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Flexsim
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AI 驱动的数字孪生通过减少 18% 的行程来优化仓库物流
研究人员开发了一个新的框架，该框架在基于 FlexSim 的数字孪生环境中利用强化学习代理来优化仓库物流。该系统根据实时运营数据动态调整产品放置策略，旨在缩短拣货时间并提高吞吐量。该框架与资产管理外壳集成，以实现代理与物理仓库之间的无缝交互。实验显示出显著的改进，包括行程距离减少 18.54%，吞吐量增加 35.42%。
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AI Q：您会首先模拟哪个复杂的现实世界过程？
FlexSim 是一家专注于仿真软件的公司，在 Mastodon 上提出了一个问题，询问用户会首先用完美的数字孪生模拟哪个复杂的现实世界过程。该问题涉及工业工程、数字孪生和排队论，旨在引发关于高级仿真实际应用的讨论。