物流规划经理、仿真团队负责人、系统分析师及企业数字化转型领导者。
掌握工厂物流系统仿真的标准流程(概念建模、数据收集、模型构建、验证确认)。
理解仿真在工厂规划各阶段(概念设计、详细设计、运行优化)的应用价值。
能够独立领导仿真项目,制定仿真策略并评估方案效果。
仿真方法论概述:仿真的定义与分类(静态/动态、确定性/随机性、连续/离散);仿真在工厂物流系统中的应用价值;仿真项目的生命周期。
问题定义与目标设定:客户需求分析;仿真目标的 SMART 原则;系统边界与细节层次的确定。
概念建模:流程图的绘制;逻辑关系的定义;输入/输出变量的识别;概念模型的验证。
数据收集与分析:数据需求的确定(布局数据、工艺数据、物流数据、时间数据);数据收集方法(现场测量、历史数据、经验估计);数据分布拟合与统计检验。
模型构建:软件选型依据(FlexSim、Plant Simulation、AnyLogic);模块化建模策略;建模标准的制定。
模型验证与确认:视觉验证(动画、运行逻辑);数据验证(输出与历史数据的对比);敏感性分析;模型的置信度评估。
实验设计:实验因素与水平的确定;全因子实验与部分因子实验;响应面设计;正交试验的应用。
仿真运行与结果分析:仿真运行次数与运行时间的确定;预热期的识别;稳态分析与终止态分析;统计结果的解读。
方案比选与决策支持:多方案的综合评价指标体系;成本效益分析;风险与不确定性评估;决策报告的撰写。
仿真项目的组织与管理:仿真团队的组建;项目计划与里程碑;沟通策略与成果交付;仿真模型的版本管理。
仿真与数字孪生:仿真在数字孪生体系中的定位;在线仿真与离线仿真的区别;仿真与实时数据的集成。
综合实战项目:从零开始规划一个完整的工厂物流仿真项目,涵盖需求分析、概念建模、数据收集、模型构建、验证确认与方案比选的全过程。