Depuis sa création, la modélisation de simulation a été appliquée à la résolution de problèmes opérationnels complexes à l’aide d’analyses. Pour obtenir les informations fournies par les modèles de simulation, il faut d’abord élaborer des modèles du système à analyser. Les systèmes plus complexes nécessitent une modélisation approfondie et c’est là que de nombreux développeurs se heurtent à l’un des problèmes les plus courants : la saisie des complexités du système.
Le processus d’élaboration de modèles de systèmes complexes à partir de zéro prend beaucoup de temps et est sujet à des erreurs. Les développeurs se battent pour intégrer de multiples contraintes, logiques opérationnelles et règles dans les modèles conçus et les plaintes concernant ces défis ont été bien documentées. Lors de l’événement Simio Sync Practical Applications qui vient de se terminer, les défis liés à la construction de modèles de simulation et de jumeaux numériques ont été examinés en détail. La discussion s’est concentrée sur l’élimination de ces défis généraux de modélisation grâce à l’utilisation d’une nouvelle fonctionnalité de Simio : les modèles.
Comprendre les modèles et leurs avantages
Les modèles sont définis comme des schémas de données contenant 70 à 80 % des exigences nécessaires à l’élaboration de modèles complexes. Les schémas de données s’appuient sur des modèles de données de fabrication communs afin que le développeur n’ait pas à créer des modèles complexes à partir de zéro. Cela signifie que lorsque vous développez des modèles complexes sur Simio, vous pouvez choisir de tirer parti de l’utilisation des modèles pour réduire de 80% le processus fastidieux associé à la modélisation à partir de zéro.
La définition des modèles de Simio met en évidence ses avantages les plus importants : réduction du temps de modélisation, simplification des activités de modélisation complexes, réduction des erreurs humaines, intégration des meilleures pratiques et modélisation agile.
- Réduction de la durée de la modélisation – Accélérer le processus de modélisation est une exigence cruciale lorsque l’on développe des modèles pour des applications soumises à des contraintes de temps. L’utilisation de modèles fournit un cadre avec 80 % des règles et de la logique déjà en place. L’utilisateur final peut alors étendre les capacités du modèle ou personnaliser les modèles pour répondre à des exigences de modélisation spécifiques dans un délai plus court que le développement d’un modèle à partir de zéro.
- Simplification de la modélisation complexe – La possibilité d’étendre les modèles pour prendre en charge des opérations similaires et intégrer de nouvelles règles, une logique opérationnelle et des capacités simplifie la modélisation de modèles complexes. Avec un schéma de données de base en place, des capacités supplémentaires peuvent être ajoutées à l’aide d’une approche « glisser-déposer ». Cette approche consiste à faire glisser les modèles dans le modèle et à saisir leurs paramètres respectifs.
- Réduire les erreurs humaines – Les tâches à forte intensité de main-d’œuvre et qui prennent beaucoup de temps créent un environnement propice aux erreurs. Le processus de développement de règles, de logique et d’intégration de contraintes multiples entre dans la catégorie des activités répétitives susceptibles d’être mal exécutées. Les erreurs dans les processus de modélisation faussent les résultats et peuvent nécessiter un dépannage approfondi pour remettre les choses sur la bonne voie. L’utilisation de modèles fournit une base sur laquelle il est possible de s’appuyer, ce qui réduit le temps consacré à la modélisation de modèles complexes de simulation et de jumeaux numériques.
- Exploitation de la modélisation agile et des meilleures pratiques – Les modèles Simio utilisent des schémas de données de fabrication communs qui constituent les données de référence pour l’industrie manufacturière. Cela signifie que les modèles sont développés en utilisant des ensembles de données optimisés qui peuvent représenter les processus de fabrication au sein de votre industrie. Ainsi, vous commencez votre tâche de modélisation avec des données optimisées et vous pouvez tirer parti des processus de modélisation agile en incluant des contraintes et des paramètres supplémentaires si nécessaire.
Premiers pas avec les modèles Simio
Simio propose des modèles qui offrent les avantages susmentionnés pour simplifier et accélérer la conception de modèles de simulation et de jumeaux numériques. Ces modèles comprennent le « modèle de mélange, de remplissage, de réservoir » et le « modèle de fabrication, de transport et de réapprovisionnement ».
Le modèle Mix, Fill, Tank est utilisé pour générer automatiquement des ressources en amont et en aval. Le modèle prend en compte les espaces tampons limités tels que les réservoirs situés entre les ressources en amont et en aval. Il capture également des contraintes cruciales telles que le nettoyage des réservoirs, la connectivité limitée et les règles de répartition dynamique afin d’optimiser la modélisation de la simulation et les résultats de l’ordonnancement.
Lors de l’événement Simio Sync Practical Applications qui vient de se terminer, Simio a présenté l’utilisation des modèles et a montré aux participants comment les appliquer dans un scénario réel. Vous pouvez en savoir plus sur le modèle de mélange, de remplissage et de réservoir et sur la façon dont il peut être utilisé dans l’industrie des biens de consommation emballés et comment vous pouvez en tirer parti.
Le modèle de fabrication, de transport et de réapprovisionnement est un autre outil de modélisation puissant qui permet aux concepteurs de créer et de maintenir automatiquement des modèles détaillés de systèmes complexes au sein de votre entreprise. Le modèle est utilisé pour accélérer le développement du mouvement des matériaux et le processus de réapprovisionnement des matériaux dans un modèle. Vous pouvez voir une courte vidéo montrant comment ce modèle peut être configuré comme des robots mobiles automatisés modélisant des missions de transport.
Conclusion
Les modèles sont des fonctions qui changent la donne et que vous pouvez exploiter pour simplifier la création de modèles de simulation complexes et améliorer les niveaux de précision de vos modèles. Les modèles de fabrication, de transport et de réapprovisionnement, ainsi que les modèles de remplissage, de mélange et de réservoir peuvent être appliqués à la création de modèles complexes dans divers secteurs industriels. Les fabricants de produits pétroliers et gaziers, d’entreposage, de biens de consommation emballés, d’aliments et de boissons, et d’articles de santé peuvent tirer parti des fonctionnalités des modèles de Simio pour développer des modèles de simulation et de jumeaux numériques optimisés.