静态限制
Simio 高级计划和排程（APS 软件）
Simio 离散事件仿真高级计划和排程（APS）利用智能自适应流程数字孪生技术来执行实时、同步、基于风险的动态排程。这种最先进的方法通过创建整个生产环境的虚拟副本，将传统的计划挑战转化为战略优势。数字孪生计划和调度可在所有相关时间范围内为制造、仓库和供应链执行制定可行的计划和调度，确保所有操作在资源能力、材料和时间安排上都是可行的。
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为什么选择 Simio for APS？
使用 Simio 智能自适应流程数字孪生系统执行高级计划和排程（APS），可通过复杂的假设模拟进行实时分析。这种强大的数字孪生计划功能可帮助您做出决策，通过有效管理机器故障、材料短缺和计划外订单等突发干扰事件，确保您的企业履行承诺。Simio 用于开发智能自适应流程数字孪生系统的敏捷平台使您无需编码即可轻松建立数据生成的仿真模型，在系统中全面捕捉详细的约束条件、业务规则和决策逻辑。
数字孪生调度可在同一模型中同时表示离散事件和流程，逼真的三维动画可为您的整个操作提供引人入胜的视觉表现。借助触手可及的强大人工智能优化功能，您可以自由尝试各种操作方案，进行详细的假设分析，从而全面了解系统性能。这种强大的数字孪生方法使您的团队能够做出明智的决策，并通过对未来运营状态的精确模拟，最大限度地提高业务关键绩效指标。
绝对可行性
- 基于仿真的架构：Simio 高级计划和调度系统采用基于离散事件仿真、面向对象的三维架构，通过使用其智能数字孪生技术，确保计划/调度在材料、产能、需求和时限方面都是可行的。
- 动态虚拟副本：流程数字孪生结合了构成工厂、仓库和供应链的流程、设备、人员和装置的动态数字副本，为假设情景创建了一个全面的虚拟试验场。
- 智能资源建模：流程数字孪生中的系统资源不仅具有繁忙、空闲和下班状态，而且还被建模为可在系统中展示行为和移动的对象。这些资源与其他对象交互，完全复制真实世界运行环境的行为和详细限制。
- 实时决策：生产调度决策是在需要资源和材料的确切事件时间做出的。然后应用动态调度规则和详细的流程逻辑来决定下一个要处理的订单和要使用的资源。
- 同步运行：通过精确的数字孪生模拟，将所有材料和资源需求与每项操作的实际事件时间线完全同步，从而确保绝对的操作可行性。
准确、可验证的结果
- 全面的解决方案： Simio 高级计划与排程系统通过应用流程数字孪生确保预测的性能结果准确且可验证。这些智能数字孪生结合了所有物理约束、业务规则、操作程序、安全协议以及有效运营工厂、仓库和供应链所需的运营决策逻辑。
- 预防性维护规划：通过假设情景模拟和数字孪生规划/调度进行智能规划，最大限度地减少预防性维护和特定操作要求对性能的影响。
- 吞吐量优化：根据数字孪生模拟产生的专家见解做出运营决策，重点关注资源利用率和材料可用性等任务关键因素，从而提高吞吐量，同时保持计划的可行性。
- 未来状态可见性：数字孪生计划提供了前所未有的未来运营状态可视性，使管理人员能够在实施前验证计划，从而降低实现业务关键绩效指标的整体风险。
快速运行时间
- 高效的仿真引擎：Simio 高级计划与排程系统采用流程数字孪生，由快速高效的离散事件仿真提供动力，对于快速假设情景测试至关重要。
- 全面的解决方案： Simio 高级计划和调度系统通过应用过程数字孪生确保预测性能结果的准确性和可验证性。这些智能数字孪生结合了所有物理约束、业务规则、操作程序、安全协议以及有效运营工厂、仓库和供应链所需的运营决策逻辑。
- 预防性维护计划：通过假设情景模拟和数字孪生规划，对一切进行计划和预期，从而消除因预防性维护和运营要求而导致的计划外停机。
- 吞吐量优化：根据数字孪生模拟生成的专家见解做出决策，重点关注资源利用率和材料可用性等任务关键因素，从而提高吞吐量，同时保持计划的可行性。
- 未来状态可见性： 数字孪生计划为未来运营状态提供了前所未有的可视性，使管理人员能够在实施前验证计划。
快速创建模型和自动更新
- 模板化的模型对象： 所有流程数字孪生模型对象和属性都已模板化，可由数据生成和数据驱动，从而实现快速创建模型，并最大限度地减少长期支持需求。
- 自适应数字孪生：流程数字孪生可自动适应企业数据的变化，确保当前状态并最大限度地减少数字孪生规划系统的长期维护。
- 无代码开发：构建 Simio 流程数字孪生系统无需编码，大大减少了实施时间和技术障碍。
- 可定制的库：可轻松创建行业和公司特定的模板和库，从而使数字孪生技术符合您的特定运营要求。
无水桶规划
- 连续的计划范围： Simio 高级计划和排程支持无桶计划，通过连续的数字孪生模拟，在任何选定的时间范围内生成滚动计划/排程。
- WIP 初始化模拟：运行环境模拟始终以当前的在制品初始化，并在连续的时间轴上对任务和材料进行优化，以确保计划期之间当前运行的连续性。
- 真正的生产表示：数字孪生排程消除了任意时间段，更准确地反映实际生产环境，实现真正的假设情景测试。
全透明 "玻璃箱 "方法
- 透明的计划流程：Simio 高级计划与排程系统在生成计划/排程的过程中采用 "玻璃箱 "方法，而非 "黑箱 "方法。这可确保业务部门清楚了解运行参数和资源设置，并可对其进行测试、验证和支持。
- 实际资源负载：计划/时间表始终基于整个系统当前的实际资源负载，数字孪生技术可为决策过程提供完整的可视性。
- 可理解的业务规则：玻璃箱 "方法意味着业务规则和运营决策逻辑在数字孪生中很容易理解，因此可以对其影响和价值进行质疑和评估。
- 透明的决策：数字孪生规划可让利益相关者清楚地了解决策是如何做出的，以及基于明确的关键绩效指标所产生的影响，从而建立对系统的信任，促进持续不断的改进。
数字孪生规划中假设仿真的力量
数字孪生技术通过创建从设备和流程到工人和材料的整个操作的虚拟复制品，改变了生产规划和调度。这种革命性的方法能够在实施前进行真正的假设情景测试。利用智能数字孪生技术，企业可以
测试生产策略
在投入资源实施之前，模拟不同生产策略的影响。
评估设备变化
在无风险的虚拟环境中测试增加或重新分配设备的效果，而不会中断实际操作。
优化劳动力分配
预测人员配置、轮班或技能分布的变化将如何影响吞吐量和生产效率。
计划应对干扰
分析意外中断的连锁反应，在问题发生前制定稳健的应急计划。
完善生产序列
优化生产顺序，最大限度地缩短转换时间，最大限度地提高整个操作过程的效率。
平衡相互竞争的优先事项
平衡相互竞争的优先事项和制约因素，实现与战略目标相一致的最佳业务成果。
数字孪生计划和调度方法代表了传统方法的范式转变。Simio 的数字孪生技术不依赖静态计算或简化模型，而是捕捉现实世界生产环境的复杂动态特性。这种全面的模拟能力可确保计划不仅可行，而且在运营的所有相关维度上都能达到最佳效果。
数字孪生 APS 核心功能
基于风险
- 随机模拟：Simio 的 APS 引擎采用随机离散事件模拟技术，可对预期生产性能进行全面的前瞻性评估。
- 变异性建模：智能数字孪生系统考虑了与变异性和随机事件相关的风险，以确保生成的计划符合预期性能。
- 风险量化：假设仿真功能可在潜在运营风险影响实际生产之前对其进行现实评估。
数据生成
- 直观的界面：Simio 既提供了传统的点击式用户界面，也提供了数据生成、数据驱动的数字双胞胎构建方法。
- 加速开发：数据驱动方法加快了复杂场景的模型创建速度，并促进了整个组织的模型重用。
- 可扩展架构： 数据生成的模型支持扩展到新站点、多站点应用和端到端供应链，只需最少的额外工作。
可扩展的部署
- 灵活的部署选项：Simio 提供多种部署方式，包括基于云的解决方案，以最大限度地满足所有利益相关者的访问需求。
- 企业可访问性：内部和外部利益相关者均可利用数字孪生技术进行仿真、计划与排程以及车间协调。
- 广泛的组织覆盖范围：部署的灵活性确保了数字孪生计划和分析的优势可以通过任何网络设备在整个组织内实现。
人工智能功能
- 神经网络集成：Simio 支持在流程数字孪生模型中训练、测试和嵌入深度神经网络代理。
- 机器学习兼容性：与机器学习算法的双向互动可增强模型智能并优化仿真结果。
- 支持 ONNX 格式：通过广泛支持的 ONNX 格式直接导入和使用人工智能代理，支持创建真正智能的数字孪生。
集成
- 全面的连接器：Simio 的架构包括双向数据库连接器、Excel 和 CSV 文件支持，可实现无缝数据交换。
- API 连接： 网络 API 支持云、企业系统（ERP/MES）和物联网设备集成，以创建一个互联的数字生态系统。
- 编程接口：支持 C#、Python 和 SQL，为定制集成开发提供了完全的灵活性。
面向对象
- 无代码开发：使用开箱即用的智能对象库构建全面的数字孪生模型，无需编写代码。
- 库的可扩展性： 通过子类化和创建自定义用户和行业特定对象，轻松扩展对象库。
- 分层建模：任何 Simio 模型都可用作另一个 Simio 模型的对象，从而促进重复使用和多级系统表示。
模板
- 应用程序专用库：Simio 提供预制模板，其中包含预定义对象、流程逻辑和常见场景的数据模式。
- 快速实施：模板可快速启动复杂操作流程的数字孪生模型开发，缩短实现价值的时间。
- 定制选项：每个模板都可完全定制，以满足特定用户的要求，同时保持底层仿真逻辑。
三维可视化
- 多维可视化：流程数字孪生模型在操作准确性和可视化细节方面都是真正的数字孪生。
- 先进的可视化功能： 三维、地理信息系统和虚拟现实功能提供了强大的可视化选项，可增强对复杂系统的理解。
- 全面的报告：广泛的数据报告、甘特图和仪表盘可验证模型行为并展示运行性能。
无缝集成
Simio高级计划与排程系统具有强大的集成技术工具包，可将流程数字孪生系统无缝集成到管理企业日常运营的信息系统中。在实施阶段，流程数字孪生系统会被配置为与事务性信息系统和操作性信息系统的接口，前者提供有关工单、工作路线和人员配置水平的输入信息，后者则跟踪资源状态以及原材料到成品的转化过程。
企业系统与流程数字孪生系统之间的互联互通是实现智能工厂和真正的假设情景测试的关键一步。智能数字孪生系统会根据实时数据不断更新，确保模拟准确反映当前的运营现实，从而实现主动决策。
工厂的流程数字孪生模型可提供三个关键层面的决策支持，以确保进度计划的可行性，同时遵守所有系统约束条件：
- 物理约束建模：所有物理约束条件，包括资源、材料和劳动力能力限制，都会在数字孪生中得到准确体现。
- 业务规则实施：所有相关的业务规则，如最大订货量、库存政策和劳动力政策，都在仿真模型中进行编码。
- 部落知识捕获：车间的详细决策逻辑，包括设备偏好和操作员技能，通常没有记录，被视为操作员 "部落知识 "的一部分。
这种全面的数字孪生计划和调度方法可确保在仿真模型中准确体现运营的各个方面，从而制定出真正可行的优化生产计划。
为业务使用进行云部署
Simio 高级计划与排程系统可在桌面上运行，也可部署在云中，用于制造、仓储和供应链应用。Simio 云部署具有极大的灵活性和广泛的功能，使整个企业的利益相关者都能参与数字孪生计划和排程流程。利益相关者可以执行各种活动，包括
- 关键绩效指标优化：通过 "数字孪生 "尝试假设情景，改善整个运营过程中的关键绩效指标。
- 绩效可视化：利用数字孪生模拟生成的详细甘特图和仪表盘分析预测绩效。
- 班次计划：根据数字孪生的智能建议，审查即将到来的班次的详细计划，以优化资源利用。
- 优先订单评估：通过全面的情景测试，深入了解优先订单如何影响整体流程效率和吞吐量。
- 预测影响分析：利用长期规划模拟结果，评估销售预测对资源、库存和整个供应链的影响。
- 自动化集成：通过无风险数字孪生模拟，评估集成自动化（如 AGV/AMR 和机器人）对提高仓库效率和吞吐量的影响。
Simio 的云部署包括一个多功能 Web API，可实现与运营环境、企业应用程序和数据源的无缝集成。Simio 高级计划和调度支持自动生成计划，包括根据系统中任何地方发生的实时事件触发重新计划/调度。
面向未来的运营：数字孪生应对现代挑战
当今的制造和供应链运营面临着前所未有的复杂性、不稳定性和竞争压力。数字孪生技术为这些挑战提供了强大的解决方案，它为实施前的战略测试提供了虚拟试验场。以下关键挑战促使企业采用智能数字孪生计划和排程：
市场波动
挑战：制造和仓储业务现在必须充当供应链的反应缓冲器，以适应越来越难以预测的需求模式和市场干扰。
数字孪生解决方案：先进的模拟技术通过强大的假设情景测试，提供了驾驭动态市场条件所需的灵活性，从而能够对市场变化做出主动而非被动的反应。
不断扩大的产品复杂性
挑战：客户要求增加产品种类和可配置性，减少最小订货量，缩短产品生命周期，这给传统的生产计划方法带来了压力。
数字孪生解决方案：智能数字孪生可通过动态生产排程快速适应不断变化的产品要求，有效管理日益复杂的产品组合。
供应链的脆弱性
挑战：生产设施必须驾驭日益复杂的全球供应网络，同时保持对整个系统可能出现的中断的应变能力。
数字孪生解决方案：对供应链动态的全面了解可优化整个网络的规划，在潜在故障点影响运营之前将其识别出来。
压缩时间地平线
挑战：终端客户希望缩短交货期、精确的交货窗口以及订单状态和供应链绩效的完全透明。
数字孪生解决方案：基于仿真的排产可实现更准确的交付预测，并确定缩短交付时间的机会，同时在所有限制条件下保持可行性。
机构知识流失
挑战：制造企业面临着重要的知识流失问题，55 岁及以上的员工中约有 25% 以每天 10,000 人的速度退休。
数字孪生解决方案：数字孪生在仿真模型中捕捉并保存机构知识，通过将专家知识编码为可重复使用的数字资产，确保运营的连续性。
材料供应波动
挑战：企业面临不可预测的材料供应、交货期延长和价格波动等问题，生产计划被打乱，盈利能力受到影响。
数字孪生解决方案：通过假设模拟，计划人员可以测试替代采购策略和缓冲水平，优化库存，同时在供应中断时保持生产的连续性。
可持续性要务
挑战：生产运营必须符合日益严格的环境法规，同时减少碳足迹和资源消耗，以实现可持续发展目标。
数字孪生解决方案：虚拟实验可在实施前对节能流程和资源优化战略进行评估，从而在不影响生产率的情况下支持可持续运营。
自动化集成复杂性
挑战：在实施自动化系统的同时实施人工操作，会带来复杂的协调挑战，如果不能正确同步，可能会影响工作效率。
数字孪生解决方案：数字孪生模拟可模拟自动化系统与人类员工之间的互动，优化协作模式，确保新技术的顺利集成。
劳动力成本上升
挑战：不断增长的劳动力成本和熟练工人的短缺迫使制造商在保持质量和运营连续性的同时，最大限度地提高劳动力生产率。
数字孪生解决方案：通过数字孪生建模进行劳动力优化，确定理想的人员配置水平、技能分布和轮班模式，从而在控制劳动力成本的同时最大限度地提高生产率。
用于 APS 的 Simio 数字孪生系统的优势
在实施高级计划和排程时，在实际操作之前进行模拟和优化的能力可带来变革性的优势。数字孪生模拟可避免代价高昂的实施错误，并消除在实际生产车间进行试验的风险。这种方法通过基于证据的配置和优化，确保 APS 从第一天起就取得成功。
Simio 的智能自适应流程数字孪生技术可为 APS 假设情景测试提供全面支持。模拟涵盖了从战略资源分配到战术执行的整个生产计划和调度生命周期。即使在最具挑战性的生产环境中，这一功能也能确保您的 APS 实施保持敏捷和有效。
实施前模拟
在实施前模拟 APS 的各种情况，以确定最佳配置设置和参数。
企业资源规划整合
与企业资源规划（ERP）系统集成，利用现有企业信息进行数据驱动的 APS 仿真。
实时连接
与 MES 和 IoT 连接，实时更新数字孪生系统，以反映当前的生产状况。
资源优化
通过 APS 仿真优化未来的资源利用率，以最大限度地提高生产率和降低成本。
系统可视化
可视化完整的生产系统动态，以确定瓶颈和改进机会。
参数分析
支持通过数字孪生模拟分析规划参数，以微调 APS 配置。
风险评估
通过智能数字孪生虚拟分析评估 APS 实施风险，确保顺利部署和采用。
模式识别
通过 APS 模拟确定未来的数据模式和趋势，积极应对新出现的挑战。
限制检测
在实施 APS 之前发现并解决流程限制，确保从第一天起就能进行可行的调度。
生成时间表
在数字孪生模拟的基础上制定生产运行计划，在所有时间节点上平衡所有制约因素和业务目标。
Simio APS 在行动
倡议
结果示例