Имитационное моделирование
Лучшие практики имитационного моделирования
Ключи к успеху в качестве разработчика имитационных моделей
Имитационное моделирование
Имитационное моделирование - это процесс репликации существующей (или потенциальной) системы в имитационную модель с использованием программного обеспечения и технологий. Имитационные модели представляют собой отличные ресурсы для тестирования множества гипотетических сценариев систем в безрисковых средах, при этом имея возможность манипулировать их параметрами, ограничениями и логикой без больших затрат.
Однако даже с использованием передовых технологий и программного обеспечения репликация системы в имитационную модель представляет собой сложную задачу. Без четко определенной методологии работы это может потребовать времени и ресурсов, что приведет к необходимости выявления передовых методов для оптимизации процесса моделирования и создания эффективных, надежных и надежных имитационных моделей.
В этом блоге мы рассмотрим подборку некоторых из лучших практик имитационного моделирования от наших лучших разработчиков имитационных моделей в SimWell, чтобы добиться успеха в качестве создателей имитационных моделей.
Что представляет собой хорошая имитационная модель?
- Модель, которая отражает и воспроизводит реальную систему
Если имитационная модель не способна захватить и воспроизвести реальную исследуемую систему (если она существует), то цель модели теряется. Имитационная модель должна максимально имитировать работу исследуемой системы, включая все взаимодействия между ее агентами и ресурсами, включая ограничения и ограничения. Таким образом, аналитик моделирования может быть уверен, что полученные данные помогут принять правильные решения.
- Модель, достаточно простая, чтобы ответить на конкретные вопросы
Имитационная модель должна быть способной предоставлять данные, которые помогают ответить на все сформулированные вопросы на этапе определения имитационного исследования. Имитационные модели предназначены для использования в качестве инструментов поддержки принятия решений для преобразования данных в ценную информацию и бизнес-идеи для определения курса действий по данному проекту.
- Надежная и проверенная модель
Как указывалось ранее, имитационная модель должна обеспечивать надежные выходные данные, способные поддержать решения, принимаемые аналитиком симуляции, менеджером проекта и заинтересованными сторонами проекта. Для этого имитационная модель должна пройти ряд этапов проверки, чтобы гарантировать правильную логику моделируемой системы.
- Прочная и надежная модель
Имитационная модель должна имитировать все ограничения исследуемой системы. Вы захотите ограничить некоторые параметры агентов и ресурсов (например, скорость ходьбы, производительность обработки, грузоподъемность), чтобы они действовали так, как если бы они действовали в реальной жизни.
- Модель, которая быстро реализуется
Имитационная модель должна иметь возможность быстро загружаться и выполняться, особенно когда необходимы репликации (т.е. почти всегда). Небольшие изменения в имитационных моделях могут значительно повысить скорость их выполнения (например, запись результатов в файлы csv вместо файлов xlsx).
- Хорошо организованная и задокументированная модель
Имитационная модель должна содержать логический поток , который облегчает ее понимание и чтение. Настоятельно рекомендуется вести отдельный файл документации, в котором перечислены его цель, агенты, логика, ограничения, ограничения и любая другая важная информация для аналитика моделирования или всех, кто участвует в процессе разработки и кодирования модели.
- Простая в использовании модель / интуитивно понятный интерфейс
Имитационная модель должна иметь удобный пользовательский интерфейс, особенно если она будет использоваться для работы с нетехническими людьми, которые будут ее запускать.
- Модель с полезной анимацией (красивой / реалистичной), если возможно
Имитационная модель может содержать анимацию, чтобы помочь нетехническим специалистам понять логический ход процесса и его выполнение. Кроме того, анимация полезна для официальных презентаций и для привлечения внимания аудитории.
- Модель, способная определять неправильные данные
Имитационная модель должна быть способной легко распознавать, если входные данные неверны, неполны, отсутствуют или содержат формат, отличный от требуемого. С точки зрения системы всегда учитывайте, что «мусор на входе, мусор на выходе».
- Модель без ошибок
В имитационной модели не должно быть ошибок. В противном случае он не сможет работать и получить желаемые результаты, а значит, будет бесполезен. Считается хорошей практикой регулярно отлаживать имитационную модель после внесения новых обновлений или изменений, чтобы избежать потери прогресса в случае обнаружения ошибки или ошибки.
Лучшие практики имитационного моделирования для процесса моделирования
- Определите, что моделировать, прежде чем приступать к созданию
Убедитесь, что у вас есть четкое представление о моделируемой системе. От вас потребуется моделировать всю систему или только подсистему? Вам нужно рассмотреть все его составляющие? Что можно или нельзя исключать? Это все вопросы, на которые необходимо ответить до начала построения имитационной модели.
- Сделайте множество небольших тестов / примеров / прототипов
Это поможет вам овладеть вашими объектами и концепциями в вашей имитационной модели.
- Сбой быстро, срыв часто
Регулярно запускайте вашу имитационную модель; не ждите, чтобы добавить большие шансы, не запустив его, иначе будет сложнее отслеживать ошибки. Кроме того, вы также можете использовать режим отладчика (если он есть в используемом программном обеспечении для моделирования), приостановить модель во время ее запуска или распечатать сообщения об успешном выполнении после вызова определенных действий / функций.
- Ускорение / автоматизация процессов тестирования и отладки
Создавайте выходные данные, отображайте графики и создавайте информационные панели, которые помогают визуализировать результаты для выявления нежелательных тенденций или неправильных результатов.
- Добавьте много комментариев и описаний
Нет ничего более разочаровывающего, чем попытка понять логику кода, написанного кем-то другим, без включенных комментариев. Добавление описательных строк комментариев к коду облегчает его чтение и понимание людям, которые с ним не знакомы и будут продолжать работать над ним. При объявлении переменных убедитесь, что их имена достаточно информативны, чтобы четко понимать, что они представляют.
Лучшие практики имитационного моделирования для обеспечения качества модели
- Модель должна легко обновляться
Очень вероятно, что клиенты захотят опробовать несколько конфигураций или вариантов одной и той же модели (например, новые макеты, новые параметры, дополнительные переменные, дополнительные ограничения), причина, по которой она должна быть достаточно гибкой, чтобы делать быстрые обновления и адаптировать ее к потребности клиента. Вам не нужно создавать имитационную модель для каждой конфигурации.
- Не копируйте код
По возможности избегайте жесткого кодирования любой ценой. Оптимизируйте свой код таким образом, чтобы его можно было повторно использовать с другими конфигурациями из той же модели, при этом нужно было заново все кодировать.
- Разбейте код и объекты на короткие функции и несколько агентов
Вместо того, чтобы иметь несколько больших функций с несколькими операциями, попробуйте иметь много небольших функций с уникальными операциями. Таким образом, вы можете определять функции несколько раз без необходимости жестко кодировать их с нуля.
- Визуальное упорядочивание объектов практичным и интуитивно понятным способом
В рамках вашей имитационной модели попробуйте организовать поток / логику процесса слева направо или сверху до кнопки на практике. Сгруппируйте все функции в общем пространстве, а также параметры, переменные, агентов и ресурсы. Таким образом, если требуются какие-либо изменения, разработчик имитационного моделирования может легко идентифицировать объекты и изменять их в соответствии с потребностями модели.
- Подумайте, что пользователь может захотеть проверить / изменить
Сделайте еще один шаг и задайте себе потенциальные вопросы, которые пользователь может задать вам (моделисту) в будущем. Таким образом, ваша имитационная модель может быть подготовлена для включения дополнительных функций, которые изначально не рассматривались.
- Получите помощь от экспертов в каждой области
Разработчики имитационного моделирования, как правило, специализируются на конкретном программном обеспечении (например, AnyLogic, Anylogistix, Arena, MassMotion), библиотеках (например, для пешеходов, погрузочно-разгрузочных работ, железных дорог, жидкостей, дискретных событий) и отраслях (цепочки поставок, логистика, производство, оборона, здравоохранение). Вы можете попытаться связаться с экспертами по моделированию в зависимости от характера вашего проекта; просто примите во внимание, что их услуги, скорее всего, не будут бесплатными.
Ресурсы для улучшения ваших навыков имитационного моделирования
- Предыдущие модели других производителей
Некоторые разработчики имитационных моделей делятся своими проектами и моделями с публикой, загружая их в облако, общую папку или веб-сайт. Воспользуйтесь результатами работы других, чтобы выявить передовые практики и методы, используемые для их воспроизведения в ваших моделях.
- Группы поддержки компаний, выпускающих программное обеспечение для моделирования
Компании-разработчики программного обеспечения для моделирования регулярно имеют группы поддержки клиентов, которые помогают моделистам отвечать на технические вопросы.
- Примеры моделей включены в программное обеспечение для моделирования
Обычно программное обеспечение для моделирования включает ограниченную библиотеку / портфолио имитационных моделей, с которыми пользователи могут играть и тестировать. Эти модели предназначены для пояснительных целей и / или предназначены для использования в качестве небольших руководств для новых пользователей.
- Файлы справки и официальная документация
Программное обеспечение для моделирования имеет официальную документацию (например, руководство или руководство), в которой перечислены и объясняются возможности программного обеспечения, функции, методы, библиотеки и многое другое.
- Внешние курсы
Если программное обеспечение для моделирования требует от вас написания строк кода с использованием определенного языка программирования (например, Java для программного обеспечения для моделирования AnyLogic) и вы чувствуете, что вам не хватает навыков программирования, вы можете поискать внешние курсы программирования на таких веб-сайтах, как Udemy и Coursera. Вы также можете найти курсы и учебные пособия по программному обеспечению для моделирования!
- Книги и научные статьи
Если вы заинтересованы в более глубоком изучении теоретической части моделирования и симуляции, взгляните на книги и научные статьи. В этой области есть множество исследователей, которые публикуют новые знания вместе с учеными и профессионалами отрасли.
- Группы пользователей LinkedIn
В LinkedIn существует несколько групп пользователей программного обеспечения для моделирования, где они делятся идеями, сообщениями, вопросами, сомнениями и временными моделями. Чтобы присоединиться к группе пользователей AnyLogic Software в LinkedIn, нажмите здесь.
- Блоги
В дополнение ко всем перечисленным ранее ресурсам в Интернете есть несколько блогов с учебными пособиями, примерами и вопросами и ответами, связанными с областью моделирования и симуляции. Просто нужно найти правильное сообщество, которое лучше всего соответствует вашим интересам, чтобы начать вносить свой вклад в эту область.
- SimWell
Мы - команда экспертов, занимающихся моделированием, с многолетним опытом работы в различных проектах в самых разных отраслях, включая производство, цепочку поставок, логистику, управление складами, горнодобывающую промышленность, здравоохранение и анализ толпы.
О SimWell
Мы в SimWell знаем, что вы - новаторский бизнес-лидер, и ваша задача - принимать уверенные и обоснованные решения. Проблема в том, что у вас сложная операция с бесконечным количеством переменных и взаимодействий, которые просто не подходят для сводной таблицы. Это оставляет вас совершенно не в восторге от инструментов прогнозирования, имеющихся в вашем распоряжении, и в полной мере ошеломляет надвигающимися масштабными решениями.
Мы понимаем всепоглощающий характер важных решений и бессонных ночей, которые обязательно последуют за ними. Мы знаем, какое давление вы испытываете, и готовы помочь. Вам нужны НАСТОЯЩИЕ ответы, основанные на сложности вашей операции. Благодаря передовому программному обеспечению для моделирования от SimWell вы получите именно это.
Мы помогаем вам точно прогнозировать результат ваших решений, возвращая годы проб и ошибок, экономя ваши бесчисленные затраты и давая вам возможность стать лидером в бизнесе. Перемотайте вперед важные решения с SimWell.
— —
Электронная почта: [email protected] | Телефон: +1 (412) 218–0913
