Desde sus inicios, los modelos de simulación se han aplicado para resolver problemas operativos complejos mediante análisis. La obtención de la perspectiva que proporcionan los modelos de simulación comienza con el desarrollo de modelos del sistema que se va a analizar. Los sistemas más complejos requieren un modelado exhaustivo y aquí es donde muchos desarrolladores se topan con uno de los problemas más comunes: captar las complejidades del sistema.
El proceso de desarrollo de modelos de sistemas complejos desde cero lleva mucho tiempo y es propenso a errores. Los desarrolladores luchan por integrar múltiples restricciones, lógica operativa y reglas dentro de los modelos diseñados, y las quejas relativas a estos retos están bien documentadas. En el recién concluido evento Simio Sync Aplicaciones Prácticas, se debatieron en detalle los retos que plantea la creación de modelos de simulación y gemelos digitales. El debate se centró en la eliminación de estos retos generales de modelado mediante el uso de una nueva función de Simio: las plantillas.
Comprender las plantillas y sus ventajas
Las plantillas se definen como esquemas de datos que contienen entre el 70 y el 80% de los requisitos necesarios para construir modelos complejos. Los esquemas de datos aprovechan modelos de datos de fabricación comunes para garantizar que el desarrollador no tenga que construir modelos complejos desde cero. Esto significa que, al desarrollar modelos complejos en Simio, puedes optar por aprovechar el uso de plantillas para reducir en un 80% el laborioso proceso asociado al modelado desde cero.
La definición de plantillas de Simio destaca sus ventajas más importantes: reducción del tiempo de modelado, simplificación de las actividades de modelado complejas, reducción de los errores humanos e integración de las mejores prácticas y modelado ágil.
- Reducción de la duración del modelado – Acelerar el proceso de modelado es un requisito crucial cuando se desarrollan modelos para aplicaciones urgentes. El uso de plantillas proporciona un marco con el 80% de las reglas y la lógica relacionadas ya establecidas. A continuación, el usuario final puede ampliar las capacidades de la plantilla o personalizarlas para satisfacer requisitos de modelado específicos en un plazo más breve que si desarrollara un modelo desde cero.
- Simplificación del modelado complejo – La posibilidad de ampliar las plantillas para que admitan operaciones similares e integren nuevas reglas, lógica operativa y capacidades simplifica el modelado de modelos complejos. Con un esquema de datos base, se pueden añadir capacidades adicionales arrastrando y soltando. El método de arrastrar y soltar consiste en arrastrar los modelos al diseño e introducir sus respectivos parámetros.
- Reducir los errores humanos – Las tareas que requieren mucho tiempo y trabajo crean un entorno en el que se producen errores. El proceso de desarrollo de reglas, lógica e integración de múltiples restricciones entra en la categoría de actividades repetitivas que pueden ejecutarse mal. Los errores en los procesos de modelado sesgan los resultados y pueden requerir una amplia resolución de problemas para volver a encarrilar las cosas. El uso de plantillas proporciona una base sobre la que se puede construir, reduciendo así el tiempo dedicado a modelar modelos complejos de simulación y gemelos digitales.
- Aprovechar el modelado ágil y las mejores prácticas : las plantillas de Simio utilizan esquemas de datos de fabricación comunes que son los datos de referencia para la industria manufacturera. Esto significa que las plantillas se desarrollan utilizando conjuntos de datos optimizados que pueden representar los procesos de fabricación de tu sector. Por lo tanto, comienzas tu tarea de modelado con datos optimizados y puedes aprovechar los procesos de modelado ágil incluyendo restricciones y parámetros adicionales cuando sea necesario.
Primeros pasos con las plantillas de Simio
Simio incluye funciones de plantilla que ofrecen las ventajas mencionadas para simplificar y acelerar el diseño de modelos de simulación y de gemelos digitales. Estas plantillas incluyen la «Plantilla de mezcla, llenado y depósito» y la «Plantilla de fabricación, transporte y reposición».
La Plantilla Mezclar, Llenar, Depósito se utiliza para generar automáticamente recursos aguas arriba y aguas abajo. La plantilla tiene en cuenta los espacios intermedios limitados, como los tanques situados entre los recursos anteriores y posteriores. También captura restricciones cruciales como la limpieza de tanques, la conectividad limitada y las reglas de despacho dinámico para optimizar el modelado de la simulación y los resultados de la programación.
En el recién concluido Evento de Aplicaciones Prácticas de Simio Sync, Simio introdujo el uso de plantillas y llevó a los asistentes a través de su aplicación en un escenario del mundo real. Puedes obtener más información sobre la Plantilla de Mezcla, Llenado y Depósito y sobre cómo puede utilizarse en la industria de bienes de consumo envasados y cómo puedes aprovecharla.
La Plantilla Fabricar, Transportar y Reponer es otra potente herramienta de modelado que permite a los diseñadores crear y mantener automáticamente modelos detallados de sistemas complejos en tu empresa. La plantilla se utiliza para acelerar el desarrollo del movimiento de materiales y el proceso de reposición de materiales en un modelo. Puedes ver un breve vídeo en el que se destaca cómo puede configurarse esta plantilla como robots móviles automatizados que modelan asignaciones de transporte.
Conclusión
Las plantillas son funciones revolucionarias que puedes aprovechar para simplificar la creación de modelos de simulación complejos y mejorar los niveles de precisión de tus modelos. La plantilla Fabricar, Transportar y Reponer, así como las plantillas Llenar, Mezclar y Depósito, pueden aplicarse a la creación de modelos complejos en diversos sectores industriales. Los fabricantes de petróleo y gas, almacenes, bienes de consumo envasados, alimentos y bebidas, y artículos sanitarios pueden aprovechar las funciones de plantilla de Simio para desarrollar modelos optimizados de simulación y gemelos digitales.