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Por Abigail Hancher.
Covid-19 ha golpeado duro al mundo. No importa dónde se encuentre, prevalece la incertidumbre y la necesidad de claridad y estabilidad es más importante que nunca. Con gobiernos, personas y empresas que buscan respuestas, la simulación de modelos predictivos proporciona respuestas basadas en datos para ayudarlo a tomar las decisiones correctas.
No hay una bola de cristal para mirar hacia el futuro y ver cuánto durará el brote de coronavirus y el impacto que tendrá en las empresas y la economía. Lo que sí sabemos es que está afectando a todos los rincones del mundo y a todas las industrias. Las decisiones comerciales deben tomarse de la mejor manera posible para mantener nuestras economías en funcionamiento, idealmente utilizando hechos y datos para tomar decisiones informadas, en lugar de reacciones instintivas…
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Por Sam Dean.
En esta entrada, Sam Dean explica el uso de WITNESS Experimenter y cómo se puede usar para optimizar modelos sujetos a funciones objetivas, restricciones y parámetros modificables.
En nuestra vida cotidiana, dejamos que los ordenadores decidan mucho de lo que hacemos: si esa es la ruta más rápida para trabajar o qué música escuchar, confiamos en los algoritmos informáticos para optimizar nuestras vidas. En la misma línea, hay una herramienta simple para ayudarle a optimizar sus modelos WITNESS, permitiéndole enfocarse en otras cosas mientras se ejecutan, brindándole una valiosa información sobre los efectos de cada uno de sus parámetros, a través de miles de ejecuciones.
Para acceder al Experimenter, haga clic en el icono del tubo de ensayo o vaya a Model -> Experimenter. Cuando intente esto, verá que hay 2 versiones de…
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Nos complace anunciar que WITNESS Horizon 23.0 ya está disponible, ofreciendo a nuestros clientes una versión de software que contiene muchas de las bases para implementar gemelos digitales predictivos con experimentos de simulación más potentes.
Enfoque de WITNESS 23.0
El desarrollo de WITNESS Horizon 23.0 se basa en un movimiento estratégico para permitir una mayor experimentación y capacidades de optimización para modelos desarrollados en la plataforma WITNESS. Lanner está comprometido con el desarrollo de capacidades analíticas avanzadas para los gemelos digitales de sus clientes, incluida la experimentación paramétrica para el diseño y la optimización de procesos utilizando la potencia de la nube y los clústeres de computación de alto rendimiento (HPC).
El futuro de la tecnología WITNESS
Al haber sido adquirido a principios de 2019…
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Nissan Motor Manufacturing UK ha estado desarrollando gemelos digitales predictivos para aumentar la eficiencia de la planta y optimizar su toma de decisiones comerciales durante varios años. Este artículo muestra 5 ejemplos de cómo, utilizando el software de simulación predictiva de Lanner, WITNESS Horizon, los ingenieros industriales han creado modelos para responder a preguntas operativas y estratégicas clave, y para ayudar a facilitar el viaje de Nissan a la Industria 4.0.
1. Cumplimiento de nuevos objetivos de producción del tren motriz
El desafío: identificar las mejoras de proceso requeridas que pueden duplicar las tasas de producción
Nissan se estaba preparando para lanzar un modelo actualizado de su automóvil eléctrico Leaf, con un motor nuevo y más avanzado. Para satisfacer la demanda proyectada del consumidor, la fábrica…
