2024 Simio Sync

Obwohl die meisten Unternehmen enorme Summen für Technologie und Verbesserungsmethoden ausgeben, befinden sie sich im Belagerungszustand. Die Unfähigkeit, sich effektiv an eine zunehmend volatilere, unsichere, komplexe und mehrdeutige Situation ("VUCA") anzupassen, führt zu einer noch nie dagewesenen Misserfolgsquote in Unternehmen aller Formen und Größen. Schlimmer noch, die notwendige Komponente, um den Kreislauf zu durchbrechen, wird durch veraltete Modelle, Methoden, Regeln und Werkzeuge aus vergangenen Jahrzehnten verzerrt. Die Industrie steckt in einem Trott fest, und dieser Trott wird immer tiefer und tiefer.

Viele Unternehmen sind auf der Suche nach einem effektiven Rahmen und Prozess, der ihre Fähigkeit zur Anpassung und Weiterentwicklung ihrer Organisationen in dieser neuen Normalität fördert. Carol Ptak und Chad Smith, Mitbegründer des Demand Driven Institute, werden einen neuen Managementrahmen vorstellen, der auf Wissenschaft, Mathematik, Wirtschaft und vor allem auf gesundem Menschenverstand beruht. Es ermöglicht ein noch nie dagewesenes Maß an Transparenz über Ressourcen, Produkte, Ebenen und Zeitspannen hinweg, um schnell und effektiv die relevanten Informationen zu produzieren, die Unternehmen verzweifelt suchen, und erweist sich als ein Weg, um in der VUCA-Welt zu überleben und zu gedeihen. Dieser neue Rahmen wird als Demand Driven Adaptive Enterprise (DDAE) Modell bezeichnet.

Das DDAE-Modell wird nicht von jedem angenommen werden, da es herkömmliche Praktiken und Systeme in Frage stellt. Leider leben viele dieser Menschen und Organisationen auf Zeit. Ist Ihr Unternehmen also bereit für etwas Neues?

Digitale Zwillinge sind heutzutage überall in den Schlagzeilen. Aber wie unterscheidet sich ein Intelligent Adaptive Process Digital Twin von einem traditionellen Digital Twin? Ist es nur eine weitere auffällige Marketingkampagne von Simio? Ganz bestimmt nicht! Dieser Vortrag bietet eine umfassende Einführung in das, was wir als die nächste Generation von simulationsbasierten Digitalen Zwillingen betrachten. Erfahren Sie, wie Sie die umfangreichen Möglichkeiten der Simio-Plattform für diskrete Ereignissimulation nutzen können, um das volle Potenzial eines Digitalen Zwillings für eine Vielzahl von Interessengruppen im gesamten Unternehmen zu erschließen.

Wir entwickeln und integrieren erstklassige Technologien und Prozesse, um Kunden bei der Optimierung von Abläufen und physischen Produkten mit fortschrittlichen Analysen und Simulationen zu unterstützen. Letztes Jahr haben wir gemeinsam mit Simio eine diskrete Ereignissimulation der Fertigungsprozesse eines Kunden aus der Automobilindustrie erstellt (Dutzende von Artikeln in mehreren Produktlinien).

Während die Simulation selbst einen unmittelbaren Nutzen erbrachte, indem sie den Kunden in die Lage versetzte, "Was-wäre-wenn"-Szenarien zu bewerten und betriebliche Heuristiken zu verbessern, wollten wir den Durchsatz weiter verbessern, indem wir eine End-to-End-Pipeline für die automatische Optimierung der Produktionsplanung entwickelten. Durch die Integration eines benutzerdefinierten genetischen Algorithmus, der Simio-Simulation und der Echtzeit-Produktionssysteme des Kunden konnten wir den durchschnittlichen Durchsatz durch eine verbesserte Produktionssequenzierung um über 6 % steigern.

Simio funktioniert gut mit dynamischen, detaillierten Daten. Aber was tun Sie, wenn Sie diese Daten für die langfristige Planung nicht zur Verfügung haben? Wir werden uns ansehen, wie wir ein langfristiges Planungsmodell erstellt haben, um Fragen zu beantworten, die unser kurzfristiges Modell nicht beantworten konnte. Es hilft uns, den künftigen Bedarf an Personal und Ausrüstung zu ermitteln, und gibt uns einen detaillierten Einblick in unsere Produktionsbereiche. Erfahren Sie, wie wir die Grenzen von Simio ausreizen, indem wir die Art und Weise ändern, in der das Modell normalerweise Ergebnisse anzeigt, Eingaben entgegennimmt und bereitgestellte Daten nutzt.

Simio Release 17 wird voraussichtlich Ende März 2024 verfügbar sein. Verschaffen Sie sich mit mir einen Überblick über die wichtigsten Neuerungen in dieser Version.

Wenn Sie den Einsatz eines digitalen Zwillings in Erwägung ziehen, ist diese Präsentation für Sie gedacht. Auf der Grundlage jahrelanger Erfahrung in der Entwicklung komplexer Simulationsmodelle und umfassender Implementierungen des digitalen Zwillings hat das Simio-Team unschätzbare Einblicke in die Schlüsselelemente gewonnen, die für einen erfolgreichen Entwicklungsprozess des digitalen Zwillings erforderlich sind. Unabhängig davon, ob die Entwicklung des digitalen Zwillings intern durchgeführt oder ausgelagert wird, bleiben die Überlegungen und Maßnahmen dieselben. Begleiten Sie mich zu einer Diskussion, in der einige der wichtigsten Themen beleuchtet werden, die für den Erfolg Ihres digitalen Zwillingsprojekts zu planen und zu verwalten sind.

Unternehmen haben Zugang zu immer größeren Datenmengen, und die Beteiligten sind immer versierter im Umgang mit diesen Daten. Aus diesem Grund kämpfen zwei gegensätzliche Paradigmen miteinander. Auf der einen Seite haben Unternehmen in der Regel mehrere Teams, die versuchen, Daten zu verwalten, zu organisieren und zu dokumentieren. Gleichzeitig wenden datengesteuerte operative Benutzer unendlich viele mögliche Manipulationen und Anpassungen an, um ihre Metriken, Warnungen und operativen Dashboards zu verfeinern. Das Endergebnis: Datenteams und Power-User sind schlecht aufeinander abgestimmt, was dazu führt, dass Datenprojekte langsam und in die falsche Richtung laufen. In der Zwischenzeit werden Fragen immer noch an jemanden weitergeleitet, der vor zwei Jahren in den Ruhestand gehen wollte, aber wegen seines Stammeswissens weiterbeschäftigt wird. Wie können wir das also ändern? Mit einem Data Mesh.

Ein Data Mesh ist keine Softwarelösung oder ein Stück Technologie. Es handelt sich um einen organisatorischen Ansatz, der einen effizienteren Zugang zu Daten und deren Erhaltung ermöglicht. Es geht darum, die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Teams und ihre Datenarchitektur organisieren, zu verändern. Es ermutigt Unternehmen, Daten als Produkt und nicht als Nebenprodukt zu behandeln und Dateneigentum und Datenarchitektur zu dezentralisieren. In dieser Präsentation erfahren Sie mehr darüber, warum ein Data Mesh so wertvoll sein kann, wie Unternehmen zu dieser Mentalität übergehen können und wie sie die Nachteile und Risiken verstehen und abmildern können.

Penske Truck Leasing ist einer der größten Transportdienstleister der Branche mit einer Flotte von fast 440.000 Fahrzeugen, die von fast 1.000 Full-Service-Wartungsstandorten in den Vereinigten Staaten, Kanada und Mexiko gewartet werden.

In einer Penske-Niederlassung werden in der Regel jährlich Tausende von Fahrzeugen für Reparaturen und allgemeine Wartungsarbeiten ein- und ausgeliefert. Um effizient arbeiten zu können, benötigen unsere Techniker die richtige Zuweisung von Arbeitsplätzen, Parkplätzen, Werkzeugen und Ausrüstung usw. Unsere Modellierungsarbeit liefert unseren lokalen Führungsteams Werkzeuge, um das Wachstum unserer lokalen Flotten zu steuern (unsere Vertriebsmitarbeiter arbeiten jeden Tag hart daran, die Zahl der Lkw-Vermietungen, der mehrjährigen Lkw-Leasingverträge und der Verträge mit Penske für die Wartung unserer kundeneigenen Fahrzeuge zu erhöhen). Die Simulationen liefern unseren Managern wichtige Daten, um fundiertere Entscheidungen über den Umfang und den Zeitpunkt von kapazitätsbezogenen Einschränkungen zu treffen.

Diese Sitzung ist ein praktischer Modellierungsworkshop für neue Simio-Benutzer und bestehende Benutzer, die ihr Wissen über grundlegende Simulationskonzepte / Best Practices erweitern möchten. Wir werden grundlegende Simio-Modellierungs- und Experimentiertechniken während des Aufbaus eines Simulationsmodells von Grund auf demonstrieren. Dies ist die zweite Folge der Serie Grundlagen der Simio-Modellierung.

Der erste Teil dieser Serie wurde während der Simio Solution Series Veranstaltung am 14. Februar gehalten. Hier ist ein Link zu dieser Sitzung: Fundamentals of Simio - Basic Features and How to use Simio for New Users | Simio. Es ist nicht erforderlich, sich den ersten Teil dieser Reihe anzusehen, bevor Sie an dieser Sitzung teilnehmen, aber es wäre hilfreich.