静态数据输入
智能数字孪生方法
数字孪生技术通过持续的数据集成，在物理操作和虚拟建模之间架起了一座桥梁。Simio 数字孪生技术真正的智能之处在于其对神经网络和人工智能功能的原生嵌入式支持--这是首个基于离散事件的数字孪生仿真软件，可直接在其仿真引擎中提供这种级别的集成。这种智能可实现动态情景生成、自校准模型和自动决策支持，将传统仿真从静态分析转变为持续优化。
Simio 的智能数字孪生结合了嵌入式人工智能代理，可捕捉复杂的决策逻辑，通过生成由 TensorFlow 支持的人工智能模型开发合成训练数据。该平台允许企业在实施前在无风险的虚拟环境中测试和验证人工智能算法，同时其无缝 Python 集成使数据科学家能够利用熟悉的工具，通过 Simio 强大的仿真引擎进一步优化决策和优化。
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Simio 方法的优势
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直观了解系统
- 创建准确的动态模型：开发全面的模型，捕捉所有操作规则和决策逻辑，实现完整的系统呈现
- 使利益相关者可视化：提供清晰的可视化界面，帮助所有利益相关者理解复杂的流程参数和系统行为
- 利用三维动画：通过交互式三维可视化揭示运行动态，有效传达系统行为
- 建立共识：通过创建当前和拟议运行的可视化模型，在各团队间建立共同的运行视角
- 确定改进机会：通过全面的数字可视化提高系统性能的可视性，发掘优化潜力
数字孪生模拟可创建物理系统的虚拟复制品，并根据运行数据实时更新。这种可视化表现形式可帮助团队对系统如何运行以及可在哪些方面进行改进达成共识。
降低新的实施风险
- 虚拟测试设计：在实际实施之前，在无风险的数字环境中评估新设计和流程
- 发现潜在问题：在影响实际系统之前，发现并解决操作难题
- 量化预期效益：通过详细的模拟结果，精确计算所建议的更改带来的性能改进
- 建立利益相关者的信心：通过对预期结果的直观演示，建立对实施决策的信任
- 降低实施成本：通过基于仿真的验证，最大限度地减少与系统实施相关的时间和财政资源
Simio 等仿真软件可让您首先在虚拟环境中测试变更，从而帮助降低实施风险。基于仿真的数字孪生系统的优势包括改进决策、降低运营风险和优化性能。
分析和优化性能
- 测量关键性能指标：跟踪多个方案中的关键 KPI，以确定最佳配置
- 识别系统瓶颈：通过详细的模拟分析找出限制系统整体性能的制约因素
- 测试改进意见：在实施之前，在无风险的虚拟环境中评估潜在的改进措施
- 优化资源分配：通过数据驱动的仿真洞察，最大限度地利用关键资源
- 评估目标权衡：通过了解不同情况下的性能影响，平衡相互竞争的优先事项
通过假设分析模拟，团队可以在不中断实际操作的情况下测试多种方案。这一功能允许基于数据驱动的洞察力而非直觉或猜测进行持续改进。
评估和分析替代方案
- 比较设计方案：通过一致的性能指标客观评估多个设计方案
- 量化性能差异：精确测量相互竞争的配置方案之间的运行差异
- 了解敏感性因素：确定结果如何应对关键假设和输入参数的变化
- 做出数据驱动的决策：根据综合模拟结果选择最佳配置
- 记录选择理由：创建清晰的记录，解释所选替代方案背后的循证理由
通过实施 "数字孪生"，企业可以利用当前的运营数据对替代方案进行评估，确保决策以现有的最新信息为基础。
改进系统设计和资本支出部署
- 优化设施布局：通过模拟测试设计高效的工艺流程和物理安排
- 合理调整设备和人员配置：根据模拟运行需求确定最佳资源水平
- 验证设计要求：在实施前确认拟议设计符合性能规范
- 资本投资收益最大化：确保基础设施和设备投资获得尽可能高的投资回报率
- 避免不必要的开支：通过循证决策防止过度设计和过度支出
Simio 智能数字孪生系统将仿真功能与人工智能相结合，实现了预测分析和自主优化。这种方法可确保新的系统设计不仅在推出时有效，而且还能适应不断变化的条件。
了解差异的影响
- 模拟实际变化：使用适当的统计分布来表示实际的系统变异性
- 分析性能影响：量化操作变异对系统整体性能的影响
- 确定关键变异源：确定哪些变异源对结果影响最大
- 制定缓解策略：制定方法，最大限度地减少不可避免的系统变异带来的负面影响
- 构建稳健的运行系统：设计在固有的不确定性和变异性条件下仍能有效运行的流程
在比较数字孪生与仿真方法时，两者的关键区别在于如何处理实时数据集成和相关模型调整。传统仿真使用历史数据和统计分布，而数字孪生则结合实时数据馈送，自动创建和调整仿真模型，从而更准确地反映当前情况。
不断探索流程改进
- 创建虚拟测试环境：建立数字沙箱，在不影响运营的情况下评估改进意见
- 让利益相关者参与优化：通过互动模拟让跨职能团队参与改进过程
- 量化改进效益：计算拟议流程改进的预期绩效收益
- 确定改进措施的优先次序：根据模拟价值和实施可行性对潜在改进进行排序
- 自信地实施变革：在全面模拟验证的基础上确定性地执行流程修改
通过部署 "数字孪生 "技术，企业可以根据条件的变化进行持续优化，形成一个由实时数据、人工智能和高级分析驱动的持续改进周期。
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Simio：模拟的最佳选择
Simio 的数字孪生平台将强大的仿真功能与直观的设计相结合，实现了有效的假设情景测试。我们的技术具有全面的功能集，能够适应您独特的运营挑战，为您带来非凡的价值。
直观的建模体验
Simio 提供了一个强大而直观的建模环境，它将传统的点击式界面与先进的数据生成和数据驱动方法相结合，用于开发智能数字双胞胎。该平台具有拖放建模功能，无需编程，同时通过可配置对象库和特定应用模板支持快速开发。
主要功能包括
- 数据生成建模：简化复杂的建模场景，并可扩展到多站点应用
- 开箱即用的智能对象：通过即用型对象库缩短新用户的启动时间
- 分层设计结构：允许模型作为其他模型中的对象实例化
- 特定行业模板：提供预定义对象、流程逻辑和数据模式
- 英伟达 Omniverse 集成：实现增强的可视化和协作式模型开发
- 广泛的 CAD 兼容性：支持 SketchUp、AutoCAD、Inventor 和 SOLIDWORKS 等系统
Simio 的直观界面使仿真专家和建模新手都能使用强大的数字孪生技术，从而使企业更广泛地采用该技术，同时最大限度地减少长期支持需求。
3D 可视化和动画
Simio 流程数字孪生模型在操作精度和视觉细节方面都是真正的数字孪生模型。借助三维、地理信息系统和虚拟现实功能，用户可以使用强大的可视化功能：
- 逼真的三维动画：显示系统行为和实时运行状态更新
- 多格式图形导入：从 SketchUp、AutoCAD、Inventor 和 SOLIDWORKS 等应用软件导入 CAD 和 2D 3D 图形
- 英伟达 Omniverse 集成：通过英伟达™（NVIDIA®）平台增强协作可视化功能
- 动态仪表盘创建：在模型执行过程中更新信息，以获得实时见解
- 自定义视角定义：突出显示感兴趣的特定区域，以便进行重点分析
- 记录和回放：通过捕获的模拟与利益相关者分享见解
- 广泛的三维符号库：从 3D Warehouse 获取 100 多万个免费 3D 符号
通过实时数据馈送进行实时模拟，可创建一个动态模型，该模型会随着操作的变化而变化。这种可视化表现形式有助于利益相关者理解复杂的系统，并建立对模型准确性的信心。
模拟实验与分析
Simio 集成了模型构建、仿真、实验和分析功能，使用户能够利用离散事件仿真的决策能力：
- 自动情景管理：通过有组织的实验对备选方案进行系统比较
- 排序和选择程序：通过结构化评估方法确定最佳解决方案
- 敏感性分析工具：敏感性分析工具：通过参数变化测试了解关键性能驱动因素
- 风险分析能力：使用统计方法量化结果的不确定性
- 交互式仪表板报告：定制可视化显示，以满足利益相关者的期望
- 甘特图可视化：为流程可视化和调度提供卓越的清晰度
- 高级导出功能：可在 Excel 或其他专业工具中进行进一步分析
Simio 的 "玻璃箱 "方法允许用户轻松识别与材料或资源可用性相关的限制或延迟，确保流程数字孪生结果既透明又可操作。通过实验界面，无需编码即可快速调整各种方案的参数，并将配置与业务关键绩效指标进行比较，以确定最有效的设置。
快速运行时间
Simio 的架构专为高性能而设计，可实现以下功能：
- 快速执行模型：无论模型大小或复杂程度如何，都能提供快速反馈
- 高效处理大型模型：管理多站点设施和端到端供应链的复杂模型
- 并行处理利用：通过多核计算加快实验速度
- 支持 64 位架构：支持内存密集型应用和大型数据集
- 批量运行功能：通过自动执行方案，便于进行大量分析
- 事件触发仿真：根据系统事件或时间表自动运行仿真
- 优化数据同步：提高数字孪生性能，提供实时决策支持
先进的仿真分析将原始数据转化为可操作的洞察力，以实现持续改进。Simio 的性能优化可确保即使是复杂的数字孪生模型也能快速运行，以支持实时决策。
真正的面向对象设计
Simio 的专利软件架构无需编程即可创建和修改智能对象：
- 基于流程的对象定义：通过图形流程而非代码定义对象
- 逻辑和动画封装：创建结合行为和可视化的可重用对象
- 分层建模框架：通过结构化对象关系管理复杂性
- 基于继承的开发：通过对象层次结构实现高效的模型开发和维护
- 无代码对象扩展：无需编程即可扩展现有对象
- 创建自定义库：开发行业或组织特定的对象集合
- 数字孪生对象框架：通过标准化接口与物理系统无缝集成
对象可在项目和用户之间轻松共享，智能对象可作为 "代理 "进行交互，做出自主和明智的决策。Simio 以 "玻璃盒子 "的形式运行，其对象易于理解和修改，并以可读的 XML 格式存储，可与第三方修订控制应用程序集成。
高级软件架构
Simio 的现代架构支持企业级仿真需求：
- .NET 基础：可与其他系统和技术无缝集成
- API 访问能力：通过可编程接口支持自定义应用程序和接口
- 分布式仿真支持：允许在多台机器上进行仿真处理，以提高性能
- 内存关系数据库：提供超快数据访问，可进行配置以匹配任何外部数据源
- 全面的数据集成：连接数据库、电子表格和其他数据源
- 版本控制集成：通过管理开发流程支持团队协作
- 数字孪生同步：促进物理和虚拟系统之间的实时数据交换
Simio 利用最新技术和敏捷的开发流程，快速提供新功能和增强功能，并提供强大的计算能力和内存扩展支持，以有效处理增加的场景复制。
灵活的数据与集成框架
Simio 的开放式架构具有广泛的数据集成功能：
- 企业数据库连接：直接连接至 SQL Server、Oracle 和其他企业数据库
- 支持 Excel 集成：使用熟悉的电子表格工具促进数据导入和导出
- 多种格式兼容性：支持 CSV、XML 和其他常见数据文件格式
- 物联网数据集成：整合来自物联网设备和其他来源的实时数据源
- 网络服务连接：通过标准协议与基于云的应用程序集成
- 企业系统同步：保持数字孪生数据与操作系统的一致性
- MES 系统集成：与 AVEVA 和 Tulip 等制造执行系统连接
- 物联网网关兼容性：支持 PTC Kepware 物联网网关和 HighByte Intelligence Hub
- 云和 ERP 连接：为主要平台（AWS、Azure、Google Cloud）和系统（SAP S/4HANA、OMP、Kinaxis、Oracle、Microsoft Dynamics）提供 Web API。
这种全面的集成框架可确保物理系统与虚拟系统之间的数据流无缝对接，保持同步，这对有效实施数字孪生系统至关重要。
可扩展的部署
Simio 提供一系列部署选项，以满足不同的组织需求：
- 桌面部署：通过本地安装选项支持个人用户
- 网络许可证管理：通过集中式许可证服务器实现团队访问
- 企业级可用性：通过可扩展架构促进整个组织范围内的部署
- 基于云的实施：实现大规模实验和高效资源扩展
- 运行时模型部署：无需开发环境即可支持模型的操作使用
- 多规模数字孪生：支持任何规模的数字孪生部署，从单一流程到整个企业
- 协作可视化：为利益相关者的参与提供基于网络的交互式仪表板
- 基于角色的访问控制：通过权限系统管理企业范围内利益相关者的参与
Simio 的综合应用工作流涵盖仿真与分析、流程设计与优化、计划与排程、车间协调以及从设计到运营的流程管理，确保仿真软件能够随着企业需求的增长而增长。
用户反馈
贾罗德-索姆麦当劳流程设计与仿真建模经理
"我们的客户需要选择和速度。通过了解客户的期望走向，并利用 Simio 快速建模，我们已经做好了应对这一挑战的准备。
乔纳森-米勒工业工程师兼仿真建模师 中铝
"现在，Simio 数字孪生系统全天候用于生成所有人都能访问的计划。这些计划用于日常管理会议，以制定战略。目前，Simio 数字孪生模型已运行超过 65,000 次，以生成计划。这相当于每小时运行该模型超过 7 年。
J.斯宾塞-威廉姆斯创始人、总裁兼 CEORetirement Clearinghouse
"坦率地说，每当我们提出新的问题或需要在模拟中考虑的复杂程度时，Simio 软件都能及时响应并满足我们的需求，这让我感到非常震惊。"
托马斯-刘易斯副总监 - 业务洞察与分析布里斯托尔迈尔斯施贵宝公司
"在我们的各个站点，我们拥有多个不同技能水平的 Simio 用户，我们已经能够成功地将模型移交给本地团队，并指导他们如何通过数据驱动的输入对模型进行概念层面的更改。我们将 Simio 的数据驱动和数据生成模型配置视为数字孪生开发的关键推动因素。
何塞-维拉尔日产欧洲项目经理
"我们发现，使用对象来快速建立工厂布局的工作模型非常合适。此外，在不同生产线的移动和同步情况下，通过一组指令添加额外逻辑的可能性也很容易实现，从而扩大了我们解决更复杂问题的能力"。
摩根-米斯蒂辛卓越运营经理 彭斯克
"使用 Simio 所获得的力量和能力是无法替代或超越的。从这样一个模型中收集到的信息确实无与伦比。Simio 是一个非常强大的工具，每天都在帮助彭斯克变得更好"。
迈克-拉扎罗尼高级规划分析师温哥华国际机场
"通过使用基于 Simio 仿真的性能分析所提供的前瞻性优势，我们在楼宇扩建项目中节省了数千万美元的不必要投资"。
卡洛斯-拉雷斯 高级业务部运营经理 Skyworks Solutions
"我们在 Simio 中建立了原型装配流程模型，并调整了资源，将交付周期从 3 周缩短到 1 周以内"。
Wim de Villiers高级数据科学家，QuantumBlack AI by McKinsey麦肯锡公司
"在所有[生产]线和所有经过测试的计划中，我们都能证明吞吐量提升了 8%。这一提升是通过使用麦肯锡开发的黑盒优化器和 Simio 数字孪生模型实现的"。
安娜-帕尔梅利乌斯项目工程师卓越机场集团
"我喜欢 Simio 在我运行实验时的速度，因为它使用了我电脑上所有的（处理）内核。'嘭'的一声就完成了！"
路易斯-罗伊高级机场规划师AECOM
"能够在各种条件下对规划的设施进行测试，使我们能够了解不同的取舍，并提供非常适合客户需求的设计，这些设计可以随着交通流量的增加而扩展"。
马拉-维罗涅斯项目工程师Cosan Combustiveis e Lubrificantes S.A.
"事实证明，该模型非常贴近 CTC 甘蔗糖厂内部移动的实际运行动态。它还可以让你查看排队点以及占用率高和占用率低的资源"。
本杰明-布拉夫曼首席产品经理，QuantumBlack AI by McKinsey麦肯锡公司
"通过利用 Simio 等商业解决方案以及用 Python 构建定制解决方案，我们已经为客户构建了数十个可扩展的数字孪生系统，预测准确率高达 99%"。
谁在使用 Simio 仿真软件？
离散事件仿真（DES）为建模和准确预测任何过程或完整系统的行为和性能创造了一个低风险环境。通过涉及仿真和实验的工作流，用户可以体验全三维可视化，深入了解操作行为、详细的性能分析以及强大的流程和系统性能优化，从而做出明智的决策并改善系统运行。从商业企业、政府机构到学术机构，各行各业、各种规模的企业都在努力应对复杂的运营挑战，都可以利用 Simio 离散事件仿真软件的多功能。
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建筑
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