为什么使用仿真建模?

仿真建模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,仿真建模提供了有价值的跨越行业及学科的解决方案。

比特不是原子,仿真建模是对系统有效数字表示的实验。与物理建模不同,例如制作建筑物的缩放版,仿真建模是基于计算机的,并且使用算法和方程。系统的模型是动态变化的,在模型运行时可以对模型进行分析甚至是能够以2D或3D的视角查看模型。

通常由于成本及时间的原因,在一个真实的系统上进行实验是不可能或不切实际的,所以计算机仿真开始应用于商业中。

在模型运行时对模型进行分析的能力将仿真建模与其他方法(例如使用Excel或线性编程的方法)区分开来。通过对过程进行检查,并与仿真模型进行交互,可以快速构建对仿真的理解与信任。

案例:高效客户服务的仿真建模

可以将这个特定的例子看作是适用于人力和技术资源管理普遍问题的应用,例如,公司自然地会寻求降低未充分利用的资源、技术专家或设备的成本。

寻找最佳员工人数,为前往银行的客户提供最优的服务质量。

首先,对于银行来说,服务的级别被定义为平均队列大小。然后选择相关的系统措施来设定模型的参数——客户到达的次数和频率,柜员接待客户的时间,以及所有可能发生的自然变化,特别是午餐时间冲突和复杂的请求。

然后创建与部门结构及流程相对应的流程图。模型只需要考虑会对 所分析的问题产生影响的因素。 例如,服务公司账户或信用部门员工的可用性对服务个人客户的员工影响不大,因为他们在职能上是分开的。

Flowchart

最后,在对模型数据进行输入后,可以运行仿真,并随时间推移进行操作,对结果进行细化和分析。如果平均队列的大小超过了指定的限制,则可以增加可用人员的数量,并进行新的仿真实验。在找到最佳解决方案前,这一步骤可能会自动运行。

Data
Results

可以通过设置不同的参数快速地探索多个假设场景,在实际操作中对它们进行检查和查询,并进行比较。因此,仿真的分析结果更加准确,使分析师、工程师和管理人员都更加有信心。



点击试用