Pasos a seguir para lograr una simulación de procesos exitosa

Por LI. Mayra Zulema Guzmán Acosta

 

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Recibido 270418 

Aprobado 190219

 

Licenciada en Informática con estudios en Tecnologías de Información Empresarial y Workshop de Business Intelligence. Actualmente, colabora como Gerente de TI en Grupo Nu3.

 

Resumen

En la actualidad, se cuentan con varios desarrollos de tecnología y su existencia, sin lugar a  dudas, ha resuelto varios de los problemas del día da día, desde los más cotidianos hasta los más complejos. Una de las mejores creaciones de software se refiere a las herramientas de simulación de procesos, las cuales facilitan el estudio y análisis de procesos productivos ahorrando de forma significativamente costos a las organizaciones.

Summary

Currently, there are several developments in technology and its existence, without a doubt, has solved several of the problems of the day, from the most daily to the most complex. One of the best software creations refers to process simulation tools, which facilitate the study and analysis of productive processes, significantly saving organizations costs.

Palabras clave

Sistema, modelo, simulación, procesos productivos

Keywords

System, model, simulation, productive processes

​Introducción

Los procesos productivos en las organizaciones son la columna vertebral de su funcionamiento. De ellos dependen que se produzcan artículos finales de la mejor calidad y que realmente satisfagan la necesidad de los clientes. Sin embargo, en algunas ocasiones, se torna difícil determinar procesos que aporten valor agregado y que realmente den a la organización la productividad esperada.

Gracias a los avances de la ciencia, existen en el mercado un sinnúmero de software creados para analizar y diseñar modelos completos de procesos que facilitan el estudio, descubran áreas de oportunidad y dan a directivos la información necesaria para la toma de decisiones oportuna.

Planteamiento

Para llegar a simular un modelo de producción en una herramienta destinada a esta finalidad, es necesario realizar a detalle varias tareas y evitar algunos de los errores que podrían orillar al proyecto a un total fracaso.

Ahora bien, al hablar de simulación es importante mencionar que se refiere a la representación de algún proceso, mediante una herramienta computarizada, para simplificarlo, detectar áreas de oportunidad, hacerlo más entendible y facilitar la acertada toma de decisiones.

Al tocar el tema de simulación, forzosamente se tiene que hablar de modelos que se refieren a la representación de un sistema, con la finalidad de reproducir su comportamiento.

Finalmente, el sistema se entiende como un conjunto de recursos que se encuentran relacionados unos con otros y  que llevan a un mismo fin (Avelló, 2013).

Argumento

Para adentrarnos al tema de cómo lograr una simulación de procesos satisfactoria, es necesario realizar varias tareas:

Como primer paso se debe elegir el modelo correcto que represente al sistema y contar con un estudio previo donde logren diseñarse experimentos a realizar para tener claramente definido los resultados esperados (contar con un correcto levantamiento de información de procesos y la observación de su comportamiento).

Dentro de esta etapa se llevan a cabo tres fases:

  1. La primera es la programación del modelo, en esta se transcribe el modelo a un lenguaje de computadora; es decir, a una herramienta de simulación.
  2. La segunda fase es verificar que el programa de simulación realmente responderá al modelo deseado y,
  3. por último, ejecutar los experimentos previstos de la simulación.

Como segundo paso para una correcta simulación de procesos se encuentra la validación del modelo. Lo que se pretende es comparar el sistema real con el simulado, esto se convierte en un proceso repetitivo donde dependiendo de los avances obtenidos surgirán modificaciones con la intención de alcanzar el objetivo deseado.

En la figura 1 se describen de forma gráfica las tareas básicas que se llevan a cabo en una simulación.

Figura 1
Fuente: Avelló, 2013

Lo mencionado con antelación son cuestiones que se sugieren realizar para lograr  un modelo de simulación de manera exitosa; de igual manera, se señalan algunos puntos clave que deben de evitarse para garantizar su buen funcionamiento.

Primero, puede afectar el contar con un tamaño insuficiente de datos; es decir, que las variables aleatorias de respuesta no estén en un estado estable, si envían varios resultados sería difícil llegar a una conclusión con ello.

Segundo, contar con  variables incorrectamente definidas de respuesta; es decir, si la variable de respuesta no es la apropiada, será imposible tomar decisiones que tengan impacto en la operación del negocio.

Tercero, no establecer de forma correcta las relaciones que existen entre las variables aleatorias. Por ejemplo, olvidar las relaciones lógicas que existen entre las variables del modelo o minimizar el impacto, debido al desconocimiento del proceso en sí.

Cuarto, el no determinar de forma correcta el tipo de distribución que debería ir asociado a las variables aleatorias del modelo. Esto es similar al anterior, pero en este caso se utilizan distribuciones que no son las adecuadas.

Quinto, el análisis estadístico de los resultados no es el suficiente. Es necesario generar varios ejercicios que arrojen distintos resultados para que a partir de allí se determine un intervalo de confianza, el cual se  acerque un poco más a los resultados esperados.

Sexto, interpretar de manera inadecuada la información recabada para la simulación. Dicho de otra forma, a partir del levantamiento del proceso a simular, si los datos obtenidos no se interpretan de forma correcta para poder definir variables o relaciones entre ellas, entonces el ejercicio de simulación no dará los resultados esperados.

Y por último, no definir de manera adecuada el detalle del modelo. Es necesario indicar el alcance y limitaciones del modelo, puesto que si se resume demasiado el sistema parecerá una “caja negra” donde no se podrán tener resultados de los subprocesos que puedan existir en esta. De lo contrario, si se detalla demasiado, entonces se corre el riesgo de que el proyecto sea más caro, además de prolongar más el tiempo de simulación poniendo en riesgo el proyecto.

Conclusiones

Para concluir, la simulación de procesos es una forma estratégica de diseñar o analizar el comportamiento de un proceso productivo dentro de una organización.

Estos ejercicios de simulación traen bastantes ahorros a la empresa, tratándose de los casos donde los procesos son bastante caros de implementar; por ejemplo, hablando de líneas de producción complejas que involucran la compra de maquinaria y herramienta, en estos casos resulta más económico simular dicho proceso en estas herramientas para así decidir si es conveniente o no el adquirir dicha maquinaria en la organización.

En definitiva, también resulta importante concluir que para lograr simular estos procesos se requiere de un conocimiento previo del analista sobre él, es necesario tener un amplio criterio y visión, para que esto sea suficiente y así poder determinar variables de respuesta, comportamientos y conocer claramente el objetivo a perseguir, para que la información arrojada en estos ejercicios sea de utilidad para la toma de decisiones de la empresa que lo requiera.

Referencias

Eduardo García Dunna, Heriberto García Reyes y Leopoldo Eduardo Cárdenas Barrón. (2006). Simulacion y análisis de sistemas con Promodel. Prentice Hall. México.

Jiménez Avelló, Agustín, Manuel Castro Gil y José Manuel Gómez García. (2013). Simulación de procesos y Aplicaciones. DEXTRA Editorial. España.

Referencia de imagen 

Hack Capital (2018)
Recuperada de https://unsplash.com/photos/uv5_bsypFUM (imagen publicada bajo licencia Creative Commons de Atribución-No comercial Genérica 2.0 de acuerdo a: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/).