이 기사에서는 비즈니스를 위한 에이전트 기반 시뮬레이션 의 일부 예시적인 응용 분야를 강조합니다 . 이전 기사에서 이미 에이전트 기반 시뮬레이션을 포함하여 다양한 주요 시뮬레이션 방법을 소개했습니다 . 공급망 분석가가 사용할 수 있는 주요 시뮬레이션 방법 : 1) 시스템 역학 , 2) 이산 이벤트 시뮬레이션, 3) 몬테카를로 시뮬레이션, 4) 게임 , 5) 스프레드시트 계산, 6) 에이전트 기반 시뮬레이션 . 비즈니스 문제 관점에서 이러한 방법은 (i) 계획 기간 및 (ii)로 그룹화할 수 있습니다. 디테일의 정도. 나는 이것을 아래 그림으로 설명했다.

다중 방법 시뮬레이션에 대한 이전 기사에서 이러한 방법을 소개했습니다.

• 링크 : SCM 분석가를 위한 시뮬레이션 방법

또한 그리드 기반 에이전트 기반 시뮬레이션을 위해 Python으로 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 이전에 GitHub에서 공유했으며 지금은 여기에서 사용할 수 있습니다.

• 링크 : Python의 에이전트 기반 시뮬레이션 프레임워크
• 링크 : Python의 ABM 패키지

에이전트 기반 시뮬레이션은 다양한 산업을 포함하는 광범위한 상용 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 이 기사에서는 그 중 일부를 소개합니다.

에이전트 기반 시뮬레이션이란 무엇입니까?

에이전트 기반 시뮬레이션은 전산 모델링 기술입니다. 에이전트 기반 시뮬레이션은 에이전트의 동작과 서로 간의 상호 작용 및 에이전트가 있는 환경을 시뮬레이션합니다. 에이전트는 특성, 동작, 의사 결정 프로세스 및 논리를 포함하는 자율적인 엔터티로 모델링됩니다. 에이전트는 환경에서 서로 상호 작용합니다. 환경은 에이전트에 영향을 미치고 에이전트의 영향을 받으며 외부 요인의 영향을 받을 수도 있습니다.

이전 기사에서 나는 미시적 시스템 수준에서 에이전트 간의 상호 작용을 통해 거시적 시스템 속성 및 현상의 출현을 연구하는 것과 같은 연구에서 에이전트 기반 시뮬레이션 모델이 어떻게 사용될 수 있는지 이미 설명했습니다. 이 기사에서는 대신 에이전트 기반 시뮬레이션 의 상용 응용 사례를 강조하고 싶습니다 .

비즈니스를 위한 에이전트 기반 시뮬레이션 활용

에이전트 기반 시뮬레이션은 다양한 산업 분야에서 광범위하게 응용됩니다. 중소기업 및 대기업 모두의 중요한 측면을 개선하기 위해 배포할 수 있습니다. 잠재적인 적용 분야에는 제조 및 물류가 포함됩니다. 예를 들어 에이전트 기반 시뮬레이션은 생산 라인을 최적화하고 창고의 재고 수준을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 제조 산업의 좀 더 구체적인 사용 사례 시나리오를 소개하겠습니다.

생산 라인 최적화를 위한 에이전트 기반 시뮬레이션

에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 생산 라인을 최적화할 수 있습니다. 이는 개별 기계, 작업자, 재료, 제어 시스템 및 이와 관련된 의사 결정 논리 및 프로세스의 동작을 시뮬레이션하여 달성할 수 있습니다. 필요한 경우 에이전트 기반 시뮬레이션을 이산 이벤트 시뮬레이션과 결합할 수 있습니다. 이는 프로세스 개선 및 기업 의사 결정 프로세스의 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

시뮬레이션은 기계 성능, 작업자 행동, 재고 수준, 자재 흐름 및 기타 생산 관련 KPI를 분석하여 생산 프로세스의 병목 현상과 비효율성을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 용량 계획, 생산 일정 및 교대 일정, 리소스 및 자본 할당에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 에이전트 기반 시뮬레이션은 또한 기계 및 장비의 유지보수 일정을 최적화할 수 있습니다.

공급망 관리를 위한 에이전트 기반 시뮬레이션

에이전트 기반 시뮬레이션 모델은 공급망에서 공급업체, 제조업체, 유통업체 및 고객의 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 접근 방식은 예를 들어 공급망의 다양한 단계에서 주문 이행, 재고 수준 및 수요 패턴에 대한 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 시뮬레이션은 재고 비용과 배송 시간 단축에 기여합니다.

에이전트 기반 모델을 사용한 인벤토리 관리

에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 재고 수준을 예측하고 재고 관리를 최적화할 수 있습니다. 에이전트는 인벤토리 정책을 통합할 수 있습니다. 재고 정책 및 재고 시뮬레이션에 대해 자세히 알아보려면 다음 문서를 확인하십시오.

• 링크 : 재고 최적화를 위한 재고 시뮬레이션
• 링크 : 가격 및 재고 최적화
• 링크 : 가격 최적화 및 재고 관리

에이전트 기반 시뮬레이션을 통해 다양한 재고 정책을 테스트할 수 있으며 재고 수준 및 가용성은 물론 공급망 백로그 및 중단에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.

에이전트 기반 모델로 작업자 행동 분석 및 예측

에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 기계, 재료, 재고 수준, 리드 타임, 백로그 및 동료와 상호 작용하는 방식을 포함하여 작업자 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다. 후자의 측면이 특히 흥미롭습니다. 작업자 특성, 행동 및 상호 작용을 반영하는 모델을 개발함으로써 시뮬레이션은 제조업체가 작업자 생산성, 작업자 건강, 작업자 만족도를 개선하는 방법을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 작업자 오류를 줄이기 위해 시뮬레이션을 사용할 수도 있습니다.

예를 들어 차량 라우팅 네트워크에서 제어 및 파견 로직 테스트

에이전트는 속성, 행동 및 내부 의사 결정 프로세스로 특징지어집니다. 예를 들어 생산 관리 부서 또는 라우팅 네트워크의 디스패처(예: 운송 문제)를 모델링하는 데 에이전트 또는 여러 에이전트를 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 에이전트 기반 시뮬레이션은 예를 들어 경쟁 파견 전략 및 규칙을 정의, 테스트 및 비교하기 위한 다소 유연한 접근 방식을 제공합니다.

에이전트 기반 시뮬레이션 관련 콘텐츠

에이전트 기반 시뮬레이션 에 관심이 있다면 이 블로그 에 게시한 그리드 기반 에이전트 기반 시뮬레이션 예제를 확인할 수 있습니다 . 이 모든 예제는 Python으로 구현되었으며 Python용으로 제가 개발한 에이전트 기반 시뮬레이션 라이브러리로 실현할 수 있습니다.

• 링크: 에이전트 기반 SIR 모델 Python 예제
• 링크: 입소문 에이전트 기반 판매 모델
• 링크: Conway의 파이썬 생활 게임
• 링크: 에이전트 기반 분리 모델(Python)
• 링크: Python의 에이전트 기반 시뮬레이션

Linnart Felkl

최적화 및 시뮬레이션을 전문으로하는 산업 엔지니어 (R, Python, SQL, VBA)