Libérer la puissance de vos données
Dans le paysage dynamique de l’industrie d’aujourd’hui, des processus optimisés et une prise de décision éclairée sont essentiels à la réussite. La technologie continue d’évoluer, tout comme l’importance des approches basées sur les données dans l’analyse et la prise de décision. La simulation d’événements discrets (DES) est l’un des domaines où la modélisation basée sur les données occupe le devant de la scène. Une fois que vous avez dépassé le concept de modélisation le plus basique dans Simio – placer et connecter des instances d’objets et définir les valeurs de propriétés correspondantes – l’utilisation de tables de données est le concept le plus important pour construire des modèles bien construits, flexibles, extensibles et réutilisables.
Une modélisation efficace basée sur les données commence avant même d’ouvrir le logiciel. Considérez ce qui suit : vous avez passé du temps avec les parties prenantes pour élaborer une spécification fonctionnelle, en identifiant les questions commerciales spécifiques auxquelles vous espérez répondre avec le modèle. À ce stade, vous avez une idée claire de la portée du modèle, de son point de départ et de son point d’arrivée, des produits, des lignes, des domaines, etc. à prendre en considération. Si vous avez envie d’ouvrir le logiciel et de commencer à placer des objets dans la vue de l’installation, freinez des quatre fers !
Avant de commencer votre voyage de simulation
L’une des premières décisions de modélisation est souvent prise en amont du processus de modélisation. Vous devrez vous demander comment le mélange de produits, de palettes, de patients, de clients, etc. entre dans le système et comment il doit être modélisé. C’est une excellente occasion de laisser les données de processus guider la conception du modèle conceptuel. Dans un environnement de fabrication ou d’entreposage, vous pouvez avoir des données de commande spécifiques, avec des dates/heures de libération, qui sont liées à des UGS (unités de conservation des stocks) de produits finis dans une base de données de matériaux. L’UGS peut également être liée à un acheminement ou à un flux dans le système. L’importation de ces données, l’établissement des relations de clés primaires et étrangères entre les tables et l’utilisation des données pour piloter les objets du modèle peuvent constituer une avance considérable dans la construction de votre modèle.
Par ailleurs, dans un environnement de service à la clientèle tel que la restauration rapide, les aéroports/terminaux ou les soins de santé, vous pouvez disposer d’un ensemble de profils avec des attributs qui déterminent le parcours des clients dans le système. L’établissement de chaque type de client comme une ligne dans une table de données utilisée pour piloter la création d’entités, le routage et les exigences de traitement est probablement la voie à suivre ! Si vous constatez que vous placez plutôt une poignée ou plus d’objets Source dans la vue Facility et que vous établissez des itinéraires à l’aide d’une toile d’araignée de liens (chemins, connecteurs, etc.) avec des SelectionWeights entre les objets, c’est peut-être un signal d’alarme. En adoptant dès le départ une approche fondée sur les données, vous économiserez des heures de développement et de débogage par rapport à une approche plus codée en dur.
Les étapes d’une simulation réussie
La modélisation basée sur les données dans Simio comporte deux étapes clés : l’introduction des données dans Simio, puis l’utilisation des données avec les objets de modèle et les processus de Simio. Sur le premier point, Simio est un leader du DES en matière d’intégration de données, offrant aux utilisateurs plusieurs connecteurs de données et options de liaison pour importer des données quand et d’où vous le souhaitez. En ce qui concerne le second point, Simio fournit une multitude de ressources pour en savoir plus sur les clés primaires et étrangères, l’établissement de références aux lignes et le mappage des propriétés des objets aux données des tables. Si ces concepts vous sont étrangers, un projet de recherche rapide sur ces sujets peut s’avérer très utile ! Pour plus d’inspiration, voici quelques avantages supplémentaires de la modélisation pilotée par les données :
- Précision et réalisme :
La modélisation basée sur les données permet aux professionnels de la simulation de créer des modèles qui reproduisent fidèlement les scénarios du monde réel. En incorporant des données réelles provenant de l’environnement opérationnel, les utilisateurs de Simio peuvent s’assurer que leurs simulations reflètent fidèlement les complexités de leurs systèmes. Cette précision est cruciale pour faire des prédictions fiables et identifier les domaines d’amélioration des processus.
- Amélioration de la prise de décision :
La prise de décision éclairée est l’épine dorsale des organisations performantes. Les modèles de simulation basés sur des données permettent aux parties prenantes d’évaluer divers scénarios et de mesurer l’impact de différentes décisions avant leur mise en œuvre. Grâce aux capacités de Simio, les utilisateurs peuvent analyser comment les changements de variables, de ressources et de paramètres affectent la performance globale de leurs systèmes, ce qui leur permet de prendre des décisions stratégiques qui favorisent l’efficacité et la productivité.
- Flexibilité accrue :
Les données relationnelles dans Simio permettent une intégration transparente des sources de données externes, ce qui permet des simulations dynamiques et flexibles. Cette fonctionnalité est particulièrement utile dans les secteurs où les données évoluent continuellement dans le temps. Les utilisateurs peuvent relier les modèles Simio à des bases de données, des feuilles de calcul et/ou d’autres systèmes, garantissant ainsi que la simulation reste à jour et s’adapte aux circonstances changeantes.
- Économies de temps et d’argent :
L’utilisation de la modélisation basée sur les données dans Simio peut réduire de manière significative le temps et les ressources nécessaires au développement de la simulation. En exploitant les données et les relations existantes, les utilisateurs peuvent rationaliser le processus de construction des modèles, accélérer les délais des projets et, en fin de compte, réduire les coûts. Cette efficacité est cruciale pour les organisations qui souhaitent rester compétitives sur des marchés en constante évolution.
- Allocation optimisée des ressources :
La prise en charge des données relationnelles par Simio permet aux utilisateurs d’allouer les ressources plus efficacement dans leurs simulations. En modélisant les relations entre les entités, telles que les tâches et les travailleurs, les utilisateurs obtiennent des informations sur les stratégies d’allocation les plus efficaces. Cette optimisation permet d’améliorer l’utilisation des ressources, de réduire les goulets d’étranglement et d’améliorer les performances globales du système.
- Amélioration continue :
La nature itérative de la modélisation de simulation permet aux organisations d’adopter une culture d’amélioration continue. Grâce à l’approche de Simio basée sur les données, les utilisateurs peuvent facilement mettre à jour et affiner les modèles en fonction de nouvelles données ou de paramètres opérationnels changeants. Cette adaptabilité garantit que les simulations restent pertinentes et contribuent aux efforts d’optimisation en cours.
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