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Simio Digital Twin Simulation + Optimisation de l’IA

Exploiter la puissance de l’IA pour améliorer la prise de décision et la performance opérationnelle

Améliorer les performances d’optimisation grâce à l’IA

Simio est le premier éditeur de logiciels de simulation de jumeaux numériques basés sur les événements discrets à offrir un support natif et intégré pour les réseaux neuronaux. Notre support développé en interne pour cette puissante approche d’optimisation basée sur l’IA ne nécessite aucun codage et est directement intégré dans le moteur de simulation de Simio, éliminant ainsi le besoin d’applications tierces externes. Notre prise en charge complète des réseaux neuronaux comprend la possibilité de définir et d’utiliser des réseaux neuronaux pour l’inférence directement dans la logique des modèles Simio Process Digital Twin, ainsi que la capacité de capturer automatiquement des données d’entraînement synthétiques à partir des modèles Simio à l’aide des fonctions de collecte de données intégrées et du Neural Networks Trainer alimenté par TensorFlow. Simio prend en charge l’importation et l’exécution de modèles d’IA tiers en utilisant le moteur d’inférence standard ONNX, et les fonctions de collecte de données d’entraînement de Simio peuvent également être utilisées pour générer et exporter des données d’entraînement synthétiques à utiliser avec des outils d’IA tiers.

Caractéristiques principales

Améliorer l’intelligence des modèles grâce à l’IA intégrée

  • Intégrez des agents d’intelligence artificielle pour capturer la logique décisionnelle complexe, simplifier les modèles et optimiser les processus opérationnels afin d’améliorer les performances de votre système.
  • Exécuter des agents d’intelligence artificielle en cours d’exécution pour prendre des décisions optimisées en matière de sélection des ressources dans chaque modèle d’installation en fonction de l’état actuel.
    • Exemple d’application dans le secteur de la fabrication : Prévoir avec précision les délais d’exécution des tâches sur l’ensemble des lignes de production.
  • Optimisez les décisions d’approvisionnement de la chaîne d’approvisionnement en utilisant les délais et les coûts de production prédits par l’IA pour chaque usine candidate, en tenant compte de la charge et de la gamme de produits à chaque poste de travail au sein de l’usine.
    • Cette approche basée sur l’IA élimine la nécessité de supposer des délais statiques, d’utiliser des périodes artificielles et de s’appuyer sur des modèles de capacité approximatifs, tels qu’ils sont employés dans les systèmes traditionnels de planification générale.
  • L’optimisation avec des réseaux neuronaux intégrés – plutôt qu’avec la logique de processus traditionnelle – dans les jumeaux numériques de Simio Process, réduira le temps nécessaire pour générer des solutions de planification et d’ordonnancement optimisées dans des déploiements opérationnels réels.

Banc d’essai de test et de validation de l’IA

  • Testez et validez les performances et le comportement des algorithmes d’IA avant leur mise en œuvre dans un environnement virtuel sans risque.
  • Ajustez facilement les performances des agents d’intelligence artificielle en évaluant différentes configurations d’apprentissage automatique et paramètres hyperparamétriques.
  • Les jumeaux numériques de Simio Process, intégrés avec des algorithmes d’apprentissage automatique, peuvent être utilisés pour des simulations et des expérimentations afin de concevoir et d’analyser des processus opérationnels. Les jumeaux numériques de Simio Process peuvent également être déployés dans des scénarios opérationnels réels pour garantir l’optimisation des solutions de planification et d’ordonnancement.

 

Génération de données synthétiques de formation à l’IA

  • Les modèles Digital Twin de Simio Process peuvent créer des données propres, étiquetées et entièrement réalisables couvrant l’ensemble de l’espace de solution pour l’entraînement des agents d’intelligence artificielle.
  • Les réseaux neuronaux intégrés et externes peuvent être formés à l’aide de l’algorithme de formation par descente de gradient intégré à Simio.
  • Les données d’entraînement synthétiques peuvent être exportées vers des réseaux neuronaux tiers externes à des fins d’entraînement. Les réseaux neuronaux formés peuvent ensuite être réimportés dans Simio pour être exécutés.
  • Lorsque des changements interviennent dans les conditions opérationnelles – comme l’ajout de nouveaux équipements, l’introduction de nouveaux produits ou des changements dans les flux de processus – le modèle Simio Process Digital Twin peut être automatiquement mis à jour pour refléter ces changements, et de nouvelles données d’entraînement peuvent être automatiquement créées pour recycler les agents d’intelligence artificielle.

Intégration de l’apprentissage automatique et des optimiseurs externes

  • Lorsque vous travaillez avec des jumeaux numériques de processus complexes qui impliquent de nombreuses entrées et sorties – telles que les données de base (entrée), les prévisions de vente (entrée) et de multiples KPI (sortie) – l’exploitation de l’apprentissage automatique ou d’autres approches d’optimisation basées sur l’IA pour affiner les paramètres du système peut débloquer des améliorations plus importantes de l’efficacité opérationnelle et de la rentabilité que la simulation seule.
  • Simio offre un support robuste pour la mise à l’échelle de la puissance de calcul et de la mémoire afin de gérer efficacement l’augmentation des réplications/exécutions de scénarios, garantissant ainsi la confiance dans des solutions optimisées.
  • En utilisant des langages de programmation tels que Python, des scripts peuvent être créés pour générer et exécuter automatiquement des réplications de modèles Simio Process Digital Twin dirigés par un algorithme ou une application d’optimisation de l’IA. Les résultats peuvent être renvoyés à l’optimiseur après chaque exécution afin d’influencer les réplications futures.
    • Cette approche permet à l’apprentissage automatique et à d’autres algorithmes avancés d’interagir étroitement avec les jumeaux numériques de Simio Process, en combinant les forces de la simulation d’événements discrets et de l’optimisation de l’apprentissage automatique.
  • Simio est conçu dès le départ pour permettre une intégration bidirectionnelle transparente des données et une automatisation rationalisée avec des applications tierces et des langages de programmation tels que Python, ce qui permet un couplage étroit avec les jumeaux numériques de Simio Process pour créer rapidement et automatiquement de nouvelles données et de nouveaux scénarios.
    • Cette méthodologie puissante soutient la conception du système, l’automatisation du flux de travail et l’optimisation continue du système.
    • L’architecture de Simio permet aux développeurs web et aux scientifiques des données d’exploiter pleinement la technologie Process Digital Twin, permettant la création de scénarios de simulation et d’optimisation qui soutiennent la prise de décision des parties prenantes dans l’ensemble de l’entreprise.
En savoir plus sur la création de jumeaux numériques intelligents à l’aide de réseaux neuronaux basés sur l’IA

Formation et test des réseaux neuronaux

L’entraînement d’un modèle de réseau neuronal, également appelé agent, intégré à un jumeau numérique Simio Process est un processus simple. Chaque simulation Simio utilise l’agent de réseau neuronal intégré pour l’inférence et garantit des performances optimales en générant automatiquement des données d’entraînement synthétiques pour contrôler et réentraîner le modèle.

  • Les données d’entraînement synthétiques enregistrées et sauvegardées dans un référentiel d’entraînement sont utilisées par Simio pour entraîner un modèle de réseau neuronal en amont ou peuvent être exportées pour entraîner un modèle de réseau neuronal externe développé dans une application tierce.

 

  • L’entraîneur intégré de Simio est alimenté par TensorFlow, l’un des cadres d’apprentissage profond les plus populaires et un moteur d’IA open-source de Google.

 

  • Les fonctions de formation avancées de TensorFlow sont entièrement intégrées à Simio, créant un processus de formation transparent sans avoir à importer ou à exporter des données vers des outils tiers.

La puissance de la simulation d’événements discrets et de l’IA

La combinaison de la simulation d’événements discrets et de l’IA pour relever des défis opérationnels complexes dans les environnements de fabrication et les chaînes d’approvisionnement est une application idéale pour cette technologie de pointe. La plateforme agile de Simio pour le développement de jumeaux numériques de processus adaptatifs intelligents fournit tous les outils nécessaires pour former, tester et intégrer des agents de réseaux neuronaux profonds dans les modèles Simio, ainsi que pour interagir de manière bidirectionnelle avec les algorithmes d’apprentissage automatique afin de renforcer l’intelligence du modèle, d’améliorer les résultats de l’optimisation et de réduire les temps d’exécution.

Applications de planification de la production

La combinaison de la simulation d’événements discrets et de l’IA est particulièrement précieuse dans les applications de jumeaux numériques de processus impliquant la planification de la production. Les réseaux neuronaux peuvent être entraînés à prédire des indicateurs clés de performance (KPI) critiques, tels que l’évolution dynamique des délais de production pour une ligne de production unique ou une usine entière.

Applications de la gestion de la chaîne d’approvisionnement

La gestion de bout en bout de la chaîne d’approvisionnement est une autre application idéale pour les jumeaux numériques de processus, où les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour prendre des décisions critiques concernant l’approvisionnement des fournisseurs en prédisant les délais de production pour chaque fournisseur candidat et en sélectionnant le producteur le moins cher capable d’exécuter la commande dans les délais.

L’agilité des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux apprennent comment les changements, les ressources secondaires, les règles commerciales et d’autres complexités de la production influent sur les prévisions des indicateurs clés de performance.

Éliminer les logiciels de planification de la production

Les décisions d’approvisionnement des usines basées sur l’IA et utilisant les jumeaux numériques de Simio Process pour les applications de la chaîne d’approvisionnement éliminent le besoin d’un logiciel de planification de la production principale.