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FACTS Analyzer是一個(gè)創(chuàng)新的仿真優(yōu)化軟件（SBO軟件=Simulation Based Optimization)，用于模擬和優(yōu)化早期開發(fā)階段的新工廠或生產(chǎn)概念。首字母縮寫FACTS代表使用仿真模擬進(jìn)行概念階段的工廠分析（Factory Analysis in ConcepTual phases using Simulation）。當(dāng)不同的設(shè)計(jì)概念相互評(píng)估時(shí)，仿真模擬結(jié)果（可能結(jié)合優(yōu)化）應(yīng)該用以決策支持。FACTS分析器創(chuàng)新的SBO技術(shù)可以提供有關(guān)制造和復(fù)雜生產(chǎn)控制的廣泛知識(shí)和見解。

產(chǎn)品歷史

FACTS Analyzer是由瑞典Skövde大學(xué)的學(xué)者Ng博士和Bernedixen博士等人研發(fā)、一款基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)并行仿真（WPADS)的仿真優(yōu)化平臺(tái)，最初是由VINNOVA資助的瑞典研究項(xiàng)目，于2005-2008年期間由瑞典汽車工業(yè)通過MERA項(xiàng)目提供資金和項(xiàng)目應(yīng)用支持。在該項(xiàng)目中，Evoma公司通過創(chuàng)新性地集成模型抽象和基于仿真的優(yōu)化算法（SBO）,成功地證明了“前加載”仿真技術(shù)支持生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)早期階段的巨大潛力。該項(xiàng)目交付的主要軟件工具稱為FACTS Analyzer（即FACTS分析器）,專門設(shè)計(jì)用于在概念設(shè)計(jì)階段支持新工廠設(shè)計(jì)、整體分析和全系統(tǒng)優(yōu)化。FACTS優(yōu)化分析器商業(yè)版名為FACTS Analyzer Professional（專業(yè)版），在與瑞典的工業(yè)合作伙伴進(jìn)行了數(shù)年的軟件開發(fā)和廣泛的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試后，于2014年首次推出。Ng博士在2018年冬季仿真大會(huì)揭曉了該項(xiàng)新技術(shù)成果，展示了FACTS在工業(yè)界尤其是瑞典的汽車行業(yè)的應(yīng)用能力，從SBO技術(shù)上說FACTS分析器已經(jīng)走在工業(yè)數(shù)字化最前沿。

核心技術(shù)與特點(diǎn)
盡管系統(tǒng)仿真為設(shè)計(jì)和分析復(fù)雜的生產(chǎn)系統(tǒng)提供了巨大的希望，制造業(yè)在運(yùn)用仿真作為決策支持工具上卻并不太成功，特別是在工廠流程設(shè)計(jì)的早期概念階段。今天業(yè)界將仿真用于系統(tǒng)設(shè)計(jì)，主要還是在已作出重要設(shè)計(jì)決策且成本已鎖定的后期階段使用。FACTS分析器則提倡在工廠設(shè)計(jì)和分析的早期階段使用仿真模擬和優(yōu)化技術(shù)，F(xiàn)ACTS Analyzer是一個(gè)基于集成模型抽象概念開發(fā)的工具集，是在一個(gè)創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下自動(dòng)生成模型和基于仿真的優(yōu)化。具體來說，它提出了一種全新的模型聚合和生成方法，與其他系統(tǒng)組件（如優(yōu)化引擎）一起，可以綜合地使仿真更加易于使用，加快了耗時(shí)的模型建立、仿真實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化過程，以支持工業(yè)最優(yōu)決策。

現(xiàn)在的制造系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)和公共服務(wù)系統(tǒng)，變得日趨復(fù)雜，以至于采用數(shù)學(xué)解析解法變得困難。仿真建模技術(shù)作為第三種方法論被大力提倡，用于解決復(fù)雜隨機(jī)系統(tǒng)的模擬和分析。離散事件系統(tǒng)仿真本質(zhì)上是評(píng)估類型的，而不建議任何最佳設(shè)計(jì)。對(duì)于決策者來說，找到一個(gè)足夠好的設(shè)計(jì)的過程設(shè)置可能太耗時(shí)，而且在許多情況下，如果搜索空間很大，則不可能進(jìn)行設(shè)置?；诜抡娴膬?yōu)化（SBO）是一種近些年相對(duì)較新的技術(shù)，用于尋找基于一個(gè)或多個(gè)性能指標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)的最優(yōu)輸入?yún)?shù)，通過使用各種搜索方法從仿真中生成。SBO是一種在解決現(xiàn)實(shí)問題方面具有巨大潛力的黑科技。

幾乎所有今天的商業(yè)SBO優(yōu)化軟件包仍然有幾個(gè)主要的限制：（1）它們?cè)诖_定性模式下工作，不考慮DES的隨機(jī)輸出；（2）它們確實(shí)沒有明確地、有效地解決多目標(biāo)化問題，并且（3）與大多數(shù)DES包類似，大多數(shù)可用的SBO工具是需要在用戶計(jì)算機(jī)上本地安裝和運(yùn)行的傳統(tǒng)軟件（運(yùn)行速度慢）?；ヂ?lián)網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以使研究以及商業(yè)機(jī)會(huì)得到"爆炸性"增長(zhǎng)，基于網(wǎng)絡(luò)的仿真模擬（WBS）得到重點(diǎn)關(guān)注和研究。FACTS分析器是基于英特網(wǎng)計(jì)算的DES和SBO軟件，是這個(gè)領(lǐng)域的強(qiáng)大挑戰(zhàn)者。

FACTS分析器為了設(shè)計(jì)、分析和改善復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)而開發(fā)，帶有多目標(biāo)優(yōu)化支持。它采用基于C/S系統(tǒng)架構(gòu)，支持并行和分布式基于仿真的優(yōu)化，支持多線程隨機(jī)實(shí)驗(yàn)和并行的SBO過程。在FACTS服務(wù)器上，多種優(yōu)化算法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的元模型、隨機(jī)仿真系統(tǒng)、和SQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)整合，很多用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)技術(shù)同時(shí)訪問服務(wù)。

基于網(wǎng)絡(luò)的并行分布式仿真（WPADS）是FACTS分析器的一大基礎(chǔ)技術(shù)：即在通過通訊網(wǎng)絡(luò)相連的、包含多個(gè)處理器的計(jì)算平臺(tái)上執(zhí)行仿真程序。它可以用來減少執(zhí)行時(shí)間和/或解決諸如地理分布問題（如多個(gè)參與者），來自不同制造商的異構(gòu)仿真器、容錯(cuò)問題等。

FACTS分析器采用了一種新穎的處理多種產(chǎn)品變種的方法，允許多種產(chǎn)品流動(dòng)以樹結(jié)構(gòu)的方式搜集(flow selections)，加上控制對(duì)象庫(kù)PCM中“選擇對(duì)象”(selection objects)的使用，使得優(yōu)化器能夠自動(dòng)評(píng)估不同的設(shè)計(jì)選項(xiàng),效率比傳統(tǒng)的仿真方案管理器更高。

具有豐富的離散事件仿真對(duì)象（DES Module），也有生產(chǎn)控制對(duì)象（PCMs）。比較值得一提的是，這些生產(chǎn)控制對(duì)象都是基于多年的工業(yè)實(shí)踐不斷完善的對(duì)象設(shè)計(jì)，并盡量將其通用化，PCM對(duì)象允許對(duì)當(dāng)今工業(yè)中常見的復(fù)雜生產(chǎn)流進(jìn)行建模，而無需定制編程，保持其易用性。（圖：DES對(duì)象和PCM對(duì)象搭建的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)線）

創(chuàng)新的優(yōu)化器算法（MOO多目標(biāo)優(yōu)化）

由于資金和資源的限制，制造業(yè)中幾乎所有的問題本質(zhì)上都是多目標(biāo)的。多目標(biāo)優(yōu)化有助于回答以下問題：實(shí)現(xiàn)目標(biāo)能力的最小投資成本是多少？緩沖區(qū)的最小數(shù)量是多少？在哪里放置緩沖區(qū)（最佳緩沖區(qū)分配）以達(dá)到目標(biāo)容量？為了提高產(chǎn)線的整體能力（新的瓶頸分析定義），最小變化點(diǎn)是什么？在哪里？與許多離散事件仿真包（通常其優(yōu)化只是附加功能）不同，基于仿真的優(yōu)化（SBO）是FACTS分析器的重要集成模塊，它方便管理人員/工程師運(yùn)行先進(jìn)的、基于人工智能的優(yōu)化，以尋求設(shè)計(jì)變量的最佳組合，從而在生產(chǎn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和改進(jìn)中支持更有信心的決策。集成的SBO模塊使模型中的任何變量都有可能被優(yōu)化，而不像很多商業(yè)離散事件仿真軟件那樣，在這種情況下，它們必須以編程代碼的形式添加優(yōu)化變量。FACTS分析器還固有地支持對(duì)生成的帕累托最優(yōu)解進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化和“后優(yōu)化分析”，以獲得更深入的知識(shí)，例如，挖掘關(guān)于多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)鍵影響變量之間的關(guān)系。比如采用SCORE頻率圖，帕累托曲面，Parallel Coordinates（平行坐標(biāo)軸）的顯示方法等等。除了擁有多個(gè)創(chuàng)新的“多目標(biāo)”優(yōu)化算法（如NSGA-II,NSGA-III等），也包括了傳統(tǒng)優(yōu)化器算法如DE,PSO，以及仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（SDOE)方面的方法論：如LHS拉丁超級(jí)立方體，F(xiàn)FD全因子設(shè)計(jì)等等。
 

分布式云計(jì)算平臺(tái)（WPADS高性能仿真）
FACTS分析器不僅僅是一個(gè)快速建模仿真軟件，它還是一個(gè)支持web服務(wù)的SBO仿真優(yōu)化系統(tǒng)。隨著某些服務(wù)器組件可以由一個(gè)或多個(gè)云計(jì)算提供商托管的潮流想法，將FACTS 分析器擴(kuò)展為支持云的SBO系統(tǒng)的想法源于2014年，它允許高級(jí)用戶連接到云計(jì)算服務(wù)，極大地加快他們的優(yōu)化運(yùn)行速度。典型地，如果一個(gè)仿真模型需要一個(gè)CPU 1分鐘來執(zhí)行一次運(yùn)行，并且需要10次運(yùn)行樣本，那么5000次評(píng)估的優(yōu)化將花費(fèi)50個(gè)小時(shí)，這對(duì)任何決策者來說都是一個(gè)令人望而卻步的漫長(zhǎng)等待。如果在一個(gè)云計(jì)算平臺(tái)上將優(yōu)化運(yùn)算分發(fā)到50個(gè)CPU上（甚至更多），則可以在1小時(shí)以內(nèi)得到優(yōu)化結(jié)果。這是基于云模擬的強(qiáng)項(xiàng)，用戶無需為了執(zhí)行速度而犧牲建模的細(xì)節(jié)。FACTS分析器在WPADS架構(gòu)方面的設(shè)計(jì)是有自己的核心技術(shù)的。