Флагманский продукт компании позволяет строить имитационные
модели любых реальных процессов: от производственных и логистических цепочек до
движения машин на перекрестках или распространения болезней по миру. Фактически
с помощью него можно протестировать любую гипотезу без затрат на реализацию. Например,
рассчитать оптимальную ширину коридоров аэропорта, которая позволит пассажирам
не толкаться или спроектировать дорожную развязку, при которой не будет
формироваться пробка.
Алексей Пашкевич из Института развития транспортных систем рассказал
в подкасте , как AnyLogic
использовали для моделирования пассажиропотоков станции метро «Киевская». Через
станцию каждый день проходит по 30 тыс. человек. В часы пик толпы людей
образуют очереди и на вход, и на выход из метро. Задачей было понять, можно ли обойтись
изменением конфигурации касс и турникетов или нужен дополнительный эскалатор. В
итоге, по словам специалиста, модель показала, что при запуске нового
эскалатора двери не справились бы с потоком людей. В итоге от дорогостоящего и
длительного строительства отказались.
Также технология применялась для проектирования МЦК и оценки
готовности вокзалов к чемпионату мира по футболу. Для Министерства транспорта с
помощью AnyLogic моделировали движение самолетов по всей стране. Исторически
сложившиеся маршруты не соответствовали возросшему транспортному потоку. Из-за
этого нельзя было проложить оптимальный маршрут, а это выливалось в огромные
дополнительные расходы на топливо. К тому же, по словам Пашкевича, Минтрансу
надо было обеспечить покрытие всей страны радарами, чтобы самолеты всегда были
в зоне действия как минимум двух из них. В итоге за счет моделирования и
перестройки маршрутно-транспортной сети удалось добиться экономии в 10-12%, что
соответствует десяткам миллиардов рублей в год.
При этом AnyLogic — не монополист на рынке технологий
имитационного моделирования. Конкурирующие продукты в основном из США, реже из
Европы. По словам сотрудников, заказы от американских клиентов компании
обеспечивает собственное представительство в стране, а также более широкий функционал.
Павел Лебедев утверждает, что конкурирующие продукты более узкоспециализированные:
моделируют отдельно производственные процессы или системы массового обслуживания,
но не годятся для моделирования сложных логистических цепочек.
Читайте также:
Как я сделал приложение для себя, и оно понравилось 20000 пользователей
Как IKEA научилась зарабатывать на российских хрущевках
Как питерские программисты сделали приложение для оценки шаурмы, которое купила «Додо пицца»
Почему раввин назвал стартап в честь архангела Гавриила и как он зарабатывает на страхе
Как бывший российский чиновник построил один из самых дорогих стартапов Великобритании