A simulação computacional oferece insights profundos e visualização interativa em 2D ou 3D, onde você experimenta em bits, não em átomos. Simule antes de decidir. Explore o AnyLogic.
El modelado de simulación resuelve problemas del mundo real con seguridad y eficacia. Proporciona un importante método de análisis fácilmente verificable, comunicable y comprensible. En todos los sectores y disciplinas, la modelización por simulación proporciona soluciones valiosas al ofrecer una visión clara de los sistemas complejos.
Bits, no átomos. La simulación permite experimentar con una representación digital válida de un sistema. A diferencia de la modelización física, como hacer una copia a escala de un edificio, la modelización por simulación se basa en el ordenador y utiliza algoritmos y ecuaciones. El software de simulación proporciona un entorno dinámico para analizar los modelos informáticos mientras se ejecutan, incluida la posibilidad de visualizarlos en 2D o 3D.
Los usos de la simulación en la empresa son variados y suele emplearse cuando realizar experimentos en un sistema real es imposible o poco práctico, normalmente debido al coste o al tiempo.
La posibilidad de analizar el modelo mientras se ejecuta diferencia la modelización por simulación de otros métodos, como los que utilizan Excel o la programación lineal. Al poder inspeccionar los procesos e interactuar con un modelo de simulación en acción, se adquieren rápidamente tanto comprensión como confianza.
Para saber en qué se diferencia la simulación de la modelización matemática tradicional y ver si es aplicable a tus retos, prueba AnyLogic por ti mismo: descarga la Edición Personal de Aprendizaje.descarga la Edición Personal de Aprendizajegratis. Esta versión está especialmente diseñada para el autoaprendizaje, ¡para que puedas explorar libremente el mundo de la simulación!
La modelación de simulación proporciona una forma segura de probar y explorar diferentes escenarios de “qué pasaría si”. El efecto de cambiar los niveles de personal en una planta puede observarse sin poner en riesgo la producción. Toma la decisión correcta antes de hacer cambios en el mundo real.
Los experimentos virtuales con modelos de simulación son menos costosos y requieren menos tiempo que los experimentos con activos reales. Las campañas de marketing pueden probarse sin alertar a la competencia ni gastar dinero innecesariamente.
Los modelos de simulación pueden ser animados en 2D/3D, lo que permite que los conceptos e ideas se verifiquen, comuniquen y comprendan más fácilmente. Los analistas e ingenieros ganan confianza en un modelo al verlo en acción y pueden demostrar claramente los hallazgos a la gerencia.
A diferencia del análisis basado en hojas de cálculo o solucionadores, el modelado de simulación permite la observación del comportamiento del sistema a lo largo del tiempo, en cualquier nivel de detalle. Por ejemplo, verificando la utilización del espacio de almacenamiento del depósito en cualquier fecha.
Un modelo de simulación puede capturar muchos más detalles que un modelo analítico, proporcionando mayor precisión y predicciones más exactas. Las empresas mineras pueden reducir costos significativamente al optimizar el uso de activos y anticipar sus necesidades futuras de equipos.
La incertidumbre en los tiempos de operación y en los resultados puede ser fácilmente representada en modelos de simulación, lo que permite la cuantificación de riesgos y la identificación de soluciones más robustas. En logística, se puede producir una imagen realista usando simulación, incluyendo datos imprevisibles como los tiempos de entrega.
Este ejemplo específico también puede aplicarse al problema más general de gestión de recursos humanos y técnicos, donde las empresas buscan naturalmente reducir el costo de recursos subutilizados, especialistas técnicos o equipos, por ejemplo.
Encontrar el número ideal de empleados para proporcionar una calidad de servicio predefinida a los clientes que visitan un banco.
Primero, para el banco, el nivel de servicio se definió como el tamaño promedio de la fila. Luego, se seleccionaron las medidas relevantes del sistema para definir los parámetros del modelo de simulación: el número y la frecuencia de llegada de clientes, el tiempo que tarda un cajero en atender a un cliente y las variaciones naturales que pueden ocurrir en todos estos, en particular los picos a la hora del almuerzo y las solicitudes complejas.
A continuación, se creó un diagrama de flujo correspondiente a la estructura y procesos del departamento. Los modelos de simulación solo necesitan considerar los factores que impactan el problema que se está analizando. Por ejemplo, la disponibilidad de servicios de oficina para cuentas corporativas o el departamento de crédito no afectan a los servicios para individuos, porque están física y funcionalmente separados.
Finalmente, después de ingresar los datos en el modelo, la simulación podría ejecutarse y observarse su operación a lo largo del tiempo, permitiendo el refinamiento y análisis de los resultados. Si el tamaño promedio de la fila excedía el límite especificado, se aumentaba el número de empleados disponibles y se realizaba un nuevo experimento. Esto podría hacerse automáticamente hasta encontrar una solución óptima.
En general, múltiples escenarios pueden explorarse muy rápidamente variando los parámetros. Pueden ser inspeccionados y consultados mientras están en acción y comparados entre sí. Los resultados del modelado y la simulación, por lo tanto, brindan confianza y claridad a analistas, ingenieros y gerentes.
