Simulación Estática

Introducción

La simulación se puede definir como el acto de imitar un sistema real, de forma que se representen ciertas características o comportamientos clave del mismo. Es así que existen dos formas de simulación principales: real o computacional. El presente artículo se enfocará en la simulación por computadora, más exactamente en la simulación de eventos discretos , lo anterior dado que en mi experiencia como consultor encuentro en la simulación de eventos discretos una poderosa técnica que soporta de forma robusta la toma de decisiones en el diseño y la planeación de la cadena de suministro, es por esto que considero de vital importancia trasmitir algunos puntos principales sobre la evaluación de proyectos con simulación, a fin de que usted como lector pueda a futuro sacar el máximo provecho de un proyecto en donde se use esta poderosa técnica.

1 Desarrollo de la Investigación

La simulación por computadora ha tenido un desarrollo simultáneo con la vertiginosa evolución de los computadores desde la segunda guerra mundial. Con ella se pretende resolver o comprender una amplia gama de problemas, desde la biología hasta ciencias sociales, donde no se cuenta con una solución analítica. A continuación nombraré las principales vertientes de la simulación por computadora y sus usos más comunes.

1.1 Simulación Estática

Consiste en un conjunto de ecuaciones relacionadas entre sí, donde típicamente el tiempo se mide en intervalos discretos definidos. Un ejemplo típico de este tipo de simulación es una hoja de Excel con un modelo económico, por ejemplo de un PYG, puede incluir o no variabilidad (para el ejemplo de la hoja de cálculo se puede hacer mediante complementos como Cristal Ball).

1.2 Simulación Continua

Es aquella en donde las variables de estado cambian de forma continua. Para ello se desarrolla una solución numérica de ecuaciones diferenciales simultáneas. Periódicamente, el programa de simulación resuelve todas las ecuaciones y usa los resultados para cambiar el valor de las variables de estado de la simulación. Algunas áreas en donde se usa esta técnica son: ecología, procesos químicos, comportamientos sociales, análisis de comportamiento del consumidor, desarrollo organizacional, problemas matemáticos y físicos.

1.3 Simulación de Eventos Discretos

En este tipo de simulación se generan y administran eventos en el tiempo por medio de una cola de eventos ordenada según el tiempo de simulación en que deben ocurrir y de esta forma el simulador lee de la cola y dispara nuevos eventos. Entre otros un evento puede ser: la llegada de un cliente, la llegada de un camión, el inicio del proceso de una pieza, la finalización de un proceso de fabricación. Esta modalidad de simulación se usa típicamente en el diseño de la mayoría de eslabones de la cadena de suministro tales como: líneas de producción, plantas de procesamiento, bodegas de materia prima, bodegas de producto terminado, puntos de atención a clientes, hospitales, centros de atención médica.

Una variación importante de la simulación de eventos discretos es la simulación de agentes[2], en ella las entidades (tales como moléculas, células, árboles o consumidores) son representados directamente (en vez de representarse a través de sus densidades o cantidades), estos agentes poseen estados internos y conjuntos de comportamientos o reglas sencillas individuales que definen como son actualizados estos estados entre los diferentes puntos en el tiempo, definiendo así el comportamiento del conjunto de los agentes. Un ejemplo típico para este tipo de simulación es el de peatones en un evento de evacuación, para que dado unas reglas generales del comportamiento de movimiento de cada individuo se logre simular y determinar el tiempo de evacuación de todo el grupo de peatones dado un número de salidas en una locación determinada

1.3.1 Por qué simulación de Eventos Discretos

De todos los tipos de simulación mencionados, en el presente artículo pretendo enfocarme en la Simulación de Eventos Discretos, lo anterior es debido a que encuentro en esta técnica ventajas únicas y definitivas a la hora de diseñar y planear diferentes eslabones de la cadena de suministro, que como lo sabe es una de las áreas más determinantes como factor de éxito en cualquier compañía.

1.3.1.1 Facilidad de Modelamiento

En general la simulación de eventos discretos permite modelar situaciones de alto nivel de complejidad con funciones relativamente sencillas, de esta forma es posible construir modelos que representen la realidad en el nivel de detalle deseado, por ejemplo el diseño de un modelo de un centro de distribución con recibo, almacenamiento, picking de estibas, zona de fast picking, alistamiento y despacho.

1.3.1.2 Estadísticas e indicadores

Dada la estructura de la simulación de eventos discretos es posible obtener todo tipo de estadísticas e indicadores relevantes a la operación modelada, inclusive se puede obtener información que muchas veces en los sistemas reales sería inimaginable tener, como por ejemplo: diagramas de gantt de las piezas en proceso, utilización de los recursos humanos, diagrama de gantt de los recursos utilizados, tiempos de ciclo de piezas en proceso).

1.3.2 Formas de usar la simulación de eventos discretos

Como muchas técnicas, la simulación de eventos discretos puede ser empleada en diferentes niveles de desarrollo tecnológico. El primero sería a través de librerías especializadas de diferentes lenguajes de programación tales como java o C++. En general si se desea usar esta aproximación se requerirán tiempos de desarrollo de proyectos muy amplios y soporte humano altamente calificado en programación y desarrollo de software. Adicionalmente el efecto visual será de pocos impactos dados las capacidades de animación de estas librerías.

En el otro extremo encontraríamos el uso de software especializado de simulación. el inconveniente de esta alternativa es el bajo nivel de flexibilidad y control que ofrecen estos desarrollos, lo que resulta en que el campo de aplicación sea excesivamente limitado (Ej.: sólo procesos de empaque, sólo líneas de ensamblado, sólo zonas de picking).

Finalmente se encuentra la opción que yo recomiendo que sea usada es el punto medio entre el desarrollo en lenguajes de programación y el uso de herramientas altamente especializadas. Esta alternativa

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