Revisión de AnyLogic, proveedor de software de simulación y gemelo digital

Última actualización: abril, 2025

Volver a Investigación de mercado

AnyLogic es una plataforma integral de simulación y gemelo digital que permite a las organizaciones modelar procesos operativos complejos en sectores tales como supply chain, manufactura y salud. La plataforma combina tres metodologías principales de simulación—basada en agentes, eventos discretos y dinámica de sistemas—para crear representaciones dinámicas y detalladas de sistemas del mundo real. Al integrar datos en vivo e históricos en estos gemelos digitales, AnyLogic permite análisis robustos de what‑if y pruebas de escenarios sin poner en riesgo las operaciones reales. Además, la solución aprovecha integraciones externas de machine learning (por ejemplo, a través de H2O.ai) para predecir parámetros clave de desempeño y forecast necesidades de capacidad, mientras que sus opciones de despliegue basadas en la nube facilitan una ejecución escalable y colaborativa, así como reportes interactivos en paneles. Construida sobre una arquitectura basada en Java con amplio soporte de API y personalización mediante código proporcionado por el usuario, AnyLogic faculta a los tomadores de decisiones para explorar y optimizar el rendimiento de los procesos en un entorno orientado por datos.

1. ¿Qué ofrece el software de AnyLogic?

1.1 Capacidades de modelado de simulación

AnyLogic proporciona un entorno de modelado de simulación que respalda un enfoque trimodal:

• Modelado basado en agentes: Construye modelos en los que entidades individuales (agents) muestran un comportamiento independiente e interactúan de forma dinámica.
• Simulación de eventos discretos: Emplea diagramas de flujo de procesos para modelar operaciones donde eventos distintos ocurren en puntos específicos en el tiempo.
• Dinámica de sistemas: Captura flujos agregados utilizando stocks y flows para representar procesos continuos.

Esta capacidad multimétodo permite a los usuarios seleccionar la técnica más adecuada—o integrar métodos dentro de un solo modelo—para capturar las sutilezas de procesos complejos del mundo real ¹².

1.2 Desarrollo de gemelos digitales

AnyLogic posiciona su solución como una herramienta para la creación de gemelos digitales. Un gemelo digital desarrollado en la plataforma típicamente incluye:

• Un modelo de simulación detallado que refleja los procesos operativos de un sistema físico (por ejemplo, el flujo de pacientes de un hospital, como se demuestra en un estudio de caso ³).
• La integración de datos operativos en vivo o históricos a través de feeds de datos externos, permitiendo análisis “what‑if” en tiempo real y pruebas de escenarios.
• Paneles interactivos personalizables y opciones de exportación (por ejemplo, CSV o Excel) que apoyan la toma de decisiones gerencial.

1.3 Integración de Machine Learning y IA

Para aumentar los resultados de la simulación, AnyLogic ha incorporado varios componentes de IA/ML:

• Integración H2O.ai: La plataforma permite a los usuarios incorporar modelos de machine learning—exportados como pipelines de scoring MOJO—para predecir resultados numéricos como las necesidades de capacidad ⁴.
• Bibliotecas adicionales: Herramientas como Pypeline, ONNX Helper y Alpyne están disponibles para conectar modelos de simulación con flujos de trabajo ML externos. En estos casos, AnyLogic utiliza modelos de ML de “caja negra” para complementar en lugar de reemplazar su lógica central de simulación.

1.4 Despliegue en la nube

AnyLogic ofrece soluciones en la nube tanto públicas como privadas para el despliegue de simulaciones:

• Los experimentos de simulación pueden ejecutarse en paralelo a través de AnyLogic Cloud, con soporte para integración mediante API RESTful en lenguajes como JavaScript, Python y Java ⁵.
• Los modelos pueden compartirse, ejecutarse de forma remota y exportar datos experimentales detallados, todo sin requerir instalaciones en el lado del cliente.
• Aunque poderoso, los usuarios deben configurar sus modelos para la operación en la nube en lugar de depender de un despliegue totalmente automatizado.

2. ¿Cómo funciona la solución de AnyLogic?

2.1 Fundamentos técnicos

El entorno central de AnyLogic está construido sobre Java SE como una aplicación basada en Eclipse. Esta base soporta la compatibilidad entre plataformas y un marco orientado a objetos que los usuarios pueden extender mediante código Java personalizado. Los constructos de modelado incluyen:

• Diagramas de flujo y bloques de proceso para simulaciones de eventos discretos.
• Gráficos de estados y comportamientos de agentes para desarrollar modelos basados en agentes.
• Stocks, flows y ecuaciones diferenciales para modelos de dinámica de sistemas.

Dicha flexibilidad permite a los usuarios personalizar las simulaciones para logística compleja, flujos de trabajo en manufactura o el enrutamiento de pacientes en salud ¹⁶.

2.2 Construcción de gemelos digitales

Construir un gemelo digital en AnyLogic implica:

• Construir un modelo de simulación que refleje con precisión el flujo de trabajo de un sistema físico.
• Vincular dinámicamente el modelo con bases de datos operativas o feeds de datos en tiempo real.
• Capturar métricas clave de desempeño (como tiempos de espera y utilización de camas en un entorno hospitalario) que pueden compararse continuamente con datos reales para validación y mejora ³.

2.3 Implementación de la Integración de IA/ML

AnyLogic integra capacidades externas de ML de manera modular:

• Los modelos de machine learning preentrenados (por ejemplo, de H2O.ai) se exportan como archivos independientes y se “llaman” desde dentro de la simulación. Esto permite predicciones como la duración de la estancia del paciente o las tasas de producción.
• La simulación sigue siendo la herramienta central de soporte a la decisión, con las predicciones de ML complementando la lógica principal de simulación discreta ⁴.

2.4 Mecanismos de nube y despliegue

El AnyLogic Cloud está diseñado para ejecutar simulaciones en segundo plano mientras proporciona animaciones interactivas y paneles a través de navegadores web modernos:

• Un sistema de balanceo de carga reutiliza los resultados para configuraciones de entrada idénticas para conservar tiempo de cómputo.
• APIs personalizadas permiten la integración con flujos de trabajo empresariales más grandes y soportan el desarrollo personalizado del frontend ⁵.

3. Evaluando el estado del arte

3.1 Fortalezas

• Simulación multimétodo integral: AnyLogic se destaca al integrar las tres metodologías de simulación en un solo paquete, una característica bien respaldada por recursos educativos como “The Big Book of Simulation Modeling” ².
• APIs abiertas y extensibilidad: Con soporte para Java, Python y JavaScript, los usuarios pueden integrar profundamente los modelos de AnyLogic con sistemas externos y adaptarlos para diversas aplicaciones.
• Despliegue habilitado en la nube: El entorno escalable y colaborativo de AnyLogic Cloud mejora tanto la investigación como el análisis operativo en tiempo real.

3.2 Puntos para el escepticismo

• Afirmaciones sobre IA: Aunque se comercializa como “habilitado para IA”, la funcionalidad central de inteligencia artificial depende de integraciones de terceros en lugar de un motor intrínseco de deep learning.
• Complejidad de los gemelos digitales: La creación de gemelos digitales precisos exige una experiencia significativa en el dominio y una cuidadosa integración de datos, lo que implica que el éxito depende en gran medida de la calidad de los modelos y datos subyacentes.
• Mejoras incrementales: Aunque las funciones habilitadas en la nube y la reutilización de modelos ofrecen beneficios operativos, estas mejoras pueden ser evolutivas en lugar de revolucionarias en comparación con otras plataformas de simulación u optimización.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic y Lokad representan dos enfoques distintos en el ámbito del supply chain y del soporte a la toma de decisiones operativas. AnyLogic se centra en la simulación sofisticada y la construcción de gemelos digitales; permite a los usuarios replicar procesos del mundo real mediante modelado basado en agentes, simulación de eventos discretos y dinámica de sistemas, ofreciendo así un entorno flexible para el análisis de escenarios y pruebas what‑if ¹³. En contraste, Lokad se enfoca en la optimización cuantitativa del supply chain mediante la toma de decisiones predictiva. Presenta una plataforma diseñada específicamente, con un DSL propietario (Envision) y motores integrados de machine learning, destinados a proporcionar recomendaciones concretas—como acciones precisas de inventario o precios—diariamente ⁷⁸. Desde el punto de vista arquitectónico, AnyLogic se fundamenta en un entorno basado en Java con integración abierta, ideal para simulaciones personalizables, mientras que Lokad aprovecha F# y C# en una solución en la nube fuertemente integrada que minimiza las dependencias de terceros ⁸⁹. En última instancia, mientras AnyLogic es más adecuado para organizaciones que buscan explorar escenarios operativos dinámicos y construir gemelos digitales, Lokad ofrece una plataforma más prescriptiva y orientada a la automatización, destinada a optimizar directamente las decisiones del supply chain.

Conclusión

AnyLogic ofrece una plataforma de simulación robusta y versátil que permite a las organizaciones crear gemelos digitales detallados y modelar sistemas complejos para tomar decisiones informadas. Su fortaleza radica en ofrecer un entorno de simulación multimétodo integral combinado con colaboración basada en la nube e integraciones externas de ML. No obstante, la dependencia de la plataforma en componentes de IA de terceros y el proceso que requiere muchos recursos para desarrollar gemelos digitales precisos demandan una experiencia significativa y una implementación cuidadosa. En comparación con plataformas como Lokad—cuyo enfoque fuertemente integrado y orientado a la optimización proporciona soporte a la toma de decisiones prescriptivo y automatizado—AnyLogic sigue siendo invaluable para el análisis basado en simulación y la planificación de escenarios. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus necesidades estratégicas y capacidades internas para determinar qué plataforma se alinea mejor con sus objetivos operativos.

Fuentes