Skip to content

利用智能数字孪生模拟改变您的运营方式

精确量化风险,自信优化--利用由 Simio 离散事件仿真提供支持的智能数字孪生系统模拟假设情景

Simio 流程数字孪生:用智能数字孪生模拟假设

创建精确的数字副本,实时模拟、预测和优化您的运营--将数据转化为可操作的智能,以实现卓越决策

杰夫-史密斯,博士

培训与学术项目副总裁

电子邮件

jsmith@simio.com

Jeff 领导 Simio 的学术项目,负责 Simio 培训/学习材料和课程的开发与部署。在担任现职之前,他曾在奥本大学和德克萨斯农工大学担任了 32 年的工业工程教授,教授研究生和本科生仿真、制造系统设计和数据分析课程。自 Simio 推出市场以来,他还一直在 Simio 从事研究和咨询工作。Jeff 拥有宾夕法尼亚州立大学的工业工程博士学位和硕士学位,以及奥本大学的工业工程学士学位。