Entrées de données statiques
L'approche du jumeau numérique intelligent
La technologie des jumeaux numériques comble le fossé entre les opérations physiques et la modélisation virtuelle grâce à l'intégration continue des données. Ce qui rend les jumeaux numériques de Simio vraiment intelligents, c'est la prise en charge native et intégrée des réseaux neuronaux et des capacités d'IA - le premier logiciel de simulation de jumeaux numériques basé sur des événements discrets à offrir ce niveau d'intégration directement au sein de son moteur de simulation. Cette intelligence permet de générer des scénarios dynamiques, des modèles auto-calibrés et une aide à la décision automatisée qui transforment la simulation traditionnelle de l'analyse statique à l'optimisation continue.
Les jumeaux numériques intelligents de Simio intègrent des agents d'IA intégrés qui capturent la logique de décision complexe, en générant des données d'entraînement synthétiques pour le développement de modèles d'IA alimentés par TensorFlow. La plateforme permet aux organisations de tester et de valider les algorithmes d'IA dans un environnement virtuel sans risque avant leur mise en œuvre, tandis que son intégration transparente de Python permet aux scientifiques des données d'utiliser des outils familiers pour optimiser davantage la prise de décision et l'optimisation à l'aide du puissant moteur de simulation de Simio.
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Avantages de l'approche de Simio
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Visualiser et comprendre le système
- Créer des modèles précis et dynamiques : Élaborer des modèles complets qui intègrent toutes les règles opérationnelles et la logique décisionnelle pour une représentation complète du système.
- Permettre la visualisation des parties prenantes : Fournir des interfaces visuelles claires qui aident toutes les parties prenantes à comprendre les paramètres de processus complexes et les comportements du système.
- Utiliser l'animation 3D : Communiquer efficacement sur le comportement du système grâce à une visualisation interactive en 3D qui révèle la dynamique opérationnelle.
- Construire une compréhension partagée : Établir une perspective opérationnelle commune à toutes les équipes en créant des modèles visuels des opérations actuelles et proposées.
- Identifier les opportunités d'amélioration : Améliorer la visibilité des performances du système pour découvrir le potentiel d'optimisation grâce à une visualisation numérique complète.
La simulation de jumeaux numériques crée une réplique virtuelle de vos systèmes physiques qui se met à jour en temps réel avec les données opérationnelles. Cette représentation visuelle aide les équipes à développer une compréhension commune du fonctionnement des systèmes et des améliorations possibles.
Réduire les risques liés à la mise en œuvre de nouvelles mesures
- Tester virtuellement les conceptions : Évaluer les nouvelles conceptions et les nouveaux processus dans un environnement numérique sans risque avant de commencer la mise en œuvre physique.
- Identifier les problèmes potentiels : Découvrir et résoudre les problèmes opérationnels avant qu'ils n'aient un impact sur les systèmes réels
- Quantifier les avantages attendus : Calculer les améliorations précises des performances résultant des changements proposés grâce à des résultats de simulation détaillés.
- Renforcer la confiance des parties prenantes : Développer la confiance dans les décisions de mise en œuvre par des démonstrations visuelles des résultats escomptés
- Réduire les coûts de mise en œuvre : Minimiser le temps et les ressources financières associés à la mise en œuvre du système grâce à une validation basée sur la simulation.
Les logiciels de simulation tels que Simio contribuent à atténuer les risques de mise en œuvre en vous permettant de tester d'abord les changements dans un environnement virtuel. Les avantages d'un jumeau numérique basé sur la simulation comprennent l'amélioration de la prise de décision, la réduction des risques opérationnels et l'optimisation des performances.
Analyser et optimiser les performances
- Mesurer les indicateurs clés de performance : Suivre les indicateurs clés de performance dans plusieurs scénarios afin d'identifier les configurations optimales.
- Identifier les goulets d'étranglement du système : Localiser les contraintes qui limitent les performances globales du système grâce à une analyse détaillée des simulations.
- Tester les idées d'amélioration : Évaluer les améliorations potentielles dans un environnement virtuel sans risque avant de les mettre en œuvre.
- Optimiser l'allocation des ressources : Maximiser l'utilisation des ressources critiques grâce à des simulations basées sur des données.
- Évaluer les compromis objectifs : Équilibrer les priorités concurrentes en comprenant les impacts sur les performances à travers différents scénarios.
Grâce à la simulation d'analyse d'hypothèses, les équipes peuvent tester plusieurs scénarios sans perturber les opérations réelles. Cette capacité permet une amélioration continue basée sur des données plutôt que sur l'intuition ou la conjecture.
Évaluer et analyser les alternatives
- Comparer les différentes options de conception : Évaluer objectivement plusieurs options de conception à l'aide de mesures de performance cohérentes.
- Quantifier les différences de performance : Mesurer les variations opérationnelles précises entre des options de configuration concurrentes
- Comprendre les facteurs de sensibilité : Déterminer comment les résultats réagissent aux modifications des hypothèses clés et des paramètres d'entrée
- prendre des décisions fondées sur des données : Sélectionner les configurations optimales sur la base de résultats de simulation complets
- Documenter les raisons de la sélection : Créer des dossiers clairs expliquant le raisonnement fondé sur des preuves qui sous-tend les alternatives choisies.
En mettant en œuvre un jumeau numérique, les organisations peuvent évaluer les alternatives à l'aide de données opérationnelles actuelles, garantissant ainsi que les décisions sont basées sur les informations les plus récentes disponibles.
Améliorer la conception des systèmes et le déploiement des dépenses d'investissement
- Optimiser l'agencement des installations : Concevoir des flux de processus et des aménagements physiques efficaces grâce à des tests de simulation.
- Dimensionner l'équipement et le personnel : Déterminer les niveaux de ressources optimaux sur la base de demandes opérationnelles simulées
- Valider les exigences de conception : Confirmer que les conceptions proposées répondront aux spécifications de performance avant la mise en œuvre.
- Maximiser les retours sur investissement : Assurer le meilleur retour sur investissement possible en matière d'infrastructure et d'équipement
- Éviter les dépenses inutiles : Prévenir la sur-ingénierie et les dépenses excessives grâce à une prise de décision basée sur des preuves.
Un jumeau numérique intelligent Simio combine des capacités de simulation avec l'IA pour permettre une analyse prédictive et une optimisation autonome. Cette approche garantit que les nouvelles conceptions de systèmes ne sont pas seulement efficaces au moment du lancement, mais qu'elles peuvent également s'adapter à des conditions changeantes au fil du temps.
Comprendre l'impact des variations
- Modéliser une variation réaliste : Représenter la variabilité réelle du système à l'aide de distributions statistiques appropriées
- Analyser les effets sur les performances : Quantifier l'influence des variations opérationnelles sur les performances globales du système
- Identifier les sources de variation critiques : Déterminer les sources de variabilité qui ont l'impact le plus important sur les résultats.
- Élaborer des stratégies d'atténuation : Créer des approches pour minimiser les effets négatifs des variations inévitables du système
- Construire des systèmes opérationnels robustes : Concevoir des processus qui fonctionnent efficacement malgré l'incertitude et la variabilité inhérentes.
Lorsque l'on compare les approches de simulation et de jumeau numérique, la principale différence réside dans la manière dont elles gèrent l'intégration des données en temps réel et l'adaptation du modèle qui en découle. Alors que la simulation traditionnelle utilise des données historiques et des distributions statistiques, les jumeaux numériques intègrent des flux de données en direct pour créer et adapter automatiquement des modèles de simulation qui reflètent les conditions actuelles avec plus de précision.
Explorer en permanence les possibilités d'amélioration des processus
- Créer des environnements d'essai virtuels : Créer des bacs à sable numériques pour évaluer les idées d'amélioration sans perturber les opérations.
- Impliquer les parties prenantes dans l'optimisation : Impliquer les équipes interfonctionnelles dans le processus d'amélioration par le biais de simulations interactives.
- Quantifier les avantages de l'amélioration : Calculer les gains de performance attendus des améliorations de processus proposées
- Hiérarchiser les initiatives d'amélioration : Classer les améliorations potentielles en fonction de leur valeur simulée et de la faisabilité de leur mise en œuvre.
- Mettre en œuvre les changements en toute confiance : Exécuter les modifications de processus avec certitude sur la base d'une validation complète de la simulation.
En déployant la technologie du jumeau numérique, les organisations permettent une optimisation continue au fur et à mesure que les conditions changent, créant ainsi un cycle d'amélioration continue alimenté par des données en temps réel, l'IA et l'analyse avancée.
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Simio : Le meilleur choix pour la simulation
La plateforme de jumelage numérique de Simio associe de puissantes capacités de simulation à une conception intuitive pour permettre de tester efficacement des scénarios de simulation. Notre technologie offre une valeur exceptionnelle grâce à un ensemble complet de fonctionnalités qui s'adaptent à vos défis opérationnels uniques.
Expérience de modélisation intuitive
Simio offre un environnement de modélisation à la fois puissant et intuitif qui combine des interfaces traditionnelles de type pointer-cliquer avec des approches avancées générées et pilotées par les données pour développer des jumeaux numériques intelligents. La plateforme permet de construire des modèles par "glisser-déposer" sans programmation, tout en favorisant un développement rapide grâce à des bibliothèques d'objets configurables et des modèles spécifiques à l'application.
Les principales fonctionnalités sont les suivantes
- Modélisation générée par les données : Simplifie les scénarios de modélisation complexes et s'adapte aux applications multisites.
- Objets intelligents prêts à l'emploi : Réduit le temps de mise en route pour les nouveaux utilisateurs grâce à des bibliothèques d'objets prêts à l'emploi.
- Structure de conception hiérarchique : Permet aux modèles d'être instanciés en tant qu'objets dans d'autres modèles.
- Modèles spécifiques à l'industrie : Fournit des objets prédéfinis, une logique de processus et des schémas de données.
- Intégration de NVIDIA Omniverse : Permet une meilleure visualisation et un développement collaboratif des modèles
- Compatibilité CAO étendue : Prise en charge de systèmes tels que SketchUp, AutoCAD, Inventor et SOLIDWORKS.
L'interface intuitive de Simio rend la puissante technologie de jumeau numérique accessible à la fois aux experts en simulation et aux novices en matière de modélisation, ce qui permet une adoption plus large au sein des organisations tout en minimisant les besoins de support à long terme.
Visualisation et animation 3D
Les modèles Simio Process Digital Twin sont de véritables jumeaux numériques en termes de précision opérationnelle et de détails visuels. Grâce aux fonctionnalités 3D, SIG et VR, les utilisateurs disposent de puissantes fonctions de visualisation :
- Animation 3D réaliste : Affiche le comportement du système avec des mises à jour de l'état opérationnel en temps réel
- Importation de graphiques multiformats : Incorpore des graphiques CAO, 2D et 3D provenant d'applications telles que SketchUp, AutoCAD, Inventor et SOLIDWORKS.
- Intégration de NVIDIA Omniverse : Améliore la visualisation collaborative grâce à la plate-forme NVIDIA.
- Création de tableaux de bord dynamiques : Mise à jour des informations pendant l'exécution du modèle pour une vision en temps réel
- Définition de points de vue personnalisés : Mise en évidence de zones d'intérêt spécifiques pour une analyse ciblée
- Enregistrement et lecture : Partage des connaissances avec les parties prenantes par le biais de simulations capturées
- Vaste bibliothèque de symboles 3D : Accès à plus d'un million de symboles 3D gratuits à partir de 3D Warehouse
La simulation en temps réel avec des flux de données en direct crée un modèle dynamique qui évolue au fur et à mesure que les opérations changent. Cette représentation visuelle aide les parties prenantes à comprendre les systèmes complexes et renforce la confiance dans la précision du modèle.
Simulation, expérimentation et analyse
Les fonctions intégrées de construction de modèles, de simulation, d'expérimentation et d'analyse de Simio permettent aux utilisateurs d'exploiter le pouvoir de décision de la simulation d'événements discrets :
- Gestion automatisée de scénarios : Comparaison systématique d'alternatives par le biais d'une expérimentation organisée
- Procédures de classement et de sélection : Identification des solutions optimales grâce à des méthodes d'évaluation structurées
- Outils d'analyse de sensibilité : Compréhension des principaux facteurs de performance grâce à des tests de variation des paramètres
- Capacités d'analyse des risques : Quantification de l'incertitude des résultats à l'aide de méthodes statistiques
- Rapports interactifs sous forme de tableaux de bord : Personnalisation des affichages visuels pour répondre aux attentes des parties prenantes
- Visualisation du diagramme de Gantt : Offre une clarté exceptionnelle pour la visualisation et la planification des processus.
- Fonctionnalité d'exportation avancée : Permet une analyse plus poussée dans Excel ou d'autres outils spécialisés.
L'approche "Glass Box" de Simio permet aux utilisateurs d'identifier facilement les contraintes ou les retards liés à la disponibilité des matériaux ou des ressources, ce qui garantit que les résultats de Process Digital Twin sont à la fois transparents et exploitables. L'interface d'expérimentation permet d'ajuster rapidement les paramètres des scénarios sans codage, en comparant les configurations aux indicateurs clés de performance de l'entreprise afin de déterminer la configuration la plus efficace.
Temps d'exécution rapides
L'architecture de Simio est conçue pour la performance, ce qui permet :
- Une exécution rapide du modèle : Un retour d'information rapide quelle que soit la taille ou la complexité du modèle
- Une gestion efficace des grands modèles : Gestion de modèles complexes d'installations multi-sites et de chaînes d'approvisionnement de bout en bout
- L'utilisation du traitement parallèle : Permet une expérimentation plus rapide grâce au calcul multicœur.
- Prise en charge de l'architecture 64 bits : Prise en charge des applications à forte intensité de mémoire et des grands ensembles de données
- Capacités d'exécution par lots : Facilite l'analyse approfondie grâce à l'exécution automatisée de scénarios
- Simulation déclenchée par un événement : Automatise les simulations en fonction des événements ou des programmes du système.
- Synchronisation optimisée des données : Améliore les performances du jumeau numérique pour une aide à la décision en temps réel
Les analyses de simulation avancées transforment les données brutes en informations exploitables pour une amélioration continue. L'optimisation des performances de Simio garantit que même les modèles complexes de jumeaux numériques s'exécutent suffisamment rapidement pour permettre une prise de décision en temps réel.
Une véritable conception orientée objet
L'architecture logicielle brevetée de Simio permet de créer et de modifier des objets intelligents sans programmation :
- Définition d'objets basée sur les processus : Définit les objets par le biais de flux de processus graphiques plutôt que par le code.
- Encapsulation de la logique et de l'animation : Création d'objets réutilisables qui combinent comportement et visualisation
- Cadre de modélisation hiérarchique : Gestion de la complexité par le biais de relations structurées entre les objets
- Développement basé sur l'héritage : Permet un développement et une maintenance efficaces du modèle grâce à la hiérarchie des objets.
- Extension d'objets sans code : Extension des objets existants sans nécessiter de programmation
- Création de bibliothèques personnalisées : Développement de collections d'objets spécifiques à l'industrie ou à l'organisation
- Cadre d'objets de jumeaux numériques : Intégration transparente avec les systèmes physiques par le biais d'interfaces normalisées
Les objets peuvent être facilement partagés entre les projets et les utilisateurs, avec des objets intelligents interagissant comme des "agents" prenant des décisions autonomes et informées. Simio fonctionne comme une "boîte de verre" avec des objets facilement compréhensibles et modifiables, stockés dans un format XML lisible qui s'intègre aux applications tierces de contrôle des révisions.
Architecture logicielle avancée
L'architecture moderne de Simio répond aux besoins de simulation des entreprises :
- Fondation .NET : Permet une intégration transparente avec d'autres systèmes et technologies
- Capacités d'accès API : Prise en charge d'applications et d'interfaces personnalisées par le biais d'interfaces programmables
- Prise en charge de la simulation distribuée : Permet le traitement des simulations sur plusieurs machines afin d'améliorer les performances.
- Base de données relationnelle en mémoire : Fournit un accès ultra-rapide aux données, configurable pour correspondre à n'importe quelle source de données externe.
- Intégration complète des données : Connexion avec des bases de données, des feuilles de calcul et d'autres sources de données
- Intégration du contrôle de version : Favorise la collaboration au sein de l'équipe grâce à des processus de développement gérés
- Synchronisation des jumeaux numériques : Facilite l'échange de données en temps réel entre les systèmes physiques et virtuels
Simio s'appuie sur les dernières technologies et sur un processus de développement agile pour proposer rapidement de nouvelles fonctionnalités et améliorations, avec 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 de scénarios.
Cadre flexible pour les données et l'intégration
L'architecture ouverte de Simio offre des possibilités étendues d'intégration de données :
- Connectivité avec les bases de données d'entreprise : Connexion directe à SQL Server, Oracle et autres bases de données d'entreprise.
- Prise en charge de l'intégration Excel : Facilite l'importation et l'exportation de données à l'aide d'outils de feuille de calcul familiers.
- Compatibilité avec de nombreux formats : Prise en charge des formats CSV, XML et d'autres formats de fichiers de données courants.
- Intégration des données IoT : incorpore des flux de données en temps réel provenant d'appareils IoT et d'autres sources
- Connectivité des services web : Intégration avec des applications basées sur le cloud via des protocoles standard
- Synchronisation des systèmes d'entreprise : Maintient la cohérence des données du jumeau numérique avec les systèmes opérationnels.
- Intégration des systèmes MES : Se connecte aux systèmes d'exécution de la fabrication tels qu'AVEVA et Tulip.
- Compatibilité avec les passerelles IoT : Prise en charge de PTC Kepware IoT Gateway et de HighByte Intelligence Hub.
- Connectivité cloud et ERP : Fournit des API Web pour les principales plateformes (AWS, Azure, Google Cloud) et systèmes (SAP S/4HANA, OMP, Kinaxis, Oracle, Microsoft Dynamics).
Ce cadre d'intégration complet garantit un flux de données transparent entre les systèmes physiques et leurs homologues virtuels, en maintenant la synchronisation qui est essentielle pour une mise en œuvre efficace du jumeau numérique.
Déploiements évolutifs
Simio offre une gamme d'options de déploiement pour répondre aux divers besoins organisationnels :
- Déploiement sur le poste de travail : Prise en charge des utilisateurs individuels avec des options d'installation locale
- Gestion des licences en réseau : Permet l'accès à l'équipe par le biais de serveurs de licences centralisés
- Disponibilité à l'échelle de l'entreprise : Facilite le déploiement à l'échelle de l'entreprise grâce à une architecture évolutive
- Mise en œuvre dans le nuage : Permet des expériences à grande échelle et une mise à l'échelle efficace des ressources
- Déploiement de modèles en temps réel : Prise en charge de l'utilisation opérationnelle des modèles sans environnement de développement
- Jumeaux numériques multi-échelles : Permet le déploiement de jumeaux numériques à n'importe quelle échelle, des processus uniques aux entreprises entières.
- Visualisation collaborative : Fournit des tableaux de bord interactifs basés sur le web pour l'engagement des parties prenantes.
- Contrôle d'accès basé sur les rôles : Gestion de l'engagement des parties prenantes à l'échelle de l'entreprise par le biais de systèmes d'autorisation
Les applications complètes de Simio couvrent la simulation et l'analyse, la conception et l'optimisation des processus, la planification et l'ordonnancement, l'orchestration de l'atelier et la gestion des processus de conception à l'exploitation, garantissant ainsi que le logiciel de simulation peut évoluer avec les besoins de l'organisation.
Commentaires des utilisateurs
Jarrod ThomeResponsable de la conception des processus et de la modélisation de la simulation, McDonald's
"Nos clients veulent à la fois du choix et de la rapidité. En comprenant l'évolution des attentes de nos clients et en tirant parti de la modélisation rapide avec Simio, nous sommes prêts à relever ce défi."
Jonathan MillerIngénieur industriel et modélisateur de simulationAlcoa
"Le jumeau numérique Simio est désormais utilisé 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour générer des plans accessibles à tous. Ces plans sont utilisés lors des réunions de gestion quotidiennes pour établir la stratégie. Le modèle Simio Digital Twin a été exécuté plus de 65 000 fois pour générer des plans. Cela équivaut à faire tourner le modèle toutes les heures pendant plus de 7 ans.
J. Spencer WilliamsFondateur, président et directeur général du Centre d'information sur les retraites (CEORetirement Clearinghouse)
"Franchement, j'ai été stupéfait de constater qu'à chaque fois que nous avions une nouvelle question ou un nouveau niveau de complexité à prendre en compte dans la simulation, le logiciel Simio répondait à l'appel et à nos besoins.
Thomas LewisDirecteur associé - Business Insight & AnalyticsBristol Myers Squibb
"Sur l'ensemble de nos sites, nous avons plusieurs utilisateurs de Simio de différents niveaux de compétence, et nous avons été en mesure de transférer avec succès les modèles aux équipes locales avec des instructions guidées sur la façon d'apporter des modifications au niveau conceptuel du modèle grâce à des entrées basées sur les données. Nous considérons la configuration des modèles de Simio, basée sur les données et générée par les données, comme un outil clé pour le développement de Digital Twin.
José VilarChef de projet Nissan Europe
"Nous trouvons que l'utilisation d'objets pour construire rapidement un modèle de travail d'une usine est très appropriée. De plus, la possibilité d'ajouter une logique supplémentaire dans le cas du mouvement et de la synchronisation de différentes lignes par le biais d'un ensemble d'instructions est facile à mettre en œuvre et nous a permis d'élargir notre capacité à résoudre des problèmes plus complexes."
Morgan MistysynResponsable de l'excellence opérationnelle Penske
"Simio ne peut être remplacé ou surpassé pour la puissance et la capacité que vous gagnez en l'utilisant. Les informations glanées à partir d'un modèle comme celui-ci sont vraiment inégalées. Simio est un outil incroyablement puissant qui permet à Penske de s'améliorer chaque jour.
Mike LazzaroniAnalyste principal de la planificationAéroport international de Vancouver
"En utilisant les avantages prospectifs offerts par les analyses de performance basées sur la simulation de Simio, nous avons économisé des dizaines de millions de dollars d'investissements inutiles dans des projets d'expansion de bâtiments."
Carlos Lares Senior Business Unit Ops Manager Skyworks Solutions
"Nous avons modélisé le processus d'assemblage du prototype dans Simio et ajusté les ressources pour réduire les délais de 3 semaines à moins d'une semaine".
Wim de VilliersChercheur de données senior, QuantumBlack AI by McKinseyMcKinsey & Company
"Sur toutes les lignes [de production] et tous les programmes testés, nous avons pu démontrer une augmentation de 8 % de la production. Cette augmentation a été obtenue en utilisant un optimiseur de boîte noire développé par McKinsey et un modèle Simio Digital Twin".
Anna PalmeriusIngénieur de projetVantage Airport Group
"J'apprécie la rapidité de Simio lorsque j'effectue des expériences, car il utilise tous les cœurs [de traitement] de mon ordinateur. 'Boom' et c'est fait !"
Louis RoyPlanificateur principal d'aéroportAECOM
"La possibilité de tester les installations prévues dans diverses conditions nous a permis de comprendre les différents compromis et de fournir des conceptions bien adaptées aux besoins de nos clients, qui peuvent être étendues en fonction de l'augmentation du trafic".
Mara VeronezIngénieur de projetCosan Combustiveis e Lubrificantes S.A.
"Le modèle s'est avéré très proche de la dynamique réelle des opérations du mouvement interne du sucre de canne de CTC dans l'usine. Il permet également de visualiser les points d'attente et les ressources dont le taux d'occupation est élevé ou faible."
Benjamin BravermanChef de produit principal, QuantumBlack AI by McKinseyMcKinsey & Company
"Nous avons construit des dizaines de jumeaux numériques évolutifs pour nos clients avec une précision de prédiction de 99 % en tirant parti de solutions commerciales telles que Simio et en construisant des solutions personnalisées en Python.
Qui utilise le logiciel de simulation Simio ?
La simulation d'événements discrets (DES) crée un environnement à faible risque pour modéliser et prédire avec précision le comportement et les performances de n'importe quel processus ou système complet. Grâce à un flux de travail impliquant la simulation et l'expérimentation, les utilisateurs bénéficient d'une visualisation 3D complète et d'une connaissance approfondie du comportement opérationnel, d'une analyse détaillée des performances et d'une optimisation puissante des performances des processus et des systèmes, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et d'améliorer le fonctionnement du système. Qu'il s'agisse d'entreprises commerciales, d'agences gouvernementales ou d'institutions académiques, quel que soit le secteur d'activité ou la taille de l'entreprise, les organisations confrontées à des défis opérationnels complexes peuvent exploiter les capacités polyvalentes du logiciel de simulation d'événements discrets de Simio.
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Banque
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Chimique
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La construction
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Biens de consommation emballés
Services aux consommateurs
Défense
L'énergie
Alimentation et boissons
Académique
Agriculture
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Aéroports et compagnies aériennes
Automobile
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Exploitation minière
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