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商业中的蒙特卡罗仿真实验


商业中的蒙特卡罗仿真实验

蒙特卡罗实验是在处理不确定性时获得精确估计的一种方法。它使用随机性来获得有意义的信息,并有效地计算业务风险和预测失败,如成本或调度超支。

AnyLogic可以对高度复杂的系统进行蒙特卡罗仿真。通过多方法建模,仿真系统可以是复杂的、动态的、非线性的。这些仿真模型的结果可以来自并行处理和云计算,并可以通过多种方式提供,包括通过API和自定义UI。

AnyLogic Cloud API: Python


AnyLogic Cloud API: Python

在之前的博客中,我们介绍了AnyLogic Cloud JavaScript API,现在我们将介绍AnyLogic Cloud Python API。

在GitHub上,Python的受欢迎程度仅次于JavaScript,是世界上第二大受欢迎的语言。它是一种用于强化学习、数据处理和数据展示的流行语言。对于AnyLogic, Pypeline连接库允许您从运行的AnyLogic仿真模型中调用Python——查看我们的Pypeline 网络研讨会视频中了解更多信息。在本博客中,我们将重点介绍AnyLogic Cloud Python API。

可修复备件的资产管理优化


可修复备件的资产管理优化

ITC Infotech致力于优化复杂资产密集型行业的库存管理。通过结合仿真、机器学习和优化,展示了针对可循环/可修复备件的有效资产管理和库存优化,从而平衡服务水平和库存成本。

消耗品在其使用寿命结束时被处理或回收,与它们在失效前的运行时间长短有关。这个时间通常被量化为故障前的平均时间- MTBF。对于可修复零件,还需要考虑修复时间,这取决于缺陷类型、工作中心可用性和维修部分可用性。

限制区域:如何控制运输车的出入


限制区域:如何控制运输车的出入

AnyLogic 8.6更新的关键部分与物料处理库有关。现在,诸如AGV之类的运输工具的移动可以受到区域的限制,并且可以有条件地允许进入:通过运输车数量,计划,吞吐量等等。对于制造和仓库设置,可以以多种方式应用此功能,包括对门进行建模,限制操作机械(例如起重机)时的限制,以及避免在装货区域或交叉路口造成拥挤。

anyLogistix 2.11.0新版本发布


anyLogistix 2.11.0新版本发布

Anylogistix2.11.0添加了新特性、新的示例模型和新的高级运输优化实验。anyLogistix的所有版本,包括个人学习版在内,均已更新到2.11.0。另外,现在还可以通过本地服务器对Studio版的软件进行许可证的管理和租赁。总的来说,新版本的软件扩展了anyLogistix的功能,提升了软件的易用性,能够更好的帮助用户进行供应链的设计和决策。了解更多关于新版本的亮点,请继续阅读。