Introducción
Aunque existen muchos productos de planificación y programación avanzadas (APS) en el mercado, las soluciones que ofrece Simio tienen una serie de ventajas únicas y convincentes. En este documento se describen seis puntos de venta convincentes del enfoque de Simio para la planificación y programación que lo distinguen de otras soluciones del mercado.
Planificación y programación basadas en el riesgo
Uno de los principales problemas del enfoque APS tradicional es que exige que todos los datos sean totalmente conocidos y deterministas. Por ejemplo, todos los tiempos de procesamiento deben ser fijos (sin variaciones) y no puede haber imprevistos (por ejemplo, averías de las máquinas) ni retrasos inesperados (por ejemplo, que los materiales comprados lleguen tarde). De ahí que la programación resultante con APS sea optimista por naturaleza (es decir, la ruta "feliz" que supone que todo sale como se espera), y suele ser muy diferente de lo que ocurre en las instalaciones reales. Por muy potente que sea el motor de programación, la eliminación de las variaciones de los calendarios suele producir grandes discrepancias entre los calendarios previstos y el rendimiento real. Es habitual que lo que al principio de nuestro periodo de programación parece un calendario factible se vuelva inviable con el tiempo, a medida que las variaciones y los imprevistos degradan el rendimiento.
Con el APS tradicional nos vemos obligados a trabajar con un programa demasiado optimista que promete más de lo que podemos cumplir en términos de satisfacción de los requisitos críticos del cliente. La experiencia de un programador es que el programa determinista rara vez se cumple y, como resultado, el programador se ve obligado a amortiguar la degradación causada por la variación con alguna combinación de tiempo extra, inventario o capacidad; todo ello añadiendo ineficiencia y coste a la operación. El reto consiste en saber qué combinación de estos amortiguadores es necesaria para producir un programa sólido con un coste mínimo. APS no proporciona la información crítica necesaria para esta tarea.
Simio emplea la Planificación y Programación Basadas en el Riesgo (RPS), que amplía el APS tradicional para tener plenamente en cuenta la variación que está presente en casi cualquier sistema de producción, y proporciona la información necesaria al programador para permitir la mitigación anticipada del riesgo y la incertidumbre. RPS es un enfoque basado en la simulación que hace un doble uso del modelo de simulación subyacente. El modelo de simulación utilizado en RPS puede construirse a cualquier nivel de detalle y puede incorporar toda la variación aleatoria que está presente en el sistema real. RPS comienza generando un programa determinista ejecutando el modelo de simulación con toda la aleatoriedad desactivada. Sin embargo, RPS utiliza el mismo modelo de simulación con la aleatoriedad activada para replicar la generación del programa varias veces (empleando varios procesadores si están disponibles) y registrar estadísticas sobre el rendimiento del programa en las distintas réplicas. Las medidas de rendimiento registradas incluyen la probabilidad de cumplir un objetivo (por ejemplo, la fecha de vencimiento), la fecha prevista de finalización del hito (normalmente más tarde de la fecha prevista en función de la variación subyacente en el sistema), así como los tiempos de finalización optimistas y pesimistas (estimaciones percentiles, de nuevo en función de la variación). Para saber más sobre la importancia de la variación, consulte el informe especialRisk-based Planning and Scheduling: Why Variation Matters del Dr. Dennis Pegden. A continuación se muestra un ejemplo de diagrama de Gantt RPS con los objetivos mostrando la probabilidad de que se cumplan, y codificados por colores en función del nivel de riesgo. Un tooltip muestra las fechas de entrega previstas, esperadas, pesimistas y optimistas que se generan a partir de la simulación replicada de la generación del programa.
Observe que con la adición de las estimaciones de probabilidad y los niveles de riesgo codificados por colores, el programador puede ver rápidamente que los trabajos 3 y 4 están bien, mientras que el trabajo 2 tiene un riesgo alto y el trabajo 1 tiene un riesgo moderado. El programador puede entonces mitigar el riesgo programando horas extra, dividiendo los lotes, cambiando las prioridades, etc. La clave está en que el programador conozca de antemano las medidas de riesgo, de modo que pueda actuar ahora para garantizar que los pedidos críticos de los clientes se cumplan a tiempo y con un coste mínimo para las operaciones.
Aunque el uso de la simulación para RPS es nuevo, la simulación tiene un largo historial de éxitos en una amplia gama de áreas de aplicación para analizar y mejorar el diseño de sistemas. Por ejemplo, los modelos de simulación se utilizan habitualmente para evaluar cambios en una línea de producción o para evaluar y comparar nuevos diseños de instalaciones. La simulación permite ver el impacto del cambio. Puede introducir rápidamente cambios en el modelo para probar sus ideas sin interrumpir el sistema real. Con la simulación, los errores se cometen en el modelo, no en la empresa.
Los cambios en el diseño del sistema no siempre producen los resultados deseados o esperados. Los sistemas complejos suelen tener un comportamiento contraintuitivo. Las inversiones (por ejemplo, nuevos equipos) que abordan un problema en un área del sistema pueden simplemente trasladar el problema a otra área sin mejorar el rendimiento general del sistema. La simulación le permite separar las ideas ganadoras de las perdedoras y optimizar el rendimiento de su empresa. La simulación le permite validar los diseños propuestos y hacer el mejor uso del capital limitado para concentrar sus recursos allí donde tengan mayor impacto en sus resultados.
La simulación da vida a sus ideas proporcionando una vista previa animada de un cambio propuesto. También puede registrar y mostrar gráficamente las principales medidas de rendimiento de su sistema. Esto ayuda no sólo a analizar los cambios propuestos, sino también a comunicar las ventajas de esos cambios a las partes interesadas en el sistema.
Por último, la simulación es el único método que permite tener plenamente en cuenta la variación en los sistemas y el impacto que tiene en el rendimiento general del sistema. La simulación permite evitar los problemas críticos creados por la aplicación del análisis estático tradicional para intentar comprender y predecir el comportamiento de un sistema dinámico variable y complejo.
Simio Enterprise, basado en RPS, aporta ahora la potencia de la simulación -tradicionalmente reservada al diseño de sistemas- a las operaciones cotidianas de una instalación. Simio permite que un único modelo de simulación aporte valor de dos maneras: el uso tradicional para analizar y comparar diseños de sistemas con el fin de reducir costes y mejorar el rendimiento del sistema, y la nueva aplicación RPS para mejorar las operaciones cotidianas de la instalación.
Beneficioempresarial: Calendarios realistas que tienen en cuenta la incertidumbre, una visión temprana de los riesgos y posibles estrategias de mitigación que pueden generar más ingresos a un coste reducido con los activos existentes.
Generación de programas
Desde un punto de vista matemático, el problema general de programación está clasificado como NP-Hard, lo que significa que no existe una solución eficiente conocida (con límites polinómicos) para el problema. Por lo tanto, a pesar de lo que los productos de programación puedan inferir por su nombre (por ejemplo, Optimizer) o por los reclamos de marketing, no existe ningún algoritmo o método que pueda generar una solución óptima para la mayoría de los problemas de programación de la vida real. Lo mejor que se puede hacer es intentar generar eficientemente una buena solución factible al problema que considere adecuadamente las restricciones críticas de recursos en la instalación.
Existen dos enfoques informáticos básicos para abordar el problema de la programación. El primero es la optimización de la programación basada en restricciones (CSO), en la que el problema de programación se formula como un conjunto de restricciones que deben satisfacerse junto con un objetivo (por ejemplo, minimizar el número de trabajos atrasados o maximizar el rendimiento). A continuación, la formulación matemática se "resuelve" mediante un algoritmo heurístico de programación de restricciones (CP) (a veces denominado solver CP), que utiliza reglas heurísticas para buscar soluciones candidatas que satisfagan las restricciones y mejoren el objetivo. Un ejemplo de este enfoque son las soluciones de programación basadas en el optimizador CP IBM ILOG CPLEX del módulo SAP APO-PP/DS. Aunque este enfoque puede funcionar bien para algunas aplicaciones seleccionadas, está limitado por el tamaño y la complejidad del problema que puede manejar. El solucionador también puede requerir mucho tiempo para generar una buena solución, sobre todo a medida que aumenta el tamaño y la complejidad de la formulación. A menudo hay que simplificar el problema eliminando detalles para que el tamaño y la complejidad sean manejables para el solucionador de CP.
El segundo enfoque es la optimización de la programación basada en la simulación (SSO), en la que utilizamos reglas de decisión dinámicas y simulamos el movimiento de los trabajos a través de un modelo de la instalación para construir una programación factible. Hay una serie de reglas heurísticas de optimización que se utilizan en la simulación para crear un buen programa. Las reglas heurísticas de optimización se centran normalmente en maximizar el rendimiento o minimizar el número de trabajos retrasados. Varias reglas de optimización para maximizar el rendimiento se basan en la Teoría de Restricciones (TOC) y dan prioridad a los trabajos que alimentan la estación cuello de botella para minimizar la inanición de recursos críticos. Otras reglas para maximizar el rendimiento incluyen reglas para minimizar los cambios y reglas de campaña que secuencian los trabajos en órdenes eficientes específicos (por ejemplo, de claro a oscuro o de ancho a estrecho). Algunos ejemplos de reglas que minimizan el número de trabajos retrasados son la fecha de vencimiento más temprana, la menor holgura restante y el ratio crítico. Obsérvese que un programa generado por la simulación imita el flujo real de trabajo que se producirá dentro de la instalación suponiendo que se aplican estas mismas reglas heurísticas "optimizadoras". La ventaja de este enfoque es que el sistema de programación SSO suele ser mucho más fácil de implementar, puede captar de forma más flexible las restricciones de la instalación y puede generar un programa mucho más rápido.
Simio Enterprise ofrece un marco flexible para incorporar reglas de optimización al modelo de simulación. Simio admite tanto reglas estáticas (por ejemplo, la fecha de entrega más temprana) como reglas dinámicas (por ejemplo, el menor tiempo de cambio). Simio también facilita la implementación de reglas personalizadas en Visual Basic, C#, etc., utilizando el marco abierto .NET.
La velocidad de generación de horarios es una característica crítica para cualquier herramienta de programación. Cuando surgen imprevistos en el sistema (máquinas averiadas, material que llega con retraso, etc.), es importante poder generar rápidamente una nueva planificación que refleje el cambio. Éste es un ámbito en el que las herramientas SSO tienen una ventaja significativa sobre las herramientas CSO debido a su velocidad de ejecución. Simio Enterprise se basa en el eficaz motor de simulación Simio, capaz de generar un programa de gran tamaño en menos de un minuto. Simio también ofrece una capacidad única de emplear múltiples procesadores para generar rápidamente el correspondiente análisis de riesgos basado en múltiples réplicas del modelo.
Ventajas para la empresa: capacidad de crear reglas flexibles para alcanzar objetivos operativos, capacidad de reprogramar rápidamente en respuesta a acontecimientos imprevistos.
Modelo flexible
Tanto en los enfoques de programación CSO como SSO, la propia herramienta suele limitar el nivel de detalle que puede incluirse en la programación. En el caso de las soluciones de programación CSO, la formulación del modelo está limitada por los tipos de restricciones que pueden representarse en el sistema. En el caso de las soluciones de programación SSO, el modelo basado en datos suele estar integrado en el producto y no puede modificarse ni personalizarse para aplicaciones específicas. Aunque los datos que alimentan el modelo pueden cambiarse, la estructura subyacente del modelo no puede modificarse.
Como consecuencia de estas limitaciones, a menudo no se pueden utilizar las herramientas tradicionales de SSO porque no pueden capturar razonablemente las restricciones críticas de la instalación. En otros casos, las herramientas tradicionales se siguen utilizando, pero las restricciones críticas se ignoran o se aproximan, produciendo programaciones que la herramienta de programación considera factibles, pero que son inviables en términos de la instalación real.
Un ejemplo de restricción crítica que se suele ignorar en las herramientas de programación tradicionales son los dispositivos de manipulación de materiales, como los vehículos autoguiados o las carretillas elevadoras, que se utilizan para mover material entre estaciones de trabajo. Si se tienen en cuenta, estas restricciones se suelen aproximar en la programación como un tiempo de movimiento "medio" y constante, independiente de la congestión del sistema. Sin embargo, en los casos en los que empleamos tamaños de lote de transferencia para reducir el trabajo en curso, la disponibilidad y el movimiento oportunos de los dispositivos de manipulación de materiales pueden ser una restricción crítica en la instalación.
Simio Enterprise utiliza el enfoque SSO para la programación, pero sustituye el uso de un modelo basado en datos enlatados por un modelo Simio del sistema creado específicamente. La principal ventaja de Simio Enterprise es que pone a su disposición toda la potencia de modelado del software de simulación Simio para captar plenamente las restricciones de su sistema. Puede modelar su sistema utilizando la biblioteca de objetos estándar de Simio o, si lo necesita, puede crear sus propios objetos personalizados para modelar sistemas complejos. Puede incluir dispositivos de movimiento de materiales, como carretillas elevadoras o AGV (junto con la congestión que se produce en sus recorridos), así como dispositivos complejos de manipulación de materiales, como grúas y cintas transportadoras. También puede modelar con precisión estaciones de trabajo complejas como hornos, centros de mecanizado con cambiadores de herramientas, etc. La herramienta de modelado Simio no impone restricciones en cuanto al tipo y número de restricciones incluidas en el modelo.
Con Simio Enterprise ya no tendrá que prescindir de las restricciones críticas de su sistema de producción. Puede generar tanto el plan determinista como el análisis de riesgos asociado utilizando un modelo que capture plenamente las realidades de su compleja cadena de producción y suministro.
Ventajaempresarial: Capacidad para modelar con precisión las restricciones de la instalación sin imponer límites a la herramienta de programación que generan planificaciones optimistas y ocultan costes innecesarios.
Gantt interactivo y registros
El clásico diagrama de Gantt proporciona una cómoda vista gráfica estática de un cronograma. En los productos de programación típicos, el Gantt se limita a proporcionar una vista del cronograma. Sin embargo, Simio ofrece una serie de funciones de Gantt únicas que le ayudarán a analizar y mitigar el riesgo asociado a un cronograma específico. Estas características únicas y potentes están diseñadas para presentarle una serie de información útil y también le permiten editar directamente los datos subyacentes utilizados para generar el cronograma.
Un diagrama de Gantt muestra barras de tiempo espaciadas a lo largo de una línea de tiempo, donde la longitud de la barra representa la duración de alguna actividad. Un diagrama de Gantt puede utilizarse para mostrar los pasos en el procesamiento de todos los trabajos a través de un recurso específico. Este tipo de diagrama Gantt se denomina diagrama Gantt de recursos porque cada fila del diagrama Gantt es un recurso específico, y las barras de tiempo son pasos específicos para todos los trabajos que se procesan en ese recurso. Un diagrama Gantt también se puede utilizar para mostrar todos los recursos utilizados en el procesamiento de un trabajo o pedido específico. Este tipo de Gantt se denomina Gantt de entidad porque cada fila del Gantt denota una entidad específica (trabajo o pedido), y las barras de tiempo son los recursos necesarios para procesar esa entidad. El diagrama de Gantt mostrado anteriormente para visualizar el análisis de riesgos es un Gantt de entidad. Simio RPS ofrece tanto un Gantt de recursos como un Gantt de entidades.
El Gantt de entidad de Simio es útil para realizar un seguimiento del progreso y el uso de recursos para trabajos/pedidos específicos. Este Gantt también muestra las medidas de riesgo de cada trabajo, incluida la probabilidad de que se cumplan hitos específicos (por ejemplo, la fecha de vencimiento). Además, este Gantt muestra todo el tiempo sin valor añadido (por ejemplo, la espera de un trabajador o material) empleado por cada trabajo durante su procesamiento a través de las instalaciones. Este Gantt tiene un registro de restricciones asociado en forma de cuadrícula pivotante que detalla todas las restricciones (materiales, recursos, etc.) que han retrasado el progreso de los trabajos. Este registro de restricciones puede filtrarse, ordenarse y pivotarse para profundizar en cuestiones y problemas específicos relacionados con uno o varios trabajos del programa.
El Gantt de recursos de Simio es útil para examinar la utilización de recursos individuales por parte de cada trabajo de la planificación. Este Gantt muestra el estado de cada recurso a lo largo del tiempo (ocupado, agotado, fuera de turno, etc.), así como cada paso del trabajo que se realiza utilizando este recurso. Este Gantt también muestra gráficamente los trabajos en espera de procesamiento a lo largo del tiempo en este recurso.
Cada uno de los diagramas Gantt de Simio está vinculado entre sí para permitir al usuario alternar rápidamente entre las dos vistas Gantt para un trabajo/recurso individual. Puede hacer doble clic en la barra de tiempo de un recurso en el Gantt de entidad para saltar inmediatamente a ese recurso y entidad en el Gantt de recurso, en el mismo punto de la línea de tiempo. Del mismo modo, puede hacer doble clic en una barra de tiempo de entidad en el Gantt de recursos y saltar inmediatamente a la entidad correspondiente en la vista Gantt de entidad. Como veremos en un momento, estos gráficos Gantt estáticos también están interconectados con la animación dinámica 3D del cronograma.
Además de proporcionar información útil para evaluar el riesgo y las limitaciones asociadas a trabajos específicos, los diagramas de Gantt también pueden utilizarse para editar directamente las propiedades de los recursos y los trabajos. Por ejemplo, puede hacer clic en un trabajo del Gantt y cambiar su prioridad o hacer clic en una máquina y cambiar su regla de selección de trabajos. También se pueden introducir directamente las averías de las máquinas y las horas extraordinarias en el Gantt de recursos. Como veremos más adelante, los tipos de cambios que puede realizar el planificador son flexibles y pueden configurarse durante el desarrollo del modelo Simio RPS.
Ventajaempresarial: Posibilidad de evaluar rápidamente la calidad de un programa, junto con la causa raíz y la estrategia de mitigación del tiempo sin valor añadido.
Animación 3D
Aunque los diagramas de Gantt de Simio son muy potentes, sólo proporcionan una vista estática de la planificación. Simio también proporciona una vista animada en 3D de la generación del cronograma que puede ejecutarse de forma independiente, pero que también está integrada con los Gantt de entidades y recursos. Por ejemplo, puede hacer doble clic en un recurso de la animación 3D y saltar directamente a ese recurso en el Gantt. También puede seleccionar un recurso y un tiempo de planificación en el Gantt de recursos y saltar directamente a la animación en ese mismo punto temporal. El modelo animado en 3D también puede utilizarse para editar directamente las propiedades de las entidades y los recursos; es decir, puede hacer clic en una entidad o recurso de la animación y cambiar las propiedades seleccionadas. A continuación se muestra una instantánea de una animación 3D típica.
Simio Enterprise le ofrece una experiencia 3D realmente envolvente que proporciona una visión del calendario que no resulta obvia desde una vista puramente estática como la que proporcionan los diagramas de Gantt. La animación le permite mirar hacia delante en el tiempo y ver su calendario en acción, lo que proporciona una visión de su calendario que no está disponible en otras soluciones APS.
Ventaja para la empresa: Capacidad de obtener información operativa adicional sobre los gráficos estáticos al proporcionar una animación 3D interactiva de la generación del programa, mitigando así el riesgo del programa con antelación y evitando costes.
Implementación rápida con datos e interfaz de usuario personalizablesTradicionalmente, las soluciones de programación -en particular las soluciones CSO- han sido caras y su instalación ha llevado mucho tiempo. En cambio, Simio Enterprise aprovecha la familia de productos estándar de Simio para ofrecer una solución rentable para la programación. Simio se está convirtiendo rápidamente en un producto de simulación estándar en muchas empresas, y también se enseña y utiliza ampliamente en más de 400 universidades de todo el mundo. Los libros de texto de Simio ya están disponibles en inglés, español, italiano, chino, mongol y portugués, y hay más en camino.
Simio RPS emplea un modelo de instalación que puede desarrollarse utilizando cualquiera de los populares productos de simulación de Simio. También puede utilizar el mismo modelo desarrollado para evaluar los cambios en el diseño de sus instalaciones para impulsar una instalación de Simio RPS. Por lo tanto, un único modelo puede utilizarse para impulsar mejoras en el diseño de sus instalaciones, así como para ayudar en las operaciones diarias.
Simio Enterprise Edition le permite adaptar fácilmente la interfaz de usuario del programador. Puede configurar completamente los tipos de datos que el planificador puede ver y editar, y personalizar completamente la implementación para áreas de aplicación específicas.
Simio ofrece soporte completo para la integración con una amplia gama de fuentes de datos externas, incluidas bases de datos relacionales como Oracle, SQL Server y Access. También puede crear interfaces personalizadas con otras fuentes de datos. Asimismo, puede crear bases de datos totalmente relacionales en memoria de Simio que importen y se vinculen a bases de datos externas.
Aunque no es necesario programar para implantar una solución Simio Enterprise, Simio se basa en el moderno marco Microsoft .NET con una API abierta, por lo que es fácilmente ampliable mediante cualquiera de los lenguajes .NET (por ejemplo, Visual Basic, C#, J#, etc.). Este marco abierto también admite el desarrollo de reglas de optimización personalizadas; por ejemplo, selección de trabajos/máquinas.
Ventajaempresarial: una interfaz de programación que puede personalizarse para una aplicación concreta y, por tanto, más fácil de aprender y utilizar. Esto permite implementaciones más rápidas y rentables.
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