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1、资产分类： C内部 Information classification level C: Internal use SIMIO系统仿真软件/高级计划调度方案 智能对象，绚丽 3D，下一代系统仿真软件 SIMIO通用型仿真软件简介 无锡迅合信息科技有限公司 (SimioLLC独家授权代理商） 2012-2017 资产分类： C Information classification level : C Simio展会（ 2015冬季仿真大会） 资产分类： C Information classification level : C 技术先进性 SIMIO 2005-2007 Dennis Peg
2、den博士 新技术， 基于 微软 .NET框架 ,与时俱进 ， 是 能满足未来需求的先进技术 框架 . 纯粹的“面向对象”的产品，独创了图形化过程构建对象逻辑的方法，支持 连续流体， 离散，混杂，智能主体仿真 。（ 使用 图形化的过程描述创建智能仿真对象的系统和方法 ， 美国国家专利局 ,专利号US8156468 B2 ） 独创 了 RPS技术 ,建立 了 Simio强大仿真内核上的基于风险指标的高级计划调度产品（ 基于仿真的有限能力调度的风险分析 ， 世界知识产权组织 ,专利号 WO/2012/082584）。 Simio中“模型”即 “对象”！使得 Simio无限层级建模成为可能，且模型可
3、重复利用 性极强。 Simio是通用型系统仿真软件，应用面广泛，在各行业具有成功案例。 Simio独有的 对象层次设计（三层结构，即定义 -实例化 -实现），这个极为高效的结构对于大规模的应用是非常关键的，执行速度更快(原厂评测 ， 同等规模模型下，和 Fle*, Any*,Plant*,Auto*等三维建模产品比， Simio对象模型规模只占它们 的 1/31/5） 。 USPTO WIPO 资产分类： C Information classification level : C 操作性 SIMIO 完全 Windows风格的图形化应用界面（模块拖拽，配置属性 ，定义事件 ，和 过程逻辑）
4、“过程步骤” 替代 “代码 ”编写 ，对象行为可以通过过程拓展（相当于打开封装的黑匣子，对对象功能进行增强）， Simio图形化的过程步骤比编写代码更强大（ 内部评测， 3000行 C代码可以转换成 75个步骤 ） 对象行为是流程图形式构建的，而非编程代码构建，大大降低了仿真作为复杂决策工具的门槛。 资产分类： C Information classification level : C 不怕被忽悠！做客户看的懂的模型！ 其他主流仿真软件写代码的方式 Simio三维仿真软件构建复杂逻辑的方法 您还在为无法验证供应商做的复杂模型而烦恼吗，还在忧虑会不会被咨询公司忽悠而烦恼么，还在为无法和老板解释
5、业务逻辑而烦恼吗，SIMIO全搞定！ 资产分类： C Information classification level : C 分析功能 SIMIO 用户感受度好，可以从 AutoCAD中导入 ,谷歌 3D仓库也可添加模型作为后期效果呈现 支持多数主流 的 3D格式导入，身临其境 3D感受 构建系统的虚拟三维模型，实现工艺流程和过程的仿真和分析 结合 Oculus虚拟 VR眼镜实现虚拟的场景漫游，身临其境的感觉。 模型 对象的触发器多而且 灵活。 强大的任务序列功能 强大的模型纠错功能，和运行时 DEBUG功能。 Trace文件可导出成数据透视表进行错误分析。 数据透视表 显示结果的统计学数据
6、 图表 类型丰富（线图，动态标签，饼图，甘特图，仪表盘等。团队版开始有专门设计图表的功能 能够添加日志、甘特图、报告、跟踪。 Input Analysis功能，进行响应变量的敏感度分析，以及输入样本量误差分析。 DOE因子交互 分析 多目标优化是目前仿真领域唯一的。 资产分类： C Information classification level : C 算法 SIMIO 目前最先进和稳健的随机数算法 Mersenne TWISTER算法，速度和精度提高一个数量级 集成 了 BarryNelson和 Kim博士最新 的学术成果 KN子集选择 算法。子集选择算法 Subset Selection
7、（将方案分为 Possible Best 和 Rejects两组分析），快速找到最佳方案。 集成学界最新的 GSP并行方案选择算法，适用于大规模优化。 OptQuest优化器，迄今 业内最强的离散优化 软件，完全 嵌入 Simio软件内 。 集成了 Barry Nelson博士 最新成果的 SMORE图（风险误指标）。 开放的架构允许用户自定义 开发算法（如遗传算法，粒子算法等等。使用 .NET支持的 50种语言任意开发 )。 允许用户 开发自定义的过程步骤，元素和动态选择规则。提供 VisualStudio开发模板。 动态选择 规则提供了高级计划调度 所 需的计划调度算法。 资产分类： C
8、Information classification level : C SIMIO 数据交互性 Simio支持内部数据表和外部数据源的绑定，动态导入和导出。 Simio支持关系型的数据库，使得数据之间的关联更加方便和高效。 Simio支持 CSV， EXCEL， Access，和企业级数据库 MySQL， ODBC， OLE DB， Oracle， SQL Server。 Simio中具有极为灵活的和外部数据库进行数据存取 的图形化过程 步骤 。 和 MES系统（如 WonderWare）紧密集成，支持根据实时数据进行动态调度和计划修正。 Simio支持实验方案在局域网的部署，利用组内多个硬
9、件资源，分布运算。 Simio云版本（ 2015）：任何规模的仿真模型和数据都可以在云端被执行，计算速度提高几个数量级。目前唯一的基于云计算的 3D仿真环境。 资产分类： C Information classification level : C RPS系统架构 SIMIO 制造订单数据 工艺路线 物料采购数据 人工成本 设备状态 故障维修 库存成本 采购周期 制造周期 预计的出货日 资源利用率 维护保养计划 MES/SCADA QAD SAP 基于风险的高级计划调度系统 RPS （3维仿真环境) 构建优化的计划方案 计划达成的风险 实际和计划的比较 各计划方案的比较 PLC 资产分类： C
10、 Information classification level : C RPS用户界面 可自定义的动态选择规则用于仿真调度 ; 支持 C#，VB.NET,C+进行调度算法二次开发 资产分类： C Information classification level : C 适应 性 SIMIO 工厂的适应场景： 工厂布局 设计 生产线工艺流程仿真 基于风险指标的生产排程调度 分析 生产线平衡 最佳人机配比 多技能工 /学习曲线对于效率的影响 实施精益系统的效果 物料的供应模式的研究 仓储系统能力分析 整个生产系统的瓶颈分析 装配车间生产线配送物流仿真分析 sps精益物流的效用 分析 供应链系统
11、的构建和绩效分析 共享 设备的目标利用率 存储区和工位缓冲区的大小。 设备可靠性对产出的影响 切换方式对产出的影响，如何优化 在生产系统相关要素改进后的成本 /产出分析 人员班次的最适合性研究 最优的生产批次研究 最优的生产控制方法研究 成品件，外协件调达的时间 次序 物流园区车辆资源调度 物流系统硬件数量配置的动态验证 其他任何带有 不确定因素和 复杂依赖关系的流程研究。 资产分类： C Information classification level : C 软件用户界面和效果 资产分类： C Information classification level : C -美国国防部 军火制造
12、商 LockheedMartin使用 Simio，用于战略性 F35飞机制造系统的调度和模拟，减少 50%计划延迟； -巴西著名咨询公司 Paragon使用 Simio分析某大型蔗糖生产厂家的物流 供应 链 系统 ，减少 55万美金的投资； -Nissan巴塞罗纳使用 Simio研究新项目的厂房布局、物流设计、能力验证，为新概念 CDV车型的顺利上线做出科学分析； -世界著名咨询公司“ 德 勤咨询 公司 ” 消费品 /工业产品事业部使用 Simio减少某 HVAC制造商的工厂运营成本，项目取得成功； -美国佐治亚技术学院 使用 Simio为强生医用缝合线佐治亚工厂分析制造流程，缩短生产周期；
13、-FedEx Ground（美国 )使用 Simio改善其 HUB运营 绩效，成为其日常驱动业务绩效的引擎； -名古屋 大学使用 Simio系统仿真软件研究 Nabeta集装箱码头 ,根据实时采集数据进行 动态调度 ； -TGS咨询公司采用 Simio建立其客户的全 3D物流中心，和仓库系统，仅使用 3天时间 ； -中国军医科大学使用 Simio开展战地伤员后送工具配置可视化仿真研究，为各级卫勤领导和机关进行运力预计； -浙江工业大学 /无锡迅合科技 使用 Simio设计浙江西子集团发动机制造车间生产线，达到最大设计能力； -淮安新港使用 Simio进行其物流体系研究决策取得良好效果； -无锡 迅 合科技使用 Simio评估泰科电子科技苏州工业园有限公司（汀兰巷）传感器工厂布局和产能调度分析，为 2014-2017阶段性投资计划提供决策支持， 获得 区域领导的 资金 预算审批 。 -徐州 重工使用 Simio构建其整个工厂各车间的 3D模型和进行产能分析，取得良好效果。 SIMIO典型成功 案例 13
