Fallos en proyectos de simulación

La simulación de eventos discretos existe desde hace mucho tiempo. El poder de cómputo creciente ha ayudado a la aplicación de la simulación de eventos discretos en los últimos años. Esto es especialmente cierto con respecto a la visualización y animación de los propios modelos. Sin embargo, el método, los procedimientos relacionados, el proceso y el software relacionados con la simulación de eventos discretos también se aplicaron hace 20 años. Desde entonces, muchos proyectos de simulación han ayudado a las empresas a mejorar sus diseños, procesos y aumentar sus ganancias y la satisfacción del cliente. Pero muchos proyectos fracasaron. En la entrada del blog de hoy comento los fracasos de proyectos de simulación comercial.

Tasas de falla de proyectos de simulación de eventos discretos

Es difícil hacer una generalización sobre la tasa de fracaso de los proyectos de simulación de eventos discretos. Sin embargo, se han publicado varios estudios sobre este tema. Su estimación de las tasas de éxito de los proyectos oscila entre el 40% y el 75%. En general, se cree que aproximadamente la mitad de todos los proyectos de simulación comercial en el dominio de la gestión de la cadena de suministro y la planificación de la producción no cumplen con las expectativas básicas de las partes interesadas relevantes. En general, se cree que esta tasa de éxito está significativamente por debajo de la tasa de éxito promedio de los proyectos analíticos en la gestión de la cadena de suministro y la planificación de la producción.

Los proyectos de análisis tradicionales generalmente implican el uso de técnicas estadísticas y de análisis de datos para obtener información y tomar decisiones basadas en datos. Los proyectos de investigación operativa, por otro lado, hacen uso además de modelos y conceptos matemáticos desarrollados principalmente para la mejora de las operaciones. Esto, por ejemplo, comprende programación y optimización de enteros mixtos, programación de restricciones, optimización no lineal, heurística, optimización genética y simulación de eventos discretos.

Si bien los proyectos tradicionales de análisis e investigación de operaciones pueden ser complejos, a menudo involucran conjuntos de datos relativamente estáticos y se pueden completar utilizando herramientas y técnicas analíticas. Como resultado, la tasa de éxito de los proyectos de análisis puede ser relativamente alta, especialmente si se compara con los proyectos DES . Los proyectos DES , por otro lado, requieren una comprensión profunda de los sistemas y procesos complejos, así como la capacidad de desarrollar modelos de simulación precisos y efectivos . Estos proyectos implican datos dinámicos y requieren técnicas de modelado y simulación más avanzadas . Este alto nivel de complejidad puede ser una de las principales razones por las que los proyectos de simulación tienen una tasa de fallas más alta que el análisis tradicional.

Causas raíz de los fracasos de los proyectos de simulación

Las prácticas eficaces de gestión de proyectos, incluida la planificación exhaustiva, la participación de las partes interesadas y la comunicación eficaz, influyen significativamente en la tasa de éxito de los proyectos de simulación comercial.

Los proyectos de simulación pueden fallar por una variedad de razones, pero algunas de las causas raíz más comunes de las fallas de los proyectos de simulación incluyen:

Falta de objetivos claros del proyecto.
Mala calidad de datos
falta de experiencia
Pruebas, verificación y validación inadecuadas
Participación insuficiente de las partes interesadas
Mala comunicación
fluencia del alcance
suposiciones poco realistas
Expectativas irrealistas
Falta de recursos

Al abordar estas causas fundamentales, los equipos de proyectos de simulación pueden mejorar sus posibilidades de éxito. Por lo tanto, los equipos de simulación y los ingenieros deben mejorar continuamente sus habilidades de gestión y comunicación de proyectos, competencia técnica y gestión de las partes interesadas.

Habilidades importantes para evitar el fracaso del proyecto de simulación

Los departamentos de simulación de eventos discretos ( DES ) en un entorno de gestión de la cadena de suministro o planificación de la producción requieren una variedad de habilidades técnicas y no técnicas para tener éxito. Algunas habilidades importantes incluyen:

Capacidad técnica
Análisis de los datos
Mapeo de procesos
Comunicación
Gestión de proyectos
resolución de problemas
Trabajo en equipo

En el extremo técnico del espectro, se deben exigir y mejorar las siguientes habilidades:

Conocimiento del sistema, es decir, comprensión de los procesos de producción y logística, así como de los equipos y sistemas relevantes asociados.
Análisis estadístico, es decir, poder evaluar la confianza de los resultados deducidos de la simulación y la capacidad de derivar conclusiones generalizables a partir de los resultados de la simulación.
Análisis de datos: obtención, disputa y visualización de datos.
Pensamiento sistémico, es decir, capacidad para modelar conceptualmente un sistema complejo
Programación orientada a objetos
Habilidades de ingeniería de software