Recensione di AnyLogic, fornitore di software per Simulazione e Digital Twin

Ultimo aggiornamento: aprile, 2025

Torna a Ricerca di mercato

AnyLogic è una piattaforma completa di simulazione e digital twin che consente alle organizzazioni di modellare processi operativi complessi in settori quali supply chain, produzione e sanità. La piattaforma combina tre principali metodologie di simulazione—basata su agenti, eventi discreti e dinamiche di sistema—per creare rappresentazioni dinamiche e dettagliate di sistemi reali. Integrando dati in tempo reale e storici in questi digital twin, AnyLogic supporta analisi what‑if robuste e test di scenari senza rischiare operazioni reali. Inoltre, la soluzione sfrutta integrazioni esterne di machine learning (ad esempio, tramite H2O.ai) per prevedere parametri chiave di performance e necessità di capacità, mentre le sue opzioni di deployment basate sul cloud facilitano un’esecuzione scalabile e collaborativa e la reportistica interattiva tramite dashboard. Basata su un’architettura in Java con ampio supporto API e personalizzazione tramite codice fornito dall’utente, AnyLogic consente ai decisori di esplorare e ottimizzare le prestazioni dei processi in un ambiente guidato dai dati.

1. Cosa offre il software di AnyLogic?

1.1 Capacità di modellazione della simulazione

AnyLogic offre un ambiente di modellazione della simulazione che supporta un approccio trimodale:

• Modellazione basata su agenti: Costruisce modelli in cui entità individuali (agenti) mostrano un comportamento indipendente e interagiscono in modo dinamico.
• Simulazione ad eventi discreti: Utilizza diagrammi di flusso dei processi per modellare operazioni in cui eventi distinti si verificano in momenti specifici.
• Dinamiche di sistema: Cattura flussi aggregati utilizzando scorte e flussi per rappresentare processi continui.

Questa capacità multimodale consente agli utenti di selezionare la tecnica più appropriata — oppure di integrare metodi all’interno di un singolo modello — per catturare le sfumature dei complessi processi del mondo reale ¹².

1.2 Sviluppo del Digital Twin

AnyLogic posiziona la sua soluzione come uno strumento per la creazione di digital twin. Un digital twin sviluppato sulla piattaforma tipicamente include:

• Un modello di simulazione dettagliato che riproduce i processi operativi di un sistema fisico (ad esempio, il flusso dei pazienti di un ospedale come dimostrato in uno studio di caso ³).
• L’integrazione di dati operativi live o storici tramite feed di dati esterni, consentendo analisi “what‑if” in tempo reale e test di scenari.
• Dashboard interattive personalizzabili ed opzioni di esportazione (ad es. CSV o Excel) che supportano il processo decisionale manageriale.

1.3 Integrazione di Machine Learning e AI

Per ampliare i risultati della simulazione, AnyLogic ha incorporato diversi componenti di AI/ML:

• Integrazione H2O.ai: La piattaforma consente agli utenti di integrare modelli di machine learning — esportati come pipeline di valutazione MOJO — per prevedere risultati numerici come le necessità di capacità ⁴.
• Librerie aggiuntive: Strumenti come Pypeline, ONNX Helper e Alpyne sono disponibili per collegare i modelli di simulazione con flussi di lavoro ML esterni. In questi casi, AnyLogic sfrutta modelli ML “black‑box” per integrare piuttosto che sostituire la logica di simulazione di base.

1.4 Distribuzione su Cloud

AnyLogic offre soluzioni cloud pubbliche e private per il deployment della simulazione:

• Gli esperimenti di simulazione possono essere eseguiti in parallelo tramite AnyLogic Cloud, con supporto per l’integrazione tramite API RESTful in linguaggi come JavaScript, Python e Java ⁵.
• I modelli possono essere condivisi, eseguiti in remoto ed esportare dati sperimentali dettagliati, tutto senza richiedere installazioni lato client.
• Pur essendo potenti, gli utenti devono configurare i loro modelli per l’operatività sul cloud piuttosto che affidarsi a un deployment completamente automatizzato.

2. Come funziona la soluzione di AnyLogic?

2.1 Fondamenti Tecnici

L’ambiente di base di AnyLogic è costruito su Java SE come applicazione basata su Eclipse. Questa base supporta la compatibilità multipiattaforma e un framework orientato agli oggetti che gli utenti possono estendere tramite codice Java personalizzato. I costrutti di modellazione includono:

• Diagrammi di flusso e blocchi di processo per simulazioni ad eventi discreti.
• Diagrammi degli stati e comportamenti degli agenti per sviluppare modelli basati su agenti.
• Scorte, flussi ed equazioni differenziali per modelli di dinamiche di sistema.

Questa flessibilità consente agli utenti di personalizzare le simulazioni per la logistica complessa, i flussi di lavoro di produzione o l’orientamento dei pazienti in sanità ¹⁶.

2.2 Costruzione del Digital Twin

La costruzione di un digital twin su AnyLogic prevede:

• Costruire un modello di simulazione che rifletta accuratamente il flusso di lavoro di un sistema fisico.
• Collegare dinamicamente il modello con database operativi o feed di dati in tempo reale.
• Catturare metriche chiave di performance (come i tempi di attesa e l’utilizzo dei letti in un contesto ospedaliero) che possono essere continuamente confrontate con i dati reali per validazione e miglioramento ³.

2.3 Implementazione dell’integrazione AI/ML

AnyLogic integra capacità ML esterne in modo modulare:

• Modelli di machine learning pre-addestrati (ad es. da H2O.ai) sono esportati come file autonomi e ‘richiamati’ all’interno della simulazione. Questo consente previsioni quali la durata della degenza dei pazienti o i tassi di produzione.
• La simulazione rimane lo strumento principale di supporto decisionale, con le previsioni ML che integrano la logica primaria della simulazione a eventi discreti ⁴.

2.4 Meccanismi di Cloud e Deployment

Il AnyLogic Cloud è progettato per eseguire simulazioni in background mentre fornisce animazioni interattive e dashboard tramite browser web moderni:

• Un sistema di bilanciamento del carico riutilizza i risultati per configurazioni di input identiche al fine di risparmiare tempo di calcolo.
• API personalizzate consentono l’integrazione con flussi di lavoro aziendali più ampi e supportano lo sviluppo di front-end personalizzati ⁵.

3. Valutazione dello Stato dell’Arte

3.1 Punti di Forza

• Simulazione multimodale completa: AnyLogic si distingue per l’integrazione di tutte e tre le metodologie di simulazione in un unico pacchetto, una caratteristica ben supportata da risorse educative come “The Big Book of Simulation Modeling” ².
• API aperte ed estensibilità: Con il supporto per Java, Python e JavaScript, gli utenti possono integrare in profondità i modelli di AnyLogic con sistemi esterni e adattarli a diverse applicazioni.
• Distribuzione abilitata al cloud: L’ambiente scalabile e collaborativo di AnyLogic Cloud migliora sia la ricerca che l’analisi operativa in tempo reale.

3.2 Punti di Scetticismo

• Promesse sull’AI: Pur essendo commercializzato come “abilitato all’AI”, la funzionalità core di intelligenza artificiale si basa su integrazioni di terze parti piuttosto che su un motore di deep learning intrinseco.
• Complessità del Digital Twin: La creazione di digital twin accurati richiede una notevole competenza nel settore e un’integrazione dei dati attenta, rendendo il successo fortemente dipendente dalla qualità dei modelli e dei dati sottostanti.
• Miglioramenti incrementali: Pur offrendo vantaggi operativi, le funzionalità abilitate al cloud e la riutilizzabilità dei modelli possono rappresentare miglioramenti evolutivi piuttosto che rivoluzionari rispetto ad altre piattaforme di simulazione o ottimizzazione.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic e Lokad rappresentano due approcci distinti nel campo del supporto decisionale per la supply chain e le operazioni. AnyLogic si concentra su una simulazione sofisticata e la costruzione di digital twin; consente agli utenti di replicare processi del mondo reale attraverso la modellazione basata su agenti, ad eventi discreti e sulle dinamiche di sistema, offrendo così un ambiente flessibile per l’analisi degli scenari e i test what‑if ¹³. Al contrario, Lokad si focalizza sull’ottimizzazione quantitativa della supply chain tramite decisioni predittive. Presenta una piattaforma progettata appositamente con un DSL proprietario (Envision) e motori di machine learning integrati, progettati per fornire raccomandazioni concrete — come azioni precise di inventario o di pricing — su base quotidiana ⁷⁸. Dal punto di vista architettonico, AnyLogic si basa su un ambiente di integrazione aperto, fondato su Java, ideale per simulazioni personalizzabili, mentre Lokad sfrutta F# e C# in una soluzione cloud strettamente integrata che minimizza le dipendenze da terze parti ⁸⁹. Infine, mentre AnyLogic è più adatto per le organizzazioni che cercano di esplorare scenari operativi dinamici e costruire digital twin, Lokad offre una piattaforma più prescrittiva e orientata all’automazione, finalizzata a ottimizzare direttamente le decisioni della supply chain.

Conclusione

AnyLogic offre una piattaforma di simulazione robusta e versatile che consente alle organizzazioni di creare digital twin dettagliati e modellare sistemi complessi per decisioni informate. Il suo punto di forza risiede nell’offrire un ambiente di simulazione multimodale completo, combinato con collaborazione basata sul cloud e integrazioni ML esterne. Tuttavia, l’affidamento della piattaforma su componenti AI di terze parti e il processo ad alta intensità di risorse per sviluppare digital twin accurati richiedono una notevole competenza e una implementazione attenta. Confrontata con piattaforme come Lokad — il cui approccio strettamente integrato e orientato all’ottimizzazione fornisce un supporto decisionale prescrittivo e automatizzato — AnyLogic rimane inestimabile per l’analisi guidata dalla simulazione e la pianificazione degli scenari. Le organizzazioni devono valutare attentamente le loro esigenze strategiche e le capacità interne per determinare quale piattaforma si allinea meglio ai loro obiettivi operativi.

Fonti