Imagine un mundo en el que su organización opere con la máxima eficiencia, mejore continuamente sus procesos y navegue a través de la incertidumbre con confianza. Este es el poder de combinar la simulación con los principios de excelencia operativa (OpEx).

La simulación es su bola de cristal, que le permite visualizar, experimentar y optimizar sus operaciones antes de realizar cambios en el mundo real. Imagine una línea de fabricación optimizada para eliminar cuellos de botella, un hospital que reduce los tiempos de espera de los pacientes o una aerolínea que se adapta perfectamente a interrupciones inesperadas.

En el artículo, exploro cómo la simulación da vida a los gastos operativos, ofreciendo ejemplos del mundo real que van desde la optimización de la cadena de suministro hasta la gestión de riesgos. Ya sea que su objetivo sea mejorar la eficiencia de los procesos, reducir costos o mejorar la satisfacción del cliente, la simulación es su aliada en la búsqueda de la excelencia operativa.

11 formas de utilizar la simulación para la excelencia operativa

La simulación puede ser una herramienta poderosa cuando se combina con principios y prácticas de excelencia operativa (OpEx). La excelencia operativa es una metodología de mejora continua destinada a optimizar los procesos, reducir los residuos y aumentar la eficiencia. La simulación puede mejorar los esfuerzos de OpEx al proporcionar un enfoque dinámico y basado en datos para el análisis de procesos, la experimentación y la toma de decisiones. Aquí hay 11 sugerencias sobre cómo se puede utilizar la simulación en combinación con la excelencia operativa.

Optimización y análisis de procesos.

La simulación le permite modelar y analizar procesos operativos complejos. Al simular diferentes escenarios, puede identificar cuellos de botella, ineficiencias y oportunidades de mejora. Ayuda a comprender cómo los cambios en diversos parámetros, como la asignación de recursos, los niveles de personal o la utilización de equipos, afectan el rendimiento del proceso.

Ejemplo: una empresa manufacturera utiliza software de simulación para modelar su línea de producción. Al ajustar parámetros como la velocidad de las máquinas y la asignación de trabajadores, identifican un cuello de botella en el proceso. Esta información les permite rediseñar el flujo de trabajo y aumentar la capacidad de producción general.

Mejora continua y Lean Six Sigma

La simulación se puede utilizar para probar el impacto de las mejoras de proceso propuestas antes de implementarlas en operaciones reales. Esto minimiza el riesgo de introducir cambios que podrían afectar negativamente a la eficiencia. Los principios de Lean Six Sigma se pueden aplicar de manera más efectiva con la simulación al representar visualmente el flujo del proceso y las oportunidades de reducción de desperdicios.

Ejemplo: un hospital emplea los principios Lean Six Sigma para reducir los tiempos de espera de los pacientes en su departamento de emergencias. Utilizan la simulación para probar cambios en el flujo de pacientes, los niveles de personal y la asignación de recursos. Los resultados de la simulación guían la implementación de procesos optimizados, lo que lleva a tiempos de espera más cortos.

Planificación de capacidad y asignación de recursos.

Los modelos de simulación le permiten determinar niveles óptimos de recursos y estrategias de asignación. Esto es crucial para garantizar que los recursos (por ejemplo, mano de obra, maquinaria) se utilicen de manera eficiente y al mismo tiempo se satisfaga la demanda.

Ejemplo: un minorista de comercio electrónico utiliza la simulación para determinar la cantidad óptima de trabajadores de almacén necesarios durante las temporadas altas de compras. Al simular diferentes escenarios de demanda, se aseguran de tener suficiente personal para manejar mayores volúmenes de pedidos sin exceso de personal durante los períodos más tranquilos.

Análisis de riesgos y planificación de contingencias.

Los gastos de operación a menudo incluyen la gestión de riesgos. La simulación puede ayudar a evaluar el impacto de diversos riesgos e incertidumbres en las operaciones. Al modelar diferentes escenarios, puede desarrollar planes de contingencia más sólidos.

Ejemplo: una aerolínea utiliza la simulación para evaluar el impacto de eventos inesperados, como condiciones climáticas extremas o problemas de mantenimiento de aeronaves, en los horarios de vuelo. Esto les ayuda a desarrollar planes de contingencia para minimizar las interrupciones de los pasajeros y mantener la excelencia operativa frente a la adversidad.

Formación y desarrollo de habilidades.

Las simulaciones se pueden utilizar para la formación de empleados y el desarrollo de habilidades. Los empleados pueden practicar el funcionamiento en diversas condiciones y aprender a responder eficazmente a diferentes escenarios.

Ejemplo: una central nuclear emplea simulación para capacitar a los operadores en procedimientos de respuesta a emergencias. Los alumnos utilizan simuladores para practicar la respuesta a diversas crisis simuladas, asegurándose de que estén bien preparados para manejar emergencias reales de forma segura y eficaz.

Métricas de rendimiento y KPI

Las simulaciones pueden generar datos para indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas que son fundamentales para los esfuerzos de OpEx. Estos datos se pueden utilizar para realizar evaluaciones comparativas y establecer objetivos de desempeño.

Ejemplo: un centro de llamadas utiliza la simulación para medir y mejorar métricas clave como el tiempo promedio de atención de llamadas y la satisfacción del cliente. Al simular diferentes escenarios de volumen de llamadas y horarios de agentes, optimizan sus operaciones para cumplir con los objetivos de rendimiento.

Reducción de defectos de control de calidad.

OpEx a menudo se centra en mejorar la calidad del producto o servicio. Las simulaciones pueden ayudar a probar y optimizar los procesos de control de calidad para reducir defectos y retrabajos.

Ejemplo: un fabricante de automóviles utiliza la simulación para probar diferentes procesos de control de calidad en la línea de producción. Al simular métodos de detección de defectos y tasas de error, identifican la estrategia de control de calidad más efectiva, reduciendo defectos y retrabajos.

Optimización del inventario y la cadena de suministro con simulación para la excelencia operativa

Para organizaciones con cadenas de suministro, la simulación se puede utilizar para optimizar los niveles de inventario, las cantidades de los pedidos y los plazos de entrega. Esto puede ayudar a reducir costos y mejorar el servicio al cliente.

Ejemplo: una cadena minorista utiliza la simulación para optimizar los niveles de inventario y las rutas de distribución. Al simular variaciones en la demanda de los clientes, los costos de transporte y los tiempos de entrega, minimizan el exceso de inventario y al mismo tiempo garantizan que los productos estén siempre disponibles para satisfacer las necesidades de los clientes.

Soporte de decisiones y planificación de escenarios con simulación para la excelencia operativa.

La simulación proporciona una plataforma para que los tomadores de decisiones exploren escenarios hipotéticos y tomen decisiones informadas basadas en datos y conocimientos.

Ejemplo: la autoridad de transporte público de una ciudad utiliza la simulación para planificar cambios de ruta y ampliaciones de servicios. Los tomadores de decisiones exploran escenarios con simulación para determinar las rutas más rentables y eficientes para atender a los vecindarios en crecimiento.

Gestión del cambio

Al implementar iniciativas OpEx, la simulación puede ayudar a los empleados y partes interesadas a visualizar y comprender el impacto de los cambios en su trabajo diario. Esto puede facilitar la transición y reducir la resistencia al cambio.

Ejemplo: una institución financiera que implementa una nueva plataforma de banca digital utiliza una simulación para mostrar a los empleados cómo funciona la plataforma y cómo afectará sus tareas diarias. Esta ayuda visual ayuda a facilitar la transición y reduce la resistencia al cambio.

Mantenimiento predictivo

En industrias con maquinaria y equipos, la simulación se puede utilizar para predecir las necesidades de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y extender la vida útil de los activos.

Ejemplo: una planta de fabricación emplea simulación para predecir cuándo máquinas específicas requerirán mantenimiento en función de patrones de uso y datos de sensores. Este enfoque proactivo reduce el tiempo de inactividad inesperado y extiende la vida útil de los equipos críticos.

Simulación para la excelencia operativa versus métodos convencionales

Los métodos convencionales y la simulación son dos enfoques distintos para lograr la excelencia operativa. Los métodos convencionales a menudo se basan en la experiencia y la intuición del personal que lleva mucho tiempo trabajando en la industria. La toma de decisiones se basa en prácticas históricas y conocimientos tribales. Las mejoras de procesos generalmente se implementan de forma incremental mediante un enfoque de prueba y error. Los cambios se realizan basándose en conjeturas fundamentadas y su impacto se observa a lo largo del tiempo. Es posible que los métodos convencionales no proporcionen una comprensión clara de cómo los cambios en los procesos afectarán el rendimiento general hasta que se implementen en el mundo real. Esto puede llevar a consecuencias e ineficiencias inesperadas. Si bien los datos se utilizan con métodos convencionales, es posible que no se aprovechen en todo su potencial. La recopilación y el análisis de datos pueden tener un alcance y una frecuencia limitados. La falta de un enfoque sistemático y basado en datos puede dar lugar a soluciones subóptimas que no aborden plenamente los problemas subyacentes ni descubran oportunidades ocultas de mejora.

La simulación se basa en gran medida en datos y se basa en modelos matemáticos y datos del mundo real para replicar y analizar procesos. Proporciona una base cuantitativa para la toma de decisiones. Permite la experimentación virtual, donde se pueden probar diferentes escenarios y cambios de procesos sin interrumpir las operaciones reales. Esto minimiza el riesgo asociado con la mejora de procesos.

La simulación permite la exploración de escenarios hipotéticos, proporcionando información sobre cómo los cambios afectarán varios aspectos de un proceso, como el rendimiento, la utilización de recursos y el costo. Proporciona capacidades predictivas, lo que permite a las organizaciones pronosticar con precisión el impacto de los cambios propuestos. Esto ayuda a tomar decisiones informadas antes de implementar cambios.

La simulación se puede utilizar para identificar soluciones y configuraciones óptimas para los procesos, lo que conduce a una mayor eficiencia, costos reducidos y un mejor rendimiento. Por último, también se puede utilizar para formar a los empleados y, por tanto, favorecer el desarrollo de habilidades, todo lo cual tiene lugar en un entorno controlado. Esto reduce la curva de aprendizaje y al mismo tiempo minimiza los errores del mundo real y los costos asociados.

Grandes empresas utilizan la simulación para alcanzar la excelencia operativa

Varias empresas importantes de diversas industrias han adoptado la simulación como herramienta para lograr la excelencia operativa. Por ejemplo, Ford Motor Company optimiza sus procesos de fabricación mediante simulación. Esto incluye líneas de montaje y logística interna y externa. Amazon utiliza la simulación para optimizar su amplia red de centros logísticos y operaciones de entrega. Walmart emplea simulación para optimizar su cadena de suministro, incluida la gestión de inventario, el transporte y las operaciones de la tienda. Boeing, un fabricante aeroespacial líder, utiliza ampliamente la simulación en el diseño y producción de aviones. P&G utiliza la simulación para optimizar la cadena de suministro y desarrollar nuevos productos. IBM emplea simulación para optimizar su infraestructura de TI y las operaciones de su centro de datos. Oruga, un fabricante de equipos de construcción y minería, utiliza la simulación para optimizar sus procesos de fabricación y el diseño de equipos. Shell, una empresa energética mundial, utiliza la simulación en varios aspectos de sus operaciones, incluida la gestión de yacimientos, las operaciones de refinería y la logística de la cadena de suministro. Siemens, un conglomerado multinacional, utiliza la simulación en el diseño y prueba de equipos y sistemas industriales. GE utiliza la simulación en sus divisiones de aviación y atención sanitaria. En aviación, simulan el rendimiento y el mantenimiento de los motores de los aviones. utiliza la simulación en el diseño y prueba de equipos y sistemas industriales. GE utiliza la simulación en sus divisiones de aviación y atención sanitaria. En aviación, simulan el rendimiento y el mantenimiento de los motores de los aviones. utiliza la simulación en el diseño y prueba de equipos y sistemas industriales. GE utiliza la simulación en sus divisiones de aviación y atención sanitaria. En aviación, simulan el rendimiento y el mantenimiento de los motores de los aviones.

Observaciones finales sobre la simulación para la excelencia operativa

En este artículo señalé cómo la simulación respalda la excelencia operativa en la mejora de los procesos, la toma de decisiones y el diseño de sistemas, mejorando los resultados operativos en todos los ámbitos. A continuación se muestran algunos ejemplos concretos de aplicaciones de modelos que se relacionan con los temas tratados en este artículo:

• Enlace : Taller de trabajo SimPy Python simulación
• Enlace : Configuración de secuenciación con Excel Solver
• Enlace : Simulación de taller de trabajo con salabim en Python
• Enlace : Simulación de fabricación para diseño de plantas.
• Enlace : Simulador de estacionamiento con cocción a fuego lento en R
• Enlace : Simulación de la cadena de suministro en SimPy

Linnart Felkl

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