在这篇博客文章中，您将了解企业仿真 —— 包括其在数字化转型背景下的含义、组成部分，以及如何使用 AnyLogic 仿真软件和 AnyLogic Cloud 构建该系统。
内容：
- 迈向数字企业的关键一步
- 基于仿真的数字孪生工作原理
- 面向数字化转型的企业仿真
- 企业仿真生命周期与仿真模型生命周期的对比
- 支持端到端企业仿真的 AnyLogic 生态系统
- AnyLogic 开发软件
- AnyLogic Cloud
- 启动企业仿真的必备要素
数字孪生 —— 迈向数字企业的关键一步
数字转型指的是将数字技术融入组织的各个层面，从根本上改变其运营方式及为客户创造价值的模式。
数字企业是成功实现数字转型的成果。这类组织全面拥抱数字技术、流程与文化，以优化运营、为客户创造价值，并在市场中保持竞争优势。
数字转型乃至最终成为数字企业的一个组成部分，是将数字孪生技术与企业的运营工作流相集成。
基于仿真的数字孪生运作机制
尽管数字孪生的定义繁多，但本文聚焦于AnyLogic 数字孪生。这类数字孪生属于前瞻性动态模型，能依据真实系统的当前状态完成自初始化，并通过仿真探索未来场景。
基于仿真的数字孪生通过将近实时数据集成到仿真实体（无论是工厂、仓库或其他场景）中创建而成。通过保持仿真模型状态与真实对象的同步，数字孪生使组织能够在无风险环境中监控、分析和优化其资产的运营。
除了优化运营，数字孪生还为探索未来可能的场景提供了虚拟试验场。它们有助于降低财务和运营风险，并在将提议的变更应用于现实世界之前，测试这些变更的效果。
数字孪生会在特定时间触发，并基于物理系统的实时数据进行初始化。初始化后，开展各类实验（蒙特卡洛、优化算法、参数变异分析等）以探索可能的未来场景，实验输出通过人工操作或自动化系统，用于现实世界中制定有依据的决策。
既然我们已经阐明了基于仿真的数字孪生的含义，接下来让我们了解它如何帮助解决更复杂的业务场景，并最终助力构建企业仿真。
企业仿真 —— 迈向高阶数字化转型的独特路径
企业仿真 是一组已部署（可能相互关联）的基于仿真的数字孪生集合，通常用于运营层面且可供组织内众多的利益相关者访问。
这一集合可能包含多个（可能异构的）仿真模型，用于表征分布式业务单元。尽管如此，这些模型共享同一商业应用场景。
例如，在连锁餐厅场景中，每家分店的布局、菜单及顾客点单模式各异，但它们的设备、操作流程及整体商业模式具有共性 —— 这类业务的数字孪生集合即遵循此逻辑。
—— 以多数字孪生集成系统 “企业仿真” 为核心
从技术层面看，可将企业仿真视为一种组织级应用，其具备网页交互界面，部署在服务器或企业云平台上，支持多用户访问且由管理员控制访问权限。
在最简单的情况下，可能仅存在单个单元的数字孪生：
- 一座仓库，
- 一个履约中心，或
- 一家餐厅。
这通常是企业的起步阶段。在成功开发、部署首个数字孪生并验证其运营价值后，可将该技术拓展至其他业务单元或地区，最终构建企业仿真系统。
企业仿真对仿真模型的生命周期产生显著影响
传统仿真生命周期
一个仿真模型的生命周期包含两个主要阶段。
- “创建” 阶段是一个迭代过程，包括概念建模、逻辑编码、数据集成、调试、验证和确认。
- “使用” 阶段包括对仿真进行参数化设置与运行、开展不同类型的实验，然后分析和利用输出结果。
传统仿真通常停留在战略或战术层面，很少被设计为运营决策支持系统。这些 “老式” 仿真模型在其生命周期中大部分时间处于 “创建” 阶段，仅短暂处于 “使用” 阶段 —— 仅足够运行一些实验并生成结果，以纳入报告并提交给管理层。
基于仿真的数字孪生生命周期
数字企业的概念旨在提供监控、规划和预测工具，它改变了这一范式。数字孪生作为数字企业的重要组成部分，是用于 运营是用于运营层面（较少用于战术层面）的仿真模型。
传统仿真模型与数字孪生模型的差异
核心区别在于：传统仿真模型基于导入的历史数据运行，且仅在开发人员的计算机或笔记本上运行。相比之下，基于仿真的数字孪生可获取物理系统的近实时数据，并在云端或企业自有服务器上运行。更多差异详见下表：
AnyLogic 生态系统 —— 构建企业仿真所需的一切
在 AnyLogic 公司，我们通过战略规划开发并架构了由AnyLogic 模型开发软件与 AnyLogic 云平台 组成的企业仿真生态系统。这是唯一覆盖数字孪生 “创建” 与 “使用” 全阶段的综合解决方案。
用于 “创建” 阶段的 AnyLogic 模型开发软件
AnyLogic 建模语言与模型开发环境的核心设计理念，在于突破仿真方法论、数据连接性及与外部工具方法互操作性的边界。
在仿真市场中，AnyLogic 已成为 “可扩展性” 与 “可延伸性” 的代名词。这对运营级建模尤为重要，以下是 AnyLogic 的核心能力：
1.模拟任意业务的多方法建模方案
运营模型通常属于复杂、低抽象度的模型，包含大量细节组件。在模块化的面向对象环境中自由运用三种建模方法能提升处理复杂性的成功率，并创建结构与行为细节 “恰到好处” 的数字孪生，以解决实际问题。
2.AnyLogic 模型内的 API 功能
AnyLogic 模型的所有组件均完全支持 API 接口，并包含 “扩展点”，可从模型任意位置访问外部 API、数据库、文件、库、优化解决方案及启发式算法。这使得数字孪生能够与系统相关的知识流进行可靠集成。
3.仿真与人工智能
AnyLogic 率先实现了仿真与 AI 的互操作性，例如将训练好的机器学习模型嵌入仿真中。这是构建未来混合系统的关键因素，其中 AI 在系统行为中扮演重要角色。
4.可复用自定义组件的共享库
在企业级仿真中，创建可复用自定义组件的共享库 （AnyLogic 完全支持）至关重要 —— 企业常需开发数百个具有高度相似性的仿真模型。这使得少数高级建模人员可专注于创建包含核心逻辑的基础元素，而其他建模人员能对其进行微调，以复现特定业务单元的运作。
用于 “使用” 阶段的 AnyLogic 云平台
鉴于深刻认识到在本地环境中运行仿真模型的局限性（尤其是按需运行的数字孪生模型），AnyLogic 开发团队推出了具有前瞻性的产品 —— AnyLogic 云平台。
AnyLogic 云平台是实现仿真模型无缝部署与企业级大规模应用的切实解决方案。AnyLogic 云平台可安装在企业服务器或私有云上，并支持从单台服务器扩展至无限数量。
看看您如何从AnyLogic云中受益：
1.轻松上传仿真模型
将现有 AnyLogic 模型从开发环境上传并部署至 AnyLogic Cloud 的过程仅需点击数次，无需编写任何代码。
2.管理数字孪生的用户访问权限
管理员界面及对 Active Directory 和 LDAP 的支持，使 IT 团队能轻松管理最终用户及其对数字孪生的访问权限，包括模型更新维护所需的开发人员级访问权限，以及分析师和管理者的用户级访问权限。
3.使用 API 将仿真嵌入运营工作流
除模型 API 外，AnyLogic Cloud 还提供四种不同语言的专属 API，用于将仿真嵌入运营工作流。
应用场景包括参数化数字孪生、运行实验、流式输出（文本、Excel、JSON 等格式），以及将仿真前端直接集成到企业 BI 界面。后者之所以可行，是因为 AnyLogic 模型拥有基于浏览器的交互式前端，支持 2D/3D 动画，可从模型运行的服务器远程访问。
4.自动化数字孪生的触发点
未来，您可利用大型语言模型（LLMs）为基于 AnyLogic Cloud 的数字孪生自动化触发点，解读仿真反馈并为物理系统提供干预建议。
如何开启企业级仿真之旅
在 AnyLogic 软件生态系统中，数字孪生（乃至更广泛的企业级仿真）向控制塔提供实时反馈的概念已不再只是构想，而是正在成为现实。
如果您正处于数字化转型进程中，希望了解更多关于企业级仿真的信息，请联系我们。我们的专家将为您阐述其在业务中的应用方式，以及如何搭建构建企业级仿真所需的工具。