Aumentar el rendimiento de la optimización con IA
Simio es la primera empresa de software de simulación de gemelos digitales basada en eventos discretos que ofrece soporte nativo e integrado para redes neuronales. Nuestro soporte desarrollado internamente para este potente enfoque de optimización basado en IA no requiere codificación y se integra directamente en el motor de simulación de Simio, eliminando la necesidad de aplicaciones externas de terceros. Nuestro completo soporte para redes neuronales incluye la capacidad de definir y utilizar redes neuronales para la inferencia directamente dentro de la lógica de los modelos Simio Process Digital Twin, así como la capacidad de capturar automáticamente datos de entrenamiento sintéticos a partir de modelos Simio utilizando funciones de recopilación de datos integradas y el Entrenador de redes neuronales con tecnología TensorFlow. Simio admite la importación y ejecución de modelos de IA de terceros mediante el motor de inferencia ONNX estándar del sector, y las funciones de recopilación de datos de entrenamiento de Simio también pueden utilizarse para generar y exportar datos de entrenamiento sintéticos para su uso con herramientas de IA de terceros.
¿Por qué combinar la simulación de eventos discretos con NVIDIA Omniverse?
La integración de Simio Discrete Event Simulation con NVIDIA Omniverse crea una poderosa sinergia que aborda el reto fundamental al que se enfrentan los gemelos digitales: equilibrar la precisión analítica con la comprensión intuitiva. Mientras que la simulación proporciona la base matemática para el modelado operativo preciso (captura la dinámica, la variabilidad y las interdependencias de sistemas complejos con precisión estadística), Omniverse transforma los datos abstractos en representaciones visuales intuitivas que revelan relaciones espaciales y limitaciones físicas imposibles de discernir a partir de números únicamente.
Esta combinación proporciona una inteligencia operativa completa al comprimir el tiempo sin perder de vista el espacio. La tecnología de Simio acelera el tiempo, permitiendo a las organizaciones evaluar meses de rendimiento operativo en cuestión de minutos, mientras que Omniverse añade un contexto espacial crucial al representar con precisión los entornos físicos y las limitaciones de movimiento. Juntos, garantizan que las soluciones optimizadas funcionen no sólo teóricamente, sino en entornos operativos reales con limitaciones físicas reales.
La integración reduce la brecha de comunicación entre los expertos en simulación y los responsables de la toma de decisiones al combinar información estadística con atractivas narrativas visuales. Los conceptos complejos se hacen accesibles a las partes interesadas, independientemente de su formación técnica, lo que genera consenso en torno a las iniciativas de mejora mediante pruebas analíticas rigurosas y demostraciones visuales intuitivas. Esta ventaja comunicativa acelera significativamente la implantación y adopción de soluciones optimizadas.
Las organizaciones que aplican este enfoque combinado suelen experimentar una aprobación más rápida de los proyectos, una implantación más eficiente y una mayor adopción sostenida de las iniciativas de optimización. La integración ofrece un retorno de la inversión a través de múltiples vías complementarias: los beneficios cuantificables de la mejora del rendimiento y la utilización de recursos a partir de la simulación, mejorados por la alineación acelerada de las partes interesadas y la reducción de los costes de rediseño a través de la identificación visual temprana de posibles problemas. Este enfoque integral crea gemelos digitales que impulsan un valor cuantificable en todas las fases de la mejora operativa.
Características principales
- Incorpore agentes de IA para capturar la lógica de decisiones complejas, simplificar los modelos y optimizar los procesos operativos para mejorar el rendimiento de su sistema.
- Ejecute agentes de IA durante el tiempo de ejecución para tomar decisiones optimizadas de selección de recursos dentro de cada modelo de instalación basándose en el estado actual.
- Ejemplo de aplicación de fabricación: Predecir con precisión los tiempos de finalización de los trabajos en todas las líneas de producción.
- Optimice las decisiones de aprovisionamiento de la cadena de suministro utilizando los plazos y costes de producción previstos por la IA para cada fábrica candidata, teniendo en cuenta la carga y la mezcla de productos en cada estación de trabajo dentro de la fábrica.
- Este enfoque basado en la IA elimina la necesidad de asumir plazos de entrega estáticos, utilizar cubos de tiempo artificiales y confiar en modelos de capacidad de corte aproximado, como los empleados en los sistemas tradicionales de planificación maestra.
- La optimización mediante redes neuronales integradas en Simio Process Digital Twins, en lugar de la lógica de procesos tradicional, reducirá el tiempo necesario para generar soluciones de planificación y programación optimizadas en implantaciones operativas reales.
- Pruebe y valide el rendimiento y el comportamiento de los algoritmos de IA antes de su implementación en un entorno virtual sin riesgos.
- Ajuste fácilmente el rendimiento de los agentes de IA evaluando diferentes configuraciones de Machine Learning y ajustes de hiperparámetros.
- Simio Process Digital Twins, integrado con algoritmos de Machine Learning, puede utilizarse para simulaciones y experimentación con el fin de diseñar y analizar procesos operativos. Simio Process Digital Twins también puede desplegarse en escenarios operativos reales para garantizar soluciones optimizadas de Planificación y Programación.
- Los modelos Simio Process Digital Twin pueden crear datos limpios, etiquetados y totalmente viables que cubren todo el espacio de soluciones para el entrenamiento de agentes de IA.
- Las redes neuronales integradas y externas de terceros pueden entrenarse mediante el algoritmo de entrenamiento integrado Gradient Descent de Simio.
- Los datos de entrenamiento sintéticos pueden exportarse a redes neuronales externas para su entrenamiento. Las redes neuronales entrenadas pueden importarse de nuevo a Simio para su ejecución.
- Cuando se producen cambios en las condiciones operativas -como la incorporación de nuevos equipos, la introducción de nuevos productos o cambios en los flujos de procesos-, el modelo Simio Process Digital Twin puede actualizarse automáticamente para reflejar estos cambios, y pueden crearse automáticamente nuevos datos de entrenamiento para volver a entrenar a los agentes de IA.
- Cuando se trabaja con gemelos digitales de procesos complejos que implican numerosas entradas y salidas -como datos maestros (entrada), previsiones de ventas (entrada) y múltiples KPI (salidas)-, aprovechar el aprendizaje automático u otros enfoques de optimización basados en IA para ajustar los parámetros del sistema puede desbloquear mayores mejoras en la eficiencia operativa y la rentabilidad que la simulación por sí sola.
- Simio ofrece un sólido soporte para escalar la potencia de cálculo y la memoria con el fin de gestionar de forma eficiente el aumento de réplicas/ejecuciones de escenarios, garantizando la confianza en las soluciones optimizadas.
- Utilizando lenguajes de programación como Python, pueden crearse scripts para generar y ejecutar automáticamente réplicas de los modelos Simio Process Digital Twin dirigidas por un algoritmo o aplicación de optimización de IA. Los resultados pueden enviarse al optimizador después de cada ejecución para influir en futuras réplicas.
- Este enfoque permite que el aprendizaje automático y otros algoritmos avanzados interactúen estrechamente con Simio Process Digital Twins, combinando los puntos fuertes tanto de la simulación de eventos discretos como de la optimización por aprendizaje automático.
- Simio se ha diseñado desde cero para admitir la integración bidireccional de datos y la automatización optimizada con aplicaciones de terceros y lenguajes de programación como Python, lo que permite un acoplamiento estrecho con Simio Process Digital Twins para crear rápida y automáticamente nuevos datos y escenarios.
- Esta potente metodología es compatible con el diseño de sistemas, la automatización de flujos de trabajo y la optimización continua de sistemas.
- La arquitectura de Simio permite a los desarrolladores web y a los científicos de datos sacar el máximo partido de la tecnología Process Digital Twin, posibilitando la creación de escenarios hipotéticos y de optimización que respaldan la toma de decisiones para las partes interesadas de toda la empresa.
Entrenar y probar redes neuronales
El entrenamiento de un modelo de red neuronal, también conocido como agente, integrado en un gemelo digital de Simio Process es un proceso sencillo. Cada simulación de Simio utiliza el agente de red neuronal integrado para la inferencia y garantiza un rendimiento óptimo mediante la generación automática de datos de entrenamiento sintéticos para supervisar y volver a entrenar el modelo.
- Los datos de entrenamiento sintéticos registrados y guardados en un repositorio de entrenamiento son utilizados por Simio para entrenar un modelo de red neuronal feedforward o pueden exportarse para entrenar un modelo de red neuronal externo desarrollado en una aplicación de terceros.
- El entrenador integrado de Simio funciona con TensorFlow, uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares y un motor de IA de código abierto de Google.
- Las funciones de entrenamiento avanzadas de TensorFlow están totalmente integradas en Simio, lo que permite crear un proceso de entrenamiento perfecto sin necesidad de importar o exportar datos a herramientas de terceros.
El poder de la simulación de eventos discretos + IA
La combinación de la simulación de eventos discretos y la IA para abordar retos operativos complejos en entornos de fabricación y cadenas de suministro es una aplicación ideal para esta tecnología puntera. La ágil plataforma de Simio para el desarrollo de gemelos digitales de procesos adaptativos inteligentes proporciona todas las herramientas necesarias para entrenar, probar e integrar agentes de redes neuronales profundas en los modelos de Simio, así como para interactuar bidireccionalmente con algoritmos de aprendizaje automático con el fin de potenciar la inteligencia de los modelos, mejorar los resultados de optimización y reducir los tiempos de ejecución.
Comunicación bidireccional en tiempo real
La combinación de la simulación de eventos discretos con la IA es especialmente valiosa en las aplicaciones de Process Digital Twin relacionadas con la planificación de la producción. Las redes neuronales pueden entrenarse para predecir indicadores clave de rendimiento (KPI) críticos, como el cambio dinámico de los plazos de producción de una sola línea de producción o de toda una fábrica.
Aplicaciones de gestión de la cadena de suministro
La gestión integral de la cadena de suministro es otra aplicación ideal para los Process Digital Twins, donde las redes neuronales pueden utilizarse para tomar decisiones críticas sobre el abastecimiento de proveedores, prediciendo los plazos de producción de cada proveedor candidato y seleccionando al productor de menor coste capaz de completar el pedido a tiempo.
La agilidad de las redes neuronales
Las redes neuronales aprenden cómo los cambios, los recursos secundarios, las reglas empresariales y otras complejidades de la producción afectan a las predicciones de los KPI.
Elimine el software de programación maestra de la producción
Las decisiones de aprovisionamiento de fábricas basadas en IA que utilizan Simio Process Digital Twins para aplicaciones de la cadena de suministro eliminan la necesidad de un software de programación maestra de la producción.