Agent-baseret simulering til erhvervslivet

I denne artikel fremhæver jeg nogle eksemplariske anvendelsesområder for agentbaseret simulering til erhvervslivet. I tidligere artikler introducerede jeg allerede forskellige vigtige simuleringsmetoder , herunder agentbaseret simulering . Jeg vil gerne minde dig om de vigtigste simuleringsmetoder , der er tilgængelige for forsyningskædeanalytikere: 1) systemdynamik , 2) simulering af diskret hændelse, 3) simulering af monte-carlo, 4) spil , 5) regnearksberegninger og 6) agentbaseret simulering . Fra et forretningsproblemperspektiv kan disse metoder grupperes efter (i) planlægningshorisont og (ii) detaljeringsgrad. Jeg illustrerede dette i nedenstående figur.

Jeg introducerede disse metoder i min tidligere artikel om multi-metode simulering:

Link : Simuleringsmetoder for SCM-analytikere

Jeg har også udviklet en ramme i Python til grid-baserede agent-baserede simuleringer, som jeg tidligere delte på GitHub og nu har gjort tilgængelig her:

Link : Agentbaseret simuleringsramme i Python
Link : ABM-pakke i Python

Agent-baseret simulering har en bred vifte af kommercielle anvendelser, der omfatter forskellige industrier. I denne artikel vil jeg introducere nogle af dem.

Hvad er agentbaseret simulering?

Agent-baseret simulering er en beregningsmodelleringsteknik. Agentbaserede simuleringer simulerer agenternes adfærd og deres interaktioner med hinanden og det miljø, de befinder sig i. Agenter er modelleret som autonome enheder, der har attributter, adfærd og også beslutningsprocesser og logik. Agenter interagerer med hinanden i et miljø. Miljøet påvirker agenterne, påvirkes af agenterne og kan også påvirkes af eksterne faktorer.

I tidligere artikler har jeg allerede forklaret, hvordan agentbaserede simuleringsmodeller kan bruges i forskning til fx at studere fremkomsten af makroskopiske systemegenskaber og fænomener, gennem interaktioner mellem agenter på det mikroskopiske systemniveau. I denne artikel vil jeg i stedet fremhæve kommercielle applikationseksempler på agentbaseret simulering .

Brug af agentbaseret simulering til erhvervslivet

Agent-baseret simulering har en bred vifte af applikationer i forskellige industrier. Det kan bruges til at forbedre væsentlige aspekter af både mellemstore og store virksomheder. De potentielle anvendelsesområder omfatter fremstilling og logistik. For eksempel kan agentbaseret simulering bruges til at optimere produktionslinjer og til at forudsige lagerniveauer i et lager. Lad mig introducere nogle mere specifikke use case-scenarier fra fremstillingsindustrien:

Agentbaseret simulering til produktionslinjeoptimering

Agentbaseret simulering kan bruges til at optimere en produktionslinje. Dette kan opnås ved at simulere adfærden af individuelle maskiner, arbejdere, materialer, styresystemer og dermed tilhørende beslutningslogikker og processer. Om nødvendigt kan agentbaseret simulering kombineres med diskret hændelsessimulering. Dette kan være særligt nyttigt i tilfælde af procesforbedringer og virksomhedsbeslutningsprocesser.

Ved at analysere maskinens ydeevne, arbejderadfærd, lagerniveauer, materialestrømme og andre produktionsrelaterede KPI’er kan simuleringen identificere flaskehalse og ineffektivitet i produktionsprocessen. Dette kan hjælpe producenterne, så de kan træffe bedre beslutninger om kapacitetsplanlægning, produktionsplaner og skiftkalendere samt ressource- og kapitalallokering. Agentbaseret simulering kan også optimere vedligeholdelsesplaner for maskiner og udstyr.

Agent-baseret simulering til supply chain management

Agentbaserede simuleringsmodeller kan simulere adfærd hos leverandører, producenter, distributører og kunder i en forsyningskæde. Denne tilgang kan anvendes til fx at analysere data om ordreopfyldelse, lagerniveauer og efterspørgselsmønstre – gennem de forskellige stadier af forsyningskæden. På denne måde bidrager en simulering til lageromkostninger og leveringstidsreduktion.

Lagerstyring med agentbaserede modeller

Agent-baseret simulering kan bruges til at forudsige lagerniveauer og optimere lagerstyring. Agenter kan inkorporere lagerpolitikker. For at lære mere om lagerpolitikker og lagersimulering, tjek følgende artikler:

Link : Lagersimulering for optimeret lagerbeholdning
Link : Pris- og lageroptimering
Link : Prisoptimering og lagerstyring

Med agent-baseret simulering kan forskellige lagerpolitikker testes, og deres indvirkning på lagerniveauer og tilgængelighed samt supply chain backlog og forstyrrelser kan analyseres.

Analyse og forudsigelse af arbejderadfærd med agentbaserede modeller

Agentbaseret simulering kan bruges til at simulere arbejderadfærd, herunder hvordan de interagerer med maskiner, materialer, lagerniveauer, leveringstider, efterslæb og også kolleger. Det sidste aspekt er særligt interessant. Ved at udvikle modeller, der afspejler medarbejdernes egenskaber, adfærd og interaktioner, kan en simulering hjælpe producenterne med at identificere måder, hvorpå arbejdernes produktivitet, arbejdernes sundhed og medarbejdertilfredshed kan forbedres. En simulering kan også bruges til at reducere arbejderfejl.

Afprøvning af kontrol- og afsendelseslogikker i f.eks. køretøjs routing-netværk

Agenter er karakteriseret ved egenskaber, adfærd og indre beslutningsprocesser. En agent eller flere agenter kan bruges til at modellere f.eks. en produktionskontrolafdeling – eller en dispatcher i et routingnetværk (dvs. transportproblemer). På denne måde giver agentbaseret simulering en ret fleksibel tilgang til at definere, teste og sammenligne f.eks. konkurrerende forsendelsesstrategier og regler.

Relateret indhold vedrørende agentbaseret simulering

Hvis du er interesseret i agentbaseret simulering, kan du tjekke vores nogle netbaserede agentbaserede simuleringseksempler , som jeg har offentliggjort på denne blog . Alle disse eksempler er implementeret i Python og kan realiseres med det agentbaserede simuleringsbibliotek udviklet af mig til Python.