Recensione di AnyLogic, fornitore di software per la simulazione e il supply chain design

Di Léon Levinas-Ménard
Ultimo aggiornamento: ottobre, 2025

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AnyLogic (di The AnyLogic Company) pubblica un IDE di simulazione multimodale di uso generale (discrete-event, agent-based e system-dynamics), un livello di esecuzione web chiamato AnyLogic Cloud per eseguire/parametrizzare modelli ed esportare risultati, e un prodotto distinto per il supply chain design, anyLogistix (ALX), che combina l’ottimizzazione analitica di rete/inventario (tramite IBM ILOG CPLEX) con la simulazione dinamica per il testing degli scenari. I modelli AnyLogic sono sviluppati visivamente con codice Java incorporato e possono essere esportati come applicazioni Java standalone o caricati su Cloud per esecuzioni da browser; Cloud espone API REST e client e supporta l’esportazione dei “Completed runs” in Excel per l’analisi. L’ottimizzazione all’interno di AnyLogic è alimentata dal motore metaeuristico OptQuest, mentre anyLogistix fornisce design di rete supportato da solver e politiche di inventario oltre a test di stress basati sulla simulazione. L’estendibilità include una libreria “Pypeline” mantenuta dal vendor che permette di chiamare Python dai modelli AnyLogic. Complessivamente, lo stack è incentrato sul modello (costruire un modello, eseguire esperimenti, analizzare i risultati) piuttosto che sull’automazione decisionale per l’approvvigionamento quotidiano—ALX mira al design strategico/tattico; AnyLogic mira alla simulazione in diversi domini.

Panoramica di AnyLogic

Gamma di prodotti (in sintesi):

  • AnyLogic (desktop IDE): ambiente di simulazione multimodale con Java come linguaggio di scripting e un motore di simulazione documentato; i modelli possono essere esportati come app Java standalone. 1234
  • AnyLogic Cloud: layer SaaS/web per eseguire modelli, creare esperimenti, gestire versioni (incluso un editor browser nelle ultime versioni) ed esportare risultati. Offre API REST e client. 56789
  • anyLogistix (ALX): applicazione per il supply chain design che combina l’ottimizzazione di rete mediante CPLEX e la simulazione dinamica; include metodi di inventario come la stima dello safety stock. 10111213

Architettura e stack (dati principali):

  • I modelli vengono compilati e eseguiti su Java; le applicazioni esportate sono in puro Java e richiedono JDK 17+. 34
  • Il runtime di simulazione è descritto da una documentata Engine API (coda di eventi, RNG, simulazioni concorrenti all’interno di una JVM). 2
  • Cloud pubblica rilasci frequenti; le note per il 2024–2025 includono Java 17, e Cloud aggiunge l’esportazione dei “Completed runs” e funzionalità diagnostiche. 14215
  • Private Cloud dispone di una guida per amministratori e di documentazione sull’architettura; Cloud espone REST (con client JS/Python/Java). 169
  • Ottimizzazione: l’esperimento di ottimizzazione di AnyLogic utilizza OptQuest (OptTek) all’interno del motore; l’ottimizzazione di rete di ALX si basa su IBM ILOG CPLEX. 17181911

AnyLogic vs Lokad

Obiettivi differenti, meccaniche diverse. AnyLogic/ALX sono incentrati sul modello: si costruisce un modello esplicito di simulazione o per il supply chain design, si eseguono esperimenti parametrizzati (inclusi quelli con ottimizzazioni supportate da solver per rete/inventario) e si analizzano i risultati. Evidenze: esportazione del modello in Java, flussi di lavoro degli esperimenti su Cloud e API REST, ottimizzazione tramite OptQuest all’interno del modello e design di rete basato su CPLEX in ALX. 3691711 Al contrario, Lokad è un SaaS incentrato sulla decisione focalizzato su previsioni probabilistiche e ottimizzazione, producendo decisioni classificate per approvvigionamento/spedizione/prezzi (non modelli di simulazione interattivi). L’approccio di Lokad ruota attorno a un DSL e a calcoli batch giornalieri per generare liste d’azione prioritarie da eseguire in ERP/WMS. (Nota: questo rapporto si concentra su AnyLogic; consultare il materiale pubblico di Lokad per dettagli sulla loro pipeline di ottimizzazione decisionale e sulle affermazioni relative al DSL.)

Implicazioni per il supply chain:

  • Classe di problema: ALX eccelle nel design (localizzazione in greenfield, flussi di corsia, dimensionamento della capacità) e nell’esplorazione delle politiche in condizioni dinamiche simulate; Lokad mira a decisioni operative ricorrenti (quantità/allocazioni/prezzi di riordino giornalieri).
  • Meccanismo: ALX richiama CPLEX per risolvere formulazioni statiche (ad es., posizionamento delle strutture, assegnazione dei flussi) poi simula le dinamiche; l’IDE di AnyLogic utilizza OptQuest per regolare i parametri del modello; Lokad esegue previsioni probabilistiche + ottimizzazione stocastica per generare liste di decisioni—senza diagrammi di flusso a eventi discreti. 1117
  • Deployment: AnyLogic è desktop con esecuzione opzionale su Cloud e API; ALX è un’app desktop confezionata con integrazione del solver; Lokad è esclusivamente un SaaS multi-tenant. 510
  • Artefatto finale: AnyLogic/ALX producono scenari, dashboard e tabelle degli esperimenti (esportabili in Excel/REST); Lokad produce azioni transazionali classificate destinate a essere integrate in ERP/WMS. 20219

Se l’obiettivo è l’ottimizzazione operativa dell’approvvigionamento in condizioni di incertezza con liste di decisioni automatizzate, il paradigma di Lokad è più vicino al target. Se invece l’obiettivo è il redesign della rete, la regolazione delle politiche di capacità/inventario o il test di stress con dinamiche di processo articolate, AnyLogic/ALX sono più adatti, dato il loro toolchain combinato di simulazione e solver.

Azienda, storia e fatti societari

  • Entità: The AnyLogic Company (sviluppatore di AnyLogic e AnyLogic Cloud) e il marchio/sito anyLogistix per il supply chain design. 22110
  • Fondazione (fonti di registri pubblici): CB Insights riporta che l’azienda è stata fondata nel 2002 (Oakbrook Terrace, IL). I round di finanziamento pubblico non sono divulgati sui siti dei vendor; nessuna acquisizione è stata identificata nei materiali ufficiali. 23
  • Posizionamento: AnyLogic (simulazione generale), AnyLogic Cloud (esecuzione/analitica web), anyLogistix (supply chain design). 151013

Registro delle discrepanze (aziendale): il materiale di marketing spesso afferma uno status di “leader”; i registri indipendenti (CB Insights/Craft) forniscono solo fatti aziendali di base; nessuna attività di acquisizione corroborata è stata riscontrata. 23

Prodotto e tecnologia: cosa fa il software

AnyLogic (desktop IDE)

  • Metodi di modellazione: DE/ABM/SD con runtime condiviso; logica espressa tramite blocchi visivi e codice Java incorporato. 2
  • Obiettivi di build ed esecuzione: esportazione come app standalone Java; la CLI supporta l’esportazione/esecuzione di esperimenti; le matrici di piattaforma indicano JDK 17+. 34
  • Esperimento di ottimizzazione: utilizza OptQuest per regolare i parametri soggetti a vincoli/obiettivi; le classi di OptQuest sono documentate nell’API. 171819
  • Layer dei dati: database integrato e connettori; gli strumenti per il database sono documentati nell’aiuto. (Le specifiche del motore—ad es., il motore DB incorporato—non sono indicate nelle pagine pubbliche e quindi non sono affermate qui.) 24

AnyLogic Cloud

  • Scopo: eseguire modelli nel browser, gestire le versioni dei modelli, eseguire esperimenti (singolo/multi-run), confrontare i risultati ed esportare dati/Completed runs. 52021
  • Flusso di lavoro: esportazione dal desktop tramite Run configuration (selezione di input/output/risorse) per creare una versione del modello su Cloud; “Model versions” include web editor (early access). 678
  • API: REST API (+ client) documentata per esecuzioni programmatiche e recupero dei risultati; utilizzata per integrazioni/automazioni. 9
  • Rilasci: gli aggiornamenti 2024–2025 aggiungono supporto per Java 17, uno strumento di diagnostica e miglioramenti nell’esportazione dei Completed runs. 14215
  • Private Cloud: la guida per amministratori e la documentazione sull’architettura sono pubbliche; i dettagli (ad es., l’inventario dei servizi) non sono elencati nella pagina pubblica—le affermazioni si limitano a ciò che è pubblicato. 2516

anyLogistix (ALX)

  • Scopo: supply chain design (ottimizzazione di rete, design di inventario/politiche, scenari di rischio, master planning). 1011
  • Solver: Network Optimization e altre analisi utilizzano IBM ILOG CPLEX (LP/MIP). 11
  • Inventario: metodi di safety stock estimation documentati; ALX supporta l’analisi delle politiche con la simulazione. 12
  • Simulazione: test dinamici dei design tramite simulazione (basata sullo stack tecnologico di AnyLogic). 10

Estendibilità & ecosistema

  • Python nei modelli: libreria ufficiale Pypeline (con licenza MIT) per chiamare Python locale dai modelli AnyLogic (non parte del prodotto core; con osservazioni relative all’overhead, notate nel repository). 1
  • Egress dei dati Cloud: esportazione di “Experiment data” e “Completed runs” in Excel dall’interfaccia Cloud. 2021

Come funziona (meccanismi e architetture)

Compilazione e runtime:

  • L’Engine API descrive il runtime di simulazione (coda degli eventi, RNG, simulazioni concorrenti per JVM). I modelli sono in Java; le app esportate sono in puro Java e richiedono JDK 17+. 234

Esecuzione su Cloud e versioning:

  • L’esportazione dal desktop utilizza il Run configuration per dichiarare quali parametri/risorse diventano input/output per il Cloud; Cloud mantiene le versioni dei modelli (aggiungendo recentemente un editor browser); le esecuzioni e i risultati sono recuperabili tramite REST ed esportabili in Excel. 67892021

Struttura dell’ottimizzazione:

  • All’interno dell’IDE di AnyLogic: OptQuest (metaeuristiche + vincoli) per esperimenti di ricerca/regolazione dei parametri; le API/classi pubbliche mostrano l’integrazione di OptQuest. 171819
  • All’interno di ALX: CPLEX risolve le formulazioni di rete/inventario; successivamente la simulazione valida e confronta le politiche in condizioni dinamiche. 1112

Cosa non è dimostrato:

  • Nessuna documentazione del vendor afferma che AnyLogic/ALX eseguano nativamente un’ottimizzazione operativa end-to-end e probabilistica dell’approvvigionamento, producendo ordini d’acquisto classificati per l’ingestione diretta in ERP. Il flusso di lavoro rimane guidato dagli esperimenti: progettare, simulare, analizzare, esportare. 5102021

Distribuzione & roll-out (dai documenti principali)

  • Desktop → Cloud handoff: creare il modello; configurare il Run configuration; Esportare il modello su AnyLogic Cloud; creare esperimenti; eseguire; analizzare/esportare. 7620
  • API/integrazione: gestire le esecuzioni e recuperare i risultati tramite REST (e client SDK). 9
  • Distribuzione dei risultati: esportare i Completed runs (tutti input/output, grafici) in Excel per BI o passaggi successivi. 2120
  • Private Cloud: le guide per amministratori/architettura sono pubbliche; i dettagli oltre le pagine pubblicate non sono affermati. 2516

Evidenze sulle affermazioni AI/ML

  • Bridge Python gestito dal vendor: Pypeline consente di chiamare Python locale (qualsiasi libreria) da un modello in esecuzione—utile per inferenze ML o algoritmi specializzati, ma esplicitamente non un sostituto di Java o di uno stack ML integrato. 1
  • Algoritmi ALX: l’ottimizzazione si basa su CPLEX; non esistono evidenze pubbliche di modelli proprietari di pianificazione ML integrati in ALX oltre alle formulazioni di simulazione e solver. 1112
  • Conclusione: AnyLogic/ALX offrono meccanismi per utilizzare il ML (ad es. tramite Python), ma non vengono commercializzati (nella documentazione) come sistemi di pianificazione incentrati sull’ML; i punti di forza rimangono nell’analitica basata su simulazione e solver. 111

Cosa offrono le soluzioni (preciso)

  • AnyLogic (IDE): un ambiente di simulazione multimodale compilato in Java per costruire modelli eseguibili, eseguire esperimenti (singolo/multi-run, ottimizzazione con OptQuest) e analizzare/esportare i risultati. Fornisce output di simulazione e tabelle degli esperimenti; non si tratta di un sistema operativo di approvvigionamento chiavi in mano. 32172021
  • AnyLogic Cloud: un runtime ospitato con esperimenti, versioning, accesso REST e esportazioni in Excel per i risultati dei modelli. 5921
  • anyLogistix: ottimizzazione di rete/inventario supportata da CPLEX e simulazione dinamica per testare design e politiche; i risultati includono decisioni ottimali di sito/flusso per i design e metriche di performance delle politiche in condizioni di variabilità simulata. 111210

Come vengono raggiunti i risultati (meccanismi/architetture)

  • Meccanismi: compilazione del modello in Java → esecuzione del motore; OptQuest per la ricerca dei parametri; ALX chiama CPLEX per MIP/LP; Cloud orchestra esperimenti ed egress dei dati; l’API REST espone esecuzioni/risultati. 21711921
  • Architetture: IDE desktop con CLI/esportazione → servizio Cloud con versioni dei modelli e esperimenti (guide per amministratori/architettura pubblicate per il Private Cloud). Le affermazioni sono limitate ai componenti/versioni documentati (ad es. Java 17 nei rilasci Cloud). 3162

Limitazioni & lacune (approccio scettico)

  • Automazione delle decisioni operative: Nessuna documentazione pubblica mostra che AnyLogic/ALX producano quotidianamente linee d’ordine classificate pronte per ERP in base a domanda/tempo di consegna probabilistici—questa capacità esula dal flusso di lavoro incentrato sul modello. 510
  • Etichettatura AI: Sebbene si possa invocare Python/ML, non viene avanzata alcuna affermazione di un sistema nativo end-to-end di “AI decisioning” in ALX; le evidenze di ottimizzazione sono CPLEX e OptQuest. 11117
  • Trasparenza architetturale: esiste documentazione sull’architettura di Cloud, ma non elenca ogni microservizio/coda/argomento nelle pagine pubbliche; solo i punti salienti delle versioni (ad es. Java 17) sono documentati esplicitamente. Le affermazioni qui restano entro i fatti pubblicati. 162

Conclusione

La tecnologia di AnyLogic è incentrata sul modello e tecnicamente ben documentata: i modelli vengono compilati in Java, eseguiti su un motore documentato, possono essere esportati o eseguiti su Cloud, e integrati tramite REST ed esportazioni in Excel. L’ottimizzazione all’interno dell’IDE utilizza OptQuest; ALX aggiunge l’ottimizzazione di rete/inventario basata su CPLEX e la simulazione per il design del supply chain. Le evidenze pubbliche non supportano interpretazioni di marketing che equiparerebbero la suite a una piattaforma di automazione decisionale operativa per l’approvvigionamento quotidiano. Per le organizzazioni che necessitano di sperimentazione, design di rete, dimensionamento della capacità e stress-testing delle politiche, il toolchain AnyLogic/ALX è adatto. Per decisioni quotidiane di approvvigionamento/spedizione probabilistiche, una piattaforma incentrata sulla decisione (ad es. Lokad) è architettonicamente più vicina al bisogno.

Fonti

  1. AnyLogic-Pypeline (ponte Python) – GitHub (ultima versione 17 set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. API del motore – Aiuto AnyLogic (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Esporta modelli in applicazioni Java – Aiuto (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Scaricamenti – AnyLogic (richiesto JDK 17+) (consultato set 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. API REST – Aiuto AnyLogic Cloud (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. anyLogistix – Sito del prodotto (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Aiuto anyLogistix – Ottimizzazione della rete (CPLEX) (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. Aiuto anyLogistix – Stima dello stock di sicurezza (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Chi siamo – anyLogistix (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎

  14. AnyLogic 2024 in revisione – Blog (2024) ↩︎ ↩︎

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

  16. Architettura – Guida amministratore AnyLogic Cloud (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. ExperimentOptimization (OptQuest) – Riferimento API (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. OptQuestUtils – Riferimento API (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. Esperimento di ottimizzazione – Pagina video AnyLogic (JP) (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. Esportare dati (dati dell’esperimento in Excel) – Aiuto Cloud (Ultima modifica 08 set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Esporta in Excel (esecuzioni completate) – Aiuto Cloud (Ultima modifica 09 set 2025) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

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

  23. The AnyLogic Company – CB Insights (consultato giu–set 2025) ↩︎ ↩︎

  24. Database AnyLogic – Aiuto (consultato set 2025) ↩︎

  25. Guida per amministratori – AnyLogic Cloud (consultato set 2025) ↩︎ ↩︎