2025 Simio Sync
CUANDO
14 de mayo de 2025
9:00 am ET (1:00 pm UTC)
2 días
FECHA FINAL
15 de mayo de 2025
UBICACIÓN
Virtual
Destacados
La conferencia Simio Sync 2025 es una cita ineludible tanto para los profesionales de la simulación como para los líderes empresariales que buscan mantenerse a la vanguardia de las mejores prácticas y aplicaciones Digital Twin líderes en la industria. Escuche a los líderes de opinión mientras muestran cómo la tecnología de simulación Digital Twin de Simio está transformando la forma en que las organizaciones diseñan y optimizan el diseño y el funcionamiento de sistemas complejos, resuelven problemas de procesos críticos y abren nuevas posibilidades. Descubra los últimos avances, obtenga información práctica y perfeccione sus estrategias para tomar decisiones más inteligentes y acelerar las mejoras operativas en toda su organización. Las presentaciones de expertos, los casos de éxito reales y las explicaciones detalladas de metodologías probadas le ayudarán a alcanzar sus objetivos de simulación, optimización y análisis, haciendo de Simio Sync el lugar donde el conocimiento se une a la acción. No se pierda esta oportunidad de conectar, colaborar y obtener los conocimientos necesarios para traducir la visión en resultados.
Lo más destacado de la presentación
Mejora de las soluciones de robots móviles autónomos con una plantilla de simulación flexible
Seegrid se asoció con Simio para desarrollar una plantilla de simulación flexible que permite el uso colaborativo en todo su equipo de diseño de soluciones.
El modelo de estilo plantilla permite a Seegrid disponer de flexibilidad y precisión a la hora de proponer nuevas soluciones a sus clientes finales, en particular para los flujos de trabajo de robots móviles autónomos más complejos.
Simio + Python: Libere toda la potencia de su gemelo digital para el análisis de suposición Y si...
La integración mejorada de Python que Simio lanzará próximamente está llamada a cambiar las reglas del juego en el sector de la simulación de gemelos digitales y a redefinir el modo en que se crean, automatizan y optimizan los modelos. Con nuevas funcionalidades y capacidades ampliadas, ahora es posible realizar scripts en Python directamente desde Simio e integrarlos a la perfección con Process Logic. Esta potente actualización proporciona a los usuarios una mayor flexibilidad, inteligencia y control, abriendo nuevas posibilidades para el modelado avanzado y la automatización.
Optimización de las redes de última milla de una embotelladora de Coca-Cola con una herramienta de enrutamiento estratégico
TMX Transform se asoció con una empresa global de bebidas para desarrollar una herramienta estratégica de red de última milla que ayudara a explorar cambios en la red con el objetivo de lograr el equilibrio óptimo entre plazo de entrega y coste. El algoritmo de enrutamiento dinámico permitió realizar pruebas rápidas de escenarios hipotéticos y configuró automáticamente las asignaciones de volumen y las rutas de los centros de venta en función de los nodos y las ubicaciones activos.
Mejorar la atención al paciente mediante la simulación: Optimización de políticas y flujos de trabajo en una clínica de medicina familiar
Los estudiantes de Georgia Tech colaboraron con Emory Healthcare en su proyecto final para ayudar a su clínica de medicina familiar de Dunwoody a entender qué nuevas políticas y restricciones podrían aplicarse a los residentes y enfermeras del centro para mejorar los tiempos de atención a los pacientes y mejorar la calidad del tiempo que éstos pasan en la clínica. Basándose en los tiempos históricos de llegada de los pacientes, modelaron los requisitos de las visitas en función de la experiencia del residente y de la edad y las necesidades de visita del paciente para experimentar cómo diferentes políticas de asignación de habitaciones y colas, asignación de proveedores y orden de las citas en función de su duración podrían mejorar la satisfacción de los pacientes y reducir el tiempo total de permanencia de los pacientes en la clínica.
Optimización de la eficiencia del entrenamiento con Traeser™: Un enfoque basado en la simulación de Lockheed Martin
Un proveedor de formación gestionado por un contratista debe minimizar los costes de formación y, al mismo tiempo, alcanzar los índices de graduación de los alumnos, especialmente cuando se enfrenta a circunstancias inesperadas que afectan a la disponibilidad de recursos. Los métodos tradicionales de planificación de recursos basados en hojas de cálculo carecen de la flexibilidad necesaria para responder a estos cambios, lo que conlleva posibles incumplimientos de los objetivos anuales y un aumento de los costes. Utilizando el software Simio, Lockheed Martin ha desarrollado una solución de simulación discreta llamada Traeser™ para optimizar el uso de los recursos y apoyar la toma de decisiones informadas a lo largo del ciclo de vida del programa de formación.
Transformación de la fabricación de combustible nuclear: El viaje de Westinghouse a la programación basada en gemelos digitales
Esta presentación pone de relieve la trayectoria de Westinghouse Electric Company en la implantación del software de simulación Simio para mejorar la fabricación de conjuntos de combustible nuclear, empezando por sus instalaciones de Columbia y extendiéndose a centros de todo el mundo. Mediante la adopción de la tecnología digital twin, la planificación y programación avanzadas y la limpieza de las fuentes de datos críticos, Westinghouse transformó eficazmente los complejos procesos de fabricación en operaciones más manejables y eficientes. Los asistentes conocerán la importancia de contar con datos precisos, equipos dedicados y una planificación estratégica para aprovechar todo el potencial de la simulación en las aplicaciones empresariales globales.
Nuevas y próximas funciones de Simio: Almacenamiento de materiales, listas de materiales, experimentación y programación en PORTAL e integración con NVIDIA Omniverse.
Explore las últimas innovaciones de Simio: desde el nuevo elemento de almacenamiento de materiales y las funciones avanzadas de lista de materiales (BOM) hasta la democratización de la experimentación y la programación a través de Simio PORTAL. Además, vea un avance de nuestra próxima integración con NVIDIA Omniverse, que elevará la visualización a un nivel completamente nuevo. Conozca de primera mano las tecnologías que redefinirán la forma en que las empresas diseñan, planifican, mejoran y operan sistemas complejos y dinámicos.
Mejora de la planificación de la producción multisitio con Simio: Una herramienta de programación dinámica para aumentar la eficacia
Argon & Co colaboró con una empresa de aperitivos en el desarrollo de una herramienta de programación dinámica en Simio para apoyar la planificación de la producción en varias plantas y aumentar la eficacia operativa. Creada originalmente para generar planificaciones óptimas para dos plantas, se amplió posteriormente y se utilizó para modelar el escenario de una planta totalmente nueva, informando sobre el diseño de la planta y los requisitos de los activos, antes de utilizarse como herramienta de programación una vez que la nueva planta entró en funcionamiento.
Optimización de las inversiones en AGV mediante simulación: Mejorar el flujo de materiales y evitar la sobreinversión
Dijitalis ayudó a un fabricante mundial de productos electrónicos a simular su inversión prevista en AGV para optimizar el tamaño de la flota e identificar cuellos de botella en la distribución. La simulación permitió tomar decisiones basadas en datos, evitando la sobreinversión y garantizando un flujo de materiales fluido en un entorno con limitaciones de espacio.
Ampliación de la producción global con Simio Modeling: Diseño de la fábrica del futuro
Jueves, 15 de mayo de 2025 - 1 PM ET
LMAC Group se asoció con una empresa de ingeniería para desarrollar un diseño de fábrica para el futuro con el fin de ampliar la producción de un producto patentado para un mercado de exportación mundial. Se desarrolló un modelo Simio para simular el complejo proceso de ensamblaje y desarrollar un diseño óptimo de la fábrica en el futuro a través de la experimentación y la modelización de escenarios para optimizar el rendimiento y el coste de producción.

