Uniamo Innovazione, Professionalità e Tecnologieal fine di offrire soluzioni performanti ed efficaciperl’ottimizzazione dei processi dei nostri clienti.

• SIMULAZIONE VIRTUALE DI UN SISTEMA REALE
  
  La SIMULAZIONE è una tecnica mediante la quale vengono condotti esperimenti su calcolatore, atti a riprodurre nel tempo il funzionamento di un sistema reale complesso.
  


• PREVEDERE IL COMPORTAMENTO DI UN SISTEMA
  
  Tramite un modello di SIMULAZIONE è possibile quindi prevedere il comportamento di un sistema nelle condizioni che prevedibilmente si presenteranno nel corso del suo normale utilizzo e funzionamento pratico.
  


• METODO E STRUMENTO PER IL SUPPORTO DELLE DECISIONI
  
  La SIMULAZIONE pertanto consente di confrontare il comportamento di un sistema reale con il comportamento di un sistema artificiale che ne rappresenta un modello computazionale.
  


• ANALISI RAPPORTO CAUSA EFFETTO - LA SCELTA DELLE STRATEGIE
  
  Con il termine SIMULAZIONE si intende l’attività del replicare per mezzo di modelli una realtà già esistente o da progettare, al fine di studiare, nel primo caso, gli effetti di possibili interventi o eventi in qualche modo prevedibili, o, nel secondo, di valutare diverse possibili scelte progettuali alternative.
  


• LA RIDUZIONE DEI RISCHI ECONOMICI E PROGETTUALI
  
  Ogni qual volta le aziende si trovano ad affrontare decisioni strategiche, dal dimensionamento di nuovi impianti al cambiamento del layout di produzione, che comportano investimenti strutturali rilevanti allora l’utilizzo di modelli e strategie di simulazione permettono di verificare a priori i possibili scenari in modo da analizzarne performance e obiettivi.
  


• L'INTERPRETAZIONE IN AMBITO INDUSTRIALE
  
  La SIMULAZIONE è un “valido strumento di supporto alle decisioni” che offre l’opportunità di studiare e valutare strategie di funzionamento alternative all’interno di un sistema (e/o processo) al fine di ottimizzarne le prestazioni durante la fase:
  • dell’acquisto e/o della vendita
  • della progettazione
  • operativa
  
  prima della loro reale attuazione;
  

Per condurre un esperimento di SIMULAZIONE, che possa portare a risultati concreti, è molto importante seguire in maniera rigorosa una serie di passi che in parte precedono ed in parte seguono la costruzione del modello di SIMULAZIONE vero e proprio, ma che in realtà non sono da esso scindibili.

• Formulazione del problema e scelta dell’obiettivo da raggiungere. È essenziale sapere quali sono le informazioni che si vogliono ottenere dal modello al fine di orientare a questo scopo tutte le fasi successive; la simulazione, è una serie di indici di prestazione la cui dipendenza dalle variabili di input (o di decisione) deve essere verificata.
• Raccolta ed elaborazione dei dati. È una fase strettamente legata alla precedente; spesso i dati non sono direttamente utilizzabili ma derivano da elaborazioni, anche complesse, di notevoli quantità di informazioni acquisite “sul campo”.
• Costruzione del modello. È certamente la fase più specialistica di tutta la simulazione. Si devono individuare le componenti del sistema in esame (o sottosistemi) e le loro reciproche relazioni funzionali (o interazioni). Tale fase deve dar luogo a: elenco degli elementi coinvolti, elenco delle operazioni e degli eventi di inizio e fine delle stesse, elenco delle regole e delle condizioni su inizio e fine delle operazioni, durata delle operazioni, elenco delle variabili di prestazione da controllare, individuazione delle variabili di decisione ad esse collegate, diagramma di flusso della simulazione.
• Controllo del modello costruito e validazione dello stesso. È certamente la fase più delicata in quanto si deve confrontare il modello con la realtà e trarne indicazioni di attendibilità (si tenga presente che a volte non esistono esempi reali e funzionanti del sistema modellizzato).
• Progettazione e conduzione degli esperimenti, raccolta ed analisi dei dati in uscita. Ogni simulazione deve essere effettuata a partire da serie storiche dei dati per riprodurre particolari "noti input"; la generazione di eventi casuali atti a riprodurre in modo del tutto casuale "possibili input" a cui potrà essere sottoposto il sistema reale. L’analisi deve quindi essere effettuata con metodi statistici. E fondamentale verificare che i risultati non siano instabili e poco significativi a causa di errori nella modellizzazione.
• Sintesi statistica e presentazione dei risultati. Ciò viene fatto tramite l’utilizzo di tabelle, grafici, istogrammi che mettano in relazione le variabili di prestazione con quelle di decisione.
• Stesura delle raccomandazioni ed eventuale manuale di utilizzo dei risultati. È l'indicazione della migliore politica di gestione e progettazione emersa dallo studio, suffragato principalmente da considerazioni economiche.