Simulación basada en agentes para empresas

En este artículo, destaco algunas áreas de aplicación ejemplares de la simulación empresarial basada en agentes . En artículos anteriores, ya introduje varios métodos de simulación importantes , incluida la simulación basada en agentes . Quiero recordarles los principales métodos de simulación disponibles para los analistas de la cadena de suministro: 1) Dinámica de sistemas , 2) simulación de eventos discretos, 3) simulación de Montecarlo, 4) juegos , 5) cálculos de hoja de cálculo y 6) basada en agentes. simulación _ Desde la perspectiva de un problema empresarial, estos métodos se pueden agrupar por (i) horizonte de planificación y (ii) nivel de detalle. Ilustré esto en la siguiente figura.

Presenté estos métodos en mi artículo anterior sobre simulación multimétodo:

Enlace : Métodos de simulación para analistas de SCM

También he desarrollado un marco en Python para simulaciones basadas en agentes basadas en cuadrículas que compartí anteriormente en GitHub y ahora está disponible aquí:

Enlace : marco de simulación basado en agentes en Python
Enlace : paquete ABM en Python

La simulación basada en agentes tiene una amplia gama de aplicaciones comerciales que comprenden varias industrias. En este artículo presentaré algunos de ellos.

¿Qué es la simulación basada en agentes?

La simulación basada en agentes es una técnica de modelado computacional. Las simulaciones basadas en agentes simulan el comportamiento de los agentes y sus interacciones entre ellos y el entorno en el que se encuentran. Los agentes se modelan como entidades autónomas que tienen atributos, comportamientos y también procesos y lógica de toma de decisiones. Los agentes interactúan entre sí en un entorno. El entorno influye en los agentes, es influenciado por los agentes y también puede ser influenciado por factores externos.

En artículos anteriores, ya expliqué cómo los modelos de simulación basados en agentes se pueden utilizar en la investigación, por ejemplo, para estudiar la aparición de propiedades y fenómenos de sistemas macroscópicos, a través de interacciones entre agentes a nivel de sistemas microscópicos. En este artículo, quiero resaltar ejemplos de aplicaciones comerciales de simulación basada en agentes .

Hacer uso de la simulación basada en agentes para empresas

La simulación basada en agentes tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Se puede implementar para mejorar aspectos significativos tanto de medianas como de grandes empresas. Las áreas de aplicación potencial incluyen la fabricación y la logística. Por ejemplo, la simulación basada en agentes se puede utilizar para optimizar las líneas de producción y para predecir los niveles de inventario en un almacén. Permítanme presentarles algunos escenarios de casos de uso más específicos de la industria manufacturera:

Simulación basada en agentes para la optimización de la línea de producción

La simulación basada en agentes se puede utilizar para optimizar una línea de producción. Esto se puede lograr simulando el comportamiento de máquinas individuales, trabajadores, materiales, sistemas de control y procesos y lógicas de decisión asociados. Si es necesario, la simulación basada en agentes se puede combinar con la simulación de eventos discretos. Esto podría ser especialmente útil en el caso de mejoras de procesos y procesos de decisión corporativa.

Al analizar el rendimiento de la máquina, el comportamiento de los trabajadores, los niveles de inventario, los flujos de materiales y otros KPI relacionados con la producción, la simulación puede identificar cuellos de botella e ineficiencias en el proceso de producción. Esto puede ayudar a los fabricantes, permitiéndoles tomar mejores decisiones sobre la planificación de la capacidad, los programas de producción y los calendarios de turnos, así como sobre la asignación de recursos y capital. La simulación basada en agentes también puede optimizar los programas de mantenimiento de máquinas y equipos.

Simulación basada en agentes para la gestión de la cadena de suministro

Los modelos de simulación basados en agentes pueden simular el comportamiento de proveedores, fabricantes, distribuidores y clientes en una cadena de suministro. Este enfoque se puede implementar, por ejemplo, para analizar datos sobre cumplimiento de pedidos, niveles de inventario y patrones de demanda, a lo largo de las diversas etapas de la cadena de suministro. De esta manera, una simulación contribuye a la reducción del costo de inventario y del tiempo de entrega.

Gestión de inventario con modelos basados en agentes

La simulación basada en agentes se puede utilizar para predecir los niveles de inventario y optimizar la gestión de inventario. Los agentes pueden incorporar políticas de inventario. Para obtener más información sobre las políticas de inventario y la simulación de inventario, consulte los siguientes artículos:

Enlace : Simulación de inventario para stock optimizado
Enlace : Optimización de precios e inventario
Enlace : Optimización de precios y control de inventario

Con la simulación basada en agentes, se pueden probar varias políticas de inventario y se puede analizar su impacto en los niveles de existencias y la disponibilidad, así como la acumulación y las interrupciones de la cadena de suministro.

Análisis y predicción del comportamiento de los trabajadores con modelos basados en agentes

La simulación basada en agentes se puede utilizar para simular el comportamiento de los trabajadores, incluida la forma en que interactúan con las máquinas, los materiales, los niveles de inventario, los plazos de entrega, la acumulación y también los compañeros de trabajo. Este último aspecto es especialmente interesante. Mediante el desarrollo de modelos que reflejen las características, el comportamiento y las interacciones de los trabajadores, una simulación puede ayudar a los fabricantes a identificar formas de mejorar la productividad, la salud y la satisfacción de los trabajadores. También se puede utilizar una simulación para reducir los errores de los trabajadores.

Comprobación de lógicas de control y despacho en, por ejemplo, redes de enrutamiento de vehículos

Los agentes se caracterizan por atributos, comportamientos y procesos internos de toma de decisiones. Se puede utilizar un agente o varios agentes para modelar, por ejemplo, un departamento de control de producción o un despachador en una red de rutas (es decir, problemas de transporte). De esta forma, la simulación basada en agentes proporciona un enfoque bastante flexible para definir, probar y comparar, por ejemplo, estrategias y reglas de despacho contrapuestas.

Contenido relacionado con la simulación basada en agentes

Si está interesado en la simulación basada en agentes, puede consultar algunos ejemplos de simulación basada en agentes basados en cuadrículas que publiqué en este blog . Todos estos ejemplos están implementados en Python y se pueden realizar con la biblioteca de simulación basada en agentes desarrollada por mí para Python.