从被动响应到基于认知数字孪生的预测性铁路运营

几十年来,铁路一直是最可靠、最安全的交通方式之一。然而,全球现代铁路系统面临着许多日益严峻的挑战,如基础设施老化、运营风险增加、运力限制以及不断提高的可持续性要求。 认知数字孪生和物联网(IoT)等现代技术如何帮助铁路运营商保持灵活性并对各类风险做出响应?铁路系统数字孪生的核心概念是什么?我们的博客文章将深入探讨这些内容。 内容: 铁路行业趋势与挑战 铁路行业中的数字孪生:定义与内涵? 认知数字孪生:HCLTech 的案例故事 采用认知数字孪生的优势 为何选择 AnyLogic? 如何开启实施之旅 铁路行业趋势与挑战 铁路系统正变得日益复杂,覆盖范围不断拓展至新的区域,将人们乃至整个国家连接起来。这随之带来了对基础设施和资产日益增长的需求,这些需求必须首先经过规划,然后进行高效维护。 随着全球变暖仍是一个重大问题,减少碳排放和优化能源消耗现已成为全球铁路运营商的核重要优先事项。 总体而言,铁路运输运营商必须确保有效的铁路站场管理,并应对以下一系列挑战: 监控与控制:监测铁路资产及基础设施状况,克服缺乏数据驱动决策的问题。 安全风险:应对运营风险,弥合流程规划与实际效果之间的差距。 维护管理:实施预测性维护策略以减少停机时间,识别异常并延长资产寿命。 网络优化:提升网络效率,最大限度提高轨道容量和车队利用率。 环境法规:满足安全、安保和绿色标准。 可扩展性:支持铁路系统的扩容,以适应更大运力和多样化的列车车队需求。 铁路站场管理中的关键挑战 铁路行业中的数字孪生:它们是什么? 铁路运营商应采用现代技术以保持竞争优势,其中一种技术是数字孪生,它在各个行业中越来越受欢迎。 数字孪生是物理业务运营或资产的互联虚拟副本。此类系统可实时镜像现有基础设施,其接入物联网传感器数据及其他数字信号,以模拟物理行为、监控性能并支持预测分析。 想了解数字孪生的基本原理及其构建方式吗?请参阅我们深度解读数字孪生的白皮书,其中包含真实的案例研究。 数字孪生概念解析:数字模型与物理资产的互联 数字孪生正通过为铁路货场管理提供物理资产、基础设施及全行业运营的动态互联表征,推动该领域的变革。这些互联模型可复现从机车车辆、信号系统到车站、轨道和客流等各类对象的行为、状态和性能。 通过持续集成来自传感器、物联网设备和运营系统的数据,数字孪生为铁路运营商提供了实时的可视化和预测性洞察。这使他们能够监控资产健康状况、模拟场景并主动管理故障,从而实现更高效的铁路站场管理。 认知数字孪生:HCLTech…

用无与伦比的仿真工具加速企业数字化转型

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。…

从 “假设分析” 到 “当下行动”:人工智能和仿真助力商业决策

在当今动荡的商业环境中,高管做出明智决策的难度比以往任何时候都大。效率、长期战略与快速应变之间的平衡,已经成为日常挑战。 多年来,电子表格和商业智能仪表盘已然够用。但随着市场持续变化、客户行为愈发难以预测、供应链持续承压,仅靠这些工具已经不够用了。 而这正是人工智能与仿真技术发挥作用的地方。商业智能中的仿真与人工智能,曾经仅限于技术团队所用,如今已成为高管的必备工具。正如 AnyLogic 网络研讨会《人工智能与仿真:高管须知》中所探讨的 —— 该研讨会由 AnyLogic 首席执行官兼联合创始人安德烈・博尔谢夫(Andrei Borshchev)与 Engineering Group 仿真与决策智能总监路易吉・曼卡(Luigi Manca)共同主持 —— 我们正迈入一个新时代。在这个时代,人工智能与仿真不再是辅助工具,而是处于高管战略的核心位置。 内容: 仿真:从工程小众领域到战略必需品 人工智能与仿真的协同作用 高管常犯的误区及解决方法 高管当下应着手开展的工作 人工智能与仿真如何助力您所在的行业 结论 仿真:从工程领域的小众应用到战略层面的必备工具 多年来,仿真技术一直停留在企业的工程或运营层面,被视为一种 “锦上添花” 的分析能力。它固然强大,但对高管层而言过于专业,难以普及。 然而,这种认知正在改变。正如路易吉・曼卡(Luigi Manca)在研讨会上强调的,仿真如今已成为决策智能的关键组成部分。高德纳(Gartner)也印证了这一转变,其对该领域的定义如下:“产品负责人必须借助生成式人工智能和仿真技术,把握颠覆性趋势,在各行业中推动创新,才能领先竞争对手。” 这种转变的根源是什么?…

帕金森病管理:个性化医疗的仿真解决方案

是一名医疗建模专家兼软件工程师,致力于协助政府、企业及团队解决各类棘手问题。他的核心能力在于基于实证构建逻辑框架,为策略制定提供依据,而非单纯的提供数据指标。 当仿真技术从业者提及建模时,往往会联想到大规模系统 —— 例如医疗网络、供应链、机场运营或物流通道。这类模型能够捕捉系统内的无数交互关系,优化资源流动,并为战略决策提供指导。 然而,部分项目要求我们聚焦微观视角。当研究对象从城市或医院缩小到单个人体时,其中的风险与紧迫性会给人截然不同的感受。 本文将讲述我如何借助 AnyLogic 软件,在医疗健康领域应用预测建模技术,为一位患有帕金森相关疾病的患者提供支持,并开发出一款个性化药物剂量仿真工具。 当治疗关乎个体时 我们的故事始于一场变故:我身边一位亲近的人被诊断出患有帕金森病症,医生为其开具了左旋多巴(levodopa)处方,用药方案为每日三次。尽管这是临床标准治疗方案,但每个人对该药物的反应存在显著个体差异 —— 对部分患者有效的剂量,在另一些患者身上可能疗效不佳,甚至引发严重的副作用。 细节决定成败 左旋多巴是治疗多巴胺分泌或接收功能障碍(如帕金森病)的一线标准治疗药物。尽管该药物的发现已逾百年,且近 50 年来广泛应用于临床,但左旋多巴的核心难题仍未解决。 左旋多巴的半衰期极短,这会导致患者血清中药物浓度极不稳定,进而引发 “症状缓解” 与 “副作用发作” 之间的快速交替。药物进入人体后几乎立即被代谢,最终仅有微量药物能抵达大脑深处的目标区域。 此外,男性与女性对相同剂量、相同剂型左旋多巴的反应差异显著;饮食、疾病、压力、睡眠不足、月经周期等因素,也会大幅改变药物效果。这些复杂情况凸显了 “个性化医疗” 在提升治疗管理效率中的必要性 —— 若要制定真正有效的治疗方案,我们必须突破数据的局限,充分考虑患者在日常生活的实际情况。 应对日常生活 左旋多巴药效对患者日常生活中的变化非常敏感,这要求我们必须纳入现实场景中的变量因素进行考量。 睡眠质量 睡眠质量差往往会导致次日症状加重。在睡眠不足的日子里,相同剂量的左旋多巴药效可能出现效果明显减弱的情况。更严重的是,左旋多巴用药剂量不当还会加剧睡眠问题,形成恶性循环。…