Hvad er simulering?

Simulering anvendes til at analysere og evaluere systemer for at skabe forbedringer. Simulering er i bund og grund kunsten i at efterligne virkelige systemer ved hjælp af en fysisk model eller via matematiske modeller med henblik på at eksperimentere og evaluere forskellige ideer/koncepter før der træffes beslutninger og implementering. Simuleringer foretages således i stedet for at afprøve det faktiske system.

Regneark, konstruktionstegninger og value stream mapping (VSM) er alle eksempler på metoder man kan anvende til at simulere. Dog er fællesnævneren for dem alle at de er statiske. Dynamisk simulering bringer en ekstra dimension i form af tid i spil. Det giver mulighed for at opnå dybdegående indsigt i årsag/virkning i dit system. (Sammenlign med et isbjerg, hvor simuleringer kan give indsigt i alt, der er under overfladen).

Simulering af systemer spænder bredt og dækker både enkelte processer, produktionslinjer, fabrikker, operationsstuer, administrative processer såvel som energi. Og det kan endda også være en kombination af flere elementer, hvor man f.eks. har fokus på udnyttelse af et system både med hensyntagen til udbytte i antal kombineret med et energioptimeret fokus.

Gode grunde til at anvende simuleringer

Nyt eller ændring i koncept
Ændringer i en proces eller linje etc.
Ændringer i aftræk/behov
Ny eller ændret teknologi

Eksempler på anvendelsesområder

Design og analyse af produktionssystemer
Design og planlægning af transportsystemer.
Evaluering af design for serviceorganisationer (sygehuse, indkøb, call-center m.v.)

Hvorfor simulere?

Simulering er kort sagt en fantastisk mulighed for at træffe beslutninger baseret på data fremfor mavefornemmelser i et risikofrit miljø.

Vælg simulering fordi:

Optimering- og automatiseringsprojekter kan visualiseres og formidles til ansatte og ledelse
Der etableres en basis for databaseret viden om hele systemet før der træffes vigtige beslutninger, der inkluderer nyt eller ændringer, der kræver investering.
Det er mere enkelt at retfærdiggøre investeringer overfor topledelse og investorer

Et forløb med simulering

Et typisk forløb med simulering er en iterativ proces, der indeholder 4 overordnede faser:

Herunder er det mere specifikt følgende elementer:

Definition af problem/udfordring
Opsætning af mål
Beskrivelse af systemet
Indsamling af viden og data
Etablering af model
Validering af model
Udfør eksperimenter
Analyser resultater
Præsentation af konklusioner

Der er en klar række fordele ved at anvende simulering, når der skal implementeres ny teknologi eller gennemføres større forandringer.

Med simulering opnås:

Risikoreduktion
Beslutningsstøtte
Optimering af ressourcer
Øget forståelse
Tilpasning og iterativ proces
Test af ”hvad-nu-hvis” scenarier
Træning og forberedelse
Eksperimenter

Brugen af simulering kan som en del af en investerings- eller omstillingsproces hjælpe organisationer med at træffe bedre informerede beslutninger (databaseret viden), reducere risici, optimere ressourcer og forbedre implementeringen af nye teknologier eller forandringer.

Det kan også bidrage til at skabe tillid og forventningsafstemning blandt interessenter og medarbejderne, hvilket kan være afgørende for succesfuld implementering.

Dynamisk simulering og kunstig intelligens

Dynamisk simulering inkluderer et systems (eller proces) adfærd over tid, og netop denne parameter gør det muligt at kigge ind i fremtiden. Der kan således foretages simuleringer, der reagerer på ændringer i systemets parametre eller input over tid, og effekten vurderes gennem de opnåede resultater gennem simuleringer. Grundlæggende kan man beskrive dynamisk simulering gennem følgende:

Tidsafhængighed: Dynamisk simulering tager højde for tiden som en central faktor. Den analyserer, hvordan systemet udvikler sig over tid, og beregner typisk systemets tilstand på forskellige tidspunkter.
Ændringer i systemets tilstand: I en dynamisk simulering kan systemets tilstand ændre sig som reaktion på forskellige input, begivenheder eller ændringer i parametre. Dette gør det muligt at analysere, hvordan systemet udvikler sig under forskellige forhold.
Feedback-loops: Dynamiske simuleringer kan indeholde feedback-loops, hvor output fra systemet på et tidspunkt påvirker input til systemet på et senere tidspunkt. Dette gør det muligt at modellere systemer med selvforstærkende eller selvregulerende egenskaber.
Kontinuerlig eller diskret tid: Dynamiske simuleringer kan arbejde med kontinuerlig tid, hvor tilstandene ændrer sig glidende over tid, eller diskret tid, hvor simuleringen opdateres i trin eller “skridt” med faste tidsintervaller.
Modelkompleksitet: Dynamiske simuleringer kan variere i kompleksitet, afhængigt af det system eller den proces, der simuleres. Modeller kan være simple eller meget komplekse og detaljerede, afhængigt af formålet med simuleringen
Anvendelsesområder: Dynamisk simulering kan anvendes i en lang række områder, såsom ingeniørvirksomhed (f.eks. simuleret kørsel af et køretøj), medicin (f.eks. simuleret spredning af en sygdom), økonomi (f.eks. simuleret markedsvækst) og mange andre discipliner

En dynamisk simulering består som regel af en matematisk model eller en computermodel, der beskriver systemets adfærd over tid. Modellen anvender matematiske ligninger, algoritmer eller regler til at beskrive, hvordan systemet udvikler sig og reagerer på input.

Dynamisk simulering anvendes til at analysere og forstå komplekse dynamiske systemer samt forudsige systemets adfærd under forskellige scenarier (forudsætninger) og træffe beslutninger baseret på data (simuleringernes resultater).

Dynamisk simulering og kunstig intelligens kan derfor supplere hinanden rigtig godt, og der er umiddelbare fordele ved at inddrage kunstig intelligens ifbm. dynamisk simulering:

Adaptiv simulering: Ved at implementere AI-teknikker kan en dynamisk simulering tilpasse sig ændringer i systemet eller miljøet i realtid. Dette gør simuleringen mere realistisk og nyttig, da den kan reagere på uventede situationer og ændringer.
Optimering: AI-algoritmer kan anvendes til at optimere parametrene i en dynamisk simulering for at opnå bedre resultater eller opfylde bestemte mål. Dette kan være nyttigt, når man søger den optimale løsning inden for komplekse og dynamiske systemer.
Beslutningsstøtte: Dynamiske simulationer kan bruge AI til at evaluere forskellige beslutninger og deres potentielle konsekvenser over tid. Dette kan hjælpe beslutningstagere med at træffe velinformerede valg, da simuleringen tager højde for både dynamiske faktorer og komplekse beslutningsmuligheder.
Læring og forudsigelse: AI kan bruges til at analysere resultaterne af dynamiske simuleringer og træne modeller til at forudsige fremtidige adfærd eller identificere mønstre i systemets udvikling over tid

Samspillet mellem dynamisk simulering og AI kan føre til mere avancerede og realistiske simuleringer, afspejler virkeligheden bedre, og giver mere præcise resultater. Dette kan have bred anvendelse på tværs af forskellige industrier og sektorer.