Überprüfung von AnyLogic, Simulations- und Digital Twin Softwareanbieter

Zuletzt aktualisiert: April, 2025

Zurück zu Marktforschung

AnyLogic ist eine umfassende Simulations- und Digital Twin Plattform, die es Organisationen ermöglicht, komplexe betriebliche Prozesse in Bereichen wie supply chain, Fertigung und Gesundheitswesen zu modellieren. Die Plattform vereint drei wesentliche Simulationsmethoden – agentenbasiert, ereignisdiskret und Systemdynamik – um dynamische, detaillierte Darstellungen realer Systeme zu erstellen. Durch die Integration von Live- und historischen Daten in diese digitalen Zwillinge unterstützt AnyLogic robuste Was-wäre-wenn-Analysen und Szenariotests, ohne tatsächliche Abläufe zu gefährden. Darüber hinaus nutzt die Lösung externe Machine-Learning-Integrationen (zum Beispiel über H2O.ai), um wichtige Leistungsparameter vorherzusagen und Kapazitätsbedarfe zu prognostizieren, während die cloudbasierten Bereitstellungsoptionen eine skalierbare, kollaborative Ausführung und interaktive Dashboard-Berichte ermöglichen. Basierend auf einer Java-basierten Architektur mit umfangreicher API-Unterstützung und Anpassungsmöglichkeiten über benutzerdefinierten Code, befähigt AnyLogic Entscheidungsträger, die Prozessleistung in einer datengetriebenen Umgebung zu erkunden und zu optimieren.

1. Was bietet die Software von AnyLogic?

1.1 Simulationsmodellierungs-Fähigkeiten

AnyLogic bietet eine Simulationsmodellierungsumgebung, die einen dreimodalen Ansatz unterstützt:

• Agent‑Based Modeling: Erzeugt Modelle, in denen einzelne Entitäten (Agents) ein unabhängiges Verhalten aufweisen und dynamisch interagieren.
• Discrete Event Simulation: Nutzt Prozessablaufdiagramme, um Abläufe zu modellieren, bei denen zu bestimmten Zeitpunkten einzelne Ereignisse eintreten.
• System Dynamics: Erfasst Gesamtflüsse unter Verwendung von Beständen und Strömen, um kontinuierliche Prozesse darzustellen.

Diese multimodale Fähigkeit ermöglicht es den Nutzern, die am besten geeignete Methode auszuwählen – oder Methoden in einem einzigen Modell zu integrieren – um die Feinheiten komplexer realer Prozesse abzubilden ¹².

1.2 Entwicklung digitaler Zwillinge

AnyLogic positioniert seine Lösung als ein Werkzeug zur Erstellung digitaler Zwillinge. Ein auf der Plattform entwickelter digitaler Zwilling umfasst in der Regel:

• Ein detailliertes Simulationsmodell, das die Abläufe eines physischen Systems widerspiegelt (zum Beispiel den Patientenfluss eines Krankenhauses, wie in einer Fallstudie demonstriert ³).
• Die Integration von Live- oder historischen Betriebsdaten über externe Datenfeeds, die Echtzeit-„Was-wäre-wenn“-Analysen und Szenariotests ermöglichen.
• Anpassbare interaktive Dashboards und Exportoptionen (z. B. CSV oder Excel), die die Entscheidungsfindung im Management unterstützen.

1.3 Machine Learning und KI-Integration

Um die Simulationsergebnisse zu erweitern, hat AnyLogic mehrere KI/ML-Komponenten integriert:

• H2O.ai Integration: Die Plattform ermöglicht es den Nutzern, Machine-Learning-Modelle – exportiert als MOJO-Scoring-Pipelines – zu integrieren, um numerische Ergebnisse wie Kapazitätsbedarfe vorherzusagen ⁴.
• Weitere Bibliotheken: Werkzeuge wie Pypeline, ONNX Helper und Alpyne stehen zur Verfügung, um Simulationsmodelle mit externen ML-Workflows zu verknüpfen. In diesen Fällen nutzt AnyLogic „Black‑Box“-ML-Modelle, um die zentrale Simulationslogik zu ergänzen statt sie zu ersetzen.

1.4 Cloud-Bereitstellung

AnyLogic bietet sowohl öffentliche als auch private Cloud-Lösungen für den Einsatz von Simulationen:

• Simulationsversuche können parallel über die AnyLogic Cloud ausgeführt werden, mit Unterstützung von RESTful API-Integrationen in Sprachen wie JavaScript, Python und Java ⁵.
• Modelle können geteilt, remote ausgeführt und detaillierte experimentelle Daten exportiert werden, ohne dass clientseitige Installationen erforderlich sind.
• Trotz ihrer Leistungsfähigkeit müssen Nutzer ihre Modelle für den Cloud-Betrieb konfigurieren, anstatt sich auf eine vollautomatische Bereitstellung zu verlassen.

2. Wie funktioniert die AnyLogic-Lösung?

2.1 Technische Grundlagen

Die Kernumgebung von AnyLogic basiert auf Java SE als Eclipse-basierte Anwendung. Diese Grundlage unterstützt plattformübergreifende Kompatibilität und ein objektorientiertes Framework, das von den Nutzern durch benutzerdefinierten Java-Code erweitert werden kann. Zu den Modellierungskonzepten gehören:

• Flussdiagramme und Prozessblöcke für ereignisdiskrete Simulationen.
• Zustandsdiagramme und Agentenverhalten für die Entwicklung agentenbasierter Modelle.
• Bestände, Ströme und Differentialgleichungen für systemdynamische Modelle.

Diese Flexibilität ermöglicht es den Nutzern, Simulationen für komplexe Logistik, Fertigungsabläufe oder Patientenrouten im Gesundheitswesen anzupassen ¹⁶.

2.2 Aufbau digitaler Zwillinge

Der Aufbau eines digitalen Zwillings mit AnyLogic umfasst:

• Die Erstellung eines Simulationsmodells, das den Arbeitsablauf eines physischen Systems genau widerspiegelt.
• Die dynamische Verknüpfung des Modells mit Betriebsdatenbanken oder Echtzeit-Datenfeeds.
• Die Erfassung wichtiger Leistungskennzahlen (wie Wartezeiten und Bettenauslastung im Krankenhaus), die kontinuierlich mit den tatsächlichen Daten zum Zwecke der Validierung und Verbesserung verglichen werden können ³.

2.3 Implementierung der KI/ML-Integration

AnyLogic integriert externe ML-Fähigkeiten auf modulare Weise:

• Vorgefertigte Machine-Learning-Modelle (z. B. von H2O.ai) werden als eigenständige Dateien exportiert und innerhalb der Simulation aufgerufen. Dies ermöglicht Prognosen wie die Verweildauer von Patienten oder Produktionsraten.
• Die Simulation bleibt das zentrale Entscheidungsunterstützungstool, wobei ML-Prognosen die primäre ereignisdiskrete Simulationslogik ergänzen ⁴.

2.4 Cloud- und Bereitstellungsmechanismen

Die AnyLogic Cloud ist darauf ausgelegt, Simulationen im Hintergrund auszuführen und dabei interaktive Animationen und Dashboards über moderne Webbrowser bereitzustellen:

• Ein Lastenausgleichssystem nutzt Ergebnisse für identische Eingabekonfigurationen erneut, um Rechenzeit zu sparen.
• Benutzerdefinierte APIs ermöglichen die Integration in größere Unternehmensabläufe und unterstützen die Entwicklung angepasster Frontends ⁵.

3. Bewertung des Stands der Technik

3.1 Stärken

• Umfassende multimethodische Simulation: AnyLogic zeichnet sich dadurch aus, dass alle drei Simulationsmethoden in einem Paket integriert sind, eine Eigenschaft, die durch Lehrmaterialien wie „The Big Book of Simulation Modeling“ ² gut unterstützt wird.
• Offene APIs und Erweiterbarkeit: Mit Unterstützung für Java, Python und JavaScript können Nutzer AnyLogic-Modelle tief in externe Systeme integrieren und für unterschiedliche Anwendungen anpassen.
• Cloud‑fähige Bereitstellung: Die skalierbare, kollaborative Umgebung der AnyLogic Cloud verbessert sowohl Forschungs- als auch Echtzeit-Betriebsanalysen.

3.2 Kritikpunkte

• KI-Behauptungen: Obwohl als „KI‑fähig“ vermarktet, beruht die Kernfunktionalität der künstlichen Intelligenz auf Drittanbieter-Integrationen statt auf einer intrinsischen Deep-Learning-Engine.
• Komplexität digitaler Zwillinge: Die Erstellung genauer digitaler Zwillinge erfordert erhebliche Fachkenntnisse und sorgfältige Datenintegration, was bedeutet, dass der Erfolg stark von der Qualität der zugrunde liegenden Modelle und Daten abhängt.
• Schrittweise Verbesserungen: Obwohl cloudfähige Funktionen und Modellwiederverwendbarkeit operative Vorteile bieten, können diese Verbesserungen evolutionär statt revolutionär im Vergleich zu anderen Simulations- oder Optimierungsplattformen sein.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic und Lokad repräsentieren zwei unterschiedliche Ansätze im Bereich supply chain und betrieblicher Entscheidungsunterstützung. AnyLogic konzentriert sich auf ausgeklügelte Simulationen und den Aufbau digitaler Zwillinge; es ermöglicht den Nutzern, reale Prozesse durch agentenbasierte, ereignisdiskrete und systemdynamische Modellierung nachzubilden und bietet somit eine flexible Umgebung für Szenarioanalysen und Was-wäre-wenn-Tests ¹³. Im Gegensatz dazu fokussiert sich Lokad auf quantitative supply chain Optimierung durch prädiktive Entscheidungsfindung. Es verfügt über eine eigens entwickelte Plattform mit einer proprietären DSL (Envision) und integrierten Machine-Learning-Engines, die darauf ausgelegt sind, konkrete Empfehlungen – wie präzise Maßnahmen zu Inventar oder Preisen – täglich zu liefern ⁷⁸. Architektonisch basiert AnyLogic auf einer Java-basierten, offen integrierbaren Umgebung, die ideal für anpassbare Simulationen ist, während Lokad F# und C# in einer eng integrierten, cloudbasierten Lösung nutzt, die Abhängigkeiten von Drittanbietern minimiert ⁸⁹. Letztlich ist AnyLogic am besten für Organisationen geeignet, die dynamische betriebliche Szenarien erkunden und digitale Zwillinge erstellen möchten, während Lokad eine stärker vorschreibende, automatisierungsorientierte Plattform bietet, die direkt auf die Optimierung von supply chain Entscheidungen abzielt.

Fazit

AnyLogic bietet eine robuste und vielseitige Simulationsplattform, die es Organisationen ermöglicht, detaillierte digitale Zwillinge zu erstellen und komplexe Systeme für fundierte Entscheidungen zu modellieren. Ihre Stärke liegt in der Bereitstellung einer umfassenden, multimethodischen Simulationsumgebung, kombiniert mit cloudbasierter Zusammenarbeit und externen ML-Integrationen. Dennoch erfordert die Abhängigkeit der Plattform von Drittanbieter-KI-Komponenten und der ressourcenintensive Prozess der Entwicklung genauer digitaler Zwillinge erhebliche Fachkenntnisse und eine sorgfältige Implementierung. Im Vergleich mit Plattformen wie Lokad – deren eng integrierter, optimierungsgetriebener Ansatz vorschreibende, automatisierte Entscheidungsunterstützung bietet – bleibt AnyLogic für simulationsbasierte Analysen und Szenarioplanungen unverzichtbar. Organisationen müssen ihre strategischen Bedürfnisse und internen Fähigkeiten sorgfältig bewerten, um festzustellen, welche Plattform am besten mit ihren operativen Zielen übereinstimmt.

Quellen