Group items tagged

Пример прогнозирования потребности в запчастях на основе системно-динамической модели

Пример применения системной динамики при разработке концепции и стратегии продвижения нового продукта

Сообщение о применении LogicNet в планировании ЦП Pepsi Bottling Group

Внедрение инструментов для управления запасами в P&G Over the past ten years, Procter & Gamble has leveraged its cross-functional organization structure with operations research to reduce inventory investment significantly. Savings were achieved in a two-step process. First, spreadsheet-based inventory models locally optimized each stage in the supply chain. Since these were the first inventory tools installed, they achieved significant savings and established P&G's scientific inventory practices. Second, P&G's more-complex supply chains implemented multi-echelon inventory optimization software to minimize inventory cost across the end-to-end supply chain. In 2009, a tightly coordinated planner-led effort, supported by these tools, drove $1.5 Billion in cash savings. While case studies reveal the mathematics employed, of equal importance is the presentation of the planning process that facilitates inventory management and the decision tree that matches a business to the optimal inventory tool depending on the business' requirements. Today, more than 90% of P&G's business units (about $70 billion in revenues) utilize either single-stage (70%) or multi-echelon (30%) inventory management tools. Plans are underway to grow the use of multi-echelon tools to 65% in the next three years.

Архив примеров применения инструментов моделирования ЦП LLamasoft

Пример планирования цп в компании JBS с использованием оптимизационной модели в AIMMS

В статье представлен долгосрочный совместный проект моделирования в области складской логистики. Проект состоял из шести этапов, причем первые три этапа были частью разработки и оценки новой технологии хранения. Эта технология представляет собой конкретный подход к сбору данных и включает в себя этапы процесса, такие как хранение поддонов продуктов, автоматическая депалетизация, хранение слоев и пакетирование изделий. В рамках второй части проекта технология была адаптирована к требованиям оптового торговца в США. Операции моделирования в рамках этой второй части начались с классического моделирования планирования и охватывали соперничество реального программного обеспечения управления, поддержку наращивания системы и, наконец, внедрение постоянной тестовой базы для оценки необходимых изменений программного обеспечения. В статье описывается технология и все этапы моделирования.

Ссылка на кейс по разработке системно-динамической модели для стратегического планирования развития железнодорожной компании в США

Когда возникает неожиданная проблема со здоровьем, отдел неотложной помощи больницы (ED) становится нашим жизненно важным медицинским ресурсом. Повышение эффективности и своевременности ухода за ЭД при одновременном сокращении допустимых повторных госпитализаций чревато трудностями, связанными со сложностью и неопределенностью. В этой статье мы описываем новую систему поддержки принятия решений, сочетающую машинное обучение, моделирование и оптимизацию для решения этих задач. Система позволяет администраторам здравоохранения оптимизировать рабочий процесс во всем мире, принимая во внимание неопределенность в отношении возникающих травм и заболеваний и связанной с ними помощи, тем самым значительно сокращая продолжительность пребывания пациента. Это достигается без изменения физической структуры, а вместо этого путём фокусирования на консолидации процессов, отслеживании операций и укомплектовании персоналом. Впервые эта система была внедрена в больнице Грейди Мемориал в Атланте, штат Джорджия, что позволило сократить продолжительность пребывания пациента в б�

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

Презентация по проекту реорганизации логистической сети американского ритейлера продуктов питания - Ahold USA.

В статье представлены некоторые проектные и организационные проблемы, связанные с кросс-док-терминалами, сравнение аналитического и симуляционного подходов для решения этих проблем, а также практическое исследование реального кросс-док-терминала. Представленное в статье моделирование имитирует работу кросс-док центра в контролируемой среде. Для эксперимента было использовано программное обеспечение FlexSim GP v7.1.4 со встроенным оптимизатором OptQuest. Исследования проводились в реальной ситуации: полученное решение было реализовано для логистического провайдера. Основной целью оптимизации было найти самую короткую дорогу автопогрузчиков. Предлагаемое решение оказалось на 20% лучше, чем решение, используемое оператором. В новом решении дорога вилочных погрузчиков стала короче приблизительно на 20 000 метров. Оператор логистики ознакомился с результатами исследований и методологией решения проблемы, и теперь они рассматривают возможность использования имитационной технологии и оптимизации для принятия решений в своей деятельности.

Шведская строительная индустрия подвержена серьезным проблемам, связанным с доставкой и хранением материала. Когда материалы хранятся на строительной площадке, возникает устаревание и кража, и дополнительное время тратится на возмещение украденного или испорченного материала. Эти недостатки часто не замечаются, до тех пор пока материал не понадобится для строительства. Распределительный центр может решить эту проблему. Вопрос заключается в том, где должен располагаться этот РЦ. Цель этого исследования состоит в том, чтобы сформулировать и решить с помощью моделирования оптимизационную задачу размещения объекта. Модель построена с помощью Arena, а для поиска оптимального решения была использована OptQuest. Местоположение РЦ оптимизировано в отношении различных целей, таких как минимизация стоимости или времени транспортировки, минимизация стоимости или времени хранения, а также минимизация разницы в стоимости и времени доставки на каждую строительную площадку.

Андрей Борщев рассказывает про совместное использование SNO и имитационной модели при планировании распределения в проекте для Балтики. Интересны подход к снижению числа параметров задачи оптимизации с помощью эвристик, а также критерии оценки качества решения.

В статье описывается стохастическая имитационная модель для склада пустых контейнеров. Цель анализа - определить текущую эффективность операционных политик, связанных с размещением пустых контейнеров на складе, и выработать рекомендации по улучшению этих политик. Были смоделированы макеты склада и транспортных коридоров. Показатели эффективности - это ожидаемое время оборота транспортного средства, время использование крана и время пребывания контейнера в системе. Модель построена в Simio и взаимодействует с внешней базой данных (SQL Server), которая выполняет всю обработку данных. Во время имитационного запуска могут использоваться три внешних базы данных. Одна из них регистрирует текущую позицию и все остальные атрибуты контейнеров, хранящихся в хранилище. Для этой базы данных реализовано несколько запросов и процедур. Две другие базы, соответственно, содержат реестры истории всех перемещений контейнеров и грузовиков, и они особенно полезны для целей валидации, поскольку имитируют базы данных, используемые реальной системой.

Статья о применении пакета Arena 11 для имитационного моделирования возвратной логистики компании XYZ Limited Company of North India.

Новопортовское - крупное нефтегазоконденсатное месторождение на полуострове Ямал, разрабатываемое компанией «Газпром нефть». Нефть с месторождения поступает по 100-километровому трубопроводу к морскому терминалу, расположенному вблизи мыса Каменный (Обская губа), откуда после отгрузки перевозится до потребителей на арктических танкерах. Начало полномасштабной разработки месторождения планируется в 2016 году, а ее длительность составляет несколько десятилетий. Главная проблема при организации морских перевозок с месторождения - тяжелые ледовые условия, затрудняющие судоходство. Большую часть времени движение судов в Обской губе происходит по 500-километровому каналу в неподвижном припайном льду толщиной больше двух метров, а в открытой части Карского моря дрейфующие льды в некоторые месяцы полностью покрывают акваторию моря. Для создания надежной системы морской транспортировки компания должна была решить следующие задачи: - Разработать постоянную схему вывоза нефти; - Спроектировать временную схему вывоза нефти; - Определить необходимую вместимость берегового рез

История успеха: решение поставленной проблемы с помощью имитационного моделирования. Проблема: Fruit of the Loom - одна из ведущих компаний-производителей одежды в США. В связи с расширением перед руководством компании встала задача: направлять выпускаемую продукцию в уже существующие распределительные центры либо открыть новый центр сбыта в США. Для выбора стратегии развития нужно было понять, где оптимально расположить новый распределительный центр с точки зрения расходов на перевозку товара.

Сталелитейный завод в Индии столкнулся с проблемой высокого притока материалов на складе готовой продукции из-за расширения производства. Основными проблемами стали: увеличение числа материалов на складе и недостаточность пространства для хранения. В рамках решения этих проблем было проведено исследование с целью выявления целесообразности создания склада и его инфраструктуры. в результате были смоделированы различные решения по оптимизации складских помещений и созданию более эффективной инфраструктуры внутри них.

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.