Node-Based Si­mu­la­ti­on: een nieu­we stan­daard in si­mu­le­ren

In de wereld van industriële simulatie zijn visuele, node-gebaseerde systemen al langer bekend. Tools zoals AnyLogic, Visual Components en Plant Simulation maken gebruik van blokken of ‘nodes’ om processen te modelleren. Deze aanpak – ook wel bekend als visuele of flow-based programming – stelt gebruikers in staat om complexe productieprocessen intuïtief te ontwerpen. In plaats van uitgebreide code vanaf nul te schrijven, worden standaardcomponenten zoals een 'generator', 'queue' of 'processor' gebruikt om een logisch procesmodel te bouwen.

Bij Dapp hebben we deze benadering vertaald naar onze eigen realiteit. We ontwikkelden een op Python gebaseerde simulatie-oplossing: Node-Based Simulation. Hiermee kunnen we simulatieopdrachten sneller, efficiënter en met minder foutgevoeligheid uitvoeren – en dat is direct winst voor onze klanten.

Wat is Node-Based Simulation?

In plaats van elk simulatiemodel volledig opnieuw te moeten coderen, biedt deze methode een standaardbibliotheek van 'nodes', elk met een specifieke rol in het simulatiemodel. Een paar voorbeelden hiervan zijn:

• Generator: startpunt van de scope van een simulatie (bijv. invoer van grondstoffen).
• Queue: wachtrij of buffervoorraad tussen processen.
• Process: bewerking of handeling met parameters zoals bewerkingstijd en capaciteit.
• Sink: het eindpunt van de scope van een simulatie, waar het product uit de fabriek verdwijnt.

Door deze blokken flexibel te koppelen, kunnen processtromen snel opgebouwd worden – vergelijkbaar met het trekken van een proceslijn op een whiteboard, maar dan digitaal en direct simuleerbaar.

Concreet voorbeeld uit onze praktijk

Bij een eerdere opdracht voor een producent in de foodsector moesten we het effect analyseren van een extra verpakkingslijn op de totale doorvoersnelheid. Voorheen zou dit betekenen dat we een geheel nieuw Python-script op maat zouden moeten schrijven, inclusief alle logica, randvoorwaarden en outputmodules.

Met Node-Based Simulation konden we binnen een halve dag een realistische simulatie opzetten. Door bestaande nodes aan te passen en te hergebruiken, werd het model snel opgebouwd. We voegden een tweede ‘Process’-node toe voor de nieuwe verpakkingslijn, gaven hem een andere capaciteit en koppelden dit aan een aangepaste 'Queue'. Binnen no-time draaide het scenario. De uitkomst? De extra lijn verbeterde de doorvoercapaciteit slechts marginaal, tenzij ook de toevoerlogistiek werd aangepast. Dit bespaarde de klant een kostbare verkeerde investering.

Voordelen op een rij

Node-Based Simulation biedt tastbare voordelen:

• Snellere ontwikkelingstijd: modellen worden binnen uren i.p.v. dagen opgebouwd.
• Minder fouten: standaardisatie voorkomt bugs in maatwerkcode.
• Herbruikbaarheid: één keer bouwen = vaker gebruiken.
• Snellere feedbackloops: klanten kunnen sneller beslissingen nemen op basis van resultaten.
• Visueel inzicht: simulatiestructuren zijn logisch en visueel eenvoudig te begrijpen.
• Flexibiliteit en schaalbaarheid: Python biedt volledige controle voor maatwerk waar nodig.
• Kostenefficiëntie: lagere ontwikkelkosten door kortere doorlooptijd.

Onze visie op simulatie in fabrieken

Simulatie is voor ons geen bijzaak, maar een kerninstrument bij strategische besluitvorming. Of het nu gaat om de inpassing van een nieuwe lijn, het herschikken van zones binnen een fabriek of het doorrekenen van logistieke knelpunten – het visualiseren van scenario’s is vaak doorslaggevend.

Klanten komen regelmatig bij ons met vragen als: “Kunnen we dit wel aan als we uitbreiden?” of “Wat gebeurt er als we de lay-out veranderen?” Met Node-Based Simulation zijn we nu sneller dan ooit in staat om deze vragen te beantwoorden – onderbouwd met harde data, heldere visualisaties en realistische scenario's.

Conclusie

Node-Based Simulation vormt een grote stap vooruit in de manier waarop wij simulaties benaderen. Het combineert de eenvoud van visuele modelbouw met de kracht van Python, waardoor we sneller kunnen schakelen, efficiënter kunnen werken en beter kunnen adviseren.

Benieuwd hoe deze aanpak jouw fabriek kan helpen om sneller, slimmer en beter beslissingen te nemen? Neem gerust contact op – we laten graag zien wat er mogelijk is.