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Cadre de données et d’intégration Simio

Le cadre de données et d’intégration le plus flexible de l’industrie de la simulation d’événements discrets

Différenciateurs de Simio en matière de données et d’intégration

Simio est conçu dès le départ comme une plateforme agile pour le développement de jumeaux numériques de processus adaptatifs basés sur la simulation d’événements discrets, en mettant l’accent sur l’intégration transparente des données et l’automatisation rationalisée à travers les systèmes d’entreprise et d’autres sources de données essentielles. Cet accent a façonné les données et les fonctions de modélisation de Simio pour soutenir le développement rapide de modèles qui s’adaptent automatiquement à l’entrée de données dynamiques.

Flexibilité des données

  • Simio s’appuie sur une base de données relationnelle en mémoire efficace et ultra-rapide qui peut être entièrement configurée pour correspondre au schéma de n’importe quelle source de données externe, offrant ainsi une flexibilité inégalée.

Architecture ouverte

  • L’architecture ouverte de Simio comprend un ensemble étendu et entièrement configurable de connecteurs de données qui permettent l’importation rationalisée de données transactionnelles et opérationnelles à partir de n’importe quelle source externe.

Des données générées et pilotées par les données

  • Simio offre une interface utilisateur traditionnelle de type pointer-cliquer ainsi qu’une approche intuitive basée sur les données pour le développement et l’exécution de modèles de simulation Process Digital Twin.
  • Une approche axée sur les données accélère le développement de modèles pour des scénarios complexes, facilite la réutilisation des modèles et permet de les adapter à de nouveaux sites, à des applications multisites et à des chaînes d’approvisionnement de bout en bout.

Création rapide de modèles et mises à jour automatiques

  • Tous les objets et propriétés du modèle Process Digital Twin sont modélisés pour être générés et pilotés par les données, ce qui permet de créer rapidement des modèles et de minimiser les besoins d’assistance à long terme.
  • Les jumeaux numériques de processus s’adaptent automatiquement aux changements dans les données de l’entreprise, garantissant une disponibilité à toute épreuve et minimisant la maintenance à long terme.
  • Aucun codage n’est nécessaire pour créer les jumeaux numériques de Simio Process.
  • Il est facile de créer des modèles et des bibliothèques spécifiques à un secteur ou à une entreprise.

Temps d’exécution rapides

  • Le moteur de simulation de Simio est conçu pour fonctionner efficacement et rapidement, quelle que soit la taille du modèle.
  • Des temps d’exécution rapides sont essentiels pour libérer tout le potentiel d’une expérimentation et d’une analyse de scénarios illimitées.
  • Les simulations peuvent être effectuées manuellement ou conçues pour être entièrement automatisées et déclenchées par des événements.
  • Simio Discrete Event Simulation est capable de prendre en charge des modèles Process Digital Twin de grands environnements opérationnels complexes tels que des installations de fabrication et d’entreposage mono ou multi-sites, ainsi que des chaînes d’approvisionnement de bout en bout.

Caractéristiques des données et de l’intégration

Excel/CSV

Les connecteurs de données permettent à des systèmes temporaires ou spécifiques à l’utilisateur d’accéder à des données spécifiques à l’opérateur conservées dans des fichiers Excel ou CSV, à des instantanés provenant de systèmes personnalisés et à des données enregistrées dans Excel au cours des opérations.

Bases de données externes

Les connecteurs de données pour les applications de base de données telles que SQL Server et Oracle facilitent l’intégration directe avec les bases de données utilisées pour la préparation et la transformation des données, ainsi que l’accès direct aux sources de données spécifiques aux applications au niveau de l’entreprise.

API et services web

Les API Simio ou les services web peuvent être utilisés pour s’intégrer aux systèmes MES tels qu’AVEVA et Tulip afin d’accéder aux données dynamiques liées au processus pour initialiser un jumeau numérique de processus avec l’état actuel de l’usine et fournir des données d’exécution, telles que les listes de tâches et les heures de début, aux systèmes MES.

Outils et dispositifs externes

Utilisez des applications standard telles que PTC Kepware IoT Gateway et HighByte Intelligence Hub pour vous connecter directement à des dispositifs IoT, des solveurs externes et des applications ou algorithmes basés sur l’IA afin d’obtenir des entrées dynamiques en temps réel et une optimisation pendant l’exécution de la simulation.

Plates-formes basées sur l’informatique en nuage

Les API Web de Simio facilitent l’intégration avec les sources de données basées sur le cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud, qui contiennent des données critiques publiées par les systèmes d’entreprise sous-jacents, ainsi que l’intégration directe avec les systèmes de planification des ressources d’entreprise et de la chaîne logistique (ERP/SCP) tels que SAP S/4HANA, OMP, Kinaxis, Oracle et Microsoft Dynamics.

Approches d’intégration

Pour faciliter l’intégration avec les systèmes d’entreprise tels que la planification des ressources de l’entreprise (ERP), les systèmes d’exécution de la fabrication (MES), la planification de la chaîne d’approvisionnement (SCP) et la maintenance préventive (PM), Simio a développé deux méthodologies d’implémentation adaptées à l’infrastructure informatique existante du client et à ses préférences. Ces méthodologies supportent à la fois les approches indirectes (« Push ») et directes (« Pull »), répondant aux exigences spécifiques du client et aux niveaux de maturité des données.

Approche d’intégration directe (PULL)

En s’appuyant sur la flexibilité du connecteur de données Web API de Simio, Simio peut lancer une opération PULL à partir de systèmes de données basés sur des événements temporels ou des entrées utilisateur avant l’exécution d’une simulation, garantissant ainsi l’utilisation des informations les plus récentes. Cependant, l’inconvénient de l’utilisation d’une opération PULL est la forte demande potentielle qu’elle impose à l’infrastructure informatique et aux systèmes de données cibles, en fonction du moment de l’événement PULL.

Flux de travail d’intégration directe :

  1. Simio lance le processus d’intégration en envoyant une requête GET à une application middleware associée à un système ERP, MES, SCP ou IoT.
  2. Lorsqu’elle reçoit l’appel lancé par Simio, l’application intergicielle agit comme un messager web, transmettant la demande au système ERP/MES/SCP/IoT, qui génère alors les données nécessaires et les renvoie à l’application intergicielle.
  3. L’application middleware envoie le message à Simio formaté en JSON ou XML, qui est stocké dans la base de données relationnelle résidant en mémoire de Simio à l’aide d’une feuille de style XSLT (v1.0) pour le mappage et la traduction des données.
  4. Une fois la simulation terminée, Simio exploite toutes les capacités d’intégration bidirectionnelle, ce qui lui permet de renvoyer (POST) les informations de planification vers l’application middleware, puis vers le système ERP/MES/SCP/IoT source.

Approche d’intégration indirecte (PUSH)

En utilisant une couche de données de persistance supplémentaire, Simio prend en charge une approche PUSH pour l’intégration avec les systèmes d’entreprise existants. Les mises à jour des systèmes d’entreprise sont poussées via une application middleware vers la base de données de stockage (couche de persistance) qui pilote Simio, garantissant ainsi la disponibilité des données pour les simulations et la génération des plannings de production. Cette méthode est idéale pour la planification quotidienne ou hebdomadaire de routine et, contrairement à l’approche PULL, elle minimise la charge sur l’infrastructure informatique.

Processus d’intégration indirecte

  1. Lancé par un processus de planification des tâches ou un déclencheur, le système ERP/MES/SCP/IoT génère des messages qui sont envoyés à une application intermédiaire.
  2. Avant de transmettre les messages à Simio, l’application intergicielle peut avoir besoin d’effectuer des mappages de transformation basés sur l’utilisation prévue des données pour s’aligner sur les exigences de la table modèle de Simio. Les messages mis à jour sont ensuite transférés vers la base de données de transit à l’aide des adaptateurs de base de données de l’intergiciel ou des fichiers XML.
  3. Simio extrait ensuite les données des tables de la base de données à l’aide d’un connecteur de données, mettant ainsi à jour les tables en mémoire de Simio.
  4. Une fois la simulation terminée, Simio exploite toutes les capacités d’intégration bidirectionnelle, ce qui lui permet de renvoyer les informations de planification vers la zone de stockage pour qu’elles soient accessibles à l’application middleware, puis au système ERP/MES/SCP/IoT d’origine.

Détail et rapidité des données

L’état de l’intégrité des données de votre entreprise, le niveau de détail des données, la corrélation entre les systèmes et la vitesse à laquelle les données peuvent être mises à jour et rendues disponibles sont essentiels pour déterminer la granularité de la modélisation d’un Simio Process Digital Twin. Ces facteurs affectent également la fréquence à laquelle une entreprise peut créer de nouveaux programmes d’exécution ou d’expérimentation pour soutenir la prise de décision.

Niveau de détail

Le niveau de détail disponible dans les données – telles que les gammes spécifiques aux pièces et aux machines, plutôt que les gammes des cellules de travail et des familles de produits – détermine le niveau de détail du modèle.

  • Exemple : Pour modéliser les travailleurs individuels et leurs compétences, le jumeau numérique Simio Process a besoin du programme de travail actuel et spécifique de chaque travailleur, ainsi que de matrices de compétences actualisées.

Vitesse des données

La vitesse des données correspond à la rapidité avec laquelle le jumeau numérique Simio Process peut être mis à jour et réexécuté afin de fournir les résultats les plus récents pour l’exécution ou la prise de décision.

  • Exemple : Avec un système ERP traditionnel qui traite par lots les stocks en attente pendant la nuit, le jumeau numérique Simio Process est limité dans sa fréquence d’exécution en raison des dépendances temporelles et de la précision des données.