La simulation est devenue une partie intégrante de nombreuses industries en raison de sa capacité à fournir un aperçu d'opérations et de processus complexes. Ce billet traite des différents types de logiciels de simulation, de leurs capacités et de leurs applications. Nous définirons ici la simulation à événements discrets, la simulation à base d'agents et la simulation continue, et nous mettrons en évidence les différences entre toutes les options afin d'aider les entreprises à prendre des décisions faciles lorsqu'elles choisissent un logiciel de simulation.
La simulation d'événements discrets (DES) modélise le fonctionnement d'un système comme une séquence d'événements discrets qui se produisent à différents intervalles de temps. Les événements discrets se produisent à des moments précis, marquant ainsi les changements d'état en cours dans le système modélisé.
La simulation continue (CS) modélise les opérations d'un système afin de suivre en continu les réponses du système pendant toute la durée de la simulation. Cela signifie que les résultats sont produits à chaque point de la simulation et non par intervalles. Les simulations continues produisent également des données dans les cas où il n'y a pas de changements continus.
Les modèles basés sur des agents (ABM) simulent les actions et les interactions d'agents individuels au sein d'un système. Les agents peuvent être soit un équipement unique, soit un groupe d'actifs travaillant dans un but similaire. Les simulations ABM sont effectuées pour déterminer les effets de ces agents sur les fonctions de l'ensemble du système dont ils font partie.
Un exemple qui met en évidence les fonctions de ces différentes techniques de simulation est celui d'une simple caisse de sortie dans un supermarché. Un modèle DES considère l'arrivée d'un client et son départ comme deux événements distincts, tandis que le temps passé est représenté comme un laps de temps entre les deux événements. La simulation continue comptera en permanence le nombre de clients passant par le point de contrôle et son effet général sur le système de caisse. La simulation ABM considère le client et le point de contrôle comme des agents autonomes et suit leur effet sur l'ensemble du processus de vente.
Avec cette explication, il est facile de noter que la technique DES modélise les phénomènes physiques ou la réalité de manière excellente car elle est capable de suivre les événements qui se produisent. Les options basées sur les agents et continues sont excellentes pour déterminer le modèle de comportement d'un système. Dans de nombreux cas, une combinaison des différentes techniques de simulation permet d'obtenir des résultats plus complets, en particulier lorsqu'il s'agit de modéliser des processus complexes comportant diverses variables et divers événements.
Pour mettre en évidence ces différences, quelques critères seront utilisés. Ces critères comprennent les caractéristiques suivantes :
Ce qu'elles simulent
En commençant par le DES, comme indiqué précédemment, les applications logicielles du DES sont utilisées pour simuler des événements, des besoins et des exigences discrets. Les simulations continues sont généralement appliquées à des processus continus et fluides, tandis que la GPA est appliquée à des agents et systèmes autonomes.
Pas de temps
Dans les logiciels DES, le pas de temps change en fonction de l'occurrence des événements individuels, tandis que dans les simulations continues, le pas de temps reste fondamentalement inchangé. Dans les applications logicielles de la GPA, les pas de temps changent en fonction des interactions changeantes de l'agent autonome.
Mise en file d'attente
Les logiciels DES appliquent diverses techniques ou systèmes pour gérer les files d'attente. Il s'agit notamment de l'utilisation de l'approche premier entré-premier sorti (FIFO) ou de l'approche dernier entré-premier sorti (LIFO) pour gérer les files d'attente. Les logiciels de simulation continue n'utilisent que le système "premier entré, premier sorti" pour gérer les files d'attente. En ce qui concerne la GPA, la gestion des files d'attente est un peu différente car elle décrit un système du point de vue de l'agent. Mais un système FIFO ou LIFO peut être utilisé pour gérer les files d'attente dans les simulations ABM.
Les cas d'utilisation fournissent des exemples réalistes permettant de définir ou de mettre en évidence les différences rencontrées dans l'utilisation de ces différentes techniques de simulation. En commençant par la simulation à événements discrets, la nature discrète de cette technique en fait un excellent choix pour les simulations industrielles où des événements se produisent.
Il s'agit notamment de l'industrie manufacturière, des entreprises de production pharmaceutique, des usines et des industries dotées de systèmes logistiques fonctionnels. La possibilité de simuler l'arrivée et le départ d'entités ou les problèmes de file d'attente permet de mieux comprendre les opérations industrielles, ce que d'autres méthodes ne peuvent pas faire. Un exemple est l'utilisation du logiciel DES de Simio pour optimiser les activités au sein du Nebraska Medical Center. Dans cet exemple, la modélisation DES a été utilisée pour optimiser les opérations de l'hôpital en réduisant le temps de déplacement des chirurgiens et des patients, ainsi que l'utilisation des salles d'opération dans l'ensemble de l'établissement médical.
Les simulations d'événements discrets sont également des outils puissants dans les industries à forte intensité de capital en raison de leur capacité à effectuer des analyses de simulation avant de poursuivre les initiatives de mise en œuvre. La capacité d'expérimentation qu'elles apportent peut éviter à ces entreprises des pertes financières sur des opérations commerciales spécifiques. La capacité d'accélérer ou de ralentir des phénomènes spécifiques pour analyser des changements ou des systèmes en expansion en fait un outil puissant pour les applications commerciales.
Parmi les autres avantages des applications DES, citons son utilisation comme outil de formation et de validation dans l'industrie 4.0, et sa capacité à lancer les initiatives de transformation numérique des entreprises.
Logiciel de simulation continue - La nature continue de cette technique de simulation en fait un outil unique pour l'analyse de processus fluides ou d'éléments présentant des relations non linéaires.
Les simulations continues sont généralement utilisées dans les domaines de l'ingénierie avancée où des moteurs de simulateurs sont conçus. Il s'agit notamment de l'industrie aéronautique pour la conception de simulateurs de vol et de programmes de pilotage automatique. Elles sont également utilisées dans la conception de moteurs de jeux vidéo tels que la Nintendo Wii.
Dans le secteur industriel, les applications logicielles de simulation d'événements discrets sont privilégiées, mais la simulation continue est utilisée pour les tâches de conception générative et la gestion des systèmes de contrôle dans l'industrie pharmaceutique. Elle est également utilisée pour prédire ou estimer la probabilité de phénomènes naturels tels que les inondations et les ouragans. Ces exemples d'application signifient que la simulation en continu est principalement utilisée dans les domaines liés aux STIM.
Les avantages de la simulation continue sont notamment la capacité de décrire des systèmes dont les activités varient au cours d'un même intervalle de temps. Les simulations continues sont également utilisées pour améliorer les systèmes d'intelligence artificielle en raison de leurs capacités d'analyse théorique.
Logiciel de simulation basé sur des agents - Les modèles ABM sont généralement utilisés dans les sciences sociales. Ils sont largement utilisés pour étudier les interdépendances entre les différentes activités humaines, les systèmes sociaux et économiques, et dans les installations où les interactions entre les différents systèmes définissent les opérations.
Les trois concepts qui définissent l'application de la GPA sont sa flexibilité, sa capacité à capturer les phénomènes émergents et sa capacité à définir les systèmes. Ces capacités s'accompagnent de certains avantages, tels que la possibilité d'intégrer des simulations de GPA dans des environnements de simulation DES ou continue.
Sa capacité à simuler les interactions entre des agents autonomes en fait également un excellent outil pour comprendre le comportement des ateliers. Par exemple, il peut être utilisé pour analyser les causes du trafic dans un atelier où interagissent à la fois des humains et des machines autonomes. Dans ce cas, l'approche individualiste de la simulation fournit différentes perspectives d'agents actifs expliquant la cause de phénomènes tels qu'un embouteillage inattendu au sein d'un système.
La GPA est activement utilisée pour surveiller des processus fluides tels que la gestion du trafic et des flux de clients dans les magasins physiques, les parcs et les centres de loisirs. Son utilisation dans un magasin Macy's en est un exemple. Dans cet exemple, la GPA a été utilisée pour estimer la répartition des vendeurs au sein de l'établissement et la manière dont ils interagissent avec les clients afin d'améliorer ses opérations.
Elle est également utilisée pour analyser les phénomènes boursiers et le risque opérationnel au sein d'organisations dans divers créneaux industriels. Cela met en évidence la polyvalence et la flexibilité que les simulations ABM apportent à divers processus interactifs.
La simulation permet de mieux comprendre les relations humaines, les processus industriels, la planification urbaine et régionale et les systèmes complexes dans tous les domaines. Elle consolide ainsi son statut d'outil majeur d'analyse des données et de transformation numérique conçu pour toutes les organisations.
Bien que les simulations DES, CS et ABM appliquent des approches différentes de la simulation, les résultats qu'elles produisent optimisent les efforts humains et industriels de différentes manières. Ces moyens comprennent la planification et la mise en œuvre, l'amélioration des relations avec les clients, la formation du personnel, l'élaboration de stratégies et la conception. Le logiciel de modélisation et de simulation Simio offre une plateforme intuitive pour modéliser, exécuter, gérer et partager des simulations DES, CS et ABM afin d'optimiser les processus opérationnels de votre organisation. Vous pouvez en savoir plus sur des cas d'utilisation spécifiques en parcourant notre catalogue d'études de cas.