Revisión de AnyLogic, Proveedor de Software de Simulación y Gemelo Digital

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: abril de 2025

AnyLogic es una plataforma integral de simulación y gemelo digital que permite a las organizaciones modelar procesos operativos complejos en sectores como la cadena de suministro, la fabricación y la atención médica. La plataforma combina tres metodologías principales de simulación: basada en agentes, de eventos discretos y dinámica de sistemas, para crear representaciones dinámicas y detalladas de sistemas del mundo real. Al integrar datos en vivo e históricos en estos gemelos digitales, AnyLogic respalda análisis robustos de escenarios y pruebas de “qué pasaría si” sin arriesgar las operaciones reales. Además, la solución aprovecha integraciones externas de aprendizaje automático (por ejemplo, a través de H2O.ai) para predecir parámetros clave de rendimiento y pronosticar las necesidades de capacidad, mientras que sus opciones de implementación en la nube facilitan la ejecución escalable y colaborativa y la generación de informes interactivos en paneles de control. Construido sobre una arquitectura basada en Java con amplio soporte de API y personalización a través de código proporcionado por el usuario, AnyLogic permite a los tomadores de decisiones explorar y optimizar el rendimiento de los procesos en un entorno basado en datos.

1. ¿Qué ofrece el software de AnyLogic?

1.1 Capacidades de modelado de simulación

AnyLogic proporciona un entorno de modelado de simulación que admite un enfoque tri-modal:

Modelado basado en agentes: Construye modelos en los que las entidades individuales (agentes) exhiben un comportamiento independiente e interactúan dinámicamente.
Simulación de eventos discretos: Emplea diagramas de flujo de procesos para modelar operaciones donde ocurren eventos distintos en momentos específicos.
Dinámica de sistemas: Captura flujos agregados utilizando stocks y flujos para representar procesos continuos.

Esta capacidad multimétodo permite a los usuarios seleccionar la técnica más apropiada, o integrar métodos dentro de un solo modelo, para capturar los matices de procesos complejos del mundo real ¹².

1.2 Desarrollo de gemelos digitales

AnyLogic posiciona su solución como una herramienta para la creación de gemelos digitales. Un gemelo digital desarrollado en la plataforma típicamente incluye:

Un modelo de simulación detallado que refleja los procesos operativos de un sistema físico (por ejemplo, el flujo de pacientes de un hospital como se muestra en un estudio de caso ³).
La integración de datos operativos en vivo o históricos a través de fuentes de datos externas, lo que permite análisis de “qué pasaría si” en tiempo real y pruebas de escenarios.
Paneles de control interactivos personalizables y opciones de exportación (por ejemplo, CSV o Excel) que respaldan la toma de decisiones gerenciales.

1.3 Integración de aprendizaje automático e IA

Para aumentar las salidas de la simulación, AnyLogic ha incorporado varios componentes de IA/ML:

Integración de H2O.ai: La plataforma permite a los usuarios incorporar modelos de aprendizaje automático, exportados como tuberías de puntuación MOJO, para predecir resultados numéricos como las necesidades de capacidad ⁴.
Bibliotecas adicionales: Herramientas como Pypeline, ONNX Helper y Alpyne están disponibles para conectar modelos de simulación con flujos de trabajo de ML externos. En estos casos, AnyLogic aprovecha modelos de ML “caja negra” para complementar en lugar de reemplazar su lógica central de simulación.

1.4 Implementación en la nube

AnyLogic ofrece soluciones en la nube públicas y privadas para la implementación de simulaciones:

Los experimentos de simulación se pueden ejecutar en paralelo a través de AnyLogic Cloud, con soporte para integración de API RESTful en varios lenguajes como JavaScript, Python y Java ⁵.
Los modelos se pueden compartir, ejecutar de forma remota y exportar datos experimentales detallados, todo sin necesidad de instalaciones en el lado del cliente.
Aunque potente, los usuarios deben configurar sus modelos para la operación en la nube en lugar de depender de implementaciones totalmente automatizadas.

2. ¿Cómo funciona la solución de AnyLogic?

2.1 Fundamentos técnicos

El entorno central de AnyLogic está construido sobre Java SE como una aplicación basada en Eclipse. Esta base admite compatibilidad multiplataforma y un marco orientado a objetos que los usuarios pueden ampliar a través de código Java personalizado. Los constructos de modelado incluyen:

Diagramas de flujo y bloques de procesos para simulaciones de eventos discretos.
Diagramas de estados y comportamientos de agentes para desarrollar modelos basados en agentes.
Stocks, flujos y ecuaciones diferenciales para modelos de dinámica de sistemas.

Esta flexibilidad permite a los usuarios adaptar las simulaciones para logísticas complejas, flujos de trabajo de fabricación o enrutamiento de pacientes de atención médica ¹⁶.

2.2 Construcción de gemelos digitales

Construir un gemelo digital en AnyLogic implica:

Construir un modelo de simulación que refleje con precisión el flujo de trabajo de un sistema físico.
Vincular dinámicamente el modelo con bases de datos operativas o flujos de datos en tiempo real.
Capturar métricas clave de rendimiento (como tiempos de espera y utilización de camas en un entorno hospitalario) que se pueden comparar continuamente con datos reales para validación y mejora ³.

2.3 Implementación de integración de IA/ML

AnyLogic integra capacidades de ML externas de forma modular:

Los modelos de aprendizaje automático pre-entrenados (por ejemplo, de H2O.ai) se exportan como archivos independientes y se “llaman” desde dentro de la simulación. Esto permite predicciones como la duración de la estancia del paciente o las tasas de producción.
La simulación sigue siendo la herramienta principal de apoyo a la toma de decisiones, con predicciones de ML que complementan la lógica principal de simulación discreta ⁴.

2.4 Nube y mecanismos de implementación

AnyLogic Cloud está diseñado para ejecutar simulaciones en segundo plano mientras ofrece animaciones interactivas y paneles a través de navegadores web modernos:

Un sistema de equilibrio de carga reutiliza resultados para configuraciones de entrada idénticas para conservar el tiempo de cálculo.
Las API personalizadas permiten la integración con flujos de trabajo empresariales más grandes y admiten el desarrollo de frontend personalizado ⁵.

3. Evaluando el estado del arte

3.1 Fortalezas

Simulación multimétodo integral: AnyLogic se destaca al integrar las tres metodologías de simulación en un solo paquete, una característica bien respaldada por recursos educativos como “El gran libro de modelado de simulación” ².
APIs abiertas y extensibilidad: Con soporte para Java, Python y JavaScript, los usuarios pueden integrar profundamente los modelos de AnyLogic con sistemas externos y adaptarlos para diversas aplicaciones.
Implementación habilitada para la nube: El entorno escalable y colaborativo de AnyLogic Cloud mejora tanto la investigación como el análisis operativo en tiempo real.

3.2 Puntos de escepticismo

Reclamos de IA: Aunque se comercializa como “habilitado para IA”, la funcionalidad central de inteligencia artificial se basa en integraciones de terceros en lugar de un motor intrínseco de deep learning.
Complejidad de los gemelos digitales: La creación de gemelos digitales precisos requiere un gran conocimiento del dominio y una cuidadosa integración de datos, lo que significa que el éxito depende en gran medida de la calidad de los modelos subyacentes y los datos.
Mejoras incrementales: Aunque las características habilitadas para la nube y la reutilización de modelos ofrecen beneficios operativos, estas mejoras pueden ser evolutivas en lugar de revolucionarias en comparación con otras plataformas de simulación u optimización.

AnyLogic vs Lokad

AnyLogic y Lokad representan dos enfoques distintos en el ámbito de la cadena de suministro y el soporte a decisiones operativas. AnyLogic se centra en la simulación sofisticada y la construcción de gemelos digitales; permite a los usuarios replicar procesos del mundo real a través de modelado basado en agentes, eventos discretos y dinámica de sistemas, ofreciendo así un entorno flexible para análisis de escenarios y pruebas de “qué pasaría si” ¹³. En contraste, Lokad se enfoca en la optimización cuantitativa de la cadena de suministro a través de la toma de decisiones predictivas. Cuenta con una plataforma específicamente diseñada con un DSL propietario (Envision) y motores de aprendizaje automático integrados diseñados para ofrecer recomendaciones concretas, como acciones precisas de inventario o precios, a diario ⁷⁸. Arquitectónicamente, AnyLogic se basa en un entorno de integración abierta basado en Java ideal para simulaciones personalizables, mientras que Lokad utiliza F# y C# en una solución alojada en la nube altamente integrada que minimiza las dependencias de terceros ⁸⁹. En última instancia, mientras que AnyLogic es más adecuado para organizaciones que buscan explorar escenarios operativos dinámicos y construir gemelos digitales, Lokad ofrece una plataforma más prescriptiva y orientada a la automatización, dirigida a optimizar directamente las decisiones de la cadena de suministro.

Conclusión

AnyLogic ofrece una plataforma de simulación robusta y versátil que permite a las organizaciones crear gemelos digitales detallados y modelar sistemas complejos para la toma de decisiones informadas. Su fortaleza radica en ofrecer un entorno de simulación multimétodo integral combinado con colaboración basada en la nube e integraciones externas de aprendizaje automático. Sin embargo, la dependencia de componentes de IA de terceros de la plataforma y el proceso intensivo en recursos para desarrollar gemelos digitales precisos requieren un conocimiento especializado y una implementación cuidadosa. En comparación con plataformas como Lokad, cuyo enfoque altamente integrado y orientado a la optimización proporciona soporte de decisiones prescriptivo y automatizado, AnyLogic sigue siendo invaluable para el análisis impulsado por la simulación y la planificación de escenarios. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus necesidades estratégicas y capacidades internas para determinar qué plataforma se alinea mejor con sus objetivos operativos.