案例研究

香港有着非常独特的情况，对于试图了解新冠肺炎的传播，以及如何应对这一问题非常具有挑战性。利用基于智能体的建模和公开可用的数据，研究人员试图了解这种传播，识别易感染地区和风险人群，并评估政府干预措施。

微软是全球最大的科技公司之一，销售收入超过900亿美元。现在，越来越多的销售收入来自销售物理设备，这使公司面临极具复杂性和不确定性的状况。该公司拥有超过30,000种产品生命周期变化较大的产品，600多家供应商，13家合同制造商和52个配送中心，产品分销到191个国家。

基于智能体的汽轮机运行和维护（ATOM）模型是由DecisionLab Ltd和西门子共同开发的数字孪生仿真模型。数字孪生仿真西门子航空衍生燃汽轮机部门的全球维护维修和大修（MRO）运营。该模型由供应链中已有的实时数据驱动，能够使用复杂的仿真和数据分析方法来优化西门子的车队运营，从而实现数据驱动决策，提高客户运营和资产管理的生产率和效率。

夏晖(HAVI)是一家价值50亿美元的全球化公司，也是麦当劳长期供应链和包装合作的伙伴。为麦当劳提供供应链管理，包装，物流，回收，废物处理服务。当麦当劳想要在其14000家餐厅提供更多菜单选择，建立全天供应早餐时，他们遇到了很多问题（菜单复杂性，新设备需求，空间限制）。麦当劳的业务目标是为其厨房配置扩充菜单所需设备和员工以达到最大收益。与 HAVI合作，创建了一个仿真模型，反映了14000家餐厅的供应链和运营的巨大复杂性。

沃尔玛（Walmart）是全球营收最大的零售商，该公司正在寻找一种自动化技术，以帮助该公司快速发展的在线食品杂货业务更快地以更低的成本完成订单。他们想评估Alert Innovation的Goods-to-Person（GTP）概念Alphabot（一种基于AGV或机器人的系统），该系统可以通过使用能够在多层存储结构的三维空间中自主移动的推车，实现货物自动化拣货过程。

塔塔钢铁公司的一家钢铁制造企业通过优化内部的物流系统，展现出整体单位产能的提高的潜力。产能提高的机会在于引入优化的工艺流程，测试不同的布局配置改进起重机和钢水包的搬运。

Vale, a leading global mining company, faced traffic congestion and weigh station bottlenecks in its mining operations. To overcome this, the company used AnyLogic to optimize its mine traffic management and infrastructure, improving vehicle flow and unloading capacity.

达美乐公司是全球领先的披萨公司之一，发展非常迅速。公司为了创建最佳的门店布局并改善人员调度，决定将重点放在建立门店的数字孪生上，以测试新的概念、门店流程和理想的布局，然后再将其应用到门店的实际布局中。

汽车行业的领导者在他们的生产设施中使用自主移动机器人（AMR）来提高生产力。在本案例研究中，特斯拉物流工程师、前宝马集团博士生和AMR研究员Maximilian Selmair介绍了部署大型运输车队时的标准行业实践，并演示了基于AnyLogic云的仿真如何帮助开发最佳任务分配算法。

探索英特尔如何通过 AnyLogic 的先进仿真技术实现高效仓储运营。通过开发动态仓储模型，他们找出了运营中的低效环节，并提出了将仓储生产力提高 30% 的方案。