«…debemos hacer una simulación.» – estas son palabras que suenan retadoras y hasta cierto punto enigmáticas. Pero no deben serlo: simular un proceso (o cualquier fenómeno) es tal vez la forma más práctica de entender el comportamiento de algo que existe y no entendemos, o que no existe y queremos entender antes de hacerlo realidad. No es necesario ser científicos ni expertos en tecnología para hacerlo, sólo se precisa creatividad y mucha curiosidad

La lista situaciones en las cuales es necesario recurrir a la simulación para comprender algún fenómeno es variada y extensa. La logística y la gestión de la cadena de suministro no se escapa de esta lista, y con toda razón: sería demasiado arriesgado construir instalaciones, adquirir una flota de vehículos, o implementar nuevas tecnologías tan sólo «para ver qué sucede».

Simular requiere principalmente de atención a los detalles, aquellos que definen el comportamiento de lo que buscamos modelar y que muchas veces pasamos por alto. Yendo más allá, el éxito de una simulación radica en que ofrezca la información que se busca: no importa qué tan exacto es el modelo que construimos si no se refiere a lo que buscamos solucionar y no ofrece detalles sobre lo que se necesita conocer; principalmente porque en la mayoría de los casos, de un proyecto de simulación dependen decisiones que involucran muchos intereses de muchas personas.

Los siguientes artículos relacionados serán útiles para ir más allá en este tema:

• Alternativas de software libre para simulación en Logística.

• Simulación & Optimización: buscando una Supply Chain inteligente.

Para comenzar, además de los artículos mencionados arriba, referimos al lector a una lista de herramientas de simulación disponibles para casi cualquier tipo de proyecto. En esta lista de herramientas disponibles se encuentran alternativas Gratuitas y Open Source, como también de licencia comercial privada.

Herramientas de Simulación por Eventos Discretos  

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(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_discrete_event_simulation_software)

Consejo 1: ¿quién está involucrado?

Identificar quién está involucrado o interesado en el desarrollo y los resultados del proyecto de simulación al principio parece obvio, pero si se revisa en detalle se encontrarán más personas que puedan tener interés en  conocer los resultados o ser incluidos en el proyecto mismo para asegurarse de que sus intereses están bien representados.

Además de contar con la opinión y la información de quienes están interesados, también ampliamente conocidos como Stakeholders, es crucial definir muy bien qué es lo que ellos definen como resultados exitosos, información útil o soporte para tomar decisiones. Muchas «fallas» en los proyectos de simulación no son fallas como tal, sino desviaciones entre las expectativas de las personas y la manera en que la información que arroja la simulación es presentada, interpretada o entregada a los stakeholders.

Consejo 2: No ser ajeno al sistema.

Aunque esta recomendación parece obvia e innecesaria, lo más común es encontrarnos frente a un sistema, proceso o estructura que debemos simular pero que no conocemos en detalle. Tener nociones de cómo funciona el sistema, o incluso trabajar directamente con él no quiere decir que necesariamente sabemos todo lo necesario para realizar una simulación. Por ejemplo, no es suficiente conocer la demanda promedio de productos, debemos llegar a saber a qué distribución de probabilidad se aproxima su comportamiento. Tampoco es suficiente saber que el año pasado se procesó una cantidad determinada de productos por hora, debemos además contrastar estos datos con años anteriores y con los pronósticos para años subsiguientes. Así, por más familiarizados que estemos con lo que deseamos simular, siempre existirán detalles que deben investigarse más a fondo para lograr un modelo funcional y en el cual se puedan basar decisiones a futuro.

Consejo 3: Todo está dado en las especificaciones.

Se debe crear un marco claro de especificaciones técnicas, procedimentales y de comunicación para que, en torno él, gire todo lo que será desarrollado del proyecto. Aquí es donde se vuelve crucial contar con tanta información, opiniones y perspectivas diferentes como sea posible, para que este marco de especificaciones contenga lo que los principales stakeholders necesitan, esperan y desean del proyecto de simulación. Esto, aunque parezca una formalidad y tal vez demasiado para pequeños proyectos, su utilidad será evidente conforme el proyecto avance; nunca es buena idea dejar de lado el marco de especificaciones.

Entre otras cosas, los siguientes aspectos deberían hacer parte de este marco de especificaciones del proyecto de simulación:

• Objetivos y enfoque del proyecto.
• Nivel de detalle del modelo y los resultados.
• Entregables.
• Requerimientos de información.
• Asunciones y lógica de análisis y de control.
• Lineamientos de análisis de la información y reportes.
• Marco temporal y metas de entrega.
• Prototipo**

Consejo 4: Prototipo**

Respecto al prototipo de la simulación, es común considerarlo como algo que normalmente vendría en etapas posteriores del proyecto. Sin embargo, contar con un prototipo en esta etapa, por simple o primitivo que sea, permitirá a los involucrados recordar y vislumbrar todo tipo de complejidades, adiciones y características especiales que deberían incluirse en el proyecto. Se recomienda tener un prototipo, sin importar qué tan simple sea, hacia el momento de la definición del marco de especificaciones, o inmediatamente después; esto permitirá la agilidad del desarrollo y ahorrará muchísimo esfuerzo, tiempo y recursos en cambios y adiciones posteriores.

Consejo 5: Gestionar y no ser gestionado.

Por lo general se encarga una simulación en momentos críticos, casi nunca desde el principio. Es común que la decisión de realizar una simulación se desprenda de la incapacidad de entender un problema, o de la inminencia de una decisión que aún no se comprende lo suficiente como para actuar con confianza. Esto impone un sentido de urgencia que típicamente sesga la evolución de un proyecto de simulación hacia la improvisación; nada podría ser más perjudicial.

El objetivo principal de una simulación es ofrecer «entendimiento valioso» para la toma de decisiones, y es importante siempre recordar que una simulación ofrece eso: entendimiento, información aproximada que nos da una idea de la realidad y nunca respuestas exactas. Por lo tanto, realizar una simulación y quedarse apenas con un primer resultado de una primera fase de simulación puede llegar a ser tan etéreo como no contar con la simulación misma. Esta realidad debe comunicarse a los involucrados y responsables del proyecto, para que se tenga en cuenta que de la prisa no se obtendrá casi ninguna utilidad en lo que a este tema se refiere.

Consejo 6: Datos y su uso.

La información necesaria para crear una simulación por lo general no está disponible de inmediato. Lo más común es encontrarnos frente a la tarea de combinar y procesar información de la cual obtener lo que necesitamos, o incluso levantar información primaria para poder trabajar con ella, emprendimiento que suele tomar tiempo y tener altos costos.

No sólo eso, además es común apresurarnos a usar los datos disponibles (o recolectados) tal como están, sin filtro, limpieza ni ningún tipo de normalización. Esto puede conllevar rápidamente a un modelo que fundamentalmente está errado, y que además su problema está escondido en los datos y no en su configuración, llevándonos potencialmente al fracaso sin siquiera enterarnos. Datos con errores, con observaciones extraordinarias o información que aunque esté correcta, conceptualmente no puede mezclarse con otra dada su naturaleza, son ejemplos comunes de sesgos de este tipo.

Consejo 7: Construir e iterar.

Construir el modelo es la parte divertida, y difícil. Existen varias aproximaciones dentro de las cuales hay dos que se destacan: «amplitud primero» y «profundidad primero». «Amplitud primero» se refiere a construir un modelo inclusivo que abarque buena parte o todo el sistema, pero de manera simplificada, y a partir de ahí comenzar a refinarlo. La otra aproximación, de «profundidad primero» se refiere a la modularización del modelo para que, una vez desarrollado y validado cada módulo en su máxima expresión de complejidad y cercanía a la realidad, no sea necesario revisarlo mucho o incluso nunca más.

 

Problemas y resultados: inesperados o inexplicables?

Los resultados inesperados no son un problema, de hecho es lo que mejor información arroja acerca del comportamiento del sistema que estamos modelando. El verdadero problema son los resultados inexplicables, que aún usando las herramientas de análisis disponibles no es posible entenderlos. Investigar los orígenes de resultados inesperados e inexplicables es la mejor manera de encontrar las características más sensibles de un modelo.

También se recomienda contar con personas que estén relacionadas con el tema, para explicarles de manera secuencial el funcionamiento y los resultados del modelo de simulación. A través de este proceso, en conjunción con la retroalimentación de las personas a quien se les explica, es más sencillo encontrar problemas e inconsistencias en el modelo.

¿Ya terminamos?

Hacia el final del proyecto es donde se torna más importante contar con un marco de referencia claro, ya que siguiendo las especificaciones técnicas se puede saber si falta algo por hacer, o si de hecho se está haciendo algo que sobrepasa las necesidades del proyecto de simulación. Por lo general, se invierte demasiado tiempo y esfuerzo en temas estéticos como la animación o visualización gráfica de una simulación, y a menos que eso en realidad sea uno de los requerimientos de los stakeholders, se convierte en un desperdicio de tiempo, recursos y esfuerzo.

 

Consejo 8: Validar.

Una vez listo el modelo de simulación, validarlo con la realidad del proceso simulado y las personas directamente involucradas en dicho proceso es clave para el éxito del proyecto. Si por ejemplo, estamos simulando las operaciones de carga y descarga de mercancías en un centro de distribución, no basta con validar con el jefe de operaciones; la información más valiosa y la mejor validación probablemente provenga de los operarios que realizan la actividad misma: muchas veces existen vastas diferencias entre los diagramas de flujo de manuales corporativos y la realidad de las operaciones.

Además, teniendo en cuenta que los modelos que mejor se ajustan a la realidad son los que incluyen variables probabilísticas (o al menos no determinísticas), el proceso de validación de tal modelo por lo general tomará tiempo y muchas observaciones, con basta con simplemente compararlo una vez, o durante un solo día.

 

Consejo 9: Experimentar y analizar.

La verdadera utilidad de la simulación es poder contar con la comparación directa de diferentes escenarios, sus configuraciones, métricas y resultados para tomar decisiones basándose en esa comparación. Por lo tanto, una vez el modelo se ha construido y ha sido validado, experimentar con el modelo y contrastar muchos escenarios viables es imperativo para poder ofrecer información que facilite la toma de decisiones.

También es útil revisar el marco de especificaciones y el perfil de cada stakeholder, para presentar la información necesaria, en un formato y perspectiva que resulte útil y que facilite la toma de decisiones en lugar de entorpecerla.

 

Fuente.

Sturrock, D. T. (2009, December). Tips for successful practice of simulation. In Simulation Conference (WSC), Proceedings of the 2009 Winter (pp. 34-39). IEEE.