Aunque los responsables de construir los modelos suelen ser los "encargados de recopilar los datos", conozco a muy pocos asociados que piensen que se trata de una parte especialmente agradable de su trabajo. Pero la recopilación de datos es una parte necesaria de la mayoría de los proyectos de simulación. Una de las primeras tareas de cada proyecto de simulación debe ser identificar qué datos se necesitarán y cómo se obtendrán.
Son muchos los tipos de datos que se pueden necesitar. Al igual que otros aspectos de la simulación, la identificación de los datos necesarios se realiza mejor de forma iterativa. Empiece por examinar las principales áreas de su modelo: secciones de llegada, secciones de procesamiento, áreas de almacenamiento, áreas de salida, movimiento interno y aspectos similares. Para cada área, considere los parámetros clave necesarios para describirla. Por ejemplo, en una zona de llegada ¿Qué es lo que llega? ¿Hay muchos tipos diferentes de entidades? ¿Tienen cada uno de ellos atributos descriptivos que sean importantes? ¿Se espera que las llegadas sigan algún tipo de patrón temporal? Plantearse preguntas como éstas también le ayudará a definir el modelo y el enfoque de modelización y, de forma iterativa, a obtener más detalles sobre los datos exactos necesarios.
Con el nivel actual de automatización y seguimiento electrónico, la disponibilidad de datos es cada vez mayor. Si se trata de un sistema existente, es posible que ya existan datos que se recojan de forma rutinaria. Si se trata de un sistema nuevo, es posible que el proveedor tenga acceso a datos recopilados en sistemas similares. En cualquier caso, la existencia de datos no facilita necesariamente su trabajo. Por ejemplo, quizá le interese el tiempo de procesamiento de una operación, y ese tiempo de procesamiento se captura automáticamente. Pero lo que puede no resultar obvio es qué representa exactamente esa cifra. ¿Incluye (a veces) el tiempo en el que el proceso falló (tal vez los fallos cortos están incluidos, pero los fallos largos no)? ¿Incluye (a veces) el tiempo en el que un operario se fue de descanso y olvidó cerrar la sesión correctamente? Detectar y depurar estas situaciones puede ser una parte tediosa y frustrante del uso de los datos existentes.
Si los datos que necesita no existen o no pueden depurarse adecuadamente, a menudo deberá crearlos. En un sistema existente, el método más preciso es capturar electrónicamente los datos o encargar estudios manuales para determinarlos. Cualquiera de estos métodos puede resultar muy caro. Otro método consiste en obtener estimaciones de las personas que conocen la operación, es decir, las que la dirigen o gestionan. Aunque es rápido y barato, puede introducir sesgos e imprecisiones. En el caso de un sistema que aún no existe, es posible que tenga que basarse en las especificaciones de un proveedor, lo que también puede introducir sesgos e imprecisiones. Más adelante hablaremos de esta situación.
Este ha sido un resumen rápido de algunos pasos iniciales a tener en cuenta en la recopilación de datos. La semana que viene hablaré de algunos pasos adicionales sobre qué hacer a continuación con esos datos. Hasta entonces, ¡feliz modelización!
Dave Sturrock
VP Productos - Simio LLC