In diesem Artikel stelle ich einige exemplarische Anwendungsbereiche der agentenbasierten Simulation für Unternehmen vor. In früheren Artikeln habe ich bereits verschiedene wichtige Simulationsmethoden vorgestellt , einschließlich der agentenbasierten Simulation . Ich möchte Sie an die wichtigsten Simulationsmethoden erinnern, die Lieferkettenanalysten zur Verfügung stehen: 1) Systemdynamik , 2) diskrete Ereignissimulation, 3) Monte-Carlo-Simulation, 4) Spiele , 5) Tabellenkalkulationen und 6) agentenbasiert Simulation . Aus der Perspektive eines Geschäftsproblems können diese Methoden gruppiert werden nach (i) Planungshorizont und (ii) Detaillierungsgrad. Ich habe dies in der folgenden Abbildung dargestellt.
Ich habe diese Methoden in meinem vorherigen Artikel über Multi-Methoden-Simulation vorgestellt:
Ich habe auch ein Framework in Python für Grid-basierte agentenbasierte Simulationen entwickelt, das ich zuvor auf GitHub geteilt und jetzt hier zur Verfügung gestellt habe:
Die agentenbasierte Simulation hat ein breites Spektrum kommerzieller Anwendungen in verschiedenen Branchen. In diesem Artikel stelle ich einige davon vor.
Was ist agentenbasierte Simulation?
Die agentenbasierte Simulation ist eine computergestützte Modellierungstechnik. Agentenbasierte Simulationen simulieren das Verhalten von Agenten und ihre Interaktionen untereinander und mit der Umgebung, in der sie sich befinden. Agenten werden als autonome Einheiten modelliert, die über Attribute, Verhaltensweisen sowie Entscheidungsprozesse und -logik verfügen. Agenten interagieren in einer Umgebung miteinander. Die Umgebung beeinflusst die Agenten, wird von den Agenten beeinflusst und kann auch durch externe Faktoren beeinflusst werden.
In früheren Artikeln habe ich bereits erläutert, wie agentenbasierte Simulationsmodelle in der Forschung eingesetzt werden können, um zB die Entstehung makroskopischer Systemeigenschaften und -phänomene durch Interaktionen zwischen Agenten auf mikroskopischer Systemebene zu untersuchen. In diesem Artikel möchte ich stattdessen kommerzielle Anwendungsbeispiele der agentenbasierten Simulation hervorheben .
Einsatz von agentenbasierter Simulation für Unternehmen
Agentenbasierte Simulation hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen. Es kann zur Verbesserung wesentlicher Aspekte sowohl mittelständischer als auch großer Unternehmen eingesetzt werden. Mögliche Einsatzgebiete sind Fertigung und Logistik. Beispielsweise kann die agentenbasierte Simulation zur Optimierung von Produktionslinien und zur Vorhersage von Lagerbeständen verwendet werden. Lassen Sie mich einige spezifischere Anwendungsszenarien aus der Fertigungsindustrie vorstellen:
Agentenbasierte Simulation zur Optimierung von Produktionslinien
Agentenbasierte Simulation kann zur Optimierung einer Produktionslinie eingesetzt werden. Dies kann durch die Simulation des Verhaltens einzelner Maschinen, Arbeiter, Materialien, Steuerungssysteme und damit verbundener Entscheidungslogiken und -prozesse erreicht werden. Agentenbasierte Simulation kann bei Bedarf mit ereignisdiskreter Simulation kombiniert werden. Dies kann insbesondere im Fall von Prozessverbesserungen und Unternehmensentscheidungsprozessen nützlich sein.
Durch die Analyse von Maschinenleistung, Arbeiterverhalten, Lagerbeständen, Materialflüssen und anderen produktionsbezogenen KPIs kann die Simulation Engpässe und Ineffizienzen im Produktionsprozess identifizieren. Dies kann Herstellern helfen, bessere Entscheidungen über Kapazitätsplanung, Produktionspläne und Schichtkalender sowie Ressourcen- und Kapitalallokation zu treffen. Agentenbasierte Simulation kann auch Wartungspläne für Maschinen und Anlagen optimieren.
Agentenbasierte Simulation für das Supply Chain Management
Agentenbasierte Simulationsmodelle können das Verhalten von Lieferanten, Herstellern, Händlern und Kunden in einer Lieferkette simulieren. Dieser Ansatz kann beispielsweise zur Analyse von Daten zur Auftragserfüllung, Lagerbeständen und Nachfragemustern eingesetzt werden – über die verschiedenen Stufen der Lieferkette hinweg. Auf diese Weise trägt eine Simulation zur Reduzierung der Lagerkosten und der Lieferzeit bei.
Bestandsverwaltung mit agentenbasierten Modellen
Agentenbasierte Simulationen können verwendet werden, um Lagerbestände vorherzusagen und das Lagermanagement zu optimieren. Agenten können Bestandsrichtlinien integrieren. Weitere Informationen zu Bestandsrichtlinien und Bestandssimulation finden Sie in den folgenden Artikeln:
- Link : Bestandssimulation für optimierten Bestand
- Link : Preis- und Bestandsoptimierung
- Link : Preisoptimierung und Bestandskontrolle
Mit agentenbasierter Simulation können verschiedene Bestandsrichtlinien getestet und ihre Auswirkungen auf Lagerbestände und Verfügbarkeit sowie Lieferkettenrückstände und -unterbrechungen analysiert werden.
Analyse und Vorhersage des Mitarbeiterverhaltens mit agentenbasierten Modellen
Die agentenbasierte Simulation kann verwendet werden, um das Verhalten der Mitarbeiter zu simulieren, einschließlich der Interaktion mit Maschinen, Materialien, Lagerbeständen, Vorlaufzeiten, Rückstand und auch Kollegen. Der letzte Aspekt ist besonders interessant. Durch die Entwicklung von Modellen, die Merkmale, Verhalten und Interaktionen von Arbeitnehmern widerspiegeln, kann eine Simulation Herstellern dabei helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktivität, Gesundheit und Zufriedenheit der Arbeitnehmer zu identifizieren. Eine Simulation kann auch verwendet werden, um Arbeiterfehler zu reduzieren.
Testen von Steuerungs- und Dispositionslogiken in zB Fahrzeug-Routing-Netzwerken
Agenten zeichnen sich durch Eigenschaften, Verhaltensweisen und innere Entscheidungsprozesse aus. Mit einem Agenten oder mehreren Agenten kann zB eine Produktionssteuerung modelliert werden – oder ein Dispatcher in einem Routing-Netzwerk (zB Transportprobleme). Auf diese Weise bietet die agentenbasierte Simulation einen ziemlich flexiblen Ansatz zum Definieren, Testen und Vergleichen von beispielsweise konkurrierenden Dispatch-Strategien und -Regeln.
Verwandte Inhalte zur agentenbasierten Simulation
Wenn Sie an agentenbasierter Simulation interessiert sind, können Sie sich einige Beispiele für agentenbasierte Simulationen auf Grid-Basis ansehen , die ich in diesem Blog veröffentlicht habe . Alle diese Beispiele sind in Python implementiert und können mit der von mir für Python entwickelten agentenbasierten Simulationsbibliothek realisiert werden.
- Link: Python-Beispiel für ein agentenbasiertes SIR-Modell
- Link: Vertriebsmodell auf Basis von Mundpropaganda
- Link: Conways Spiel des Lebens in Python
- Link: Agentenbasiertes Segregationsmodell (Python)
- Link: Agentenbasierte Simulation in Python
Wirtschaftsingenieur mit Interesse an Optimierung, Simulation und mathematischer Modellierung in R, SQL, VBA und Python
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