Bewertung von AnyLogic, Anbieter von Simulations- und Digital Twin-Software

Zuletzt aktualisiert: April 2025

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AnyLogic ist eine umfassende Simulations- und Digital Twin-Plattform, die es Organisationen ermöglicht, komplexe operative Prozesse in Bereichen wie Supply Chain, Fertigung und Gesundheitswesen zu modellieren. Die Plattform kombiniert drei Haupt-Simulationsmethoden - agentenbasiert, ereignisgesteuert und systemdynamisch - um dynamische, detaillierte Darstellungen realer Systeme zu erstellen. Durch die Integration von Live- und historischen Daten in diese digitalen Zwillinge unterstützt AnyLogic robuste What-If-Analysen und Szenariotests, ohne die tatsächlichen Operationen zu gefährden. Darüber hinaus nutzt die Lösung externe Machine-Learning-Integrationen (zum Beispiel über H2O.ai), um wichtige Leistungsparameter vorherzusagen und Kapazitätsbedarfe zu prognostizieren, während ihre cloudbasierten Bereitstellungsoptionen skalierbare, kollaborative Ausführung und interaktive Dashboard-Berichterstattung ermöglichen. Auf einer Java-basierten Architektur aufgebaut, mit umfangreicher API-Unterstützung und Anpassung über vom Benutzer bereitgestellten Code, ermöglicht AnyLogic Entscheidungsträgern, die Leistung von Prozessen in einer datengesteuerten Umgebung zu erkunden und zu optimieren.

1. Was bietet die Software von AnyLogic?

1.1 Simulationsmodellierungsfähigkeiten

AnyLogic bietet eine Simulationsmodellierungsumgebung, die einen dreimodalen Ansatz unterstützt:

• Agentenbasierte Modellierung: Konstruiert Modelle, in denen einzelne Entitäten (Agenten) unabhängiges Verhalten zeigen und dynamisch interagieren.
• Ereignisgesteuerte Simulation: Verwendet Prozessflussdiagramme, um Operationen zu modellieren, bei denen bestimmte Ereignisse zu bestimmten Zeitpunkten auftreten.
• Systemdynamik: Erfasst aggregierte Flüsse mit Beständen und Flüssen, um kontinuierliche Prozesse darzustellen.

Diese multimethodische Fähigkeit ermöglicht es den Benutzern, die geeignetste Technik auszuwählen - oder Methoden in einem einzigen Modell zu integrieren -, um die Feinheiten komplexer realer Prozesse zu erfassen ¹².

1.2 Entwicklung von Digital Twins

AnyLogic positioniert seine Lösung als Werkzeug zur Erstellung von Digital Twins. Ein auf der Plattform entwickelter Digital Twin umfasst in der Regel:

• Ein detailliertes Simulationsmodell, das die Betriebsprozesse eines physischen Systems widerspiegelt (zum Beispiel der Patientenfluss eines Krankenhauses, wie in einer Fallstudie gezeigt ³).
• Die Integration von Live- oder historischen Betriebsdaten über externe Datenfeeds, die Echtzeit-“Was-wäre-wenn”-Analysen und Szenariotests ermöglichen.
• Anpassbare interaktive Dashboards und Exportoptionen (z. B. CSV oder Excel), die die Entscheidungsfindung des Managements unterstützen.

1.3 Integration von Machine Learning und KI

Zur Ergänzung der Simulationsergebnisse hat AnyLogic mehrere KI/ML-Komponenten integriert:

• H2O.ai-Integration: Die Plattform ermöglicht es den Benutzern, Machine-Learning-Modelle zu integrieren - exportiert als MOJO-Scoring-Pipelines -, um numerische Ergebnisse wie Kapazitätsbedarfe vorherzusagen ⁴.
• Zusätzliche Bibliotheken: Tools wie Pypeline, ONNX Helper und Alpyne stehen zur Verfügung, um Simulationsmodelle mit externen ML-Workflows zu verbinden. In diesen Fällen nutzt AnyLogic “Black-Box”-ML-Modelle, um seine Kern-Simulationslogik zu ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.

1.4 Cloudbereitstellung

AnyLogic bietet sowohl öffentliche als auch private Cloud-Lösungen für die Simulationsbereitstellung:

• Simulationsexperimente können parallel über AnyLogic Cloud ausgeführt werden, mit Unterstützung für RESTful-API-Integration in Sprachen wie JavaScript, Python und Java ⁵.
• Modelle können geteilt, remote ausgeführt und detaillierte experimentelle Daten exportiert werden, alles ohne Client-seitige Installationen zu erfordern.
• Obwohl leistungsstark, müssen Benutzer ihre Modelle für den Cloud-Betrieb konfigurieren, anstatt sich auf vollautomatische Bereitstellung zu verlassen.

2. Wie funktioniert die Lösung von AnyLogic?

2.1 Technische Grundlagen

Die Kernumgebung von AnyLogic basiert auf Java SE als Eclipse-basierte Anwendung. Diese Grundlage unterstützt die plattformübergreifende Kompatibilität und ein objektorientiertes Framework, das Benutzer durch benutzerdefinierten Java-Code erweitern können. Modellierungskonstrukte umfassen:

• Flussdiagramme und Prozessblöcke für ereignisgesteuerte Simulationen.
• Zustandsdiagramme und Agentenverhalten zur Entwicklung agentenbasierter Modelle.
• Bestände, Flüsse und Differentialgleichungen für Systemdynamikmodelle.

Diese Flexibilität ermöglicht es Benutzern, Simulationen für komplexe Logistik-, Fertigungsabläufe oder die Patientenlenkung im Gesundheitswesen anzupassen ¹⁶.

2.2 Konstruktion von Digitalen Zwillingen

Die Konstruktion eines digitalen Zwillings in AnyLogic umfasst:

• Aufbau eines Simulationsmodells, das den Arbeitsablauf eines physischen Systems genau widerspiegelt.
• Dynamische Verknüpfung des Modells mit operativen Datenbanken oder Echtzeitdatenfeeds.
• Erfassung wichtiger Leistungskennzahlen (wie Wartezeiten und Bettenauslastung in einem Krankenhausumfeld), die kontinuierlich mit tatsächlichen Daten verglichen werden können, um Validierung und Verbesserung vorzunehmen ³.

2.3 AI/ML-Integrationsimplementierung

AnyLogic integriert externe ML-Fähigkeiten modular:

• Vortrainierte Machine-Learning-Modelle (z. B. von H2O.ai) werden als eigenständige Dateien exportiert und innerhalb der Simulation “aufgerufen”. Dies ermöglicht Vorhersagen wie die Aufenthaltsdauer von Patienten oder Produktionsraten.
• Die Simulation bleibt das Kern-Entscheidungsunterstützungstool, wobei ML-Vorhersagen die primäre diskrete Simulationslogik ergänzen ⁴.

2.4 Cloud- und Bereitstellungsmechanismen

Die AnyLogic Cloud ist darauf ausgelegt, Simulationen im Hintergrund auszuführen und interaktive Animationen und Dashboards über moderne Webbrowser bereitzustellen:

• Ein Lastenausgleichssystem verwendet Ergebnisse für identische Eingabekonfigurationen wieder, um Rechenzeit zu sparen.
• Benutzerdefinierte APIs ermöglichen die Integration in größere Unternehmensabläufe und unterstützen die Entwicklung benutzerdefinierter Frontends ⁵.

3. Bewertung des State-of-the-Art

3.1 Stärken

• Umfassende Multimethoden-Simulation: AnyLogic zeichnet sich durch die Integration aller drei Simulationsmethoden in einem Paket aus, eine Funktion, die durch Bildungsressourcen wie “Das große Buch der Simulationsmodellierung” gut unterstützt wird ².
• Offene APIs und Erweiterbarkeit: Mit Unterstützung für Java, Python und JavaScript können Benutzer AnyLogic-Modelle tief in externe Systeme integrieren und sie für vielfältige Anwendungen anpassen.
• Cloud-fähige Bereitstellung: Die skalierbare, kollaborative Umgebung von AnyLogic Cloud verbessert sowohl die Forschung als auch die Echtzeit-Betriebsanalyse.

3.2 Punkte für Skepsis

• KI-Behauptungen: Obwohl als “KI-fähig” vermarktet, basiert die Kern-Künstliche-Intelligenz-Funktionalität auf Integrationen von Drittanbietern anstelle eines intrinsischen Deep-Learning-Motors.
• Komplexität von Digitalen Zwillingen: Die Erstellung genauer digitaler Zwillinge erfordert erhebliche Fachkenntnisse und sorgfältige Datenintegration, was bedeutet, dass der Erfolg stark von der Qualität der zugrunde liegenden Modelle und Daten abhängt.
• Inkrementelle Verbesserungen: Obwohl cloudfähige Funktionen und die Wiederverwendbarkeit von Modellen operative Vorteile bieten, können diese Verbesserungen evolutionär sein und im Vergleich zu anderen Simulations- oder Optimierungsplattformen eher evolutionär als revolutionär sein.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic und Lokad repräsentieren zwei unterschiedliche Ansätze im Bereich der Supply Chain und operativen Entscheidungsunterstützung. AnyLogic konzentriert sich auf anspruchsvolle Simulation und den Aufbau digitaler Zwillinge; es ermöglicht Benutzern, realweltliche Prozesse durch agentenbasierte, ereignisdiskrete und systemdynamische Modellierung zu replizieren und bietet somit eine flexible Umgebung für Szenarioanalysen und What-if-Tests ¹³. Im Gegensatz dazu konzentriert sich Lokad auf die quantitative Supply-Chain-Optimierung durch prädiktive Entscheidungsfindung. Es verfügt über eine speziell entwickelte Plattform mit einer proprietären DSL (Envision) und integrierten Machine-Learning-Engines, die darauf ausgelegt sind, konkrete Empfehlungen - wie präzise Bestands- oder Preisaktionen - täglich zu liefern ⁷⁸. Architektonisch ist AnyLogic in einer auf Java basierenden, offenen Integrationsumgebung verwurzelt, die ideal für anpassbare Simulationen ist, während Lokad F# und C# in einer eng integrierten, cloudbasierten Lösung nutzt, die die Abhängigkeit von Drittanbietern minimiert ⁸⁹. Letztendlich ist AnyLogic am besten für Organisationen geeignet, die dynamische operative Szenarien erkunden und digitale Zwillinge erstellen möchten, während Lokad eine präskriptive, automatisierungsorientierte Plattform bietet, die darauf abzielt, Supply-Chain-Entscheidungen direkt zu optimieren.

Fazit

AnyLogic bietet eine robuste und vielseitige Simulationsplattform, die Organisationen befähigt, detaillierte digitale Zwillinge zu erstellen und komplexe Systeme für fundierte Entscheidungsfindung zu modellieren. Ihre Stärke liegt darin, eine umfassende, multimethodische Simulationsumgebung in Kombination mit cloudbasierter Zusammenarbeit und externen ML-Integrationen anzubieten. Dennoch erfordern die Abhängigkeit der Plattform von KI-Komponenten von Drittanbietern und der ressourcenintensive Prozess der Entwicklung genauer digitaler Zwillinge erhebliche Fachkenntnisse und eine sorgfältige Implementierung. Im Vergleich zu Plattformen wie Lokad - deren eng integrierter, optimierungsgetriebener Ansatz präskriptive, automatisierte Entscheidungsunterstützung bietet - bleibt AnyLogic für simulationsgestützte Analysen und Szenarioplanung unverzichtbar. Organisationen müssen ihre strategischen Bedürfnisse und internen Fähigkeiten sorgfältig bewerten, um zu bestimmen, welche Plattform am besten mit ihren operativen Zielen übereinstimmt.

Quellen