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  Simulación  
   
   ¿Qué Es?
  • Simulación digital es la experimentación de una o más hipótesis mediante el modelamiento virtual de complejos sistemas del mundo real.
Si las relaciones que componen un modelo son suficientemente simples, puede ser posible utilizar métodos matemáticos (tales como álgebra, cálculo, o teoría de probabilidad) para obtener información exacta sobre algunas preguntas de interés; esto es llamado una solución analítica. Sin embargo, la mayoría de los sistemas del mundo real son demasiado complejos para permitir modelos realistas para ser evaluados analíticamente, y estos modelos deben ser estudiados mediante simulación. En una simulación usamos un computador para evaluar un modelo numéricamente, y los datos del sistema real son reunidos con el objetivo de estimar las características verdaderas deseadas del modelo.

Simulación es una herramienta basada en computador que genera un medio o laboratorio virtual digital en el cual tales sistemas complejos, y la incertidumbre asociada a ellos, puede ser totalmente modelada y comprendida de mejor forma, con el objetivo de tomar mejores decisiones. 
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  Utilizando distribuciones de probabilidad para representar las influencias aleatorias sobre el sistema, los modelos de simulación lógico - matemáticos son ejecutados para un gran número de "realizaciones", de acuerdo al diseño de los experimentos previamente definido. Los resultados son entonces compilados para lograr una visión global del comportamiento esperado del sistema.  Los resultados del modelo son contrastados mediante test estadísticos con los valores de las variables relevantes que caracterizan el sistema real, etapa que recibe el nombre de Validación. Si los resultados son rechazados por dichos test se procede a la calibración de los parámetros y reformulación del modelo, procediendo a continuación a una nueva ejecución del modelo modificado, hasta que los resultados del modelo representen estadísticamente al sistema real.                   
  Casos de éxito en Simulación  
 
OrganizaciónAplicaciónAño de Publicación*Ahorros Anuales
General MotorsMejoramiento en los esfuerzos en el diseño y operaciones de sus sistemas de manufactura en 30 plantas y 10 países. 2006MMUS$ 2.100
Peugeot CitroënAumento de la producción en sus líneas de ensamblaje mediante la eliminación de cuellos de botella en los talleres de carrocerías, con un capital invertido mínimo y sin comprometer calidad. 2003MMUS$ 130
Samsung ElectronicsReducción de los tiempos de ciclo de manufactura para fabricar dispositivos de memoria de acceso aleatorio dinámico (DRAM) de más de 80 días a menos de 30 días. 2002MMUS$ 1.000
VisteonVisteon Chassis Systems desarrolló un sistema de soporte decisional que le ayudó a mejorar en 30% su productividad.2000MMUS$ 15,5
IBMReingeniería de cadena de abastecimiento global, reduciendo la respuesta a los clientes y minimizando su inventario.2000MMUS$ 750
 
  * Pertenecen a los números de enero-febrero de Interfaces .   
Proceso de Simulación de MSC
1. Consultoría
 
  • Exploración con el cliente de los temas que están en juego y los objetivos a cumplir.
  • Determinación de la tecnología de simulación apropiada y el nivel de abstracción adecuado.
  • Definición de los límites del sistema a modelar.
  • Evaluación de los requerimientos y disponibilidad de datos de los sistemas de información.

 
  2. Modelamiento  
 
  • La estructua del sistema es codificada dentro de un modelo de simulación.
  • Distribuciones estadísticas de fallas de equipos (y/o susbsistemas) y duración de estas son ajustadas a los datos históricos con el objetivo de incorporar esta aleatoriedad al modelo.
  • El modelo es validado y mejorado en forma incremental hasta que su comportamiento replique al del sistema bajo estudio.
 
  3. Análisis  
 
  • La simulación es corrida un gran número de veces para lograr la comprensión del comportamiento del sistema sobre el tiempo.
  • Se realizan análisis de diferentes escenarios, evaluación de riesgo y el estudio de los efectos de nuevas políticas con diferentes condiciones iniciales, o cambiando las variables de interés.
  • Un análisis determina la distribución de verosimilitud de los resultados y la sensibilidad del sistema ante variaciones sobre inputs particulares.
 
  4. Implementación  
 
  • El modelo puede ser resuelto internamente y los resultados entregados, o el modelo de simulación puede ser incrustado en un software hecho a la medida cuya interfase con los datos existentes en los sistemas de información (PI System®, ERP, entre otros) y el software de simulación (ARENA® Simulation) constituya una solución de toma de decisiones integrada, todo esto de acuerdo a las necesidades del cliente.
  • Se provee siempre un informe final detallado explicando la estructura del modelo de simulación y supuestos, así como una guía del usuario que describe como interactuar con la herrramienta (si es aplicable), para asegurar la comprensión y satisfacción completa.
  • Entrenamiento y soporte están disponibles según los requerimientos.
 
  Simulación MSC
 
  La Simulación MSC (Management Science Consulting)  es una Simulación en la cual los Sistemas de Información tales como PI System® , SAP® y otros proporcionan los datos históricos de las variables relevantes del sistema real, los cuales se utilizan para realizar el ajuste de las distribuciones de probabilidad y la estimación de modelos de pronósticos de las variables relevantes, mediante estadística inferencial y econometría avanzada, obteniéndose los parámetros de las relaciones funcionales de probabilidad y de relaciones de causa efecto entre las variables. Luego, se construye el modelo de simulación en el software ARENA® Simulation. La programación y ejecución de este software arroja resultados en forma interna, sin embargo, para ser presentada y editada de forma easy to use y amistosa se construye una interfase usuario en MICROSOFT Visual Studio®, que permite visualizar todos los parámetros, distribuciones de probabilidades, modelos funcionales de pronóstico de variables relevantes y sus trayectorias a través del tiempo, dependiendo de los requerimientos del cliente.         
Beneficios de la Simulación
  Mejora tus procesos
  • Identifica cuellos de botella y restricciones para aumentar la producción o capacidad.
  • Prueba nuevas configuraciones sin intervenir los procesos.

Ahorra dinero y tiempo
  • Evalua el diseño de procesos antes de implementarlos.
  • Entrena a todos los involucrados antes de que la planta parta.

Evalúa iniciativas o proyectos de mejora
  • Cuantifica en forma más rápida y exacta los efectos de proyectos de mejora en tu planta o sistema, tales como compra de equipos de mayor capacidad, modificación de piping, entre otras.


Mejora la cadena de valor en forma global
  • Evalúa rápidamente la introducción de modificaciones en la logística de abastecimiento, producción y logística de distribución como un todo.
 
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