Публикации

А. Борщев. 3-я Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию ИММОД 2007. Санкт-Петербург. 17-19 октября 2007 г.

Рассматривается практическое применение имитационного моделирования в России, в частности: динамика спроса на ИМ со стороны бизнеса и государства за последние годы, спектр областей, где ИМ сейчас наиболее востребовано, факторы, сдерживающие рост.

Информационно-логистический портал Lexim.Ru. 24 сентября 2007 г.

"Логистика является одной из самых сложных и быстро изменяющихся отраслей экономики. Ее развитие невозможно без применения новых, высокотехнологичных инструментов и методов. В статье рассматривается опыт применения методов ИМ для оптимизации логистических цепочек, полученный в результате сотрудничества XJ Technologies и одного из ведущих транспортно-логистических провайдеров Европы, компании Gefco..."

А. Острогорский. Ведомости, 27 августа 2007 г., №159 (1933).

Статья рассказывает историю образования и развития XJ Technologies: “от научной лаборатории на базе Ленинградского Политехнического Университета до […] известного специалистам во всем мире бизнеса”.

А. Острогорский. Ведомости. 17 мая 2007 г., №88 (1862).

"Компании, которые уже освоили автоматизацию документооборота и управления бизнес-процессами, на этом не останавливаются. Они привлекают в помощь менеджерам системы, которые помогают принимать стратегические решения, — инструменты на основе имитационного моделирования…"

Т. Попков, М. Гарифуллин. Конъюнктура Товарных Рынков. Маркетинг & Логистика. №1, 2006 г.

«Эффективное управление транспортной сетью является одним из ключевых факторов, влияющих на функционирование системы поставок в целом. Но когда речь заходит об оптимизации цепочек поставок, задача управления сетью обычно остается в тени, т.к. большинство компаний не знают, как подступиться к ее решению…»

А. Борщев, Т. Попков. Петербургский транспортно-логистический форум. Июнь 2006 г.

«Одной из ключевых задач как стратегического, так и оперативного управления транспортно-логистической инфраструктурой является оценка решений и сопряженных с ними рисков. Несмотря на всю очевидность такого утверждения, на практике эта задача часто прорабатывается достаточно поверхностно, что, как правило, связано с её сложностью или кажущейся невыполнимостью. Мировой опыт, однако, показывает, что привлечение современных технологий, в частности, систем поддержки принятия решений на основе имитационного моделирования, позволяет эффективно избегать ненужных рисков при принятии решений…»

А. Борщев. Exponenta PRO. #3-4 (7-8), 2004 г.

«Cтатья является практическим руководством для аналитиков -“симуляционистов”, которые хотели бы добавить к своему инструментарию агентное моделирование, ныне вполне для этого созревшее. Моделирование рассматривается в приложении к системам, содержащим большие количества активных объектов (людей, животных, машин, предприятий или даже проектов, активов, товаров, и т.п.), которые объединяет наличие элементов индивидуального поведения […]. Сравнивается, как три основные подхода, сложившиеся в современном имитационном моделировании […], предлагают анализировать такие системы...»

А Борщев. ИММОД 2005. Санкт-Петербург. Октябрь 2005 г.

Тезисы доклада, представленного на 2-й Всероссийской конференции по имитационному моделированию (ИММОД2005), Санкт-Петербург, 19-21 октября2005г.
В докладе дается общий обзор областей применения имитационного моделирования, существующих инструментов разработки моделей, типов создаваемых моделей. Все представленные примеры взяты из консалтинговой практики ООО «Экс Джей Текнолоджис».

Д.А. Иванов, Б. Соколов, А. Архипов, Й. Кэшель. Логистика и управление цепями поставок. №2(25), апрель 2008 г.

«Основным отличием гибких цепей поставок от традиционных ЦП является создание дополнительного структурно-функционального резерва из различных альтернативных поставщиков для возможности оперативного маневра с целью учета колебаний спроса, заказов технологически новых продуктов, нарушений в процессе выполнения работ в ЦП. В данной статье представлена общая модель поддержки принятия решений о возможности оперативного планирования или перепланирования заказов клиентов на основе формирования новых структур с учетом индивидуальных характеристик заказа, изменения объемов поставок или, при необходимости, внесения оперативных изменений в ход выполнения уже запущенных заказов...»

В данном документе описываются некоторые задачи из банковской области, успешно решаемые пользователями AnyLogic при помощи многоподходного имитационного моделирования. Данный список не претендует на полноту, а лишь отражает некоторые задачи, которые обсуждались XJ Technologies и пользователями AnyLogic – банковскими организациями.