仿真建模自诞生以来，一直被用于利用分析方法解决复杂的操作问题。要获得仿真模型提供的洞察力，首先要开发待分析系统的模型。更复杂的系统需要大量建模，而这正是许多开发人员遇到的最常见问题之一--捕捉系统的复杂性。
从零开始开发复杂系统模型的过程既耗时又容易出错。开发人员需要在设计的模型中整合多种约束条件、操作逻辑和规则，有关这些挑战的抱怨已经有据可查。在刚刚结束的 Simio Sync 实际应用活动中，与会者详细讨论了建立仿真和数字孪生模型所面临的挑战。讨论的重点是如何通过使用 Simio 的新功能--模板来消除这些一般建模挑战。
了解模板及其优势
模板被定义为数据模式，包含建立复杂模型所需的 70% 至 80% 的要求。数据模式利用通用制造数据模型，确保开发人员无需从头开始构建复杂模型。这意味着在 Simio 上开发复杂模型时，您可以选择使用模板，以减少 80% 与从头建模相关的耗时过程。
Simio 对模板的定义突出了其最重要的优势--缩短建模时间、简化复杂的建模活动、减少人为错误、集成最佳实践和敏捷建模。
- 缩短建模时间--在为时间紧迫的应用开发模型时，加快建模过程是一项关键要求。模板的使用提供了一个框架，其中 80% 的相关规则和逻辑已经到位。与从头开始开发模型相比，最终用户可以在更短的时间内扩展模板的功能或定制模板，以满足特定的建模要求。
- 简化复杂建模--扩展模板以支持类似操作并集成新规则、操作逻辑和容量的能力简化了复杂模型的建模。有了基础数据模式，就可以使用拖放方法添加其他功能。拖放方法包括将模型拖入布局并输入各自的参数。
- 减少人为错误 - 耗时、耗力的任务会导致错误的发生。制定规则、逻辑和整合多个约束条件的过程属于重复性活动，可能会执行不力。建模过程中的错误会使结果出现偏差，可能需要大量的故障排除工作才能使事情回到正轨。模板的使用为复杂仿真和数字孪生模型的建模提供了基础，从而减少了建模时间。
- 利用敏捷建模和最佳实践 --Simio 模板使用通用制造数据模式，这些模式是制造业的基准数据。这意味着模板是使用优化的数据集开发的，这些数据集可代表您所在行业的制造流程。因此，您可以使用优化数据开始建模任务，并根据需要加入额外的约束和参数，从而充分利用敏捷建模流程。
开始使用 Simio 模板
Simio 的模板功能具有上述优点，可简化并加快仿真和数字孪生模型的设计。这些模板包括 "混合、填充、储罐模板 "和 "制造、运输和补充模板"。
混合、填充、储罐模板用于自动生成上游和下游资源。该模板考虑到了有限的缓冲空间，如上游和下游资源之间的储罐。它还能捕捉关键约束条件，如油罐清洁、有限连接和动态调度规则，以优化仿真建模和调度结果。
在刚刚结束的 Simio Sync 实际应用活动中，Simio 介绍了模板的使用，并带领与会者了解了模板在实际场景中的应用。您可以了解有关混合、填充和储罐模板的更多信息，以及如何将其用于消费品包装行业和如何利用它。
制造、运输和补给模板是另一个功能强大的建模工具，它使设计人员能够自动创建和维护企业复杂系统的详细模型。该模板用于加快模型中物料移动和物料补充流程的开发。您可以观看一个简短的视频，了解如何将该模板设置为自动移动机器人建模运输任务。
结论
模板是改变游戏规则的功能，您可以利用它来简化复杂仿真模型的创建并提高模型的精确度。制造、运输和补给模板以及填充、混合和储罐模板可用于创建不同工业领域的复杂模型。石油和天然气、仓储、消费品--包装商品、食品和饮料以及医疗保健物品制造商可以利用 Simio 的模板功能开发优化的仿真和数字孪生模型。