Las empresas de hoy se enfrentan a decisiones cada vez más difíciles y complejas. Los mercados cambian constantemente, la competencia es feroz y los clientes exigen nuevas experiencias innovadoras y niveles de servicio consistentemente altos. Añádase a esto el auge de la Industria 4.0, con empresas impulsadas a adoptar modelos digitales que abarcan conectividad, análisis de datos y un enfoque más fuerte en el cliente.

La simulación predictiva simplifica esta complejidad. Un modelo simulado del negocio genera potentes datos de estado futuros y ayuda a desmitificar gran parte del proceso analítico al proporcionar una rica visualización interactiva de información.

La simulación predictiva ayuda tanto a los analistas como a los tomadores de decisiones a comprender sus procesos comerciales, datos y cómo se afectan entre sí.

Nueva información sobre datos y procesos

Los defensores de Big Data afirman que todos los datos deben ser valiosos de alguna manera. La realidad es que la mayoría de las empresas no saben qué hacer con sus datos o aún están resolviendo qué preguntas deben hacer.

El enfoque estructurado utilizado por Lanner para crear un modelo de simulación es en sí mismo una poderosa metodología analítica predictiva. A esto lo llamamos Lanner Simulation Methodology™. Plantea preguntas clave de gestión de procesos para garantizar que las partes interesadas entiendan la naturaleza dinámica e interconectada de su negocio. Esto da como resultado nuevos conocimientos sobre cómo se ejecutan los procesos, cómo se aplican las políticas y destaca áreas de datos particularmente valiosos pero todavía no disponibles.

Nuevos datos y previsión de procesos

Una vez que se crea un modelo de simulación predictiva del proceso de negocio, las empresas pueden preguntar preguntas "¿y si?" del modelo y correr escenarios. Esto les permite comprender el impacto futuro y las consecuencias de cada escenario, sin incurrir en ningún riesgo o coste. Esta previsión puede resultar inestimable para todos los ciclos de planificación empresarial, independientemente de si sus horizontes se miden en décadas, meses, días u horas.

La capacidad de probar diferentes opciones en un mundo virtual, antes de decidir qué camino tomar, brinda una valiosísima claridad de decisión en áreas tales como inversiones de capital, planificación de recursos, diseño de procesos o incluso políticas de servicio. La simulación conduce a decisiones comerciales más inteligentes y genera un mayor retorno de las inversiones.

Simulación predictiva - Las bases

La simulación predictiva, utilizando software, es la ciencia de crear modelos estadísticamente precisos para representar el comportamiento de los sistemas y procesos de la vida real.

Existen diferentes tipos de modelos de simulación. Lanner se especializa en técnicas de simulación de eventos discretos, pero también ofrece una variedad de otros enfoques de simulación. La simulación de eventos discretos (DES) funciona modelando eventos individuales que ocurren usando un motor basado en el tiempo, teniendo en cuenta los recursos, las restricciones y la interacción con otros eventos. Esta técnica puede reflejar fácilmente las reglas del proceso, la aleatoriedad y la variabilidad que afectan el comportamiento de los sistemas de la vida real y los entornos operativos complejos. De esta forma, los modelos pueden reflejar procesos complejos y dinámicos de negocios reales, como una instalación de fabricación, un banco o un aeropuerto.

Cuándo utilizar la simulación predictiva

Los procesos que implican alta conectividad, variabilidad, interrupciones y complejidad de interacción son ideales para la simulación. Otras técnicas para medir procesos, como las hojas de cálculo de Excel y los mapas de flujo de valor, a menudo ignoran o tratan estos factores como promedios estáticos, con implicaciones críticas para la toma de decisiones. A medida que las empresas se vuelven más complejas digitalmente y se conectan con la Industria 4.0, estas implicaciones pueden convertirse en un cambio de juego.

El modelado de simulación predictiva ofrece ventajas convincentes sobre las opciones de prueba en la vida real, tanto en términos de costes, tiempo y repetibilidad. Esto es particularmente significativo cuando existe variabilidad, interrupción y complejidad. Imaginemos experimentar con opciones "¿y si?" en una línea de producción real, o dentro de una unidad A&E en funcionamiento. Sería poco práctico y posiblemente peligroso.

Hay muchos ejemplos que muestran cómo WITNESS contribuye a la mejora de procesos. Por ejemplo, hemos ayudado a diseñar algunos de los hospitales más grandes y complejos del mundo, por los que se han ganado premios de diseño.

WITNESS también ofrece un servicio flexible. WITNESS se puede usar para modelado general y se puede extender a aplicaciones de usuario final. Regularmente se crean recursos de simulación específicos de problemas para organizaciones que necesitan tomar decisiones frecuentes y repetibles. Estos recursos están diseñados para ser fáciles de usar, configurados para los datos correctos y programados con la lógica adecuada para explorar las preguntas más relevantes de "qué pasaría si".