Обзор AnyLogic, поставщика программного обеспечения для моделирования и цифрового двойника

Последнее обновление: апрель 2025 года

Вернуться к Анализу рынка

AnyLogic - это комплексная платформа для моделирования и цифрового двойника, которая позволяет организациям моделировать сложные операционные процессы в таких секторах, как цепочка поставок, производство и здравоохранение. Платформа объединяет три основные методологии моделирования - на основе агентов, дискретных событий и динамики систем - для создания динамичных, детальных представлений реальных систем. Интегрируя живые и исторические данные в эти цифровые двойники, AnyLogic поддерживает надежные анализы “что если” и тестирование сценариев без риска для реальных операций. Кроме того, решение использует внешние интеграции машинного обучения (например, через H2O.ai) для прогнозирования ключевых показателей производительности и прогнозирования потребностей в мощности, в то время как его варианты развертывания в облаке облегчают масштабируемое, совместное выполнение и интерактивную отчетность на панели инструментов. Построенный на архитектуре на основе Java с обширной поддержкой API и настройкой с помощью предоставленного пользователем кода, AnyLogic дает возможность принимающим решения исследовать и оптимизировать производительность процесса в среде, ориентированной на данные.

1. Что предлагает программное обеспечение AnyLogic?

1.1 Возможности моделирования симуляции

AnyLogic предоставляет среду моделирования симуляции, которая поддерживает три-модальный подход:

• Моделирование на основе агентов: Создает модели, в которых отдельные сущности (агенты) проявляют независимое поведение и взаимодействуют динамически.
• Дискретное событийное моделирование: Использует блок-схемы процессов для моделирования операций, где различные события происходят в определенные моменты времени.
• Динамика систем: Захватывает агрегированные потоки, используя запасы и потоки для представления непрерывных процессов.

Эта возможность мультиметода позволяет пользователям выбирать наиболее подходящую технику - или интегрировать методы в одну модель - для улавливания тонкостей сложных процессов реального мира ¹².

1.2 Разработка цифрового двойника

AnyLogic позиционирует свое решение как инструмент для создания цифрового двойника. Цифровой двойник, разработанный на платформе, обычно включает в себя:

• Подробная модель симуляции, отражающая операционные процессы физической системы (например, поток пациентов в больнице, как показано в кейс-стади ³).
• Интеграция живых или исторических операционных данных через внешние потоки данных, позволяющая анализировать сценарии “что если” в реальном времени.
• Настроенные интерактивные панели и варианты экспорта (например, CSV или Excel), поддерживающие принятие управленческих решений.

1.3 Интеграция машинного обучения и ИИ

Для усиления результатов симуляции AnyLogic внедрил несколько компонентов ИИ/МО:

• Интеграция H2O.ai: Платформа позволяет пользователям интегрировать модели машинного обучения - экспортированные в виде конвейеров оценки MOJO - для прогнозирования числовых результатов, таких как потребности в мощности ⁴.
• Дополнительные библиотеки: Инструменты, такие как Pypeline, ONNX Helper и Alpyne, доступны для связи моделей симуляции с внешними рабочими процессами машинного обучения. В этих случаях AnyLogic использует “черные ящики” моделей машинного обучения для дополнения, а не замены своей основной логики моделирования.

1.4 Развертывание в облаке

AnyLogic предлагает как общедоступные, так и частные облачные решения для развертывания симуляции:

• Эксперименты по симуляции могут выполняться параллельно через AnyLogic Cloud, с поддержкой интеграции RESTful API на различных языках, таких как JavaScript, Python и Java ⁵.
• Модели могут быть общими, запущены удаленно и экспортировать подробные экспериментальные данные, все это без необходимости установки на стороне клиента.
• Хотя мощный, пользователям необходимо настроить свои модели для работы в облаке, а не полагаться на полностью автоматизированное развертывание.

2. Как работает решение AnyLogic?

2.1 Технические основы

AnyLogic базируется на Java SE как приложение на основе Eclipse. Этот фундамент поддерживает кросс-платформенную совместимость и объектно-ориентированный фреймворк, который пользователи могут расширять с помощью собственного Java-кода. Конструкции моделирования включают в себя:

• Блоки схемы и процессов для дискретно-событийного моделирования.
• Состояний и поведения агентов для разработки агентно-ориентированных моделей.
• Запасы, потоки и дифференциальные уравнения для моделей динамики системы.

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

2.2 Построение цифрового двойника

Построение цифрового двойника в AnyLogic включает в себя:

• Создание симуляционной модели, которая точно отражает рабочий процесс физической системы.
• Динамическую связь модели с операционными базами данных или потоками данных в реальном времени.
• Захват ключевых показателей производительности (например, времени ожидания и использования койко-мест в больничной среде), которые могут непрерывно сравниваться с фактическими данными для проверки и улучшения ³.

2.3 Реализация интеграции ИИ/МО

AnyLogic интегрирует внешние возможности машинного обучения модульным образом:

• Предварительно обученные модели машинного обучения (например, от H2O.ai) экспортируются как самостоятельные файлы и “вызываются” из симуляции. Это позволяет делать прогнозы, такие как продолжительность пребывания пациента или темпы производства.
• Симуляция остается основным инструментом поддержки принятия решений, с прогнозами машинного обучения, дополняющими основную логику дискретного моделирования ⁴.

2.4 Облачные и механизмы развертывания

AnyLogic Cloud разработан для запуска симуляций в фоновом режиме, предоставляя интерактивные анимации и панели управления через современные веб-браузеры:

• Система балансировки нагрузки повторно использует результаты для идентичных конфигураций ввода для экономии вычислительного времени.
• Пользовательские API позволяют интеграцию с более крупными рабочими процессами предприятия и поддерживают разработку пользовательского интерфейса ⁵.

3. Оценка современного состояния

3.1 Преимущества

• Комплексное мультиметодное моделирование: AnyLogic выделяется тем, что интегрирует все три методологии моделирования в один пакет, функция, хорошо поддерживаемая образовательными ресурсами, такими как “Большая книга моделирования симуляции” ².
• Открытые API и расширяемость: С поддержкой Java, Python и JavaScript пользователи могут глубоко интегрировать модели AnyLogic с внешними системами и адаптировать их для различных приложений.
• Развертывание в облаке: Масштабируемая среда совместной работы AnyLogic Cloud улучшает как исследования, так и анализ операций в реальном времени.

3.2 Пункты для скептицизма

• Утверждения об ИИ: Хотя рекламируется как “с поддержкой ИИ”, основные функции искусственного интеллекта зависят от интеграций сторонних поставщиков, а не от встроенного движка глубокого обучения.
• Сложность цифрового двойника: Создание точных цифровых двойников требует значительной экспертизы в области и тщательной интеграции данных, что означает, что успех в значительной степени зависит от качества базовых моделей и данных.
• Постепенные улучшения: Хотя функции, поддерживаемые облачными технологиями и возможностью повторного использования моделей, предлагают операционные преимущества, эти улучшения могут быть эволюционными, а не революционными по сравнению с другими платформами симуляции или оптимизации.

AnyLogic против Lokad

AnyLogic и Lokad представляют два различных подхода в области поддержки принятия решений в сфере цепей поставок и операций. AnyLogic сосредотачивается на сложной симуляции и создании цифровых двойников; он позволяет пользователям воссоздавать процессы реального мира через моделирование на основе агентов, дискретных событий и динамики систем, тем самым предоставляя гибкую среду для анализа сценариев и тестирования “что если” ¹³. В отличие от этого, Lokad сосредотачивается на количественной оптимизации цепей поставок через прогностическое принятие решений. Он предлагает специализированную платформу с собственным DSL (Envision) и интегрированными движками машинного обучения, разработанными для предоставления конкретных рекомендаций, таких как точные действия по инвентаризации или ценообразованию, ежедневно ⁷⁸. Архитектурно AnyLogic основан на среде интеграции на основе Java, идеальной для настраиваемых симуляций, в то время как Lokad использует F# и C# в тесно интегрированном облачном решении, минимизирующем зависимости от сторонних поставщиков ⁸⁹. В конечном итоге, в то время как AnyLogic лучше всего подходит для организаций, стремящихся исследовать динамические операционные сценарии и создавать цифровые двойники, Lokad предлагает более предписывающую, ориентированную на автоматизацию платформу, направленную на прямую оптимизацию решений в цепях поставок.

Заключение

AnyLogic предоставляет надежную и универсальную платформу для симуляции, которая дает возможность организациям создавать детальные цифровые двойники и моделировать сложные системы для принятия обоснованных решений. Его сила заключается в предложении комплексной среды симуляции с использованием нескольких методов, совмещенной с облачным сотрудничеством и внешними интеграциями машинного обучения. Тем не менее, зависимость платформы от компонентов искусственного интеллекта сторонних поставщиков и ресурсоемкий процесс разработки точных цифровых двойников требуют значительной экспертизы и тщательной реализации. По сравнению с платформами, такими как Lokad, чей тесно интегрированный, ориентированный на оптимизацию подход обеспечивает предписывающую, автоматизированную поддержку принятия решений, AnyLogic остается бесценным для анализа, основанного на симуляции, и планирования сценариев. Организации должны тщательно оценить свои стратегические потребности и внутренние возможности, чтобы определить, какая платформа лучше всего соответствует их операционным целям.

Источники