Hiring workers under seasonal recruiting contracts causes significant variation of workers skills in thevineyards. This leads to inconsistent workers performance, reduction in harvesting efficiency, andincreasing in grape losses rates. The objective of this research is to investigate how the variation inworkers experience could impact vineyard harvesting productivity and operational cost. The complexity of the problem means that it is difficult to analyze the system parameters and their relationships using individual analytical model. Hence, a hybrid model integrating discrete event simulation (DES) and agent based modeling (ABM) is developed and applied on a vineyard to achieve research objective. DES models harvesting operation and simulates process performance, while ABM addresses the seasonal workers heterogeneous characteristics, particularly experience variations and disparity of working days in the vineyard. The model is used to evaluate two seasonal recruiting policies against vineyard productivity, grape losses quantities, and total operational cost.
Source : Modèle MRRTrack
Utilisateurs actifs estimés × part payante supposée × revenu mensuel estimé par client. Nous distinguons le B2B, le B2C et les outils pour créateurs, et utilisons les revenus comparables disponibles. Ce sont des hypothèses de calcul, pas des ventes mesurées.
Fourchette indicative $1.7k–$26.5k
Part des visites mensuelles
Carte indisponible. Les parts de trafic restent affichées.
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Hiring workers under seasonal recruiting contracts causes significant variation of workers skills in thevineyards. This leads to inconsistent workers performance, reduction in harvesting efficiency, andincreasing in grape losses rates. The objective of this research is to investigate how the variation inworkers experience could impact vineyard harvesting productivity and operational cost. The complexity of the problem means that it is difficult to analyze the system parameters and their relationships using individual analytical model. Hence, a hybrid model integrating discrete event simulation (DES) and agent based modeling (ABM) is developed and applied on a vineyard to achieve research objective. DES models harvesting operation and simulates process performance, while ABM addresses the seasonal workers heterogeneous characteristics, particularly experience variations and disparity of working days in the vineyard. The model is used to evaluate two seasonal recruiting policies against vineyard productivity, grape losses quantities, and total operational cost.
Updated: 09/01/2026
Part calculée à partir de la portée communiquée par Meta. Les dépenses par pays ne sont pas publiées.
Trafic, revenus et acquisition : les données derrière le produit.
Catalogue mis à jour le
Hiring workers under seasonal recruiting contracts causes significant variation of workers skills in thevineyards. This leads to inconsistent workers performance, reduction in harvesting efficiency, andincreasing in grape losses rates. The objective of this research is to investigate how the variation inworkers experience could impact vineyard harvesting productivity and operational cost. The complexity of the problem means that it is difficult to analyze the system parameters and their relationships using individual analytical model. Hence, a hybrid model integrating discrete event simulation (DES) and agent based modeling (ABM) is developed and applied on a vineyard to achieve research objective. DES models harvesting operation and simulates process performance, while ABM addresses the seasonal workers heterogeneous characteristics, particularly experience variations and disparity of working days in the vineyard. The model is used to evaluate two seasonal recruiting policies against vineyard productivity, grape losses quantities, and total operational cost.
Site officiel anylogic.comAnyLogic totalise environ 119 010 visites en septembre 2026.
La variation est de +6,1% par rapport à août 2026 (112 209 visites).
Il s’agit de visites estimées, pas d’utilisateurs uniques ni de clients payants. Une hausse du trafic ne prouve pas une hausse des ventes.
| Mois | Visites |
|---|---|
| 135 684 | |
| 112 209 | |
| 119 010 |
Le revenu mensuel de AnyLogic est estimé à $6 630. Ce chiffre est une estimation, pas un revenu déclaré par l’entreprise ni un MRR vérifié par les paiements. Le modèle utilise les signaux disponibles du produit, du trafic et de SaaS comparables ; ses hypothèses restent incertaines.
Les principaux pays d’origine des visites de AnyLogic sont : États-Unis (27,9%), Russie (11,8%), Inde (6,6%). Ces parts décrivent le trafic du site, pas la localisation des clients payants.
Les canaux renseignés dans le relevé incluent : Accès direct (45,2%), Recherche (38,8%), Sites référents (7,9%). Cette couverture peut être partielle : une valeur manquante ne prouve pas l’absence d’un canal. Ces visites ne mesurent pas les conversions ou le retour publicitaire.
Les sections YouTube et Meta Ads permettent d’explorer les mentions et créations collectées. Leur consultation dépend de votre compte et de votre abonnement.
Explorer les données d’acquisitionLa sélection de SaaS à comparer comprend Atipica. La proximité est évaluée à partir des descriptions, catégories et usages disponibles. Elle ne garantit pas des fonctionnalités ou des tarifs équivalents.
Des réponses fondées sur les données disponibles dans cette fiche.
AnyLogic totalise environ 119 010 visites en septembre 2026. Il s’agit de visites estimées, pas d’utilisateurs uniques ni de clients payants. Une hausse du trafic ne prouve pas une hausse des ventes.
Le revenu mensuel de AnyLogic est estimé à $6 630. Ce chiffre est une estimation, pas un revenu déclaré par l’entreprise ni un MRR vérifié par les paiements. Le modèle utilise les signaux disponibles du produit, du trafic et de SaaS comparables ; ses hypothèses restent incertaines.
La variation est de +6,1% par rapport à août 2026 (112 209 visites). Il s’agit de visites estimées, pas d’utilisateurs uniques ni de clients payants. Une hausse du trafic ne prouve pas une hausse des ventes.
Les principaux pays d’origine des visites de AnyLogic sont : États-Unis (27,9%), Russie (11,8%), Inde (6,6%). Ces parts décrivent le trafic du site, pas la localisation des clients payants.
La sélection de SaaS à comparer comprend Atipica. La proximité est évaluée à partir des descriptions, catégories et usages disponibles. Elle ne garantit pas des fonctionnalités ou des tarifs équivalents.
Les données du catalogue ont été mises à jour le 18/10/2026. Le dernier mois de trafic disponible est septembre 2026. Les périodes de trafic, dates de collecte et dates des sources de revenus peuvent être différentes.