WS-PGRADE workflows for cloud-based distributed simulation

Modeling and Simulation (M&S) is used for systems analysis and decision making in existing or new systems. Modeling large and complex organizations produces large-scale simulations that are difficult or impossible to run on a single computer. Such experiment execution requires high computation. Distributed Simulation (DS) allows modeling of large systems as smaller submodels that execute on different nodes of a computer network and interoperate with each other in order to compose larger systems. Furthermore, cloud computing offers on-demand access to multiple compute resources. Consequently, being able to run DS on cloud resources allows for more experimentation with large-scale simulations in a cost-effective way. However, deploying DS and in fact Cloud-based DS presents significant technical challenges. This paper proposes a framework for deploying DS on the cloud in a transparent manner using the CloudSME Simulation Platform based on WS-PGRADE workflows. A healthcare case study is used to demonstrate our approach.Special thanks to Dr. Tamas Kiss and Mr Hannu Visti, Centre for Parallel Computing, University of Westminster for supporting in this study

On the Business Models of Cloud-based Modelling and Simulation for Decision Support

Simulation modelling is one of the techniques used for decision support in a wide range of domains and cloud computing is beginning to make some impact on simulation modelling by enabling ubiquitous, convenient and on-demand access to a variety of computing services. The cloud-based modelling and simulation (CBMS) literature has focused on how to develop CBMS tools using existing technologies. While this technical aspect is important, understanding the business aspect of CBMS is instrumental for its adoption by users and for ensuring the sustainability of the broader CBMS service supply chain. This paper presents a review of the business models adopted by vendors that provide Web or mobile applications for simulation modelling. An analysis of the offerings of these vendors provides some insights into how cloud services can be provided and used as part of CBMS business models. The study is conducted by reviewing the websites of simulation vendors. This study fills a gap in the literature on the business aspect of CBMS by providing insights into CBMS business model patterns. It highlights the importance of developing innovative business models that can help generate new market opportunities and revenue streams along the CBMS service supply chain. It also stresses the role of contracting in addressing the reported challenges and risks underpinning the provision and use of CBMS services

On the Business Models of Cloud-based Modelling and Simulation for Decision Support

Simulation modelling is one of the techniques used for decision support in a wide range of domains and cloud computing is beginning to make some impact on simulation modelling by enabling ubiquitous, convenient and on-demand access to a variety of computing services. The cloud-based modelling and simulation (CBMS) literature has focused on how to develop CBMS tools using existing technologies. While this technical aspect is important, understanding the business aspect of CBMS is instrumental for its adoption by users and for ensuring the sustainability of the broader CBMS service supply chain. This paper presents a review of the business models adopted by vendors that provide Web or mobile applications for simulation modelling. An analysis of the offerings of these vendors provides some insights into how cloud services can be provided and used as part of CBMS business models. The study is conducted by reviewing the websites of simulation vendors. This study fills a gap in the literature on the business aspect of CBMS by providing insights into CBMS business model patterns. It highlights the importance of developing innovative business models that can help generate new market opportunities and revenue streams along the CBMS service supply chain. It also stresses the role of contracting in addressing the reported challenges and risks underpinning the provision and use of CBMS services

Business models for cloud computing: Experiences from developing Modeling & Simulation as a Service applications in industry

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Automatische Generierung adaptiver Modelle zur Simulation von Produktionssystemen

The simulation of production and logistics processes is used today in a variety of industries. Simulation is used for the analysis, design, and optimization of production and logistics processes and their resource requirements and can be used here both in the planning, commissioning, and during the actual operation.The undisputed great potentials of material flow simulation stand against high costs and effort for implementing simulation models and conducting simulation studies. Due to the poor integration and standardization of the simulation and increasing demands of companies with respect to accuracy, flexibility, adaptability, speed, cost, and reusability the expenses for using simulation are increasing.One approach that has been attempted repeatedly for several years as a contribution to mitigate the cost of using simulation is the automatic generation of simulation models. Automatic model generation refers to different approaches permitting simulation models or parts of models to be produced by means of algorithms. So far, no approach has been published which yields good results for a broad spectrum of application areas and industries.In this work, a comprehensive framework for the integration and automation of the simulation was designed and validated. The framework consists of organizational, methodical, and prototypically technical components. In this context, it is argued that for a broad application of automatic model generation the use of standards is required. Specifically, the Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) is proposed as useful standard and a reference implementation of the standard provides the basis for the entire work. The support of all simulation phases, i.e. not only model building but also the evaluation of alternatives, initialization, evaluation of results, etc. is ensured throughout the entire framework. Furthermore, model generation methods and procedures for representing dynamic behavior in simulation models were specifically classified and selected methods were implemented and presented.Ein Ansatz, der seit einigen Jahren immer wieder als ein Lösungsbeitrag für eine bessere Nutzung der Simulation von Produktionsprozessen gerade in KMU’s betrachtet wird, ist die automatische Generierung von Simulationsmodellen. In dieser Arbeit wird ein umfassendes Rahmenwerk zur Integration bzw. Automatisierung der Simulation vorgestellt. Es wurden organisatorische, methodische als auch prototypisch technische Komponenten entworfen und validiert. Hierbei wird die These vertreten, dass eine breit anwendbare automatische Modellgenerierung allein durch die Nutzung von Standards zum Datenaustausch bzw. zur Konzeptmodellerstellung sinnvoll zu implementieren ist. Konkret wurde der Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Standard genutzt bzw. bildet dessen Referenzanwendung die Basis der Arbeit. Die Unterstützung aller Simulationsphasen, d.h. nicht allein der Modellerstellung sondern auch der Alternativenbildung, Initialisierung, Ergebnisauswertung usw. wird in allen Komponenten durchgehend gewährleistet. Weiterhin wurden konkret Modellgenerierungsmethoden und Verfahren zur Abbildung des dynamischen Verhaltens in Modellen klassifiziert und einzelne Lösungsansätze vorgestellt.Auch im Buchhandel erhältlich: Automatische Generierung adaptiver Modelle zur Simulation von Produktionssystemen / Sören Bergmann Ilmenau : Univ.-Verl. Ilmenau, 2014. XXXVII, 221 S. ISBN 978-3-86360-084-6 Preis: 31,20

A distributed simulation methodology for large-scale hybrid modelling and simulation of emergency medical services

This thesis was submitted for the award of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel University LondonHealthcare systems are traditionally characterised by complexity and heterogeneity. With the continuous increase in size and shrinkage of available resources, the healthcare sector faces the challenge of delivering high quality services with fewer resources. Healthcare organisations cannot be seen in isolation since the services of one such affects the performance of other healthcare organisations. Efficient management and forward planning, not only locally but rather across the whole system, could support healthcare sector to overcome the challenges. An example of closely interwoven organisations within the healthcare sector is the emergency medical services (EMS). EMS operate in a region and usually consist of one ambulance service and the available accident and emergency (A&E) departments within the coverage area. EMS provide, mainly, pre-hospital treatment and transport to the appropriate A&E units. The life-critical nature of EMS demands continuous systems improvement practices. Modelling and Simulation (M&S) has been used to analyse either the ambulance services or the A&E departments. However, the size and complexity of EMS systems constitute the conventional M&S techniques inadequate to model the system as a whole. This research adopts the approach of distributed simulation to model all the EMS components as individual and composable simulations that are able to run as standalone simulation, as well as federates in a distributed simulation (DS) model. Moreover, the hybrid approach connects agent-based simulation (ABS) and discrete event simulation (DES) models in order to accommodate the heterogeneity of the EMS components. The proposed FIELDS Framework for Integrated EMS Large-scale Distributed Simulation supports the re-use of existing, heterogeneous models that can be linked with the High Level Architecture (HLA) protocol for distributed simulation in order to compose large-scale simulation models. Based on FIELDS, a prototype ABS-DES distributed simulation EMS model was developed based on the London EMS. Experiments were conducted with the model and the system was tested in terms of performance and scalability measures to assess the feasibility of the proposed approach. The yielded results indicate that it is feasible to develop hybrid DS models of EMS that enables holistic analysis of the system and support model re-use. The main contributions of this thesis is a distributed simulation methodology that derived along the process of conducting this project, the FIELDS framework for hybrid EMS distributed simulation studies that support re-use of existing simulation models, and a prototype distributed simulation model that can be potentially used as a tool for EMS analysis and improvement.MATCH Programm

Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur Priorisierung ungeplanter Stillstände für eine ausbringungsoptimierte Durchführung reaktiver sowie proaktiver Instandhaltungsmaßnahmen

Während der geplanten Betriebszeit eintretende Stillstände führen bei hoch ausgelasteten Produktionssystemen zu hohen Produktionsverlusten. Komplexe Produktionssysteme, wie die in dieser Arbeit betrachteten Fließfertigungssysteme, bestehen meistens aus einer großen Anzahl unterschiedlicher Produktionsressourcen, wobei die Möglichkeit besteht, dass zeitgleich Stillstände an mehreren Produktionsressourcen anliegen. Da in der Praxis die Anzahl an Produktionsmitarbeitern, die zur Instandsetzung der Produktionsressourcen zur Verfügung stehen, oftmals begrenzt ist, können durch eine objektive Priorisierung der anliegenden Stillstände nach ihrer jeweiligen Auswirkung auf das Produktionssystem die Reaktionszeit auf die schwerwiegendsten Stillstände reduziert und Produktionsverluste aufgrund vermeidbarer Wartezeiten minimiert werden. Die für die Priorisierungsentscheidung verwendeten Daten beziehen sich dabei häufig auf einen historischen Zeitraum oder aber auf den aktuellen Zustand des Fließfertigungssystems. Allerdings können zum Entscheidungszeitpunkt auch Informationen über zukünftig eintretende geplante Stillstandzeiten vorliegen. Diese Stillstandzeiten resultieren dabei nicht nur aus anstehenden präventiven Instandhaltungsmaßnahmen, sondern auch aus der Anwendung einer zustandsorientierten vorausschauenden Instandhaltungsstrategie. Der Gegenstand dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines operativen Entscheidungsunterstützungssystems, welches den Produktionsmitarbeitern eine objektiv ermittelte Priorisierungsreihenfolge ungeplant eingetretener Stillstände in komplexen Fließfertigungssystemen zur Verfügung stellt. Neben den zum Entscheidungszeitpunkt anliegenden, zu priorisierenden Stillständen werden dabei auch Informationen über zukünftig eintretende geplante Stillstandzeiten in Form eines Lookahead in die Priorisierungsentscheidung mit einbezogen. Im ersten Teil der Arbeit wird der Zusammenhang zwischen der Priorisierung ungeplanter Stillstände und der Auswirkung zukünftig eintretender geplanter Stillstandzeiten hergeleitet und es wird aufgezeigt, wie durch die Priorisierung die Auswirkungen geplanter Stillstände proaktiv vermindert werden kann. Dabei wird die Priorisierung als Reihenfolgenoptimierungsproblem formuliert, welches zunächst als reines Online-Optimierungsproblem betrachtet wird. Für die Bestimmung der Zielfunktionswerte wird sowohl eine simulationsbasierte Vorgehensweise in Form eines simulationsbasierten Optimierungssystems als auch eine analytische Vorgehensweise hergeleitet. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen über die Wirkzusammenhänge bei der Priorisierung von Stillständen wird das Grundproblem einer Priorisierung ungeplanter Stillstände durch die Berücksichtigung geplanter Stillstandzeiten erweitert und das Reihenfolgenoptimierungsproblem als Online-Optimierungsproblem mit Lookahead aufgefasst. Schließlich wird eine simulationsbasierte Vorgehensweise vorgestellt, mit der eine Ermittlung der Priorisierungsreihenfolge mit Lookahead möglich ist. Die Umsetzung dieser Vorgehensweisen in Form eines Entscheidungsunterstützungssystems in eine Simulationsumgebung ermöglicht im zweiten Teil dieser Arbeit die Untersuchung des Mehrwerts einer Priorisierung mit Lookahead. Dabei zeigen die Ergebnisse zweier Simulationsstudien, dass durch die Einbeziehung zukünftig eintretender geplanter Stillstandzeiten in die Entscheidungsfindung das Auftreten momentaner Engpässe durch geplante Stillstände verringert werden kann, wodurch schließlich ein signifikanter Mehrwert gegenüber einer Priorisierung ohne Lookahead feststellbar ist