云计算依赖于位于远程站点的计算机资源共享，用户可通过互联网访问和控制这些资源。 云 "一词被用来比喻 "互联网"。
云计算让企业可以按需访问可配置的共享计算资源池和各种软件。云计算让企业无需构建、管理和维护庞大的数据中心和 IT 服务，就能充分利用它们的强大功能，从而做得更多、更快。 这些数据中心可以快速扩展，为计算密集型应用提供 10,000 个处理器。
云计算的经济优势促使企业在许多核心业务功能上采用这一框架，包括销售和客户关系管理、通信和整个企业资源规划系统。 在云安装上维护单一版本的软件，避免了在整个组织的多台计算机上安装和维护软件的需要，也避免了建设和维护数据中心的成本，从而节省了信息技术费用。 此外，还可以从任何地方访问软件应用程序，包括平板电脑等移动设备。
在本文中，我们将探讨云计算为仿真和调度应用提供的独特优势。 虽然基于云计算的仿真和调度应用与其他企业应用具有许多相同的经济效益，但它们也可以独特地利用云计算的计算能力，大幅提高这些应用的商业价值。
仿真建模已成为 21 世纪的一项关键技术，世界各地的企业都在使用它来改进复杂系统的设计和运行。 仿真技术正处于日新月异的发展阶段，其功能越来越强大，使用越来越方便，应用范围也越来越广。
仿真模型可用于比较替代设计或优化设计参数。 例如，在制造应用中，我们可能会使用仿真模型来比较不同的材料处理概念、每个工作站的输入缓冲区大小，或确定处理工作站之间的预期转移所需的 AGV 数量。 模型中每个输入值的可能组合都会产生一个单独的方案，我们希望将其与所有其他可能的方案进行比较。
在一个典型的仿真项目中，我们可能有许多不同的方案需要比较。 例如，我们可能有许多不同的设计参数，每个参数都有可能的取值范围，并由此产生大量的组合。 每个特定的取值组合都定义了要评估的特定方案。此外，由于仿真模型通常具有随机变化，因此每种情况都必须重复多次，才能获得可靠的性能估计值。例如，我们可能有 100 个方案需要比较，每个方案重复 50 次，总共需要 5000 次重复。 如果每次重复需要 10 分钟执行，那么整个实验需要在一台每天运行 24 小时的计算机上执行一个多月。在大多数情况下，这样的时间长度是无法接受的，因此我们需要检查更少的方案和/或进行更少的重复。 评估更少的方案可能会导致遗漏好的解决方案。 对每个方案进行更少的重复可能会导致根据模型中的抽样误差做出错误的选择。
云计算为这一问题提供了理想的解决方案。 用户可以利用云计算，在接下来的 10 分钟内将处理器扩展到 5000 个，这样就可以并行运行所有 5000 次复制。 因此，用户无需等待一个多月才能得到实验的全部结果，而是可以在 10 分钟内得到完整的结果集。 用户只需在需要的 10 分钟内为这种巨大的处理能力付费。
尽管云计算提供了其他标准的业务优势，但仿真也能从中获益，而云计算能够扩展到同时执行多个复制，这使其成为运行仿真实验的理想选择。 决策者现在可以比较大量的候选方案，而无需长时间等待结果。
尽管仿真历来被应用于设计问题，但它也可用于为工厂车间生成生产计划。 在这种模式下使用时，仿真是一种有限能力调度器（FCS），可与优化算法和作业时间排序器等其他有限能力调度器方法竞争。 不过，基于仿真的有限能力调度器有许多重要优势，使其成为调度应用的强大解决方案。
仿真为工厂车间生成有限产能计划提供了一种简单而灵活的方法。 基于仿真的排程的基本方法是使用工厂的起始状态和计划生产的订单集运行工厂模型。 决策规则被纳入模型以做出机器选择和路由决策。 仿真通过模拟工厂的工作流并根据指定的排程规则做出 "智能 "决策来构建排程。
与制造设计中的仿真不同，在调度应用中，我们处理的是确定性数据。 传统建模工具中所有帮助我们解释随机流程结果的功能对我们来说都没有什么价值。我们假定已经掌握了系统的全部信息，包括路线、加工/安装时间、物料需求、交货计划等。
当我们运行实际系统时，随机事件通常会发生。 我们会遇到机器故障、工人迟到或根本没来、材料延迟到达等情况。 这些计划外事件通常会使我们当前的计划失效，在很多情况下，这需要我们使用新的信息重新生成计划。在任何时间点上，我们的进度计划都能为我们提供在没有计划外事件发生的情况下会发生的情况。 在现实中，我们的进度计划往往会被计划外事件修改，而且比当前的进度计划更糟糕。 随着时间的推移，系统中的变异性通常会降低性能。
基于风险的计划与排程（RPS）通过使用系统的随机模型来评估排程的稳健性和质量，从而解决了这一问题。 通过在排程模型中自动添加随机事件（如故障、短缺等），并多次重复排程生成过程，我们就能获得迟到作业的预期数量、平均迟到时间等指标。
计划生成的风险评估阶段需要对模型进行多次复制，以生成准确的风险度量。 然而，在对工厂车间的意外事件做出反应时，往往必须立即采取行动，没有时间等待 50 次或更多次的仿真模型复制完成。然而，云计算的强大功能使我们能够在台式电脑上执行一次复制所需的相同时间内执行全部 50 次复制。 使用云计算，您可以在分析与新计划相关的风险所需的几分钟时间内，快速扩展到所需的流程数量。
在计划和调度应用程序中，有针对性的结果通常需要同时发布给整个企业的用户。 例如，每个工作站可能需要一个 "工作到 "列表，总结工作站的预期工作流程；每个生产线经理可能需要汇总报告/仪表板，突出生产线的关键性能指标；生产经理可能需要单独的报告/仪表板，突出整个工厂的性能指标。 云提供了一个理想的机制，可以发布这些结果，并通过任何支持互联网的设备（包括移动平板电脑）提供给整个企业的用户。
便利性和经济效益推动了许多企业应用向云迁移。 仿真和基于风险的计划与调度具有相同的优势，但也受益于快速扩展计算节点数量以并行运行许多仿真复制的能力。 仿真和基于风险的计划与调度的计算需求量大，而且能够通过在处理器上分散复制来执行实验，因此是云的理想应用。
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