Simulación y dinámica de sistemas

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Caso de estudio Noviembre 2017 - año 10 Nro. 89 Casos de estudio La Simulación como herramienta de Apoyo a la toma de Decisiones Noviembre, 2017

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Caso de estudio

Noviembre 2017 - año 10 Nro. 89

Casos de estudio

La Simulación como

herramienta de Apoyo a la

toma de Decisiones

Noviembre, 2017

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La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones

Noviembre 2017

Introducción

La simulación es una de las herramientas del

análisis cuantitativo que se utiliza más

extensamente. Varias encuestas a las más

grandes corporaciones estadounidenses,

revelan que más de la mitad utilizan la

simulación en la planeación corporativa1.

Dentro de las herramientas de simulación, los

modelos de dinámica de sistemas se han estado

utilizado ampliamente en los últimos 20 años

en proyectos de desarrollo complejos, y han

demostrado su valor para contribuir a un

rendimiento de proyectos significativamente

mejorado.

Los modelos de dinámica de sistemas facilitan

la gestión estratégica de proyectos, incluida la

planificación del proyecto (establecimiento del

cronograma y presupuesto inicial, la estructura

de la organización, el modelo de proceso, etc.),

la determinación de sistemas de medición y

recompensa, la evaluación de riesgos y el

aprendizaje de proyectos anteriores2.

Del mismo modo, la Dinámica de Sistemas ha

estado ayudando, como herramienta de

simulación avanzada, a la mejora de procesos.

Se introduce a continuación los conceptos

básicos de estas herramientas y un caso de

1 Barry Render, Métodos cuantitativos para los negocios 2 James M. Lyneis, Kenneth G. Coopera and Sharon A. Elsa

éxito llevado a cabo por la empresa Anylogic™ y

Simcastia, la unidad de negocio de simulación y

optimización dentro de la empresa Continente Siete.

Modelado y simulación3

El modelado es una forma en se puede

resolver problemas del mundo real. Se

puede construir un modelo que use un

lenguaje de modelación para representar el

sistema real. Este proceso supone

abstracción, es decir que se incluyen los

detalles que se cree que son importantes y

se deja de lado aquellos que se cree que no

son tan importantes.

El modelo es siempre menos complejo que el

sistema original. Las fases de creación de

modelos - mapear el mundo real al mundo

de los modelos, elegir el nivel de abstracción

y elegir el lenguaje de modelado - son menos

formales que el proceso de usar modelos

para resolver problemas. Es más un arte que

una ciencia4.

Luego de haber creado el modelo, y a veces

incluso mientras se lo construye, se puede

comenzar a explorar y comprender la

estructura y el comportamiento del sistema,

probar cómo se comportará en una variedad

de condiciones, jugar y comparar escenarios,

y luego optimizar. Después de encontrar la

solución, puede ser aplicada al mundo real.

3 Anylogic 7 in 3 days 4 Ilya Grigoryev

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Modelar es encontrar el camino desde el

problema hasta su solución a través de un

mundo libre de riesgos donde se permite

cometer errores, deshacer cosas, retroceder

en el tiempo y comenzar de nuevo.

Tipos de modelos

Hay muchos tipos de modelos, incluidos los

mentales que todos utilizamos para

comprender cómo funcionan las cosas en el

mundo real: amigos, familiares, colegas,

conductores de automóviles, el pueblo

donde vivimos, las cosas que compramos, la

economía, los deportes, y política. Todas

nuestras decisiones, qué deberíamos decirle

a nuestro hijo, qué deberíamos comer para

el desayuno, a quién deberíamos votar, o

dónde deberíamos llevar a cenar a nuestra

novia, están todas basadas en modelos

mentales.

Las computadoras son potentes

herramientas de modelado y nos ofrecen un

mundo virtual flexible donde podemos crear

casi cualquier cosa imaginable. Por

supuesto, hay muchos tipos de modelos de

computadora, desde hojas de cálculo básicas

que permiten modelar gastos hasta

herramientas de modelado de simulación

complejas que ayudan a los usuarios

experimentados a explorar sistemas

dinámicos como mercados de consumidores

y campos de batalla.

Modelo analítico vs. simulación

Pida a los equipos de planificación

estratégica, previsión de ventas, logística,

marketing o gestión de proyectos de una

organización importante, que nombren su

herramienta de modelado favorita, y

encontrará rápidamente que La Planilla de

Cálculo es la respuesta más popular.

Ella tiene varias ventajas: está ampliamente

disponible, es muy fácil de usar y le permite

agregar scripts a sus fórmulas a medida que

la lógica de su hoja de cálculo se vuelve cada

vez más sofisticada.

Fuente: Anylogic™

Aplicaciones de la simulación

La figura anterior muestra una cantidad de

aplicaciones de simulación, todas ordenadas

por el nivel de abstracción de los modelos

correspondientes.

En la parte inferior se encuentran los

modelos de nivel físico que utilizan

representaciones altamente detalladas de

objetos del mundo real. En este nivel nos

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preocupamos por la interacción física, las

dimensiones, las velocidades, las distancias y

los tiempos.

Los frenos antibloqueo de un automóvil, la

evacuación de los aficionados al fútbol

desde un estadio, el tráfico en una

intersección controlada por un semáforo y

las acciones de los soldados en el campo de

batalla son ejemplos de problemas que

requieren modelado de baja abstracción.

Los modelos en la parte superior son muy

abstractos, y generalmente usan agregados

tales como poblaciones de consumidores y

estadísticas de empleo en lugar de objetos

individuales.

Dado que sus objetos interactúan a un alto

nivel, pueden ayudarnos a entender

relaciones tales cómo el dinero que gasta

nuestra empresa en publicidad influye en

nuestras ventas, sin necesidad de modelar

pasos intermedios.

Otros modelos tienen un nivel de

abstracción intermedio. Si modelamos un

departamento de emergencia de un

hospital, podemos preocuparnos por el

espacio físico si queremos saber cuánto

tiempo le toma a alguien caminar desde la

sala de emergencias a una sala de

radiografías, pero la interacción física entre

las personas en el edificio es irrelevante.

En un modelo de un proceso comercial o un

centro de llamadas, podemos modelar

operaciones secuenciales y duración en

lugar de su ubicación. En un modelo de

transporte, se debe considerar

cuidadosamente la velocidad del camión o

del vagón de ferrocarril, pero en un modelo

de cadena de suministro de nivel superior,

simplemente asumimos que un pedido tarda

entre siete y diez días en llegar.

Elegir el nivel de abstracción correcto es

fundamental para el éxito de su proyecto de

modelado, pero descubrirá que es bastante

fácil una vez que haya decidido qué desea

incluir y qué quedará por debajo del nivel de

abstracción5.

En el proceso de desarrollo del modelo, es

normal, incluso deseable, reconsiderar

ocasionalmente el nivel de abstracción del

mismo. En la mayoría de los casos,

comenzará en un nivel de abstracción alto y

agregará detalles a medida que los necesite.

Los tres métodos en simulación de modelado

El modelado de simulación moderno utiliza tres

métodos:

▪ evento discreto,

▪ basado en agentes, y

▪ dinámicas de sistemas.

Fuente: Anylogic™

5 Ilya Grigoryev

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Métodos en simulación de modelos

En el modelado de simulación, un método es

un marco que usamos para asignar un

sistema del mundo real a su modelo. Puede

pensar en un método como un tipo de

lenguaje o una especie de "términos y

condiciones" para la construcción de

modelos.

Como se mencionó anteriormente, hay tres

métodos: Sistemas dinámicos, Modelado de

eventos discretos, y Modelado basado en

agentes.

Cada método sirve a un rango específico de

niveles de abstracción.

La dinámica del sistema supone una

abstracción muy alta, y normalmente se

utiliza para el modelado estratégico.

El modelado de eventos discretos admite la

abstracción media y media baja.

En el medio están los modelos basados en

agentes, que pueden variar desde modelos

muy detallados donde los agentes

representan objetos físicos hasta modelos

muy abstractos donde los agentes

representan a compañías o gobiernos

competidores.

También puede encontrarse que la mejor

manera de modelar las diferentes partes de

un sistema es usar diferentes métodos, y en

estas situaciones, un modelo de múltiples

métodos satisfará mejor sus necesidades6.

6 Borshchev, 2013

Caso presentado en el AnyLogic Conference

2016: Maintenance Scheduling Tool in the

Oil and Gas Industry

Descripción del caso

YPF es la compañía de petróleo y gas más grande

de la Argentina, con una participación de

mercado del 43% en la producción de petróleo y

gas, y 58% en gasolina. Siendo la tercera

compañía más grande de Sudamérica, YPF

emplea a 72,000 personas directa e

indirectamente, y posee 92 bloques de

producción y 48 bloques de exploración en

cuencas en todo el país.

Problema

YPF apuntaba a reducir los costos asociados con

el tiempo de inactividad en el mantenimiento de

los pozos petroleros y la avería de los equipos.

El análisis mostró que la causa principal de las

ineficiencias era la falta de un proceso sólido de

programación del mantenimiento.

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Fuente: Anylogic™

El problema principal fué que el proceso de

programación se descentralizó, y los

planificadores asignaron de forma

independiente cientos de órdenes de trabajo

cada mes.

Diversos planificadores asignaban tareas para

equipos múltiples sin una coordinación

adecuada entre ellos. Esto les impidió crear

horarios óptimos, lo que ocasionó pérdidas de

tiempo de inactividad y una utilización

ineficiente de los recursos.

YPF se acercó a Simcastia, la unidad de negocio

de simulación y optimización dentro de

Continente Siete (una empresa argentina de

ciencia de datos empresariales), para desarrollar

una herramienta de programación para agilizar

la gestión de activos en todas las instalaciones

de YPF.

El proyecto piloto se llevó a cabo para Rincón de

los Sauces, un yacimiento petrolífero ubicado en

Neuquén, Argentina, con 700 pozos (incluidos

pozos de inyección de agua y pozos petroleros),

cerca de 100 cuadrillas de trabajo y más de 100

órdenes semanales de mantenimiento.

Fuente: Anylogic™

Solución

Para gestionar un sistema de mantenimiento de

yacimientos petrolíferos que incluía varias partes

interactivas, políticas personalizadas,

restricciones y eventos dependientes del tiempo,

el uso de hojas de cálculo y optimizadores

analíticos no era suficiente.

Los consultores de Simcastia desarrollaron una

solución de optimización basada en simulación

para gestionar esta complejidad. Eligieron el

software de simulación AnyLogic por su

flexibilidad única, lo que les permitió modelar

comportamientos de recursos específicos y

reglas de procesos personalizados.

El modelo de simulación incluía sitios con

ubicaciones con referencia GIS, órdenes de

trabajo preventivas y correctivas que constaban

de múltiples tareas y recursos (personal y

equipo) con habilidades y horas de trabajo.

Todos estos elementos se modelaron como

agentes con propiedades únicas y patrones de

comportamiento.

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Los costos calculados en el modelo incluyeron:

Costos de pérdida de producción de Wells,

incluidas las interrupciones programadas no

programadas.

Costos relacionados con los recursos (tanto horas

de trabajo regulares como extra).

Costos relacionados con viajes.

La solución desarrollada por Simcastia se basó

en un modelo de simulación de procesos de

mantenimiento AnyLogic y algoritmos de

optimización personalizados. La optimización

basada en simulación utilizó algoritmos para

asignar recursos a órdenes de trabajo y

completar estas órdenes de trabajo de la manera

más rápida posible.

La interfaz de la solución de software permitió a

los planificadores ajustar los parámetros del

modelo, como los costos asociados, las

condiciones climáticas que impiden algunos

procesos, los calendarios de disponibilidad de

recursos y las reglas de priorización. Al cambiar

los parámetros del modelo, los planificadores

podrían alimentar los datos del modelo

relevantes para el entorno cambiante.

Combinando la simulación con la optimización,

la herramienta produjo planes operativos para 9,

12 y 30 días. También proporcionó varias

estadísticas que se muestran en los paneles,

incluidos los detalles del plan operativo, las

programaciones por recurso y sitio, los costos y

las tareas por tipo, las tasas de utilización de

recursos, las horas adicionales trabajadas y las

distancias cubiertas.

Tableros: asignación de recursos y estadísticas del plan.

Fuente: Anylogic™

La solución resultante se integró con las bases de

datos del cliente y SAP, convirtiéndose en parte

de la infraestructura de software de planificación

de la compañía.

Resultados

Este proyecto proporcionó al campo petrolífero

Rincón de los Sauces una herramienta de apoyo

a la toma de decisiones para la programación de

mantenimiento, que ayudó a mejorar la

eficiencia operativa del sitio y dio como

resultado:

▪ El tiempo de ejecución de la orden de

trabajo aumentó en un 11%.

▪ El mantenimiento preventivo se

incrementó al 95% en seis meses.

▪ La reducción de retraso de

mantenimiento correctivo fue del 56%.

▪ La reducción de pérdidas de producción

de aceite no programadas fue del 50%.

▪ El impacto económico directo del

proyecto incluyó un ahorro anual de $

18 millones en Rincón de los Sauces.

Como segunda etapa, la implementación de los

activos de Mendoza (mucho más grandes y más

complejos) ya comenzó, y la hoja de ruta apunta

a la implementación a nivel nacional para fines

de 2018, con ahorros esperados de $ 234

millones por año.

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Conclusiones

La simulación es una de las herramientas más

utilizadas y mejor aceptadas por las Ciencias de la

Gestión. Se puede mencionar entre sus ventajas y

desventajas los siguientes puntos:

PROS:

▪ Es relativamente sencilla y flexible.

▪ El avance de la informática y softwares

dedicados hacen que sean cada vez más

fáciles de desarrollar.

▪ Puede utilizarse para analizar situaciones

cotidianas grandes y complejas que no

pueden resolverse mediante modelos

convencionales del análisis cuantitativo.

▪ Las simulaciones permiten las preguntas del

tipo: ¿qué pasaría si …?

▪ No interfieren con el sistema real.

▪ Permite el estudio de efectos interactivos.

▪ Permiten realizar compresión del tiempo.

▪ Permite introducir complicaciones

prácticas.

CONS

▪ Los buenos modelos de simulación para

manejar situaciones complejas pueden ser

muy caros.

▪ No generan soluciones óptimas para los

problemas.

▪ Las analistas deben generar todas las

condiciones y restricciones para los casos

que quieran examinar.

▪ Cada modelo de simulación es único.

Cuando un sistema contiene elementos cuyo

comportamiento está regido por el azar se puede aplicar el

método de simulación Mont Carlo, uno de los tradicionales

y simples de implementar.

Sergio Salimbeni

[email protected]