La simulación de eventos discretos con Simulink permite analizar y optimizar las comunicaciones y operaciones basadas en eventos utilizando modelos de sistemas híbridos, modelos basados en agentes y gráficas de estado.
En este entorno integrado de modelado y análisis de datos, podrá:
- Modelar flujos de procesos, planificar la capacidad, y optimizar las cadenas de suministro de fabricación y operaciones
- Simular procesos basados en eventos, tales como planes de misión con agentes autónomos o etapas de un proceso de fabricación
- Personalizar colas, algoritmos de enrutamiento, retrasos de procesamiento y esquemas de priorización
- Analizar y optimizar de extremo a extremo las latencias, la tasa de transferencia, la pérdida de paquetes y otras características de rendimiento de las redes de comunicación
- Diseñar sistemas de control distribuido, arquitecturas de hardware, y redes de sensores y comunicaciones para aplicaciones aeroespaciales, de automoción y electrónicas
- Simular sistemas híbridos que contienen componentes basados en tiempo, en eventos y en agentes
Uso de Simulink para simulación de eventos discretos
Optimización de logística y flujos de procesos
Modele, simule y analice flujos de procesos para aprender cómo mejorar las operaciones y los planes de misión.
Diseño de sistemas distribuidos
Cree, analice y visualice simulaciones de sistemas y modelos de arquitecturas de sistemas en el nivel transaccional.
Lenguaje de modelado para operaciones o logística
Puede modelar procesos creando entidades o mensajes para introducir elementos de interés, como aviones en una pista de rodaje. Luego, utilice bloques para enrutar, retrasar, replicar y encontrar estos elementos. El movimiento de las entidades o los mensajes en el modelo desencadena eventos, que luego pueden llamar a funciones que se ejecutan. Con estos bloques, puede modelar lo que desee, desde operaciones mineras hasta el tráfico de carreteras.
Ejemplos y documentación
- Planificación de trabajo y estimación de recursos para una planta de fabricación
- Cómo realizar el modelado basado en agentes en Simulink (3:06)
- Gestión de inventarios
- Modelado de un sistema de producción Kanban
- Exploración de la teoría de colas para aplicaciones de planificación, asignación de recursos y flujo de tráfico
Modelado de la tasa y el flujo de eventos utilizando datos reales
Puede importar datos reales para generar tareas y solicitudes de producción como entrada para procesar simulaciones. Con unas pocas líneas de código de MATLAB, puede importar datos prácticamente desde cualquier formato, incluidos archivos XML, hojas de cálculo y bases de datos.
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Personalización de modelos de simulación de procesos con algoritmos para operaciones clave
Puede personalizar los componentes de su simulación de procesos sin necesidad de programación de bajo nivel mediante el uso de bloques para modelar operaciones. También puede escribir funciones de MATLAB o usar gráficas de Stateflow para representar secuencias de planificación de tareas, enrutamiento de piezas y fórmulas de producción en modelos de simulación de procesos, y crear bloques personalizados para agregar a su modelo. Luego, el modelo podrá utilizar el resultado de dichos bloques personalizados para cambiar dinámicamente los retrasos de procesamiento, las prioridades y otros elementos clave del proceso.
Análisis y visualización de las latencias y la utilización de recursos en una simulación de procesos
Con SimEvents, puede realizar simulaciones y análisis de datos en un único entorno. Puede simular los flujos de procesos y utilizar las prestaciones integradas de visualización para obtener más información sobre los requisitos de recursos, los cuellos de botella y las latencias. La animación en el modelo permite examinar el comportamiento de ejecución del modelo durante la simulación. Luego, puede personalizar el análisis y la visualización de los datos de simulación en MATLAB.
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Optimización de operaciones
Puede combinar la simulación con la optimización para obtener un proceso más eficiente y efectivo, por ejemplo, reduciendo las asignaciones de recursos innecesarias o creando cronogramas de producción. Los algoritmos integrados de MATLAB pueden optimizar los valores de los parámetros de Simulink y utilizar simulaciones paralelas. El algoritmo genético y el optimizador de sustitutos de Global Optimization Toolbox se pueden utilizar para optimizar valores enteros discretos.
SimEvents, junto con MATLAB, Simulink y Stateflow, proporciona un entorno gráfico para crear modelos en el nivel de transacción de sistemas de control distribuidos, sistemas de comunicaciones, redes y systems-on-chips (SoC). Los modelos en el nivel de transacción ayudan a evaluar diseños de arquitectura basándose en características tales como las latencias de extremo a extremo, la tasa de transferencia y la pérdida de paquetes.
Mensajes
Envíe, reciba y reenvíe mensajes desde Simulink que transportan datos para comunicarse entre componentes. Los mensajes quedan en cola hasta que el receptor pueda procesarlos. La línea de mensajes se puede ver en el bloque Sequence Viewer.
Creación de modelos de comunicación para el análisis de rendimiento
SimEvents ofrece flexibilidad para modelar buffers, procesadores, buses de comunicación y otros componentes con el máximo nivel de abstracción requerido para el análisis de rendimiento del sistema.
Análisis y visualización de resultados de simulación de sistemas
Puede utilizar un único conjunto de herramientas para simular y analizar datos. También puede simular el modelo de arquitectura y utilizar las prestaciones de visualización integradas para obtener más información sobre la longitud del buffer, el uso del procesador, la latencia de extremo a extremo y otras características de rendimiento. Con la animación en el modelo, puede examinar el comportamiento de ejecución del modelo durante la simulación. Con MATLAB, puede personalizar el análisis y la visualización de datos de simulación durante y después de la simulación.
Generación de patrones de tráfico basados en datos reales
Puede importar datos reales para generar patrones de tráfico realistas como entrada para modelos en el nivel de transacción de arquitecturas de sistemas. Con unas pocas líneas de código de MATLAB, puede importar datos prácticamente desde cualquier formato, incluidos archivos XML, hojas de cálculo y bases de datos.
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