进行长期规划时，不确定的数据值或依赖关系是不可避免的。然而，这些不确定因素常常没能得到充分的重视，因为决策是使用确定性分析模型做出的，这些分析模型要求影响经济状况的所有数据被精确地了解或约束。实际上，这些值中有一些是未知的，最佳猜测是未知值中具有群体共识或不完整的数据集被作为代理使用。
此外，关键变量有时会被忽略或不包含在分析中。例如，两个次要因素之间的相互作用可能是不明显的，但确是驱动成本的主要因素。这些未知的未知数、不可预测或不可预见的条件以及它们的影响不能简单地用带有重要变量的蒙特卡洛实验来解决。因此，许多确定性模型都将导致重大的财务损失，幸运的是，有其他的解决方案。
仿真建模可以通过发现隐藏的交互关系、测试依赖关系和揭示敏感性，将所有的可能性考虑在内。这使得相关信息能够得到了充分的考虑，而不仅仅是像分析方法那样对系统认知进行简单的量化。AnyLogic仿真模型具有对概率风险和负面情景的缓解策略，提供了揭示不确定性的能力并且能够有效的对模型进行管理。
AnyLogic模型能够有效的用于资产管理，并且在各个领域都得到了验证，如车辆管理、投资策略优化和硬件维护调度等。
理想的建模应该发生在建造大型项目之前或是对初始规范进行重大修改的项目中。AnyLogic的适应性对大型建筑项目、造船和飞机制造产生了良好的效果。对于任何一种定制生产项目它都是强大的工具。
