La simulation est devenue une partie intégrante de nombreuses industries en raison de sa capacité à fournir un aperçu des opérations et des 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.
Définition
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 au sein du 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 en cours.
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 une pièce d’équipement unique, soit un groupe de ressources travaillant à un objectif similaire. Les simulations ABM sont effectuées pour déterminer les effets de ces agents sur les fonctions de l’ensemble du système dont l’agent fait 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 puisqu’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 fournit des résultats plus complets, en particulier lors de la modélisation de processus complexes avec diverses variables et divers événements.
Les différences entre les fonctions de simulation basées sur les agents, les événements discrets et les fonctions de simulation continue
Pour mettre en évidence ces différences, quelques critères seront utilisés. Ces critères comprennent les caractéristiques suivantes :
- Ce qu’ils simulent – Il s’agit des modèles qu’ils simulent le mieux.
- Pas de temps – Il s’agit de la manière dont les techniques perçoivent le passage du temps et les intervalles de temps.
- File d’ attente – Il s’agit de la manière dont les flux d’attente sont gérés.
- Détails statistiques – Il s’agit de la manière dont ils définissent ou évaluent les événements au sein d’un système.
Ce qu’ils simulent
En commençant par avec DES, comme indiqué précédemment, les applications logicielles 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
Pour le logiciel DES, le pas de temps change en fonction de l’occurrence des événements individuels tandis que pour la simulation continue, les pas de temps restent fondamentalement inchangés. Dans les applications logicielles AGM, les pas de temps changent en fonction de l’évolution des interactions de l’agent autonome.
File d’attente
Le logiciel DES applique diverses techniques ou systèmes pour gérer les files d’attente. Il s’agit notamment 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 utilisent uniquement 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 puisqu’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 différences d’application
Les cas d’utilisation fournissent des exemples réalistes pour définir ou mettre en évidence les différences rencontrées lors de l’utilisation de ces différentes techniques de simulation. En commençant par la simulation d’événements discrets , la nature discrète de cette technique en fait un excellent choix pour les simulations industrielles où des événements se produisent.
comprend l’industrie manufacturière, les entreprises de production pharmaceutique, les usines et les industries dotées de systèmes logistiques fonctionnels. Ici, la capacité 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 épargner 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 de l’application , les logiciels DES sont utilisés comme outil de formation et de validation dans l’industrie 4.0, et leur 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 sont conçus des moteurs de simulateurs. 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 les milieux industriels, les applications logicielles de simulation d’événements discrets sont privilégiées, mais la simulation continue est utilisée pour les tâches de conception générative et pour 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 l’occurrence d’inondations et d’ouragans. Ces exemples d’application signifient que la simulation continue est principalement appliquée dans les domaines liés aux STIM.
Les avantages de la simulation continue comprennent la capacité à décrire des systèmes avec des activités variables se produisant dans le 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 les simulations ABM 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. Ici, 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.
ABM est activement utilisé pour surveiller les processus de circulation tels que le trafic et la gestion des flux de clients dans les magasins physiques, les parcs et les centres de loisirs. Un exemple est son utilisation dans un magasin Macy’s. Dans cet exemple, la GPA a été utilisée pour estimer la distribution des vendeurs au sein de son établissement et la façon dont ils interagissent avec les clients afin d’améliorer ses opérations.
Il est également utilisé pour analyser les phénomènes boursiers et le risque opérationnel au sein des organisations dans divers créneaux industriels. Cela met en évidence la polyvalence et la flexibilité que les simulations ABM apportent à divers processus interactifs.
En résumé
La simulation permet de comprendre les relations humaines, les processus industriels, la planification urbaine et régionale, ainsi que les systèmes complexes dans tous les créneaux. Cimentant ainsi son statut d’outil majeur d’analyse de données et de transformation numérique conçu pour chaque organisation.
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 façons. Ces façons incluent 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 fournit 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.