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¿Qué es la simulación de procesos?, y ¿Cómo te puede ayudar en tu negocio?

¿Qué es la Simulación de Procesos?

La simulación de procesos es una potente herramienta para la toma de decisiones, principalmente porque permite probar distintas configuraciones de un sistema productivo sin poner en riesgo la operación. De esta forma, un modelo de simulación nos permite contar con una versión de laboratorio de la operación, donde es posible realizar pruebas y evaluar alternativas que son altamente riesgosas o costosas de evaluar en mundo real.
A modo de ejemplo, tomemos el caso de un supermercado, donde los clientes se dirigen a las cajas una vez finalizan la compra y usualmente se genera congestión y largas filas. Con un modelo de simulación podríamos responder a varias interrogantes: ¿cómo impacta habilitar una caja adicional en el nivel de servicio al cliente?, ¿cuál es la mínima dotación de cajeros para asegurar a los clientes una espera en cola de menos de 3 minutos?, ¿cuánto mejora el nivel de servicio si se habilitan cajas express, y cuál sería el máximo de artículos por cliente en ese caso?; éstas, y muchas otras preguntas podrían ser resueltas por medio de un modelo de simulación sin alterar las cajas del supermercado, y lo más importante, sin impactar el nivel de servicio al cliente con experimentos en el sistema real.
 
¿Cuál es la ventaja de utilizar esta herramienta?
 
En relación a otras herramientas de optimización, la simulación presenta una ventaja que la hace más potente para la toma de decisiones. Al trabajar con una maqueta del sistema real, tenemos la posibilidad de evaluar su desempeño bajo diferentes escenarios y condiciones, tantas veces como sea necesario. Además de permitir la modelación de procesos que resultan extremadamente complejos de representar por medio de modelación matemática.
Volviendo al ejemplo del supermercado. Los clientes llegan a un supermercado a tasas que varían durante el transcurso del día, se toman más o menos tiempo para realizar sus compras, que pueden ser desde un producto a un carro repleto. Esto, genera que a cada caja del supermercado lleguen clientes cada diferentes intervalos de tiempo, cada cliente tome un tiempo de atención diferente, se generen colas de espera para la atención en caja y que en ocasiones existan extensos tiempos ociosos de los cajeros. Un modelo de simulación permite incorporar toda esta aleatoriedad y evaluar el desempeño del sistema bajo diferentes configuraciones de cajas tantas veces sea necesario para generar un indicador estadístico que, con suficiente nivel de confianza, permita determinar si una solución es mejor que otra. Con esto, se construyen soluciones que garantizan un buen desempeño con cierta confianza estadística conocida, por ejemplo, se podría determinar el número de cajas del supermercado que deben estar habilitadas en el horario peak para que los clientes esperen entre 2 a 3 minutos en un 95% de las atenciones.
 
Aplicaciones Prácticas
 
Con más de 50 años desde los primeros usos de la simulación de procesos, el desarrollo de la técnica y el continuo avance tecnológico y potencia de los computadores, permiten al día hoy utilizar la simulación de procesos en aplicaciones jamás pensadas hace tan sólo algunos años. Técnicas de simulación han sido implementadas para diseñar y validar el funcionamiento de grandes sistemas logísticos y productivos, además de herramientas para la toma de decisiones en tiempo real.
La simulación se convierte en un gran aliado especialmente en procesos donde la variabilidad es relevante, resultando útil para resolver problemas en diferentes industrias:
• Dimensionamiento óptimo de flota en operaciones de transporte y logística
• Análisis y validación de la cadena productiva, logística de salida / entrada
• Diseño de sistemas logísticos complejos
• Análisis y validación de rutas e itinerarios de transporte
• Diseño y dimensionamiento de centros de distribución
• Planificación de la producción
• Evaluación, selección y diseño de políticas óptimas de operación
• Asignación óptima de recursos en sistemas de atención como bancos y call-centers
• Diagnóstico y localización de cuellos de botella
 
Modelación computacional
 
Para realizar con éxito un proyecto de simulación, no basta con conocer en detalle la operación y sus procesos. También es necesario llevar los procesos a un nivel de abstracción que permita acotar el problema y modelar conceptualmente la operación antes de construir el modelo computacional, con el objetivo de construir un modelo que asegure responder las interrogantes que motivaron el proyecto.
La modelación computacional se puede realizar en un lenguaje de programación que resulte cómodo para quien lo programa, o bien, en alguno de los softwares comerciales disponibles en el mercado. De éstos últimos, los más conocidos son Arena® Simulation Software y Simio® Simulation Software, que además permiten construir una animación de los procesos, lo que resulta muy útil al momento de presentar y explicar el proyecto a otros interesados o áreas de la empresa.
Pese a que los softwares de simulación han contribuido en hacer más eficientes los procesos de modelación, para lograr un proyecto exitoso, aún es necesario un entrenamiento específico en técnicas de modelación para obtener el mayor provecho posible a los modelos. Además de conocimiento estadístico para la construcción de los datos de entrada e interpretación de los resultados que arroje el modelo de simulación.
 
¿Qué hacemos en iDUX?
 
Te invitamos a conocer nuestros servicios de consultoría aplicada, en i-DUX contamos con un equipo con experiencia en simulación de procesos en diversas industrias, entre ellas: transporte y logística, centros de distribución, minería, procesos productivos y empresas de servicios.
Agenda una reunión con nosotros para que juntos encontremos la mejor solución a los desafíos de tus procesos operacionales.
 
Por Nicolás Sáez, Consultor senior DUX, experto en simulación y optimización de procesos

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