Únase a nosotros para aprender cómo el software de simulación predictiva Twinn Witness puede ayudarlo a lograr una toma de decisiones más inteligente y segura
  • Cuándo : miércoles 24 de mayo
  • Hora: 16:00 h (CEST)

La simulación predictiva se usa cada vez más para ayudar a maximizar el ROI de los proyectos de capital y otras iniciativas estratégicas. Pero otra aplicación importante (y a menudo infrautilizada) se relaciona con la toma de decisiones operativas. En este seminario web de 30 minutos, Darren Travers de Twinn le presentará el software de simulación predictiva Twinn Witness y cómo se puede utilizar para ayudar a agilizar la planificación y ahorrar costos, lo que permite a las organizaciones ofrecer más valor.

Aprende e intercambia ideas con nuestros expertos

Darren Travers

Darren es gerente sénior de desarrollo comercial de Twinn, de Royal HaskoningDHV. Tiene experiencia en ayudar a los clientes a comprender el impacto del cambio en el futuro de sus negocios y operaciones a través de la implementación de herramientas de inteligencia de decisiones y soluciones de gemelos digitales.
La simulación predictiva es la ciencia de crear modelos precisos para representar el comportamiento de procesos de la vida real

Los negocios de hoy en día se enfrentan a dificultades crecientes que implican decisiones complejas. Los mercados están cambiando constantemente, la competencia es feroz y los clientes demandan nuevas experiencias innovadoras y niveles de servicio altamente consistentes. La simulación predictiva simplifica esta complejidad. Un modelo simulado de nuestro negocio genera datos del estado futuro potentes y ayuda a demistificar muchos de los procesos analíticos proporcionando una rica visualización interactiva de la información.

La simulación predictiva ayuda tanto a analistas como a los responsables de tomar decisiones a comprender sus procesos de negocio, los datos y cómo éstos se afectan entre sí.

Cuándo utilizar simulación predictiva

Los procesos que involucran alta conectividad, variabilidad, alteraciones y complejidad son ideales para la simulación. Otras técnicas para medidr procesos, como una hoja de cálculo Excel y Mapas de flujo de valor, a menudo tratan estos factores como medias estáticas, con implicaciones críticas para la capacidad de decisión. A medida que las empresas se hacen cada vez más complejas digitalmente y conectadas, estsa implicaciones pueden suponer un punto de inversión. Las simulaciones predictivas permiten verificaciones virtuales "qué pasaría si", donde las verificaciones en la vida real serían inviables, caras y peligrosas.

Nueva información sobre datos y procesos

Los defensores del "big data" afirman que todos los datos deben de ser valiosos. La realidad es que la mayoría de las compañías o no saben qué hacer con sus datos o qué preguntas tienen que hacerles. Un modelo de simulación de los procesos plantea cuestiones clave de gestión de procesos para garantizar que las partes interesadas comprenden la naturaleza dinámica e interconectada de su negocio. Esto da como resultado nuevos conocimientos en cómo se ejecutan los procesos, cómo se están aplicando las políticas y resaltan las áreas de datos particularmente valiosos pero inexistentes.

Análisis predictivo

Una vez que se crea un modelo de simulación predictivo del proceso comercial, las empresas pueden realizar preguntas "¿qué pasaría si?" del modelo y probar escenarios. Esto permite comprender el impacto futuro y la consecuencia de cada escenario, sin incurrir en ningún riesgo o coste. Esta previsión brinda una poderosa claridad de decisión en áreas como inversiones de capital, planificación de recursos y diseño de procesos, o incluso políticas de servicio. La simulación predictiva conduce a decisiones comerciales más inteligentes e impulsa un mayor retorno de las inversiones.

Los fundamentos de la simulación predictiva

Existen diferentes tipos de modelado de simulación. Lanner está especializada en las técnicas de simulación de eventos discretos pero también ofrece un abanico de otras métodos de simulación. La simulación de eventos discretos (Discrete Event Simulation o DES, en inglés) funciona modelando eventos individuales que ocurren utilizando un motor basado en el tiempo, teniendo en cuenta recursos, restricciones, e interacción con otros eventos. El modelo puede reflejar la reglas del proceso, aleatoriedad y variabilidad que afecten al comportamiento de sistemas reales y entornos de explotación complejos. Al crear un espejo de los procesos se puede experimentar con diferentes escenarios "qué pasaría si" sin el riesgo o gasto que supondría alterar los procesos reales.

Introducción a la simulación predictiva

El software insignia de Lanner, WITNESS Horizon, permite a los modeladores profesionales desarrollar rápidamente modelos de simulación predictivos, ricos en funciones que brindan una visión incomparable de los procesos a través de la visualización dinámica de datos y la libertad de probar opciones en un entorno virtual sin riesgos.

Royal HaskoningDHV ha lanzado Twinn, una nueva marca de soluciones digitales, que ayuda a las organizaciones a gestionar oportunidades y riesgos para tomar decisiones estratégicas y operativas mejor informadas

Hace tres años, Lanner fue adquirida por Royal HaskoningDHV. Durante este tiempo, hemos fortalecido aún más nuestras soluciones digitales y complementado la amplia experiencia en ingeniería y dominio de RHDHV con nuestras tecnologías de simulación y gemelos digitales líderes en el mundo, con el objetivo final de generar más valor para nuestros clientes y socios en todo el mundo.

Hoy, nos complace compartir con ustedes que Lanner ahora forma parte de Twinn by Royal HaskoningDHV, una marca de soluciones digitales que brinda inteligencia para la toma de decisiones a través de nuestra profunda experiencia en el dominio, software y datos, líderes en el mundo. Twinn le ayuda a administrar oportunidades y riesgos y a tomar decisiones estratégicas y operativas más informadas.

Al reunir nuestras soluciones digitales bajo una marca unificadora, podemos brindar un mejor servicio a nuestros clientes al proporcionar la inteligencia de decisiones para ayudarlo a comprender sus operaciones, predecir el estado futuro de sus procesos, prevenir interrupciones y optimizar el rendimiento. Twinn se basa en la experiencia de los 6000 ingenieros de Royal HaskoningDHV y más de 140 años de herencia de innovación para ayudarle a impulsar el rendimiento hoy y transformar su negocio para el mañana.

El CEO Erik Oostwegel dijo: "En el entorno empresarial actual, las organizaciones necesitan formas eficientes y efectivas de comprender la compleja interacción entre sus mundos físico y digital. A través de su combinación de software, datos y profunda experiencia en el dominio, Twinn ayuda a responder preguntas específicas de la dinámica de la industria. Además, proporciona información procesable para superar los desafíos relacionados con la sostenibilidad, la resiliencia y la transformación digital”.

Twinn reúne la cartera de software líder y soluciones de datos de Royal HaskoningDHV, incluidas marcas reconocidas como Aquasuite, Smart Mooring, Lanner, Ambiental, Uptime y Ensis. Se basará aún más en la profunda experiencia en el dominio de Royal HaskoningDHV para brindar soluciones en múltiples sectores, incluidos los servicios financieros, los servicios públicos de agua, la industria, la energía, el transporte marítimo y la logística.

Como marca de soluciones digitales, permite a las organizaciones:

  • Comprender la realidad de su estado actual de operaciones y el impacto de los riesgos y oportunidades.
  • Predecir el estado futuro de procesos, activos y recursos
  • Evitar las interrupciones anticipando y preparándose para el cambio
  • Optimizar el rendimiento mejorando la toma de decisiones en tiempo real y la automatización de procesos

El Director Global Digital de Royal HaskoningDHV, David de Graaf, comentó: "Twinn tiene la agilidad de una empresa de tecnología al tiempo que aprovecha nuestros 140 años de experiencia en ingeniería y experiencia en todas las industrias. Fortalece nuestro enfoque en el crecimiento futuro a medida que encontramos nuevas formas de brindar valor a los clientes y fortalecer nuestras soluciones competitivas. Es otro paso en nuestra misión de mejorar las sociedades mejorando las decisiones que los clientes toman hoy para un mañana más sostenible".

(CC)  https://creativecommons.org/licenses/?lang=es_ES

(cc)

Por Briain O'Dowd.

La Agencia Internacional de la Energía (AIE, o IEA en inglés) la ha llamado "la primera crisis verdaderamente global de la historia" y está golpeando a Europa de manera desproporcionada. El gas ruso representa el 30-45 % de la demanda europea de gas y gasta casi 100 millones de euros, por lo que reducir la dependencia tendrá el potencial de salvar vidas este invierno.

Con la creciente amenaza de que el gas ruso no esté disponible este invierno, el Gas Natural Licuado (GNL) se ha convertido en la solución más disponible con un mercado global establecido y una infraestructura de gas fácilmente disponible en toda Europa. Como combustible de transición hacia un futuro más verde, el GNL normalmente produce entre un 40% y un 45% menos de dióxido de carbono (CO2) que el carbón y entre un 30% y un 35% menos que el petróleo, lo que lo convierte en el combustible fósil con bajas emisiones de carbono.

Con la fiebre del GNL en toda Europa, las Unidades de Regasificación de Almacenamiento Flotante (FRSU) pueden implementarse más rápidas que la infraestructura terrestre, lo cual es particularmente atractivo en medio de este contexto geopolítico y económico. Comprender la viabilidad de la implementación es solo el primer paso. Los verdaderos desafíos surgen cuando se considera cómo equilibrar las restricciones de almacenamiento, la extracción variable y la variabilidad en la escala de los buques y el tamaño de los paquetes, y cómo optimizar la planificación de la demanda anual. Muchos de estos desafíos se pueden identificar y mitigar antes de que la FRSU esté operativa.

La planificación de la demanda de FSRU es particularmente compleja en este momento

Administrar y escalar las FSRU en este entorno dinámico e incierto implica grandes desafíos. Además de los fundamentos sobre la programación de barcos y el tamaño del barco/paquete, los operadores deben tener en cuenta variables como:

  • Confiabilidad del equipo
  • Mantenimiento planificado y no planificado
  • Fluctuaciones estacionales, restricciones de luz diurna y patrones climáticos/de mareas
  • Operaciones portuarias y de canales
  • Tasas de regasificación
  • Contratos de suministro y tarifas de despacho de gas

Hay un gasto significativo involucrado en hacerlo mal. Por ejemplo, si un barco no puede descargar su paquete, la demora puede escalar rápidamente y costar a los operadores cientos de miles de dólares por día.

La simulación predictiva simplifica la optimización del plan de demanda anual

Ninguna hoja de cálculo puede manejar este nivel de complejidad, y ahí es donde la simulación predictiva añade valor real. Modela activos y procesos dinámicos, lo que le permite analizar escenarios hipotéticos que involucran variables complicadas, y sin riesgos.

El simulador de logística de GNL de Lanner (basado en WITNESS) lo hace fácil con una solución lista para usar. Se basa en 30 años de experiencia trabajando en la industria del GNL y los algoritmos incorporados lo ayudan a optimizar el plan de demanda anual para un perfil determinado, considerando todas las variables y sistemas involucrados en las operaciones.

Veamos un ejemplo.

Planificación de capacidad, proveedores satisfechos e inversiones específicas

Estas son 3 formas en que un importante operador europeo de GNL se benefició de la simulación predictiva mientras buscaba atraer nuevos transportistas.

Utilizaron el Simulador de logística de GNL para demostrar a los proveedores que podían proporcionar la capacidad requerida. De hecho, la modelación incluso demostró que habría capacidad por encima de las proyecciones iniciales, lo que les permitió establecer contratos por un 6% más.

Además, utilizando el simulador, el equipo ejecutó escenarios para diferentes oportunidades de expansión de capacidad para determinar cuál ofrecería el mejor retorno de la inversión. Esto les ayudó a dirigir 165 millones de euros de inversión de capital de la forma más eficaz.

La simulación predictiva puede ayudar a planificar, escalar y eliminar riesgos en este momento crítico en la historia de la industria energética.