Simulación de
procesos y sistemas
Desarrollamos herramientas de simulación para procesos industriales o de servicios, introduciendo la estocasticidad inherente para dar soporte a la toma de decisiones con rigurosidad estadística.
A través de sistemas basados en simulación de eventos discretos, es posible:
Utilizamos herramientas específicas de simulación de eventos discretos en conjunto con desarrollos ad-hoc para representar fielmente procesos complejos.
Beneficios y potencialidades
- Simular múltiples escenarios y condiciones operativas para evaluar el impacto de posibles cambios.
- Estudiar cambios en sistemas productivos antes de realizar las inversiones, reduciendo los errores y potenciando los proyectos.
- Dar soporte a la toma de decisiones con fuerte evidencia y rigurosidad estadística.
- Representar la variabilidad en los tiempos de procesamiento, espera y set-up para capturar la naturaleza estocástica de los sistemas de producción.
- Generar informes y visualizaciones para entender mejor el comportamiento del sistema y comunicar los resultados a las partes interesadas.
Analítica avanzada de datos
El procesamiento de grandes volúmenes de datos de diversas fuentes (sensores, GPS, registros) permite un estudio estadístico riguroso de los procesos. Esto es un insumo clave para las herramientas de simulación.
Nuestro enfoque
Nuestro enfoque se centra en modelar y analizar el comportamiento de los sistemas en diferentes escenarios, permitiendo tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia operativa.
1Procesos estocásticos
La mayoría de los procesos son estocásticos en la realidad e
implican variables o etapas que son mejor descriptas a través
de variables aleatorias.
Cuando se desean evaluar niveles de stock en puntos críticos, el dimensionamiento de flotas, el efecto de picos de demanda, la dispersión en los tiempos de cualquier proceso, el flujo de materiales en sistemas productivos, el diseño de nuevas líneas de producción, entre otros, es indispensable abordar estos problemas a partir de herramientas que tengan en cuenta la incertidumbre inherente en los procesos, así como la variabilidad exógena.
Cuando se desean evaluar niveles de stock en puntos críticos, el dimensionamiento de flotas, el efecto de picos de demanda, la dispersión en los tiempos de cualquier proceso, el flujo de materiales en sistemas productivos, el diseño de nuevas líneas de producción, entre otros, es indispensable abordar estos problemas a partir de herramientas que tengan en cuenta la incertidumbre inherente en los procesos, así como la variabilidad exógena.
2Modelado y simulación de procesos
Nos especializamos en desarrollar y modelar procesos de simulación basados en metodologías rigurosas que permiten comprender el efecto de la variabilidad de los procesos. Utilizamos principalmente la simulación de eventos discretos y la simulación de Montecarlo para estos fines, especialmente aplicada para comprender procesos complejos.
3Evaluación de escenarios y optimización
Este tipo de metodologías permite a los interesados evaluar
múltiples escenarios de tipo What-If, variando estructuras,
diseños, recursos, tiempos, entre otras variables para ver el
efecto sobre indicadores clave del proceso.
4Impacto también en servicios
Un servicio también puede modelarse a través de estas técnicas, entendiendo los recursos asociados a cada etapa, las colas esperadas, buscando maximizar el nivel de servicio y minimizar los recursos afectados.
El trabajo con grandes volúmenes de datos es clave para poder estadísticamente representar cada sub-proceso de forma rigurosa.
