Simulación y dinámica de sistemas
8
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
-
Upload
sergio-salimbeni-gandino-eng-mba-phd -
Category
Business
-
view
110 -
download
6
Transcript of Simulación y dinámica de sistemas
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
2 www.activus.com.ar [email protected]
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
3 www.activus.com.ar [email protected]
La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones
Noviembre 2017
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
4 www.activus.com.ar [email protected]
La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones
Noviembre 2017
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
5 www.activus.com.ar [email protected]
La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones
Noviembre 2017
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.
6 www.activus.com.ar [email protected]
La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones
Noviembre 2017
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.
7 www.activus.com.ar [email protected]
La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones
Noviembre 2017
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.
8 www.activus.com.ar [email protected]
La Simulación como herramienta de apoyo a la Toma de Decisiones
Noviembre 2017
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
