Rezension zu AnyLogic, einem Anbieter von Simulation- & supply chain design Software

Von Léon Levinas-Ménard
Zuletzt aktualisiert: Oktober, 2025

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AnyLogic (von The AnyLogic Company) veröffentlicht eine vielseitige Multimethoden-Simulations-IDE (diskrete Ereignisse, agentenbasierte und Systemdynamik), eine webbasierte Ausführungsebene namens AnyLogic Cloud zum Ausführen und Parametrieren von Modellen und zum Exportieren von Ergebnissen sowie ein eigenständiges supply chain design Produkt, anyLogistix (ALX), das analytische Netzwerk-/Inventaroptimierung (via IBM ILOG CPLEX) mit dynamischer Simulation für Szenariotests kombiniert. AnyLogic-Modelle werden visuell mit eingebettetem Java-Code entwickelt und können als eigenständige Java-Anwendungen exportiert oder in die Cloud hochgeladen werden für browserbasierte Ausführungen; Cloud bietet REST- und Client-APIs und unterstützt den Export von “Completed runs” nach Excel zur Analyse. Die Optimierung in AnyLogic wird durch die OptQuest-Metaheuristik-Engine angetrieben, während anyLogistix solver-gestützte Netzwerkgestaltung und Inventarstrategien sowie simulationbasierte Belastungstests bereitstellt. Erweiterungsmöglichkeiten beinhalten eine vom Anbieter gepflegte “Pypeline”-Bibliothek, die das Aufrufen von Python aus AnyLogic-Modellen ermöglicht. Insgesamt ist der Stack modellzentriert (Modell erstellen, Experimente durchführen, Ergebnisse analysieren) statt auf tägliche, automatisierte Entscheidungsfindung ausgerichtet – ALX zielt auf strategische/taktische Designfragen ab; AnyLogic auf simulationsbasierte Analysen in verschiedenen Bereichen.

AnyLogic Überblick

Produktangebot (kurzgefasst):

  • AnyLogic (Desktop-IDE): Multimethoden-Simulationsumgebung mit Java als Skriptsprache und einer dokumentierten Simulations-Engine; Modelle können als eigenständige Java-Anwendungen exportiert werden. 1234
  • AnyLogic Cloud: SaaS-/webbasierte Ebene zum Ausführen von Modellen, Erstellen von Experimenten, Verwalten von Versionen (einschließlich eines Browser-Editors in den neuesten Veröffentlichungen) und Exportieren von Ergebnissen. Bietet REST- und Client-APIs. 56789
  • anyLogistix (ALX): supply chain design Anwendung, die CPLEX Netzwerkoptimierung und dynamische Simulation kombiniert; beinhaltet Inventarmethoden wie die Safety stock estimation. 10111213

Architektur & Stack (wichtige Fakten):

  • Modelle werden zu Java kompiliert und darauf ausgeführt; exportierte Anwendungen sind reines Java und benötigen JDK 17+. 34
  • Die Simulationslaufzeit ist eine dokumentierte Engine API (Ereigniswarteschlange, RNG, parallele Simulationen innerhalb einer JVM). 2
  • Cloud veröffentlicht häufige Releases; Anmerkungen aus 2024–2025 beinhalten Java 17 und Cloud fügt den Export von “Completed Runs” sowie Diagnosen hinzu. 14215
  • Private Cloud verfügt über eine Administrationsanleitung und Architekturdokumentation; Cloud bietet REST (mit JS/Python/Java Clients). 169
  • Optimierung: Das Optimierungsexperiment von AnyLogic verwendet OptQuest (OptTek) innerhalb der Engine; ALXs Netzwerkoptimierung basiert auf IBM ILOG CPLEX. 17181911

AnyLogic vs Lokad

Unterschiedliche Ziele, unterschiedliche Mechanismen. AnyLogic/ALX sind modellzentriert: Man erstellt ein explizites Simulations- oder supply chain design Modell, führt parametrisierte Experimente durch (einschließlich solver-unterstützter Optimierungen für Netzwerk/Inventar) und analysiert die Ergebnisse. Belege: Modellexport als Java, Cloud-Experiment-Workflows und REST API, OptQuest in der Modelloptimierung sowie ALXs CPLEX-basierte Netzwerkkonstruktion. 3691711 Im Gegensatz dazu ist Lokad ein entscheidungszentrierter SaaS, der sich auf probabilistische Prognosen und Optimierung fokussiert und sortierte Entscheidungen für Nachbestellungen, Disposition und Preisgestaltung liefert (keine interaktiven Simulationsmodelle). Der Ansatz von Lokad basiert auf einer DSL und täglichen Batch-Berechnungen, um priorisierte Aktionslisten für die Ausführung in ERPs/WMSs zu generieren. (Hinweis: Dieser Bericht konzentriert sich auf AnyLogic; siehe Lokads öffentliche Materialien für ihre Pipeline zur Entscheidungsoptimierung und DSL-Behauptungen.)

Implikationen für supply chain:

  • Problemklasse: ALX überzeugt im Design (Neustandortwahl, Fahrspurenflüsse, Kapazitätsdimensionierung) und in der Untersuchung von Richtlinien unter simulierten Dynamiken; Lokad zielt auf wiederkehrende operative Entscheidungen (tägliche Nachbestellmengen, Zuweisungen, Preise).
  • Mechanismus: ALX ruft CPLEX auf, um statische Formulierungen (z. B. Standortwahl, Flusszuweisung) zu lösen und simuliert anschließend Dynamiken; die AnyLogic IDE nutzt OptQuest, um Modellparameter zu optimieren; Lokad berechnet mittels probabilistischer Prognosen + stochastischer Optimierung Entscheidungslisten – ohne Flussdiagramme für diskrete Ereignisse. 1117
  • Bereitstellung: AnyLogic ist eine Desktop-Anwendung mit optionaler Cloud-Ausführung und APIs; ALX ist eine verpackte Desktop-App mit Solver-Integration; Lokad ist ausschließlich ein Multi-Tenant-SaaS. 510
  • Ergebnisartefakt: AnyLogic/ALX liefern Szenarien, Dashboards und Ausführungstabellen (exportierbar nach Excel/REST); Lokad liefert sortierte transaktionale Aktionen, die zurück in ERP/WMS fließen sollen. 20219

Wenn das Ziel operative Nachbestelloptimierung unter Unsicherheit mit automatisierten Entscheidungslisten ist, kommt Lokads Paradigma dem Ziel näher. Wenn das Ziel Netzwerkneugestaltung, Feinabstimmung von Kapazitäts-/Inventarrichtlinien oder Belastungstests mit komplexen Prozessdynamiken ist, passen AnyLogic/ALX besser, angesichts ihrer Simulations- und Solver-Toolchain.

Unternehmen, Geschichte und Unternehmensfakten

  • Entity: The AnyLogic Company (Entwickler von AnyLogic und AnyLogic Cloud) sowie die Produktmarke/Website anyLogistix für supply chain design. 22110
  • Gründung (öffentliche Registerquellen): CB Insights führt das Unternehmen als gegründet 2002 (Oakbrook Terrace, IL) auf. Öffentliche Finanzierungsrunden werden auf den Anbieterseiten nicht offengelegt; in offiziellen Materialien wurden keine Übernahmen identifiziert. 23
  • Positionierung: AnyLogic (Allzwecksimulation), AnyLogic Cloud (Webausführung/Analyse), anyLogistix (supply chain design). 151013

Diskrepanzprotokoll (Unternehmen): Marketingtexte beanspruchen häufig einen „führenden“ Status; unabhängige Register (CB Insights/Craft) bieten nur grundlegende Unternehmensfakten; keine belegten Übernahmeaktivitäten gefunden. 23

Produkt & Technologie: Was die Software macht

AnyLogic (Desktop-IDE)

  • Modellierungsmethoden: DE/ABM/SD mit gemeinsamer Laufzeit; Logik wird über visuelle Blöcke und eingebetteten Java-Code ausgedrückt. 2
  • Build- & Laufziele: Export als eigenständige Java-Anwendungen; die CLI unterstützt den Export und das Ausführen von Experimenten; Plattform-Matrizen listen JDK 17+. 34
  • Optimierungsexperiment: nutzt OptQuest, um Parameter unter Berücksichtigung von Einschränkungen und Zielen zu optimieren; OptQuest-Klassen sind in der API dokumentiert. 171819
  • Datenebene: Integrierte Datenbank und Konnektoren; Datenbank-Tools sind in der Hilfe dokumentiert. (Details zur Engine – z. B. eingebettete DB-Engine – werden nicht auf den öffentlichen Seiten angegeben und daher hier nicht behauptet.) 24

AnyLogic Cloud

  • Zweck: Modelle im Browser ausführen, Modellversionen verwalten, Experimente (Einzel-/Mehrfachläufe) durchführen, Ergebnisse vergleichen und Daten/Completed runs exportieren. 52021
  • Workflow: Export von der Desktop-Anwendung über die Run configuration (Auswahl von Eingaben, Ausgaben und Ressourcen) zur Erstellung einer Cloud-Modellversion; “Model versions” beinhaltet einen Web-Editor (Early Access). 678
  • APIs: REST API (plus Clients) sind für programmgestützte Ausführungen und den Abruf von Ergebnissen dokumentiert; werden für Integration und Automatisierung genutzt. 9
  • Releases: Updates aus 2024–2025 fügen Java 17-Support, ein Diagnose-Tool und Verbesserungen beim Export von Completed runs hinzu. 14215
  • Private Cloud: Administratoranleitung und Architektur-Dokumentation sind öffentlich; Einzelheiten (z. B. Service-Inventar) sind auf der öffentlichen Seite nicht aufgelistet – Behauptungen beschränken sich auf das, was veröffentlicht wurde. 2516

anyLogistix (ALX)

  • Umfang: supply chain design (Netzwerkoptimierung, Inventar-/Richtliniengestaltung, Risikoszenarien, Masterplanung). 1011
  • Solver: Network Optimization und weitere Analysen nutzen IBM ILOG CPLEX (LP/MIP). 11
  • Inventar: Safety stock estimation-Methoden sind dokumentiert; ALX unterstützt die Richtlinienanalyse mittels Simulation. 12
  • Simulation: Dynamische Testung von Designs mittels Simulation (unter Ausnutzung des AnyLogic-Technologiestacks). 10

Erweiterbarkeit & Ökosystem

  • Python in Modellen: Offizielle Pypeline-Bibliothek (MIT-lizenziert) zum Aufrufen von lokalem Python aus AnyLogic-Modellen (nicht Teil des Kernprodukts; Overhead-Hinweise vom Repository angegeben). 1
  • Cloud-Datenexport: Export von “Experiment data” und “Completed runs” in Excel über die Cloud-Oberfläche. 2021

Wie es funktioniert (Mechanismen & Architekturen)

Kompilierung & Laufzeit:

  • Die Engine API beschreibt die Simulationslaufzeit (Ereigniswarteschlange, RNG, parallele Simulationen pro JVM). Modelle sind in Java; exportierte Anwendungen sind reines Java und erfordern JDK 17+. 234

Cloud-Ausführung & Versionierung:

  • Der Desktop-Export verwendet die Run configuration, um zu deklarieren, welche Parameter und Ressourcen zu Cloud-Eingaben und -Ausgaben werden; Cloud verwaltet Modellversionen (kürzlich mit einem Browser-Editor ergänzt); Ausführungen und Ergebnisse können über REST abgerufen und nach Excel exportiert werden. 67892021

Optimierungsinfrastruktur:

  • Innerhalb der AnyLogic IDE: OptQuest (Metaheuristiken plus Einschränkungen) für Parameter- und Suchexperimente; öffentliche APIs und Klassen zeigen die Einbindung von OptQuest. 171819
  • Innerhalb von ALX: CPLEX löst Netzwerk- und Inventarformulierungen; anschließend validiert und vergleicht die Simulation Richtlinien unter Dynamik. 1112

Was nicht belegt ist:

  • Keine Anbieter-Dokumentation behauptet, dass AnyLogic/ALX von Haus aus eine durchgehende, probabilistische operative Nachbestelloptimierung durchführen, die sortierte Bestellungen für die direkte ERP-Eingabe liefert. Der Workflow bleibt experimentgetrieben: designen, simulieren, analysieren, exportieren. 5102021

Bereitstellung & Rollout (aus den Primärdokumenten)

  • Desktop → Cloud Übergabe: Modell erstellen; Run configuration konfigurieren; Modell in die AnyLogic Cloud exportieren; Experimente erstellen; ausführen; analysieren/exportieren. 7620
  • APIs/Integration: Ausführungen steuern und Ergebnisse über REST (und Client SDKs) abrufen. 9
  • Ergebnisauswertung: Export von Completed runs (alle Eingaben, Ausgaben, Diagramme) nach Excel für nachgelagerte BI oder Übergaben. 2120
  • Private Cloud: Administrator- und Architekturdokumentationen sind öffentlich verfügbar; Details, die über die veröffentlichten Seiten hinausgehen, werden nicht behauptet. 2516

Belege zu AI/ML-Behauptungen

  • Vom Anbieter gepflegte Python-Brücke: Pypeline ermöglicht das Aufrufen von lokalem Python (jede Bibliothek) aus einem laufenden Modell – nützlich für ML-Inferenz oder spezialisierte Algorithmen, aber explizit nicht als Ersatz für Java oder einen eingebauten ML-Stack gedacht. 1
  • ALX-Algorithmen: Die Optimierung basiert auf CPLEX; es gibt keine öffentlichen Belege für proprietäre ML-Planungsmodelle, die über Simulations- und Solver-Formulierungen hinaus in ALX eingebettet sind. 1112
  • Fazit: AnyLogic/ALX bieten Möglichkeiten, ML zu nutzen (z. B. über Python), werden jedoch in den Dokumentationen nicht als ML-zentrierte Planungssysteme vermarktet; die Kernstärken bleiben Simulation und solverbasierte Analysen. 111

Was die Lösungen liefern (präzise)

  • AnyLogic (IDE): Eine in Java kompilierte, multimethod Simulationsumgebung zum Erstellen ausführbarer Modelle, Durchführen von Experimenten (Einzel-/Mehrfachläufe, Optimierung mit OptQuest) und Analysieren/Exportieren von Ergebnissen. Sie liefert Simulationsausgaben und Experimenttabellen; keine schlüsselfertige operative Nachbestellung. 32172021
  • AnyLogic Cloud: Eine gehostete Laufzeitumgebung mit Experimenten, Versionierung, REST-Zugang und Excel-Exporten für Modellausgaben. 5921
  • anyLogistix: CPLEX-gestützte Netzwerk- und Inventaroptimierung sowie dynamische Simulation, um Designs und Richtlinien zu testen; die Ergebnisse umfassen optimale Standort-/Flussentscheidungen für Designs und Leistungskennzahlen von Richtlinien unter simulierter Variabilität. 111210

Wie Ergebnisse erzielt werden (Mechanismen/Architekturen)

  • Mechanismen: Java-Modellkompilierung → Engine-Ausführung; OptQuest für Parametersuche; ALX ruft CPLEX für MIP/LP auf; Cloud orchestriert Experimente und Datenexport; REST API stellt Ausführungen und Ergebnisse bereit. 21711921
  • Architekturen: Desktop-IDE mit CLI/Export → Cloud-Dienst mit Modellversionen und Experimenten (Administrator- und Architekturdokumente für Private Cloud veröffentlicht). Behauptungen beschränken sich auf dokumentierte Komponenten und Versionen (z. B. Java 17 in Cloud-Releases). 3162

Einschränkungen & Lücken (skeptische Betrachtung)

  • Betriebliche Entscheidungsautomatisierung: Keine öffentliche Dokumentation zeigt, dass AnyLogic/ALX täglich ERP-fertige, sortierte Bestellzeilen unter probabilistischer Nachfrage und Lieferzeit produzieren – diese Fähigkeit liegt außerhalb des modellzentrierten Workflows. 510
  • KI-Kennzeichnung: Obwohl Python/ML aufgerufen werden können, gibt es keine Behauptung einer durchgehenden “AI decisioning”-Funktion, die ALX nativ bietet; die Optimierungsbelege basieren auf CPLEX und OptQuest. 11117
  • Transparenz der Architektur: Eine Cloud-Architekturdokumentation existiert, zählt aber nicht jeden Microservice, jede Queue oder jedes Topic auf den öffentlichen Seiten auf; nur Versionshighlights (z. B. Java 17) sind explizit dokumentiert. Die hier getätigten Aussagen bleiben bei den veröffentlichten Fakten. 162

Fazit

Der Stack von AnyLogic ist modellzentriert und technisch gut dokumentiert: Modelle werden in Java kompiliert, laufen unter einer dokumentierten Engine, können exportiert oder in der Cloud ausgeführt werden und integrieren sich über REST/Excel-Exporte. Optimierung in der IDE nutzt OptQuest; ALX ergänzt dies durch CPLEX-basierte Netzwerk- und Inventaroptimierung sowie Simulation für supply chain design. Öffentliche Belege unterstützen nicht die Marketinginterpretation, wonach die Suite einer operativen Entscheidungsautomatisierung für die tägliche Nachbestellung gleichgestellt werden sollte. Für Organisationen, die Experimente, Netzwerkdesign, Kapazitätsdimensionierung und Richtlinienstress-Tests benötigen, ist die AnyLogic/ALX-Toolchain zweckmäßig. Für tägliche probabilistische Nachbestell- oder Dispositionsentscheidungen hingegen ist eine entscheidungszentrierte Plattform (z. B. Lokad) architektonisch näher am Bedarf.

Quellen

  1. AnyLogic-Pypeline (Python-Bridge) – GitHub (neueste Version Sep 17, 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Engine API – AnyLogic Hilfe (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Modelle nach Java-Anwendungen exportieren – Hilfe (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Downloads – AnyLogic (JDK 17+ Voraussetzung) (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. AnyLogic Cloud Help – Index (accessed Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Exporting a model to AnyLogic Cloud – Help (Last modified Sep 09, 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Run configuration – Help (accessed Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Model versions (web editor) – Help (accessed Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. REST API – AnyLogic Cloud Hilfe (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. anyLogistix – Produktseite (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. anyLogistix Hilfe – Netzwerkoptimierung (CPLEX) (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. anyLogistix Hilfe – Sicherheitsbestandsschätzung (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Über uns – anyLogistix (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎

  14. AnyLogic 2024 im Rückblick – Blog (2024) ↩︎ ↩︎

  15. AnyLogic Cloud 2.5.3 – Blog (Jun 2025) ↩︎ ↩︎

  16. Architektur – AnyLogic Cloud Admin Guide (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. ExperimentOptimization (OptQuest) – API-Referenz (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. OptQuestUtils – API-Referenz (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. Optimierungsexperiment – AnyLogic (JP) Videoseite (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. Daten exportieren (Experimentdaten nach Excel) – Cloud Hilfe (Zuletzt geändert Sep 08, 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Export nach Excel (Abgeschlossene Durchläufe) – Cloud Hilfe (Zuletzt geändert Sep 09, 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. About us – AnyLogic Simulation Software (accessed Sep 2025) ↩︎

  23. The AnyLogic Company – CB Insights (abgerufen Jun–Sep 2025) ↩︎ ↩︎

  24. AnyLogic-Datenbank – Hilfe (abgerufen Sep 2025) ↩︎

  25. Administratorenhandbuch – AnyLogic Cloud (abgerufen Sep 2025) ↩︎ ↩︎