エス・クワトロ シミュレーション システム

プロジェクトに伴う様々なリスクを軽減し、より大きな成功を導くために戦略立案・収益予測・リスク分析など現実世界の問題には多くの不確定要素が含まれる上に、システムが複雑で予測が困難な場合が少なくありません。しかし、実システムで試すにはコストも時間も掛かります。また、実システムで試すには危険を伴う場合や、まだシステムができていない場合なども考えられます。このような状況で威力を発揮するのがシミュレーションです。
現実世界の問題をコンピュータ上に再現してシミュレートすることにより、実際のシステムを変更することなく、様々な条件におけるシステムの挙動を低コスト、短時間で、リスクを伴わずに調べることができます。
シミュレーションを活用する事が、成功の糸口となります。

本 格 的 国 産！ 汎用シミュレーションシステムとはは、株式会社 NTT データ数理システムにより独自に開発された汎用シミュレーションツールです。
本システムでは、工場などの生産システム、サプライチェーンなどの流通システム、銀行の窓口や ATM、通信システム、コールセンターなど、確率的な振る舞いをする、待ち行列型の様々な領域の離散イベントシミュレーションを行う事ができます。さらに、離散的のみでなく連続的に変化する量を扱う、感染症モデル、生態系シミュレーションなどのシステムダイナミクスモデルや、離散と連続を組み合わせたハイブリッドモデル、道路交通シミュレーションや、避難行動シミュレーションといったエージェントシミュレーションも扱う事ができます。
はこれらのシミュレーションが簡単にできる操作性と、他に類をみない自由度を併せ持つシミュレーションシステムです。
では、部品を配置し、それらをつないでいくという簡単な操作で、様々な現実世界の複雑なシステムを、直感的に短時間でモデリングする事ができます。作成したモデルは即座にシミュレーションする事が可能です。

機

能分析・レポーティング・アニメーション
では、結果に対し、統計量の算出・分布推定・フィッティングなど、多様な分析・評価を行う事ができます。また、シミュレーション結果をグラフ表示する機能の他、混雑状況やモノの流れを実行中に表示するアニメー

モデル編集画面

ション機能も備えています。これにより、どこがボトルネックになっているか、どこで無駄なコストが発生しているかなどの調査・分析を簡単に行うことができます。

グラフ画面
サマリ画面

柔軟なモデル記述

部品編集画面シミュレーション記述に最適化された言語である psim 言語
は、離散イベントシミュレーションで発生する大量のプロセスを効率的にスケジューリングする事ができ、今までのシミュレーション言語では難しかった複雑な待ち受け表現や状態遷移を、柔軟かつ簡潔に記述できるという特徴があります。
で作成したモデルは、Python ベースのシミュレーション記述言語 psim に変換されて実行されます。可読性と記述力を併せ持った Python ベースの言語ですから、手軽にスクリプティングを行ったり、モデル記述に無限の可能性を与える事ができます。

コード表示画面

最適なシミュレーションパラメータの探索を支援
シミュレーションでは、様々に条件を変えながらシステムの振る舞いを分析・評価します。これらの評価は、通常［whatif］形式で行われます。しかし、この方法では、あまり多くの可能性を探索する事ができませんし、また、得られた結果が最適である保証はありません。

で最適化制約設定画面

は、この問題を解決するために、最適化機能と実験計画機能が組み込まれています。
最 適 化 機 能 で は、 シ ス テ ム が 最 適 な 振 る 舞 い を す る シ

最適化設定画面ミュレーションパラメータを自動的に効率よく探索する事 が で き ま す。 当 社 独 自 の 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム で あ る 、DFO（Derivative Free Optimization）の他、PSO（ParticleSwarm Optimization）が探索アルゴリズムとして、用いられています。
実験計画機能では、D- 最適性に基づいた偏りのない条件を自動作成し、シミュレーションを一括実行、結果の分散分析までを行います。より少ない条件で、重複がなく、様々なケースを探索したい場合に最適な機能です。

最適化進捗画面
実験計画設定画面

意思決定ルールの最適化
シミュレーションでシステムを最適化するには、システムのパラメータだけではなく意思決定のルールを最適化する事も重要な課題となります。の強化学習機能は、シミュレーションによって観測されたデータから、意思決定ルールの学習を行い、最適化を行います。強化学習機能は、信号制御の最適化、コールセンターでの自動割り振り、製造現場でのタスクの割り振り、製品の投入順序など、意思決定ルールの最適化が必要となる様々な場面で用いる事ができます。
強化学習設定画面 1
強化学習設定画面 2

ソーシャルフォースモデリング機能
マルチエージェントシミュレーションを用いた歩行者や群集行動のシミュレーションにおいては、障害物や歩行者同士の衝突を回避する複雑なルールを、モデリングしていく必要があります。
では、シンプルなパラメータ設定だけで、よりリアルな動きをシミュレーションできるように、力学モデルに基づいたソーシャルフォースモデリング機能を組み込んでいます。経路探索アルゴリズム、エージェントの視野、立ち止り、移動スケジューリング等、歩行者シミュレーションに必要となる要素も数多く組み込まれています。

ソーシャルフォース
モデル設定画面

交差点モデルの例

ネットワークシミュレーション機能
人や車が道路ネットワークを移動するようなシミュレーションができる機能です。イベント会場における混雑度の推移予測や、都市における人や車の交通シミュレーションなどに応用することができます。

地図エディタ
歩行者が行動する地図空間を作成するエディタ機能も備わっており、障害物や歩行者が通過する経路地点とそのリンクの設定が直感的にできるようになっています。また、CAD ソフトで作成した図面を、DXF ファイル形式でエディタに読み込み、背景として表示したり、DXF ファイルの、Line、PolyLine、Circle、Arc エンティティを認識し、地図空間の構築に使用することもできます。
オープンソースの地図情報システムである QGIS 等の外部ソフトと連係ができるように GeoJSON 形式のファイルのインポート、エクスポート機能も備わっています。

地図エディタfunction
3D アニメーション機能
ソーシャルフォースモデルでシミュレーションした歩行者の動きを 3D アニメーションで描画することができます。平面上での 2D アニメーションでは読み取りにくいような、シミュレーション空間の状況やエージェントの種類などを様々なバリエーションで表示することができます。

Multi Target Tracking
マルチエージェントシミュレーションでは、エージェントごとに区別されていない観測値データを扱う場合があります。このようなデータをマルチエージェントシミュレーションで再現したい場合、観測値系列と各エージェントとの対応付けというタスク（Multi Target Tracking）が生じます。
では、状態空間モデルを用いて、この対応付けを可能にしています。人や車、船舶などの位置データを利用した追跡技術や導線の抽出に応用が可能な機能です。

ユーザー事例公開中
https://www.msi.co.jp/s4/solution/index.html

無料体験セミナーをご体験いただけるセミナーを毎月開催しています。
シミュレーションモデルの入門的な解説や適用事例も数多くご紹介しています。
詳細とお申込みは下記 URL をご覧ください。

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3D アニメーション表示

〈エージェント系〉
構内物流の効率化

道路交通シミュレーション

AGV 台数の適正化

ソーシャルメディアによる情報伝搬シミュレーション

材料の投入計画の最適化

広告効果測定物流倉庫内のピッキング作業効率化

避難行動シミュレーション

作業員配置の適正化

イベント時の効率的な誘導策の検討

在庫最適化

店舗 / 施設のレイアウト検討
施設内回遊行動シミュレーション

業務テンプレート
コールセンター業務、窓口業務に特化したシミュレーション部品やモデルテンプレートをご用意しております。

動作環境
対応 OS

Microsoft Windows 8.1 / 10
Server 2012 / 2012 R2 / 2016 / 2019
いずれも 64bit 版のみ

CPU

2.0GHz 以上

メモリ

4GB 以上HDD 空き容量

10GB 以上※Microsoft、Windows ロゴは、米国 Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
※会社名、商品名は各社の商標または登録商標です。

〒160-0016

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