа параметров политики управления запасами продукции с ограниченным сроком годности

В данной статье рассматривается задача моделирования возможных путей доставки алюминия из Восточной Сибири (Богучанский завод) на территорию Китая (центры грузового поглощения- Шэньян и Шэньчжэнь). Разработка модели на базе дискретно-событийного подхода осуществлялась в среде AnyLogic. В процессе работы модель на основе накопленной статистики сама блокирует пути с наихудшими показателями эффективности логистических затрат. Моделирование показало, что для транспортировки груза в два пункта назначения целесообразнее всего использовать разные пути и виды транспорта.

В рамках вебинара консультант Дмитрий Врубель рассказывает о методах решения задач по организации железнодорожных перевозок между различными терминалами порта. На примере имитационной модели одного из морских портов Франции зрителям демонстрируются несколько сценариев использования транспортного оборудования порта. В модели учтены затраты на перевозки, различные технологические характеристики оборудования (краны, портальные транспортёры, баржи и т.д.), графики прибытия/отправления судов и поездов.

В данной статье разбирается моделирование проведения спортивного мероприятия, а именно - Олимпийских Игр Сочи 2014. Акцент в моделировании данной ситуации делается на моделировании прохождения потока всех людей. Основной особенностью процесса организации мероприятия является неопределенный характер возникновения потока (случайный, с неизвестным законом распределения). Моделируются классы событий, которые могут повлиять на движения потока. Методом исследования ситуации выступает имитационное моделирование, а в качестве теоретической основы используется теория массового обслуживания, модифицированная для этой задачи. Принимаются во внимание 2 гипотезы: 1) Внутри потока существует возможность обмена информацией об изменениях окружающей среды. 2) Поведения движения потока не детерминировано и зависит от происходящих событий. Движение групп посетителей описывают «интеллектуальные агенты», в основе поведения которых лежит концепция рациональности. Объекты моделирования - группы людей, представленные двумя корневыми классами с условными тремя группами внутри каждог

Ссылка на статью в elibrary: https://elibrary.ru/item.asp?id=18993938