Simio Simulación de Gemelos Digitales + Optimización de IA

Aprovechar el poder de la IA para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento operativo

Elevar el rendimiento de la optimización con IA

Simio es la primera empresa de software de simulación de gemelos digitales basada en eventos discretos que ofrece soporte nativo e integrado para redes neuronales. Nuestro soporte desarrollado internamente para este potente enfoque de optimización basado en IA no requiere codificación y se integra directamente en el motor de simulación de Simio, eliminando la necesidad de aplicaciones externas de terceros. Nuestro completo soporte para Redes Neuronales incluye la capacidad de definir y utilizar Redes Neuronales para la inferencia directamente dentro de la lógica de los modelos Simio Process Digital Twin, así como la capacidad de capturar automáticamente datos de entrenamiento sintéticos de los modelos Simio utilizando las funciones integradas de recopilación de datos y el Entrenador de Redes Neuronales impulsado por TensorFlow. Simio admite la importación y ejecución de modelos de IA de terceros utilizando el motor de inferencia ONNX estándar del sector, y las funciones de recopilación de datos de entrenamiento de Simio también pueden utilizarse para generar y exportar datos de entrenamiento sintéticos para su uso con herramientas de IA de terceros.

Características principales

Aumenta la inteligencia del modelo con IA integrada

Incorpora agentes de IA para capturar la lógica de decisiones complejas, simplificar los modelos y optimizar los procesos operativos para mejorar el rendimiento de tu sistema.
Ejecuta agentes de IA durante el tiempo de ejecución para tomar decisiones optimizadas de selección de recursos dentro de cada modelo de instalación en función del estado actual.
- Ejemplo de aplicación en fabricación: Predecir con precisión los tiempos de finalización de los trabajos en todas las líneas de producción.
Optimiza las decisiones de aprovisionamiento de la cadena de suministro utilizando los plazos y costes de producción previstos por la IA para cada fábrica candidata, teniendo en cuenta la carga y la mezcla de productos en cada puesto de trabajo dentro de la fábrica.
- Este enfoque basado en la IA elimina la necesidad de suponer plazos de entrega estáticos, utilizar cubos de tiempo artificiales y confiar en modelos de capacidad de corte aproximado, como los empleados en los sistemas tradicionales de Planificación Maestra.
Realizar la optimización con Redes Neuronales integradas -en lugar de la lógica de proceso tradicional- dentro de los Gemelos Digitales de Proceso Simio, reducirá el tiempo necesario para generar soluciones de planificación y programación optimizadas en implantaciones operativas del mundo real.

Banco de pruebas y validación de IA

Prueba y valida el rendimiento y el comportamiento de los algoritmos de IA antes de implementarlos en un entorno virtual de pruebas sin riesgo.
Ajusta fácilmente el rendimiento de los agentes de IA evaluando diferentes configuraciones de Aprendizaje Automático y ajustes de hiperparámetros.
Los Gemelos Digitales de Simio Process, integrados con algoritmos de Aprendizaje Automático, pueden utilizarse en simulaciones y experimentos para diseñar y analizar procesos operativos. Los Gemelos Digitales de Simio Proceso también pueden desplegarse en escenarios operativos del mundo real para garantizar soluciones optimizadas de Planificación y Programación.

Generación de datos sintéticos de entrenamiento de IA

Los modelos de Simio Process Digital Twin pueden crear datos limpios, etiquetados y totalmente factibles que cubran todo el espacio de soluciones para entrenar a los agentes de IA.
Las Redes Neuronales integradas y externas de terceros pueden entrenarse utilizando el algoritmo de entrenamiento de Descenso Gradiente integrado en Simio.
Los datos sintéticos de entrenamiento pueden exportarse a Redes Neuronales externas de terceros para su entrenamiento. Las Redes Neuronales entrenadas pueden importarse de nuevo a Simio para su ejecución.
Cuando se producen cambios en las condiciones operativas -como la incorporación de nuevos equipos, la introducción de nuevos productos o cambios en los flujos de procesos-, el modelo de Simio Process Digital Twin puede actualizarse automáticamente para reflejar estos cambios, y pueden crearse automáticamente nuevos datos de entrenamiento para volver a entrenar a los agentes de IA.

Aprendizaje automático e integración de optimizadores externos

Cuando se trabaja con Gemelos Digitales de Proceso complejos que implican numerosas entradas y salidas -como datos maestros (entrada), previsiones de ventas (entrada) y múltiples KPI (salidas)-, aprovechar el Aprendizaje Automático u otros enfoques de optimización basados en la IA para afinar los parámetros del sistema puede desbloquear mayores mejoras en la eficiencia operativa y la rentabilidad que la simulación por sí sola.
Simio ofrece un sólido soporte para escalar la potencia de cálculo y la memoria con el fin de gestionar eficazmente el aumento de réplicas/ejecuciones de escenarios, garantizando la confianza en soluciones optimizadas.
Utilizando lenguajes de programación como Python, se pueden crear scripts para generar y ejecutar automáticamente réplicas de modelos Simio Process Digital Twin dirigidas por un algoritmo o aplicación optimizadores de IA. Los resultados pueden enviarse al optimizador después de cada ejecución para influir en futuras réplicas.
- Este enfoque permite que el Aprendizaje Automático y otros algoritmos avanzados interactúen estrechamente con los Gemelos Digitales de Simio Proceso, combinando los puntos fuertes tanto de la Simulación de Eventos Discretos como de la Optimización del Aprendizaje Automático.
Simio está diseñado desde cero para admitir la integración bidireccional de datos sin fisuras y la automatización optimizada con aplicaciones de terceros y lenguajes de programación como Python, lo que permite un acoplamiento estrecho con los Gemelos Digitales de Procesos de Simio para crear rápida y automáticamente nuevos datos y escenarios.
- Esta potente metodología apoya el diseño del sistema, la automatización del flujo de trabajo y la optimización continua del sistema.
- La arquitectura de Simio permite a los desarrolladores web y a los científicos de datos aprovechar al máximo la tecnología Process Digital Twin, posibilitando la creación de escenarios hipotéticos y de optimización que apoyen la toma de decisiones de las partes interesadas en toda la empresa.

Más información sobre la creación de gemelos digitales inteligentes mediante redes neuronales basadas en IA

Entrenar y probar redes neuronales

Entrenar un modelo de Red Neuronal, también conocido como agente, incrustado en un Gemelo Digital de Procesos Simio es un proceso sencillo. Cada simulación de Simio utiliza el agente de Red Neuronal integrado para la inferencia y garantiza un rendimiento óptimo generando automáticamente datos de entrenamiento sintéticos para supervisar y volver a entrenar el modelo.

Los datos de entrenamiento sintéticos registrados y guardados en un repositorio de entrenamiento son utilizados por Simio para entrenar un modelo de Red Neuronal feedforward o pueden exportarse para entrenar un modelo de Red Neuronal externo desarrollado en una aplicación de terceros.

El entrenador integrado de Simio funciona con TensorFlow, uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares y un motor de IA de código abierto de Google.

Las funciones avanzadas de entrenamiento de TensorFlow están totalmente integradas en Simio, lo que crea un proceso de entrenamiento perfecto sin necesidad de importar o exportar datos a herramientas de terceros.

El poder de la simulación de eventos discretos + IA

Combinar la Simulación de Eventos Discretos y la IA para abordar retos operativos complejos en entornos de fabricación y cadenas de suministro es una aplicación ideal para esta tecnología puntera. La ágil plataforma de Simio para desarrollar Gemelos Digitales de Procesos Adaptativos Inteligentes proporciona todas las herramientas necesarias para entrenar, probar e incrustar agentes de Redes Neuronales Profundas en los modelos de Simio, así como interactuar bidireccionalmente con algoritmos de Aprendizaje Automático para potenciar la inteligencia de los modelos, mejorar los resultados de optimización y reducir los tiempos de ejecución.

Aplicaciones de Planificación de la Producción

Combinar la Simulación de Sucesos Discretos con la IA es especialmente valioso en las aplicaciones de Gemelo Digital de Procesos que implican Planificación de la Producción. Las redes neuronales pueden entrenarse para predecir KPI críticos, como los plazos de producción dinámicamente cambiantes de una sola línea de producción o de toda una fábrica.

Aplicaciones de gestión de la cadena de suministro

La gestión integral de la cadena de suministro es otra aplicación ideal para los Gemelos Digitales de Proceso, donde las Redes Neuronales pueden utilizarse para tomar decisiones críticas sobre el abastecimiento de proveedores, prediciendo los plazos de producción de cada proveedor candidato y seleccionando al productor de menor coste capaz de completar el pedido a tiempo.

La agilidad de las redes neuronales

Las Redes Neuronales aprenden cómo los cambios, los recursos secundarios, las reglas empresariales y otras complejidades de la producción afectan a las predicciones de los KPI.

Eliminar el software de programación maestra de la producción

Las decisiones de aprovisionamiento de fábricas basadas en IA que utilizan los Gemelos Digitales de Proceso Simio para aplicaciones de Cadena de Suministro eliminan la necesidad de un software de Programación Maestra de la Producción.