Flexible Open-Source-Alternative für komplexe Simulationsprojekte
SimPy ist ein prozessbasiertes Framework für diskret-ereignisorientierte Simulationen auf Basis von Python. Es ermöglicht die Abbildung komplexer Prozesse und Ressourcenflüsse, ohne dabei auf eine grafische Oberfläche angewiesen zu sein.
Einsatz bei SimPlan
Wir nutzen SimPy in Projekten, in denen klassische Simulationstools aus technischen Gründen nicht eingesetzt werden können. Beispiele:
- Forschungsprojekt DigiPrime: Integration im Backend einer Webanwendung auf Linux-Servern
- IFCO Simulation des Crate-Kreislaufs: Abbildung sehr großer Stückzahlen von Behältern, bei denen die Performance in klassischen Tools limitiert wäre
- A.T. Kearney / Lufthansa: Simulation des ULD-Bedarfs mit umfangreichen Entitäten
Besonderheiten von SimPy
- Bibliotheksansatz: SimPy ist keine fertige Software mit Benutzeroberfläche, sondern eine Programmierbibliothek in Python.
- Keine GUI oder Animation: Modelle werden rein programmatisch erstellt und analysiert.
- Flexibilität durch Python-Ökosystem: Einbettung in bestehende Python-Infrastrukturen, inkl. Nutzung weiterer Datenanalyse- und Machine-Learning-Bibliotheken.
- Hohe Skalierbarkeit: Geeignet für Simulationen mit sehr großen Datenmengen und hoher Anzahl an Business Entities (BEs).
Vorteile auf einen Blick
- Einfache Integration in bestehende Python-Umgebungen
- Hohe Performance bei großen und komplexen Modellen
- Erweiterbarkeit durch die breite Python-Bibliothekslandschaft
- Freie Nutzung durch Open-Source-Lizenz (MIT License)
Wann eignet sich SimPy?
SimPy ist die richtige Wahl, wenn:
- keine klassische Simulationssoftware einsetzbar ist (z. B. aufgrund von Server- oder Systemumgebungen),
- Modelle in eine bestehende Python-Umgebung integriert werden sollen,
- sehr große Datenmengen oder viele Entitäten performant simuliert werden müssen.