Meilleures pratiques de modélisation de simulation

Meilleures pratiques de simulation pour les modèles du monde réel

Modélisation de simulation

Les meilleures pratiques de simulation sont essentielles à la réussite de chaque projet, mais il faut du temps pour apprendre comment approcher un modèle. Cet article enseigne les meilleures pratiques de simulation utilisées chez SimWell que nous avons développées au cours de la création de centaines de modèles de simulation.

La modélisation par simulation est le processus de réplication d’un système existant (ou potentiel) en modèle de simulation à l’aide de logiciels et de technologies.

Les modèles de simulation représentent d’excellentes ressources pour tester plusieurs scénarios hypothétiques de divers systèmes dans des environnements sans risque, tout en étant capables de manipuler leurs paramètres, leurs contraintes et leur logique et ce, sans avoir à encourir des coûts élevés.

Cependant, même avec l’utilisation de technologies et de logiciels de pointe, reproduire un système dans un modèle de simulation représente une tâche ardue.

Sans une méthodologie de travail définie, cela peut prendre du temps et des ressources considérables, ce qui peut entraîner la nécessité d’identifier les meilleures pratiques pour optimiser le processus de modélisation et construire des modèles de simulation efficaces, robustes et fiables.

Dans ce blog, nous passerons en revue une compilation de certaines des meilleures pratiques de modélisation de simulation de nos meilleurs modélisateurs de simulation chez SimWell pour réussir en tant que modélisateur de simulation.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’ensemble du processus de gestion d’un projet de modélisation et de simulation à partir de zéro et de la création de modèles de simulation efficaces, consultez l’article suivant: Comment construire des modèles de simulation efficaces ou fixer un appel avec nous.

Quelles sont les meilleures pratiques de simulation qui font un bon modèle de simulation?

• Un modèle qui capture et réplique le système réel

Si le modèle de simulation n’est pas capable de capturer et de reproduire le système réel à l’étude (s’il existe), l’objectif du modèle est perdu.

Le modèle de simulation doit imiter au mieux de ses capacités le fonctionnement du système à l’étude, y compris toutes les interactions entre ses agents et ses ressources, y compris les contraintes et les limites. De cette façon, l’analyste de simulation peut faire confiance au données obtenues afin de prendre les décisions les plus appropriées.

• Un modèle assez simple pour répondre à des questions spécifiques

Le modèle de simulation doit être capable de fournir les données qui aident à répondre à toutes les questions formulées au cours de la phase de définition de l’étude de simulation. Les modèles de simulation sont destinés à être utilisés comme un outil d’aide à la décision pour transformer les données en informations précieuses et en informations commerciales afin de définir un plan d’action sur un projet donné.

• Un modèle fiable et validé

Comme il a été mentionné précédemment, le modèle de simulation doit fournir des données dignes de confiance qui peuvent appuyer les décisions prises par l’analyste de simulation, le gestionnaire de projet et les intervenants du projet. Pour ce faire, le modèle de simulation doit passer en revue une série d’étapes de validation afin d’assurer une logique correcte du système modélisé.

• Un modèle robuste et fiable

Le modèle de simulation doit imiter toutes les contraintes et limites du système à l’étude. Vous voudrez limiter certains paramètres des agents et des ressources (par exemple, la vitesse de marche, la capacité de traitement, la capacité de levage) pour les faire agir comme s’ils le feraient dans la vie réelle.

• Un modèle qui est rapide à exécuter

Le modèle de simulation doit être capable de charger et d’exécuter rapidement, en particulier lorsque des réplications sont nécessaire (c’est-à-dire presque toujours). De petits changements dans les modèles de simulation peuvent améliorer considérablement leur vitesse d’exécution (par exemple, écrire des sorties de fichiers csv au lieu de fichiers xlsx).

• Un modèle bien organisé et documenté

Le modèle de simulation doit contenir un flux logique qui facilite sa compréhension et sa lecture. Il est fortement recommandé de conserver un fichier de documentation distinct qui énumère son objectif, ses agents, sa logique, ses contraintes, ses limites et toute autres informations importantes pour l’analyste de simulation ou toutes personnes impliquées dans le processus de développement et de codage du modèle.

• Un modèle facile à utiliser / interface utilisateur intuitive

Le modèle de simulation doit avoir une interface utilisateur conviviale, surtout s’il doit être partagé avec des personnes non-techniques qui l’exécuteront.

• Un modèle qui contient une animation utile (belle / réaliste) si possible

Le modèle de simulation peut contenir des animations pour aider les personnes non techniques à comprendre le déroulement logique du processus et son exécution. De plus, l’animation est utile pour les présentations formelles et pour capter l’attention du public.

• Un modèle capable de détecter les entrées erronées

Le modèle de simulation doit être capable de reconnaître facilement si les données d’entrée sont erronées, incomplètes, manquantes ou contiennent un format différent de celui requis. Du point de vue des systèmes, tenez toujours compte du fait que « les déchets entrent, les déchets sortent ».

• Un modèle qui n’a pas de bugs

Le modèle de simulation doit être exempt de bugs. Sinon, il ne sera pas en mesure d’être exécuté de manière à obtenir les résultats souhaités, et donc, il serait inutile. Il est considéré comme une bonne pratique de débuguer le modèle de simulation sur une base régulière après que de nouvelles mises à jour ou modifications ont été apportées et ainsi éviter de perdre les progrès si une erreur ou un bug est trouvé.

Meilleures pratiques de simulation pour le processus de modélisation

• Définissez ce qu’il faut modéliser avant de commencer à le construire

Il s’agit des meilleures pratiques de simulation les plus négligées. Assurez-vous d’avoir une compréhension claire du système à modéliser. Devrez-vous modéliser l’ensemble du système ou simplement un sous-système? Avez-vous besoin de considérer tous ses composants? Y a-t-il quelque chose qui peut ou ne devrait pas être exclu? Ce sont toutes des questions auxquelles il faut répondre avant de commencer à construire le modèle de simulation.

• Faire beaucoup de petits tests / exemples / prototypes

Cela vous aidera à maîtriser vos objets et vos concepts dans votre modèle de simulation.  Il s’agit d’une des meilleures pratique clé en matière de simulation.

• Échouer rapidement, échouer souvent

Exécutez votre modèle de simulation sur une base régulière (journalière); n’attendez pas pour ajouter des changements majeurs sans l’exécuter, sinon il deviendra plus difficile de faire un suivi des erreurs. En outre, vous pouvez également utiliser le mode débogueur (si le logiciel de simulation utilisé en a un), mettre le modèle en pause lors de son exécution ou imprimer des messages de réussite après que des actions / fonctions spécifiques ont été appelées.  Il s’agit d’une pratique exemplaire de simulation importante qui vous fera gagner du temps et de la frustration.

• Accélérer/automatiser les processus de test et de débogage

Créez des données de sorties, affichez des graphiques et créez des tableaux de bord qui aident à visualiser les résultats pour identifier les tendances indésirables ou les résultats erronés.

• Ajouter beaucoup de commentaires et de descriptions
• Il n’y a rien de plus frustrant que d’essayer de comprendre la logique derrière un code écrit par quelqu’un d’autre qui n’a pas de commentaires inclus. L’ajout de lignes descriptives de commentaires sur son code facilite sa lecture et sa compréhension aux personnes qui ne le connaissent pas et qui continueront à y travailler. Lorsque vous déclarez des variables, assurez-vous que leurs noms sont suffisamment descriptifs et permettre de comprendre clairement ce qu’ils représentent.

Meilleures pratiques de simulation pour la qualité du modèle

• Le modèle doit être facile à mettre à jour

Il est très probable que les clients voudront essayer plusieurs configurations ou variantes du même modèle (par exemple, de nouvelles mises en page, de nouveaux paramètres, des variables supplémentaires, plus de contraintes), raison pour laquelle il doit être suffisamment flexible pour effectuer des mises à jour rapides et l’adapter aux besoins du client. Vous voudrez éviter d’avoir à construire un modèle de simulation pour chaque configuration.

• Ne pas copier le code

Évitez à tout prix le « hard coding » lorsque cela est possible. Optimisez votre code de manière à ce qu’il puisse être réutilisable avec d’autres configurations du même type de modèle sans devoir tout coder à nouveau.

• Décomposer le code et les objets en fonctions courtes et plusieurs agents

Au lieu d’avoir quelques grandes fonctions avec plusieurs opérations, essayez d’avoir de plusieurs et nombreuses petites fonctions avec des opérations uniques. De cette façon, vous pouvez utiliser des fonctions spécifiques plusieurs fois sans avoir à les « hard code » à partir de zéro.

• Organiser visuellement les objets d’une manière pratique et intuitive

Dans votre modèle de simulation, essayez d’organiser le flux/ la logique du processus de gauche à droite ou de haut en bas, de manière pratique. Regroupez toutes les fonctions dans un espace commun, ainsi que les paramètres, les variables, les agents et les ressources. De cette façon, si des changements sont nécessaires, un modélisateur de simulation peut facilement identifier les objets et les modifier en fonction des besoins du modèle.

• Pensez à ce que l’utilisateur pourrait vouloir tester / modifier

Faites un effort de plus et posez-vous des questions potentielles que l’utilisateur pourrait vous poser (le modélisateur) en cours de route. De cette façon, votre modèle de simulation pourrait être prêt à inclure des entités supplémentaires qui n’ont pas été prises en compte lors du plan de conception d’origine.

• Obtenez l’aide d’experts dans chaque domaine

Les modélisateurs de simulation ont tendance à se spécialiser dans des logiciels spécifiques (par exemple AnyLogic, AnyLogistix, Arena, MassMotion), des bibliothèques (par exemple, piéton, manutention de matériaux, rail, fluides, événement discret) et des industries (chaîne d’approvisionnement, logistique, fabrication, défense, soins de santé). Vous pouvez essayer de contacter des modélisateurs de simulation experts en fonction selon la nature de votre projet. Il suffit de prendre en considération que leurs services sont très susceptibles de ne pas être gratuits.

Ressources pour améliorer vos meilleures pratiques de simulation et vos compétences en modélisation

• Modèles précédents construits par d’autres

Certains modélisateurs de simulation partagent leurs projets et modèles avec le public en les téléchargeant sur un cloud, un dossier partagé ou un site Web. Profitez du travail des autres pour les analyser et identifier les meilleures pratiques de simulation et les techniques utilisées pour les reproduire dans vos modèles.

• Les entreprises de logiciels de simulation soutiennent les équipes

Les sociétés de logiciels de simulation ont régulièrement des équipes de support client pour aider les modélisateurs et répondre aux questions techniques.

• Exemples de modèles inclus dans un logiciel de simulation

Habituellement, le logiciel de simulation comprendra une bibliothèque / portefeuille limité de modèles de simulations à partir desquels les utilisateurs peuvent jouer et tester. Ces modèles sont destinés à des fins explicatives et / ou destinés à être utilisés comme petits tutoriels pour les nouveaux utilisateurs.

• Fichiers d’aide et documentations officielles

Les logiciels de simulation ont un document de documentation officiel (c’est-à-dire un guide ou un manuel) qui répertorie et explique les capacités du logiciel, les fonctions, les méthodes, les bibliothèques et plus encore.

• Cours externes

Si un logiciel de simulation vous oblige à écrire des lignes de code en utilisant un langage de programmation particulier (par exemple Java pour le logiciel de simulation AnyLogic) et que vous sentez que vous manquez de compétences en programmation, vous pouvez rechercher des cours de programmation externes sur des sites Web tels que Udemy et Coursera. Vous pourriez finir par trouver des cours et des tutoriels sur les logiciels de simulation ainsi!

• Livres et articles universitaires

Si vous souhaitez approfondir la partie théorique du domaine de la modélisation et de la simulation, jetez un coup d’œil aux livres et aux articles universitaires. Il existe de nombreuses recherches portant sur le domaine qui publient de nouvelles connaissances avec des universitaires et des professionnels de l’industrie.

• Groupes d’utilisateurs LinkedIn

Il existe plusieurs groupes LinkedIn d’utilisateurs de logiciels de simulation où ils partagent des idées, des messages, des questions, des doutes et parfois des modèles. Pour rejoindre le groupe d’utilisateurs de logiciels AnyLogic de LinkedIn, cliquez ici.  Apprendre les meilleures pratiques de simulation des experts est la meilleure façon d’apprendre.

• Blogs

En plus de toutes les ressources précédentes répertoriées, il existe plusieurs blogs sur Internet avec des tutoriels, des exemples et des questions et réponses liés au domaine de la modélisation et de la simulation. Il s’agirait simplement de trouver la bonne communauté qui correspond le mieux à vos intérêts pour commencer à contribuer à ce domaine.

• SimWell

À propos de SimWell

Chez SimWell, nous savons que vous êtes un chef d’entreprise pionnier, et c’est votre travail de prendre des décisions confiantes et éclairées. Le problème est que vous avez une opération complexe avec des variables infinies et des interactions qui ne tiennent tout simplement pas sur un tableau croisé dynamique. Cela vous laisse complètement déçu par les outils prédictifs à votre disposition, et complètement submergé par les décisions massives qui se profilent.

Nous comprenons la nature dévorante des grandes décisions et les nuits blanches qui suivent sûrement. Nous connaissons la pression que vous ressentez et nous sommes là pour vous aider. Vous avez besoin de vraies réponses basées sur les complexités de votre opération. Avec un logiciel de simulation de pointe de SimWell, c’est exactement ce que vous obtenez.

Nous vous aidons à prédire avec précision le résultat de vos décisions, en redonnant des années d’essais et d’erreurs, en vous épargnant d’innombrables coûts et en vous libérant pour être un chef d’entreprise pionnier. Appuyez rapidement sur vos grandes décisions avec SimWell.