La simulación de eventos discretos es una técnica poderosa que se utiliza para modelar y analizar sistemas que involucran eventos discretos y secuenciales. He cubierto ampliamente la simulación de eventos discretos en varias publicaciones del blog SCDA. En este artículo señalo cinco ejemplos clásicos de simulación de eventos discretos en una amplia gama de industrias. Además, señalaré ejemplos de aplicación concretos y los beneficios económicos que aportan.

Aplicaciones de simulación para sistemas de fabricación.

La simulación de eventos discretos se utiliza comúnmente en la fabricación para optimizar los procesos de producción. Puede modelar el flujo de materiales, el funcionamiento de las máquinas y la programación de tareas para mejorar la eficiencia, reducir los cuellos de botella y minimizar el tiempo de inactividad.

Ejemplo: una planta de fabricación de automóviles utiliza simulación de eventos discretos para optimizar su línea de producción. La simulación modela el proceso de ensamblaje, incluido el movimiento de piezas, el funcionamiento de robots y máquinas, y la programación de tareas. Al ajustar los parámetros y experimentar con diferentes escenarios en la simulación, la planta puede identificar formas de aumentar la eficiencia de la producción, reducir el tiempo de inactividad de la línea de montaje y mejorar el proceso de fabricación general.

A continuación se presentan algunos beneficios financieros que puede generar un estudio de simulación del diseño y operación del sistema de fabricación:

• Reducciones del tiempo de inactividad : la simulación puede ayudar a identificar y mitigar cuellos de botella e ineficiencias en la línea de producción, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la eficacia general del equipo (OEE).
• Reducción de costos operativos:  al optimizar la asignación y programación de recursos, los fabricantes pueden reducir los costos de mano de obra y energía.
• Mejora de la productividad del capital y la mano de obra desplegada:  el aumento del rendimiento y la reducción del tiempo de producción pueden generar mayores volúmenes de producción y, en consecuencia, mayores ingresos.

Simulaciones de sistemas de transporte

La simulación se utiliza para modelar el flujo de tráfico, las operaciones aeroportuarias y los sistemas de transporte público. Ayuda a los planificadores e ingenieros a tomar decisiones informadas sobre el diseño de infraestructura, la gestión del tráfico y la programación.

Ejemplo: el departamento de transporte de una ciudad emplea simulación de eventos discretos para evaluar estrategias de gestión del tráfico. La simulación modela el flujo de vehículos a través de las principales intersecciones y carreteras. Al alterar los horarios de los semáforos, las configuraciones de los carriles o introducir nuevas políticas de gestión del tráfico, la ciudad puede evaluar el impacto en la congestión del tráfico, los tiempos de viaje y el rendimiento general de la red vial.

Aquí hay algunos puntos que explican el interés financiero detrás de ordenar y realizar estudios de simulación para sistemas de transporte:

• Reducción de la congestión del tráfico:  la simulación puede optimizar los tiempos de las señales de tráfico y las configuraciones de carriles, reduciendo la congestión. Esto puede resultar en un menor consumo de combustible , menos desgaste de los vehículos y una reducción de la contaminación del aire.
• Mejora de la percepción pública:  los sistemas de transporte eficientes pueden mejorar la reputación de una ciudad, atrayendo potencialmente a más empresas y residentes.
• Ahorro de costos:  la gestión eficiente del tráfico puede conducir a menores costos de mantenimiento de la infraestructura y potencialmente reducir la necesidad de costosos proyectos de expansión de carreteras.

Simulación de eventos discretos en el sector sanitario

Los hospitales y centros de atención médica utilizan simulación de eventos discretos para optimizar el flujo de pacientes, la programación del personal y la asignación de recursos. Esto puede conducir a una mejor atención al paciente, menores tiempos de espera y una mejor utilización de los recursos.

Ejemplo: un hospital utiliza una simulación de eventos discretos para optimizar las operaciones de su departamento de emergencias (DE). La simulación modela las llegadas de pacientes, los procesos de clasificación, las colas de tratamiento y la asignación de recursos. Los administradores hospitalarios pueden experimentar con diferentes niveles de personal, protocolos de flujo de pacientes y estrategias de asignación de recursos para reducir los tiempos de espera de los pacientes, mejorar la calidad de la atención y asignar personal de manera más eficiente durante las horas pico.

Un estudio de simulación en atención médica puede muy bien generar algunos o varios de los siguientes beneficios y ganancias financieras ejemplares:

• Atención mejorada al paciente:  tiempos de espera más cortos y un flujo eficiente de pacientes pueden generar una mayor satisfacción del paciente y potencialmente atraer a más pacientes.
• Mejor utilización de recursos:  una mejor asignación de personal y recursos puede reducir los costos laborales y al mismo tiempo mantener o mejorar la calidad de la atención.
• Reducción de gastos generales:  al optimizar las operaciones y reducir el desperdicio, los hospitales pueden reducir los costos operativos y mejorar su salud financiera.

Aplicaciones de simulación en la gestión de la cadena de suministro.

La simulación de eventos discretos se emplea para modelar los procesos de la cadena de suministro, incluida la gestión de inventario, el cumplimiento de pedidos y la logística. Permite a las organizaciones analizar varios escenarios y tomar decisiones informadas sobre niveles de inventario, estrategias de distribución y procesamiento de pedidos.

Ejemplo: una empresa minorista emplea simulación de eventos discretos para optimizar las operaciones de su centro de distribución . La simulación modela la recepción de mercancías, el procesamiento de pedidos, la gestión de inventario y los procesos de envío. Al ajustar parámetros como las políticas de cumplimiento de pedidos, los niveles de inventario y los horarios de la fuerza laboral, la empresa puede identificar estrategias rentables para minimizar los costos de mantenimiento de inventario y al mismo tiempo satisfacer la demanda de los clientes.

Se puede realizar un estudio de simulación relacionado con la gestión de la cadena de suministro debido a los siguientes beneficios financieros:

• Costos de inventario reducidos:  la simulación puede ayudar a optimizar los niveles de inventario y reducir los costos de mantenimiento, lo que genera ahorros significativos.
• Cumplimiento de pedidos más rápido:  un procesamiento y una logística de pedidos mejorados pueden dar como resultado una entrega de pedidos más rápida y una mayor satisfacción del cliente.
• Costos operativos más bajos:  las operaciones optimizadas de la cadena de suministro pueden reducir los costos de mano de obra y transporte.

Simulaciones de redes de telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones utilizan la simulación para estudiar el rendimiento de los sistemas de red, como centros de llamadas, centros de datos y algoritmos de enrutamiento. Ayuda a optimizar el diseño de la red , la planificación de la capacidad y la tolerancia a fallos.

Ejemplo: una empresa de telecomunicaciones utiliza simulación de eventos discretos para evaluar el desempeño de las operaciones de su centro de llamadas. La simulación modela los volúmenes de llamadas entrantes, los algoritmos de enrutamiento de llamadas, la disponibilidad de los agentes y los tiempos de manejo de llamadas. Al experimentar con diferentes niveles de personal, estrategias de enrutamiento y reglas de priorización de llamadas en la simulación, la empresa puede mejorar el servicio al cliente, reducir los tiempos de espera de las llamadas y optimizar los niveles de personal para manejar los volúmenes de llamadas fluctuantes de manera efectiva.

A continuación se detallan algunos de los beneficios financieros de los estudios de simulación de redes de telecomunicaciones:

• Mayor satisfacción del cliente:  tiempos de respuesta de llamadas más rápidos y un mejor servicio pueden generar una mayor lealtad del cliente y una reducción de la deserción.
• Niveles óptimos de dotación de personal:  la simulación puede ayudar a evitar el exceso de personal durante períodos de bajo volumen de llamadas, reduciendo los costos laborales y al mismo tiempo garantizando suficiente personal durante las horas pico.
• Calidad de servicio mejorada:  la simulación puede identificar áreas para la optimización de la red , reduciendo potencialmente las interrupciones del servicio y el mantenimiento costoso.

Comentarios finales sobre aplicaciones de simulación populares

En este artículo he señalado aplicaciones industriales populares de simulación de eventos discretos. Estos ejemplos se pueden encontrar, por ejemplo, en redes de telecomunicaciones, gestión de la cadena de suministro, atención sanitaria, sistemas de transporte y planificación y control de la producción. He publicado muchas otras aplicaciones ejemplares y artículos relacionados en el pasado. Éstos son algunos de ellos; quizás le interese leerlos:

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Linnart Felkl

Ingeniero industrial especializado en optimización y simulación (R, Python, SQL, VBA)