Обзор AnyLogic, ПО для симуляции и цифровых двойников

Последнее обновление: Апрель, 2025

Вернуться к Анализ рынка

AnyLogic – это комплексная платформа для симуляционного моделирования и создания цифровых двойников, позволяющая организациям моделировать сложные операционные процессы в таких сферах, как управление цепочками поставок, производство и здравоохранение. Платформа объединяет три основных метода симуляционного моделирования – агентное, дискретное событийное и системную динамику – для создания динамичных, детализированных представлений реальных систем. Благодаря интеграции текущих и исторических данных в цифровые двойники, AnyLogic поддерживает проведение анализа «что если» и тестирование сценариев в режиме реального времени без риска для реальных операций. Кроме того, решение использует внешние интеграции машинного обучения (например, через H2O.ai) для прогнозирования ключевых показателей эффективности и оценки потребностей в мощности, а возможности облачного развертывания облегчают масштабное, совместное выполнение экспериментов и интерактивное представление данных через информационные панели. Построенная на архитектуре на базе Java с обширной поддержкой API и возможностью настройки через пользовательский код, платформа AnyLogic позволяет руководителям анализировать и оптимизировать производительность процессов в условиях, ориентированных на данные.

1. Что предлагает программное обеспечение AnyLogic?

1.1 Возможности симуляционного моделирования

AnyLogic предоставляет среду симуляционного моделирования, поддерживающую трёхметодный подход:

• Агентное моделирование: Создание моделей, в которых отдельные сущности (агенты) демонстрируют независимое поведение и динамично взаимодействуют.
• Дискретное событийное моделирование: Использование блок-схем процессов для моделирования операций, в которых отдельные события происходят в определённые моменты времени.
• Системная динамика: Отражение агрегированных потоков с использованием запасов и потоков для представления непрерывных процессов.

Эта многометодная возможность позволяет пользователям выбирать наиболее подходящую технику — или объединять методы в рамках одной модели — для отражения нюансов сложных реальных процессов ¹².

1.2 Разработка цифровых двойников

AnyLogic позиционирует своё решение как инструмент для создания цифровых двойников. Цифровой двойник, разработанный на этой платформе, обычно включает:

• Детализированную модель симуляции, отражающую операционные процессы физической системы (например, поток пациентов в больнице, как показано в кейс-стади ³).
• Интеграцию текущих или исторических данных о работе посредством внешних потоков данных, что позволяет проводить анализ «что если» и тестирование сценариев в режиме реального времени.
• Настраиваемые интерактивные информационные панели и возможности экспорта (например, в CSV или Excel), поддерживающие принятие управленческих решений.

1.3 Интеграция машинного обучения и ИИ

Для повышения эффективности симуляционных результатов, AnyLogic внедрил несколько компонентов ИИ/МО:

• Интеграция H2O.ai: Платформа позволяет пользователям интегрировать модели машинного обучения — экспортируемые как MOJO-пайплайны для оценки — для прогнозирования числовых показателей, таких как потребности в мощности ⁴.
• Дополнительные библиотеки: Инструменты, такие как Pypeline, ONNX Helper и Alpyne, доступны для соединения симуляционных моделей с внешними потоками машинного обучения. В этих случаях AnyLogic использует «черные ящики» моделей машинного обучения, чтобы дополнить, а не заменить основную симуляционную логику.

1.4 Облачное развертывание

AnyLogic предлагает как публичные, так и частные облачные решения для развертывания симуляций:

• Эксперименты по симуляциям могут выполняться параллельно через AnyLogic Cloud с поддержкой интеграции RESTful API для таких языков, как JavaScript, Python и Java ⁵.
• Модели могут быть совместно использованы, запускаться удаленно и экспортировать подробные данные экспериментов, при этом без необходимости установки на стороне клиента.
• Несмотря на их мощь, пользователи должны настраивать свои модели для работы в облаке, а не полагаться на полностью автоматизированное развертывание.

2. Как работает решение AnyLogic?

2.1 Технические основы

Основная среда AnyLogic построена на базе Java SE в виде приложения, основанного на Eclipse. Эта платформа обеспечивает кросс-платформенную совместимость и объектно-ориентированную архитектуру, которую пользователи могут расширять с помощью пользовательского кода на Java. Конструкции моделирования включают:

• Блок-схемы и блоки процессов для дискретно-событийных симуляций.
• Диаграммы состояний и поведение агентов для разработки агентных моделей.
• Запасы, потоки и дифференциальные уравнения для моделей системной динамики.

Такая гибкость позволяет пользователям настраивать симуляции для сложных логистических цепочек, производственных процессов или маршрутизации пациентов в здравоохранении ¹⁶.

2.2 Создание цифровых двойников

Создание цифрового двойника на AnyLogic включает в себя:

• Создание симуляционной модели, которая точно отражает рабочий процесс физической системы.
• Динамическое связывание модели с операционными базами данных или потоками данных в режиме реального времени.
• Фиксация ключевых показателей эффективности (таких как время ожидания и использование койко-мест в больнице), которые можно постоянно сравнивать с реальными данными для валидации и улучшения ³.

2.3 Реализация интеграции ИИ/МО

AnyLogic интегрирует внешние возможности машинного обучения модульным образом:

• Предобученные модели машинного обучения (например, от H2O.ai) экспортируются как автономные файлы и «вызываются» изнутри симуляции. Это позволяет прогнозировать такие показатели, как продолжительность пребывания пациентов или уровни производства.
• Симуляция остаётся основным инструментом поддержки принятия решений, при этом прогнозы на основе машинного обучения дополняют основную логику дискретного моделирования ⁴.

2.4 Облачные механизмы развертывания

Облако AnyLogic разработано для выполнения симуляций в фоновом режиме, обеспечивая при этом интерактивные анимации и информационные панели через современные веб-браузеры:

• Система балансировки нагрузки повторно использует результаты для идентичных входных конфигураций для экономии времени вычислений.
• Пользовательские API позволяют интегрировать с более масштабными корпоративными процессами и поддерживать разработку индивидуальных интерфейсов ⁵.

3. Оценка передовых технологий

3.1 Сильные стороны

• Комплексное мультимодальное моделирование: AnyLogic выделяется благодаря интеграции всех трёх методов симуляционного моделирования в одном решении, что хорошо подтверждено образовательными ресурсами, такими как «The Big Book of Simulation Modeling» ².
• Открытые API и расширяемость: Благодаря поддержке Java, Python и JavaScript, пользователи могут глубоко интегрировать модели AnyLogic с внешними системами и адаптировать их для различных задач.
• Облачное развертывание: Масштабируемая и совместная среда AnyLogic Cloud улучшает как научные исследования, так и анализ операций в реальном времени.

3.2 Проблемные моменты

• Обещания ИИ: Несмотря на то, что решение рекламируется как оснащенное ИИ, основная функциональность искусственного интеллекта опирается на сторонние интеграции, а не на внутренний механизм глубокого обучения.
• Сложность создания цифровых двойников: Создание точных цифровых двойников требует значительной экспертизы в предметной области и тщательной интеграции данных, что означает, что успех во многом зависит от качества базовых моделей и данных.
• Пошаговые улучшения: Хотя функции облачного развертывания и повторного использования моделей предоставляют операционные преимущества, эти улучшения могут быть эволюционными, а не революционными по сравнению с другими платформами для симуляции или оптимизации.

AnyLogic против Lokad

AnyLogic и Lokad представляют два различных подхода в сфере поддержки принятия решений в управлении цепями поставок и операционной деятельности. AnyLogic сосредоточен на сложном моделировании и создании цифровых двойников; он позволяет пользователям воспроизводить реальные процессы посредством агентного, дискретного событийного и системного моделирования, предоставляя тем самым гибкую среду для анализа сценариев и тестирования «что если» ¹³. В отличие от этого, Lokad ориентирован на количественную оптимизацию цепей поставок через предиктивное принятие решений. Он предлагает специализированную платформу с собственным DSL (Envision) и интегрированными механизмами машинного обучения, предназначенными для предоставления конкретных рекомендаций — таких как точные меры по управлению запасами или ценообразованию — на ежедневной основе ⁷⁸. С архитектурной точки зрения, AnyLogic основывается на платформе на базе Java с открытой интеграцией, идеально подходящей для настраиваемых симуляций, в то время как Lokad использует F# и C# в плотно интегрированном облачном решении, минимизирующем зависимость от сторонних компонентов ⁸⁹. В конечном итоге, в то время как AnyLogic лучше подходит для организаций, стремящихся изучать динамичные операционные сценарии и создавать цифровых двойников, Lokad предлагает более предписывающую, ориентированную на автоматизацию платформу, направленную на прямую оптимизацию решений в цепях поставок.

Заключение

AnyLogic предоставляет надёжную и универсальную платформу для симуляционного моделирования, которая позволяет организациям создавать детальные цифровые двойники и моделировать сложные системы для принятия обоснованных решений. Её сила заключается в предоставлении комплексной, многометодной среды моделирования, объединённой с облачным сотрудничеством и внешними интеграциями МО. Тем не менее, зависимость платформы от сторонних компонентов ИИ и ресурсоёмкий процесс разработки точных цифровых двойников требуют значительной экспертизы и тщательной реализации. По сравнению с платформами, такими как Lokad — чьи плотно интегрированные, ориентированные на оптимизацию подходы обеспечивают предписывающую, автоматизированную поддержку принятия решений — AnyLogic остаётся незаменимым инструментом для анализа на основе симуляций и планирования сценариев. Организациям необходимо тщательно оценивать свои стратегические потребности и внутренние возможности, чтобы определить, какая платформа лучше соответствует их операционным целям.

Источники