AnyLogic è una piattaforma di riferimento per la simulazione multimethod per sistemi aziendali complessi. Il portafoglio prodotti offre un ecosistema integrato che combina modellazione e simulazione, ottimizzazione della supply chain e distribuzione della simulazione in ambiente cloud.

AnyLogic rappresenta uno standard di riferimento globale nel software di simulazione multimethod, progettato per modellare, analizzare e ottimizzare processi complessi nei settori manifatturiero, intralogistico, dei trasporti e dei servizi.

Integrando nativamente le tre principali metodologie di modellazione — Discrete Event (DES), Agent-Based (ABM) e System Dynamics (SD) — all’interno di un unico ambiente, AnyLogic consente alle organizzazioni di valutare scenari alternativi, ridurre il rischio decisionale, massimizzare l’utilizzo degli asset, eliminare i colli di bottiglia e incrementare il throughput prima di effettuare investimenti reali in infrastrutture e capacità produttiva.

Parallelamente, anyLogistix (ALX) estende le capacità di simulazione lungo l’intera catena del valore. Combinando solver di ottimizzazione matematica (basati sul motore Gurobi) con la simulazione dinamica, anyLogistix consente alle aziende di progettare, ottimizzare e sottoporre a stress test reti logistiche e supply chain complesse, garantendo resilienza operativa e visibilità end-to-end.

Dalla definizione delle dimensioni di una flotta di AGV/AMR, alla validazione di un magazzino ad alta densità, fino alla pianificazione del footprint di centri di distribuzione regionali o alla valutazione della robustezza della supply chain rispetto a interruzioni su scala globale, AnyLogic e anyLogistix offrono un ambiente virtuale in grado di rispondere a complessi scenari what-if, acquisire la variabilità dei sistemi reali e supportare decisioni strategiche basate sui dati.

Modellazione multimethod integrata

AnyLogic supera i limiti dei tradizionali strumenti basati esclusivamente sulla simulazione a eventi discreti, consentendo ai modellatori di combinare tre distinti paradigmi di modellazione all’interno di un unico modello.
Ogni approccio opera a un diverso livello di astrazione, permettendo di rappresentare un sistema con il livello di dettaglio più appropriato rispetto all’obiettivo della modellazione.

Insieme, questi approcci consentono di analizzare un sistema da prospettive differenti: dai processi operativi dettagliati, alle entità individuali e alle loro interazioni, fino al comportamento complessivo del sistema a livello macro.

• Simulazione a Eventi Discreti (DES): analisi dettagliata di processi sequenziali, linee di assemblaggio, operazioni di magazzino e workflow transazionali.
  Modella il sistema come una sequenza di operazioni eseguite dalle diverse entità, rendendo possibile rappresentare processi complessi attraverso flussi di processo intuitivi. Questo approccio consente di analizzare il comportamento del sistema, identificare i colli di bottiglia e valutare differenti scenari per migliorare l’efficienza operativa.
• Modellazione Agent-Based (ABM): rappresentazione di comportamenti autonomi individuali, dinamiche competitive e processi decisionali decentralizzati.
  Utilizza un approccio bottom-up, nel quale i sistemi sono rappresentati come insiemi di agenti interagenti, ciascuno caratterizzato da proprie regole comportamentali e decisionali. Il comportamento complessivo del sistema emerge dalle azioni e dalle interazioni dei singoli agenti, rendendo l’ABM particolarmente adatta alla modellazione di sistemi complessi quali mercati, supply chain, reti del traffico e processi sociali.
• System Dynamics (SD): modellazione strategica ad alto livello, flussi continui, dipendenze macroeconomiche e cicli di feedback.
  Opera a un elevato livello di astrazione, rappresentando i sistemi attraverso stock e flow per descrivere l’evoluzione delle quantità nel tempo. Questo approccio è particolarmente indicato per la gestione strategica, il marketing, l’analisi macroeconomica e la modellazione di sistemi ecologici e sociali, nei quali le relazioni di feedback e le interdipendenze svolgono un ruolo centrale.

Librerie Domain-Specific

AnyLogic include 6+ librerie pronte all’uso specifiche per diversi settori industriali, progettate per supportare ambienti operativi specializzati.

Libreria per la Modellazione dei Processi: consente di modellare e ottimizzare processi aziendali e workflow operativi, dalle attività di servizio e logistica fino a processi complessi caratterizzati da vincoli sulle risorse. Costituisce inoltre la base per le altre librerie specifiche di dominio.

Libreria Material Handling: consente di modellare e controllare reti di trasportatori modulari, flotte AGV/AMR personalizzate con instradamento automatico ed evitamento delle collisioni, gru a ponte, stazioni di lavorazione e sistemi di stoccaggio automatizzato (ASRS).

Libreria Pedoni e Folle: permette la simulazione realistica delle dinamiche pedonali ad alta densità in aeroporti, stazioni ferroviarie e luoghi pubblici, includendo mappe di densità (heatmap) e calcolo dei percorsi di evacuazione.

Librerie Traffico Ferroviario e Stradale: consentono la simulazione microscopica delle reti ferroviarie, delle operazioni di scambio dei binari, del traffico urbano, della gestione delle intersezioni e della dinamica delle interazioni tra veicoli.

Libreria Fluidi: permette di tracciare e controllare flussi continui di fluidi, condotte e flussi di materiali sfusi, con applicazioni nei settori oil & gas, chimico e alimentare.

Visualizzazione nativa 2D/3D e mappatura GIS

AnyLogic integra nei modelli visualizzazioni interattive 2D e 3D, con integrazione nativa GIS e supporto per disegni CAD e modelli 3D personalizzati:

Integrazione GIS nativa: consente di cercare, posizionare e instradare gli asset utilizzando i dati globali di OpenStreetMap, con calcolo automatico dei percorsi su reti stradali, ferroviarie e marittime.

Animazione 3D: illuminazione e ombreggiatura in tempo reale, skybox e supporto nativo all’importazione di formati 3D industriali standard (glTF, OBJ, FBX, CAD).

AnyLogic combina la modellazione visuale con un ambiente di programmazione completamente estensibile, offrendo alle organizzazioni la flessibilità necessaria per personalizzare i modelli, integrare tecnologie esterne e collegare la simulazione ai sistemi enterprise esistenti.

• Motore 100% basato su Java: piena libertà di sviluppare logiche personalizzate, creare librerie proprietarie di oggetti e integrare librerie Java esterne.
• Connettività AI e Python: comunicazione diretta con framework di machine learning e Reinforcement Learning (RL) basati su Python, per addestrare agenti autonomi all’interno di ambienti di digital twin.
• Connettività con i dati enterprise: connettori integrati per Microsoft Excel, file di testo/CSV, database relazionali enterprise (MS SQL, Oracle, PostgreSQL, MySQL) e API REST standard.

Dalla logica personalizzata dei modelli all’integrazione con i dati aziendali e l’AI, AnyLogic può essere adattato per integrarsi con le tecnologie, i workflow e le infrastrutture digitali esistenti.

AnyLogic mette a disposizione un ricco framework per gli esperimenti, che consente di valutare configurazioni alternative, testare variazioni dei parametri, analizzare il comportamento del sistema e identificare soluzioni ottimali in presenza di vincoli definiti.

• Analisi degli scenari: confronto tra configurazioni alternative del sistema e condizioni operative mediante esperimenti di Variazione dei Parametri, Analisi di Sensitività e Monte Carlo.
• Ottimizzazione: ricerca automatica dei valori dei parametri che migliorano le prestazioni del sistema, tenendo conto di obiettivi, vincoli e requisiti definiti.
• Simulazione dinamica e stress test: valutazione dell’impatto della variabilità, dell’incertezza e delle variazioni delle condizioni operative sulle prestazioni del sistema attraverso molteplici esecuzioni della simulazione.
• Analisi delle prestazioni: confronto dei principali indicatori di performance (KPI) tra gli scenari, per supportare decisioni basate sui dati e identificare la configurazione più efficace.

Eseguire molteplici esperimenti di simulazione per valutare l’incertezza, confrontare gli scenari, analizzare la sensibilità dei parametri e identificare soluzioni più performanti attraverso l’ottimizzazione basata sulla simulazione, utilizzando OptQuest o il motore di ottimizzazione genetica integrato in AnyLogic.

• Esperimenti parametrici e Monte Carlo: distribuzione delle repliche di simulazione su CPU multi-core in parallelo, per eseguire analisi di sensibilità e quantificare il rischio operativo.
• Motore di ottimizzazione OptQuest: ottimizzazione multicriterio integrata, che individua automaticamente i valori ottimali dei parametri nel rispetto di vincoli definiti e obiettivi aziendali complessi.

Digital Twin e integrazione dei sistemi

AnyLogic e anyLogistix si connettono ai flussi di dati operativi tramite database aziendali e API REST (MES, ERP, WMS, SCADA). Il digital twin utilizza un motore di simulazione predittiva, validando le variazioni operative, gli adeguamenti della pianificazione e la riallocazione della capacità sulla base di dati di produzione aggiornati in tempo quasi reale.

AnyLogic Cloud e High-Performance Computing (HPC)

Con AnyLogic Cloud, i modelli vengono eseguiti in modo sicuro su infrastrutture cloud scalabili.

• Integrazione di dashboard di simulazione direttamente nei portali web aziendali, tramite API REST e libreria client JavaScript.
• Distribuzione di modelli interattivi direttamente nei browser web, per una collaborazione cross-funzionale senza necessità di installare software localmente.
• Esecuzione di grandi campagne di esperimenti e analisi parametriche complesse su cluster di calcolo distribuiti.

Big Data & Advanced Analytics

AnyLogic genera ricchi dataset di dati sulle prestazioni durante l’esecuzione, esporta direttamente le metriche operative verso le principali piattaforme di Business Intelligence (Power BI, Tableau) e consente il monitoraggio in tempo reale degli istogrammi di utilizzo, della densità delle code e dei tassi di throughput. Il software utilizza inoltre dati reali provenienti da CRM, ERP, sistemi HR e altri database per definire proprietà e comportamenti realistici e personalizzati degli agenti, consentendo di modellare, prevedere e confrontare con precisione scenari alternativi.