Logiciel de simulation d’événements discrets : Simulez des hypothèses avec un jumeau numérique intelligent
Testée et éprouvée, la plateforme logicielle de simulation d’événements discrets Simio offre une polyvalence et des capacités inégalées pour simuler des scénarios de simulation avec des jumeaux numériques intelligents afin de résoudre des problèmes opérationnels complexes.
Qu’est-ce que la simulation d’événements discrets ?
La simulation d’événements discrets permet aux organisations de modéliser des systèmes complexes dans lesquels les changements d’état se produisent à des moments précis. La simulation d’événements discrets se concentre sur les moments précis où des changements se produisent dans un système – comme l’arrivée d’un client, une panne de machine ou l’achèvement d’un processus.
Avec l’approche de Simio, la simulation d’événements discrets devient plus puissante grâce à l’intégration, devenant ainsi de véritables jumeaux numériques intelligents. Cette évolution permet aux organisations non seulement de modéliser leurs systèmes, mais aussi de connecter ces modèles aux données opérationnelles en temps réel, créant ainsi une réplique virtuelle dynamique qui évolue en même temps que les opérations physiques.
La simulation d’événements discrets est particulièrement efficace pour :
- Projets nouveaux : Modélisation de nouvelles installations, de nouveaux processus ou de nouveaux systèmes
- Analyse des friches industrielles : Analyse des modifications apportées aux activités existantes
- Gestion de la variabilité : Comprendre et atténuer l’impact de la variabilité
- Optimisation des ressources : Optimisez l’allocation des ressources et les configurations du système
- Amélioration des performances : Améliorez les performances et l’efficacité globales du système
Le fondement de la simulation d’événements discrets réside dans sa capacité à représenter des entités (produits, clients, documents) circulant dans un processus tout en interagissant avec des ressources (équipement, personnel, espace) selon une logique définie. Lorsqu’elle est complétée par la technologie du jumeau numérique, la simulation d’événements discrets passe d’un outil d’analyse à un actif opérationnel continu qui fournit une valeur continue grâce à des informations en temps réel et à des capacités d’analyse par simulation.
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 les 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.
Comment les jumeaux numériques améliorent la simulation d’événements discrets
Les modèles traditionnels de simulation d’événements discrets fournissent des informations précieuses, mais les jumeaux numériques intelligents portent cette capacité à un niveau supérieur. En créant une réplique virtuelle des systèmes physiques qui se met à jour en temps réel, les jumeaux numériques permettent une analyse d’hypothèses plus dynamique et plus précise.
Simulation traditionnelle d’événements discrets
- Entrées de données statiques
- Configuration manuelle du scénario
- Analyse ponctuelle
- Intégration limitée
Jumelage numérique intelligent Simulation d’événements discrets
- Intégration de données en temps réel
- Génération de scénarios par l’IA
- Suivi et adaptation continus
- Connecté à l’IdO, à l’ERP et à d’autres systèmes
Un jumeau numérique de processus offre une visibilité sans précédent sur vos opérations en reproduisant des processus réels dans un environnement virtuel. Cette approche vous permet de :
- Émulation des performances du système : Contrôlez les opérations en cours en temps quasi réel grâce à une représentation numérique synchronisée.
- Identifier les nouveaux goulets d’étranglement : Identifier les contraintes et les inefficacités au fur et à mesure qu’elles se développent dans le système opérationnel.
- Testez les scénarios de solution : Évaluez les améliorations potentielles avant la mise en œuvre physique dans un environnement virtuel sans risque.
- Prévoir le comportement opérationnel : Prévoir les performances futures du système sur la base des conditions actuelles et des modèles historiques.
- Permettre une optimisation continue : Améliorez les opérations de manière continue plutôt que par des interventions périodiques.
Grâce à la simulation de l’analyse d’hypothèses, les équipes peuvent tester plusieurs scénarios sans perturber les opérations réelles. Cette capacité est particulièrement précieuse lorsqu’il s’agit d’évaluer les changements potentiels à apporter aux systèmes existants ou de concevoir des processus entièrement nouveaux.
Avantages de l’approche de Simio
Visualiser et comprendre le système
- Créez des modèles précis et dynamiques : Développez des modèles complets qui capturent toutes les règles opérationnelles et la logique de décision 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 complexes du processus et les comportements du système.
- Utilisez l’animation 3D : Communiquez efficacement sur le comportement du système grâce à une visualisation interactive en 3D qui révèle la dynamique opérationnelle.
- Développez une compréhension commune : Établissez une perspective opérationnelle commune à toutes les équipes en créant des modèles visuels des opérations actuelles et proposées.
- Identifier les possibilités d’amélioration : Améliorez la visibilité des performances du système pour découvrir les possibilités 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 à apporter.
Réduire les risques liés à la mise en œuvre de nouvelles mesures
- Testez virtuellement les conceptions : Évaluez 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 : Découvrez et résolvez les problèmes opérationnels avant qu’ils n’aient un impact sur les systèmes réels.
- Quantifier les avantages attendus : Calculez les améliorations précises des performances résultant des changements proposés à l’aide de résultats de simulation détaillés.
- Renforcer la confiance des parties prenantes : Développez la confiance dans les décisions de mise en œuvre grâce à des démonstrations visuelles des résultats escomptés.
- Réduire les coûts de mise en œuvre : Minimisez le temps et les ressources financières associés à la mise en œuvre du système grâce à la 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 une meilleure prise de décision, une réduction des risques opérationnels et une optimisation des performances.
Analyser et optimiser les performances
- Mesurez les indicateurs clés de performance : Suivez les indicateurs clés de performance dans plusieurs scénarios afin d’identifier les configurations optimales.
- Identifier les goulets d’étranglement du système : Localisez les contraintes qui limitent les performances globales du système grâce à une analyse de simulation détaillée.
- Tester les idées d’amélioration : Évaluez les améliorations potentielles dans un environnement virtuel sans risque avant de les mettre en œuvre.
- Optimisez l’affectation des ressources : Maximisez 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 dans différents scénarios.
Grâce à la simulation de l’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
- Comparez les différentes options de conception : Évaluez objectivement plusieurs options de conception à l’aide de mesures de performance cohérentes.
- Quantifiez les différences de performance : Mesurez 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.
- Prenez des décisions fondées sur des données : Sélectionnez les configurations optimales sur la base de résultats de simulation complets
- Documenter les raisons de la sélection : Créez des dossiers clairs expliquant le raisonnement fondé sur des données probantes 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, ce qui garantit 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 : Concevez des flux de processus et des aménagements physiques efficaces grâce à des tests de simulation.
- Adapter l’équipement et le personnel : Déterminez les niveaux de ressources optimaux sur la base de demandes opérationnelles simulées.
- Valider les exigences de conception : Confirmez que les conceptions proposées répondront aux spécifications de performance avant la mise en œuvre.
- Maximiser les retours sur investissement : Assurez le meilleur retour sur investissement possible pour les infrastructures et les équipements.
- Éviter les dépenses inutiles : Prévenir les excès d’ingénierie et les dépenses excessives grâce à une prise de décision fondée sur des données probantes.
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 : Déterminez 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 jumeaux numériques aux approches de simulation, la principale différence réside dans la manière dont ils gèrent l’intégration des données en temps réel et l’adaptation des modèles 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 améliorations à apporter aux processus
- Créez des environnements d’essai virtuels : Créez des bacs à sable numériques pour évaluer les idées d’amélioration sans perturber les opérations.
- Faites participer les parties prenantes à l’optimisation : Impliquez les équipes interfonctionnelles dans le processus d’amélioration par le biais de simulations interactives.
- Quantifier les avantages de l’amélioration : Calculez les gains de performance attendus des améliorations de processus proposées.
- Classer les initiatives d’amélioration par ordre de priorité : Classez les améliorations potentielles en fonction de leur valeur simulée et de la faisabilité de leur mise en œuvre.
- Mettez en œuvre les changements en toute confiance : Exécutez 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 à mesure que les conditions changent, créant ainsi un cycle d’amélioration continue alimenté par des données en temps réel, l’IA et des analyses avancées.
Pourquoi Simio pour la simulation d’événements discrets ?
Avec plus de 46 ans d’expérience dans le développement de technologies de simulation de pointe, Simio représente le logiciel de simulation le plus innovant disponible aujourd’hui. Notre équipe a continuellement fait progresser la science de la simulation d’événements discrets, en créant une architecture de quatrième génération qui combine la facilité d’utilisation avec une flexibilité, une puissance et une vitesse sans précédent.
La plateforme de Simio est construite à partir de zéro – et non pas une simple adaptation d’applications existantes – et offre des capacités de simulation robustes et évolutives avec une intégration transparente des tiers. Cette architecture excelle à la fois dans l’étendue des fonctionnalités et dans la gestion de modèles complexes, ce qui la rend idéale pour les implémentations de jumeaux numériques. Simio maîtrise les tâches de simulation traditionnelles tout en remplaçant les applications existantes qui ont du mal à répondre aux besoins opérationnels difficiles tels que la planification et l’ordonnancement avancés (APS).
Notre plateforme conviviale et riche en fonctionnalités vous accompagne du débutant à l’expert, soutenue par notre équipe axée sur le client qui offre des connaissances spécialisées et des ressources d’assistance étendues pour garantir votre succès avec les jumeaux numériques de simulation et intelligents.
Simio : Le meilleur choix pour la simulation
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 à des modèles spécifiques à l’application.
Les principales capacités sont les suivantes
- Modélisation générée par les données : Simplifie les scénarios de modélisation complexes et s’adapte aux applications multi-sites.
- 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 au sein 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 d’améliorer la visualisation et le développement de modèles en collaboration
- 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 d’assistance 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 : Incorporez 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 de NVIDIA.
- Création dynamique de tableaux de bord : 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 domaines d’intérêt spécifiques pour une analyse ciblée
- Enregistrement et lecture : Partagez vos connaissances avec les parties prenantes grâce à des simulations capturées
- Vaste bibliothèque de symboles 3D : Accédez à plus d’un million de symboles 3D gratuits provenant 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 : Identifie les solutions optimales grâce à des méthodes d’évaluation structurées
- Outils d’analyse de sensibilité : Comprend les principaux facteurs de performance grâce aux tests de variation des paramètres
- Capacités d’analyse des risques : Quantifie l’incertitude des résultats à l’aide de méthodes statistiques
- Tableau de bord interactif : Personnalisation des affichages visuels pour répondre aux attentes des parties prenantes
- Visualisation du diagramme de Gantt : Offre une clarté exceptionnelle pour la visualisation des processus et la planification.
- 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 être performante, ce qui permet :
- Exécution rapide du modèle : Fournit un retour d’information rapide, quelle que soit la taille ou la complexité du modèle.
- Gestion efficace de grands modèles : Gestion de modèles complexes d’installations multisites et de chaînes d’approvisionnement de bout en bout.
- 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 gourmandes en 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 sur la base d’événements ou de 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 : Crée des objets réutilisables qui combinent le comportement et la 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’objet sans code : Extension d’objets existants sans nécessiter de programmation
- Création de bibliothèques personnalisées : Développement de collections d’objets spécifiques à un secteur ou à une organisation.
- Cadre d’objets du jumeau numérique : Intégration transparente avec les systèmes physiques par le biais d’interfaces normalisées
Les objets peuvent être facilement partagés entre les projets et les utilisateurs, les 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 à des applications tierces de contrôle de révision.
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 à l’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 des versions : 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 fournir 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.
Entièrement compatible avec AI/DNN/ML
Simio fait appel à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique pour améliorer les capacités de simulation :
- Intégration d’agents d’IA : Capture la logique décisionnelle complexe et optimise les processus opérationnels
- Génération de données synthétiques : Création de données propres et étiquetées couvrant l’ensemble de l’espace de solution pour l’entraînement des agents d’IA
- Réseaux alimentés par TensorFlow : Entraîne les réseaux neuronaux intégrés à l’aide de cadres standards de l’industrie.
- Échange de modèles ONNX : Exporte des données d’entraînement synthétiques vers des réseaux neuronaux externes et importe des modèles entraînés.
- Validation virtuelle des algorithmes : Test et validation d’algorithmes d’IA dans un environnement sans risque.
- Optimisation de la configuration de l’apprentissage automatique : Ajuste les performances de l’agent d’IA en évaluant différentes approches d’apprentissage automatique.
- Intégration Python : Permet une intégration bidirectionnelle transparente du flux de travail avec les outils de science des données.
- Compatibilité NVIDIA AI : Exploite les technologies matérielles avancées pour améliorer les performances.
Cette méthodologie puissante prend en charge la conception du système, l’automatisation du flux de travail et l’optimisation continue. L’architecture de Simio permet aux développeurs de modèles et aux scientifiques des données d’exploiter la technologie Process Digital Twin pour créer des scénarios d’hypothèses qui soutiennent la prise de décision à l’échelle de l’entreprise.
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 au serveur SQL, à Oracle et à d’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 de dispositifs IoT et d’autres sources.
- Connectivité des services web : Intégration avec des applications basées sur l’informatique en nuage par le biais de protocoles standard
- Synchronisation des systèmes d’entreprise : Maintient la cohérence des données du jumeau numérique avec les systèmes opérationnels
- Intégration des systèmes MES : Connexion avec des 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 équivalents 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 : Permet 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 individuels 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 : Gère 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
« 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. »
Jarrod Thome
Responsable de la conception des processus et de la modélisation de la simulation
McDonald’s
« 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.
Jonathan Miller
Ingénieur industriel et modélisateur de simulation
Alcoa
« 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.
J. Spencer Williams
Fondateur, président et directeur général
Centre d’information sur les retraites
« Sur l’ensemble de nos sites, nous avons plusieurs utilisateurs de Simio de différents niveaux de compétence, et nous avons été en mesure de transmettre avec succès des 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 des jumeaux numériques ».
Thomas Lewis
Directeur associé – Business Insight & Analytics
Bristol Myers Squibb
« 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. »
José Vilar
Chef de projet
Nissan Europe
« 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.
Morgan Mistysyn
Responsable de l’excellence opérationnelle
Penske
« 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. »
Mike Lazzaroni
Analyste principal de la planification
Aéroport international de Vancouver
« 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.
Carlos Lares
Gestionnaire principal des opérations de l’unité opérationnelle
Solutions Skyworks
« Pour 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 ».
Wim de Villiers
Chercheur de données senior, QuantumBlack AI by McKinsey
McKinsey & Company
« 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 ! »
Anna Palmerius
Ingénieur de projet
Groupe Vantage Airport
« Ce qui donne de la valeur à un outil, c’est la flexibilité… Simio m’apporte une plus grande valeur grâce à la flexibilité et à l’ajout de l’animation 3D ».
John T. Carson
Ingénieur en chef des opérations
Lockheed Martin
« 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 ».
Louis Roy
Planificateur principal d’aéroport
AECOM
« 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 vous permet également de visualiser les points de file d’attente et les ressources dont le taux d’occupation est élevé ou faible. »
Mara Veronez
Ingénieur de projet
Cosan Combustiveis e Lubrificantes S.A.
« 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.
Benjamin Braverman
Chef de produit principal, QuantumBlack AI by McKinsey
McKinsey & Company
« La plus grande qualité du modèle se situe au niveau de la visualisation. Simio a permis aux personnes concernées de comprendre facilement la situation actuelle et les projections de croissance future. La structure a également permis de comprendre comment les choses fonctionnaient en arrière-plan.
Pascal Poudenx
Ingénieur en procédés aéroportuaires
Groupe Vantage Airport
« Selon moi, Simio permet une analyse détaillée et des ‘liens’ individuels ainsi qu’une analyse globale de bout en bout et l’optimisation des chaînes d’approvisionnement complexes de la Bundeswehr. Simio adhère particulièrement bien à l’approche de la chaîne d’approvisionnement ».
Hans-Georg Konert
Directeur général
Konekta Consulting GmbH
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.
