智能决策仿真软件

  建模仿真能够安全有效的解决真实世界中的问题，它是一种重要的分析方法，易于验证、传达和理解。通过对复杂系统的清晰洞察，建模仿真提供了有价值的跨越行业及学科的解决方案。20世纪初仿真技术已得到应用。而且，随着60年代计算机技术的突飞猛进，加速了仿真技术的发展。随之而来的仿真工具软件也是层出不穷，例数诸多仿真软件，大多都是从单一种建模方法为基础开发，针对性强且发展成熟。随着科技的发展，所要研究的系统也越来越复杂，单一的建模方式已经不再能满足建模的需求，迫切需要一款可以集成所有建模方法的仿真工具，根据系统需求进行不同层次（宏观、中观、微观）建模，这也是AnyLogic的研发初衷。

智能决策仿真软件
  智能决策仿真软件是一款支持多种建模方法对各类复杂系统进行建模仿真的工具软件。智能决策仿真软件支持现有的所有建模方法（系统动力学、离散事件建模、基于智能体建模）可以涵盖几乎所有的应用领域。工业工程师、供应链分析师、人力资源经理、市场研究分析师、策略规划师都可使用智能决策仿真软件来动态模拟整个业务生命周期。

智能决策仿真软件优势

智能决策仿真软件行业应用

智能决策仿真软件与前沿技术

国内典型客户

多方法供应链仿真分析

  一个典型的供应链，包括供应商、制造商、分销商、零售商和客户。简单的网链式结构，非常容易理解，但在现实中，总会遇到各种难以解决的问题。传统上，我们研究复杂的供应链问题是通过数学模型的方法或者实际试错的方法解决的。随着计算机仿真技术发展，以及待解决的供应链问题越来越深入复杂，仅通过传统方法已经无法满足用户的需求。因此，供应链仿真分析软件应运而生，通过在计算机的虚拟环境中构建仿真模型，运用数学算法来辅助，充分利用计算机资源，捕捉实际系统的细节，对供应链进行准确全面的模拟预测，针对高复杂度的问题做出合理决策与预判。

功能概述

物流网络优化与设计

 进行GFA绿地分析，以最少的输入数据找出设施的数量及位置
 为各级供应链网络执行多级绿地分析。
 使用领先的分析求解器 IBM ILOG CPLEX® 确定最佳供应链网络配置。
 周期性进行供应链总体规划，优化需要生产、储存和运输的地点和数量。
 轻松将分析优化结果转换为动态仿真模型，深入的分析了解供应链的内部动态变化。

what-if场景动态仿真

 对供应链进行详细动态仿真，弥补分析优化无法解决的问题。
 分析时间相关因素、随机事件、实际系统行为以及供应链元素之间的动态交互。
 查看关键指标随时间的变化情况。 例如，检查当月第25天这些指标的值是什么：正在进行的订单、已用产能、成本/收入等。
 考虑网络级策略中的复杂逻辑：补货、采购、制造和运输。 研究资源利用率（车队、人员、设备）。
 内置一组强大的实验模板资源组，从不同角度探索供应链。

供应链数字孪生

 可与现有的技术（ERP、MRP、WMS 等）集成，创建供应链数字孪生，使用实时数据和快照来预测供应链动态。
 自动收集关键数据并配置供应链模型的对象、流程和实体。
 接收警告，使用通知和触发器进行操作。 例如，当服务水平下降或库存不足时，可以提醒用户并运行预置操作来帮助避免危急情况。
 根据实时数据制定和测试行动计划。 使用多方法供应链仿真分析软件进行供应链优化、风险分析、安全库存估计和运输优化，根据即时收到的数据创建行动计划。

供应链风险规避

 可仿真任何变革性事件，研究事件对企业的影响。
 使用What-if情景对紧急情况下的供应链进行压力测试。
 通过仿真在供应链模型中添加随机性。 通过使用不同参数多次运行模型，观察不稳定性对供应链运营的影响。
 可以创建供应链的数字孪生，帮助您快速有效地应对任何中断挑战。

库存优化

 软件使用仿真技术，进行切实、准确的库存计划。
 内置安全库存估算实验，帮助在服务水平和成本效益之间找到平衡点。
 使用仿真模拟现实世界的随机性，更深入地了解产品的最佳库存量。
 仿真会考虑到网络运营的动态和风险，做出更精确的预测，提高供应链的弹性。

运输优化

 在战略和战术层面规划运输物流。
 确定更好的运输策略，完善相关业务规则。
 以精确的运输数据支持供应链设计。
 评估风险并管理物流变化。
 估计车队规模和车辆利用率。

灵活的统计与可视化

 可以衡量供应链模型的所需要素：成本、收入、库存动态、服务水平、牛鞭效应、产能、利用率、进/出订单和产品。
 可扩展报表报告并添加自定义指标。
 查看模型运行时指标随时间的变化，了解供应链在每个模拟时间的表现。
 内置仪表板可视化您的统计数据或将其导出到第三方BI软件。
 模型运行过程基于地图动画呈现，您可以看到供应链模型的运作，结果更具可信度。

无限模型定制

技术框架

  多方法供应链仿真分析软件的核心是多方法技术——六种基于建模方法的解析与仿真的强大结合。每一种优化方法都能够以最佳方式适用于特定任务。但是仅使用一种方式进行分析就像是阿尔伯特•爱因斯坦的比喻一样：我们不能用制造问题时的同一水平思维来解决问题。因此，多方法供应链仿真分析软件为您提供了一个工具包，您可以针对所面临的供应链问题选择正确的方法进行处理。

软件优势
计算任何限制
通过多方法供应链仿真分析软件直接定义限制，无需浪费时间和精力将它们“翻译”成公式。
仿真任何行为
每一条供应链都是独一无二的，都拥有其独特性。仿真和建模能够帮助您捕捉到每一个细节层面的特质。
检查结果
模型内部组成部分具有互动性，让您可以观察到结果，并且可以研究结果是如何产生的。
因果依赖性
可以考虑供应链的因果关系，准确反映供应链的行为。
减少风险
通过仿真技术捕捉供应链网络的随机行为，评估和降低风险。
可视化
通过模型动画让您看到供应链如何运作，使结果更加真实可信。此外，它还能够帮助您追踪并解决模型自身存在的问题，而无需寻求外援。
多元化实验
可改变供应链网络的设计、订货和运输政策，来验证假设场景，测试供应链对环境变化的敏感度等。
灵活性
快速修改和扩展供应链各要素的参数，或者使用智能决策仿真软件将更多地细节添加到模型中。

应用领域

因果建模与推断软件AnyWhy在传统的、基于相关性的人工智能技术之上，将重点放在因果关系上，从而帮助企业能够以合理的成本有效地做出更智能、可扩展的决策。因果建模与推断软件AnyWhy是一个强大的低代码平台，用于创建因果AI模型和因果数字孪生。平台通过在数据科学家和企业之间提供通用语言，使用因果模型来消除复杂性并提高可解释性。软件通过高级因果分析工具，包括异常值、干预和根本原因分析，为因果建模提供了一个简化的解决方案。自定义插件和集成节点可随时拖放到您的界面上，从而加速了ETL（提取、转换、加载）和数据处理。

增强现实物流推演软件

AR Table沙盘系统

沙盘物件的识别与追踪

通过识别、追踪各种沙盘物件，沙盘变得可交互稳定性好

拖拽模块实现沙盘的快速部署

技术支持

案例1：交互式地铁运营仿真沙盘

案例2：城市交通

案例3：智慧城市

AnyMath 深度融合了交互式科学计算、多领域物理建模库与系统仿真环境，为涉及复杂物理化学过程的核心难题提供底层解决方案。是研发先进过程控制（APC）、工艺模拟、安全联锁算法的“创新工厂”，实现从基础研究、工程开发到嵌入式部署的全链路支撑，是行业迈向高端化、智能化不可或缺的自主工具。AnyMath 不仅仅是一个工具，更是一个开放的工程生态系统。它打破了传统仿真平台的封闭性，融合了多语言编程、模型驱动设计、硬件在环测试和社区协作，让工程师能够更自由、更高效地实现从概念到产品的创新。