Witness 12
Kesikli Olay Simülasyonu yazılımları ne işe yararlar?
Kesikli Olay Simülasyonu (Discrete Event Simulation), sistemi oluşturan bileşenleri ve her bir bileşenin birbiri ile etkileşimini modelleyerek çalışır. Ayrıca gerçek sistemlerde görülebilecek olan rastsallık ve değişkenlik öğelerini de içerir. Böylece modellenen sistem gerçek hayatta olduğu gibi çalışmaya başlar. Bu sistemler; bir imalat hattı, bir çağrı merkezi ya da havaalanındaki bagaj taşıma sistemi bile olabilir.

Simülasyon yazılımları üzerinde tasarlanan simülasyon modelleri, gerçek sistemlerin davranışını temsil etmek ve öngörülebilen deneyler yaratmak amacıyla, istatistiksel olarak doğruluğu kabul edilen girdiler ile çalışır. Bu deneyler veya senaryolar sayesinde gerçek sistemi bozmadan ya da değiştirmeden, “What If?” analizlerini yapabilmemize olanak sağlar.

Lanner Witness Simülasyon Yazılımı, istatistik ile yazılımın gücünü birleştirerek kullanıcılara karmaşık sistemler üzerinde öngörüde bulunabilme, süreç değişikliklerinde olası sonuçları değerlendirebilme, darboğazları tespit edebilme ve farklı kriterler doğrultusunda optimum yararın sağlanabileceği modeller geliştirme olanağı sunmaktadır.

Lanner Witness ile Simülasyon
 Simülasyon yazılımlarının kullanımı ile yapılan simülasyon, maliyet, zaman ve değişkenliğin, bozulmanın ve karmaşıklığın tekrarlanabilirliği açısından gerçek sistemlerde deneme yanılma yoluyla yapılan analizlere göre önemli avantajlar sağlar. Çeşitli “What If?” analizlerinin gerçek hayatta bir hastanenin acil biriminde ya da bir üretim hattında denendiğini bir düşünün. Bu hem pratik olmazdı hem de tehlikeli sonuçlar doğurabilirdi.
WITNESS neler yapabilir?
 Karar Verme Sürecinde Riski Azaltır: Bir tesis veya süreç için önerilen değişikliklerin nasıl çalışacağını doğru bir şekilde tahmin eder.
arrow Yatırım Kararlarını Destekler: Karlı fikirleri belirlemek ve maliyetli hatalardan kaçınmak için kanıt sağlar.
arrow Atık ve Hataları Ortadan Kaldırır: Hangi kontrol yöntemleri ve hangi kaynak profillerinin en etkili olduğunu gösterir.
arrow Karar Veren Merciler için Optimal Çözümü Gösterir: Karşılaştırılabilen senaryolar yaratır ve iş için grafiksel olarak raporlanabilecek en iyi seçeneği sağlar.
arrow Kullanım Kolaylığı: Tek bir eğitim kursu, simülasyon modelleri oluşturmak ve hızlı sonuç almak için gereken becerileri size sağlayacaktır!

Dünya devlerinin Witness kullanarak ne gibi faydalar sağladığını görmek için Sektörel Bakış sayfasını ziyaret edin!

Tüm simülasyon yazılım ürünleri aynı mıdır?
Günümüzde 80’den fazla farklı simülasyon yazılımı bulunmaktadır. Çoğu simülasyon yazılımlarını kullanabilmek için simülasyon teorisinde bilimsel araştırmalara yatkınlık gereklidir. Bazı yazılımlar, farklı durumlara göre farklı avantaj sağlayan sistemlerdir. Artık bu durum değişmektedir. Simülasyon pazar olgunlaştıkça, önde gelen firmalar, belirli sektörler için yapılandırılmış simülasyon yazılım ürünleri üretmeye başladı. Bu yeni çözümler, kullanımı kolay bir arayüz ile, sektöre özgü simülasyon yetileri sunuyor.
Lanner Witness Nasıl Kullanılır?
Değişkenlik, aksamalar ve etkileşim karmaşıklığı içeren tüm süreçler simülasyon kullanımı için idealdir. Aşağıda değişkenlik içeren basit bir sürece ilişkin örnek bulacaksınız. Bu basit örneğin çok daha büyük ve karmaşık bir sistemin küçük bir parçası olduğunu, ve diğer alt bileşenler ile birlikte sistemin davranışını ve performansını nasıl etkileyebileceğini bir düşünün...

Tahmini ortalama varış sürelerine göre
ATM bekleme sırası

ATM'ye gelen iki müşteri arasındaki süre sabittir. Ayrıca müşterilerin ATM'de geçirdikleri süre de sabit olduğu için lineer bir sistem olarak ele alınabilir ve matematiksel olarak kolayca ifade edilebilir.

Değişken varış süreleri ile ATM bekleme sırası

ATM'ye gelen iki müşteri arasındaki süre değişkendir. Müşterilerin ATM'de geçirdikleri süre sabit olsa da değişken gelişler nedeniyle kuyruk oluşabilir. Böyle bir sistemi matematiksel olarak ifade etmek daha zordur.

Değişken varış süreleri ve farklı işlem süreleri ile
ATM bekleme sırası

ATM'ye gelen iki müşteri arasındaki süre ve müşterilerin ATM'de geçirdikleri süre değişkendir. Böyle bir sistem gerçek hayata daha uygun, ancak matematiksel olarak hesaplanabilirliği çok daha zor bir sistemdir.
Müşteri Varış Oranı Müşteri Hizmet Süresi Ortalama Bekleme Süresi (sn)
Düzenli Sabit 0
Düzensiz Sabit 62
Düzensiz Değişken 154

Tabloda görüldüğü gibi, bu basit sistemde bile gelişler arası sürelerdeki ve işlem sürelerindeki değişkenliğin dahil edilmesindeki önemi açıkça görebiliyoruz. Dahil etmediğimizde ortaya çıkan sonuçlar çok farklı ve hata payları çok yüksek. Bunun gibi basit sistemlerden oluşan daha karmaşık yapılarda ortaya çıkacak farkları bir düşünün!