Liberando o poder de seus dados
No cenário dinâmico do setor atual, os processos otimizados e a tomada de decisões informadas são fundamentais para o sucesso. À medida que a tecnologia continua a evoluir, também aumenta a importância de aproveitar as abordagens orientadas por dados na análise e na tomada de decisões. Um desses campos em que a modelagem orientada por dados ocupa o centro do palco é a simulação de eventos discretos (DES). Quando você ultrapassa o conceito mais básico de modelagem no Simio – colocar e conectar instâncias de objetos e definir os valores de propriedade correspondentes – o uso de tabelas de dados é o conceito mais importante para a criação de modelos bem construídos, flexíveis, extensíveis e reutilizáveis.
A modelagem eficaz orientada por dados começa antes mesmo de você abrir o software. Considere o seguinte: você dedicou tempo com as partes interessadas para desenvolver uma especificação funcional, identificando perguntas comerciais específicas que espera responder com o modelo. Nesse ponto, você já tem uma visão clara do escopo do modelo, onde ele deve começar e terminar, quais produtos, linhas, áreas etc. devem ser considerados. Se o seu próximo sinal for abrir o software e começar a colocar objetos na visualização da instalação, pise no freio!
Antes de começar sua jornada de simulação
Uma das primeiras decisões de modelagem geralmente começa no início do processo de modelagem. Você precisará considerar: como o mix de produtos, paletes, pacientes, clientes etc. entram no sistema e como eles devem ser modelados? Essa é uma excelente oportunidade para permitir que os dados do processo orientem o projeto do modelo conceitual. Em um ambiente de fabricação ou de depósito, você pode ter dados de pedidos específicos, com datas/horas de liberação, que estão vinculados a SKUs (unidades de manutenção de estoque) de produtos acabados em um mestre de materiais. A SKU pode estar ainda mais vinculada a um roteamento ou fluxo no sistema. Importar esses dados, estabelecer as relações de chaves primárias e estrangeiras entre as tabelas e usar os dados para conduzir os objetos do modelo pode ser um grande avanço para a criação do seu modelo.
Por outro lado, em um ambiente de atendimento ao cliente, como fast food, aeroportos/terminais ou saúde, você pode ter um conjunto de perfis com atributos que determinam as jornadas dos clientes pelo sistema. Estabelecer cada tipo de cliente como uma linha em uma tabela de dados usada para orientar a criação de entidades, o roteamento e os requisitos de processamento é provavelmente o caminho a seguir! Se, em vez disso, você estiver colocando um punhado ou mais de objetos de origem na visualização Facility e estabelecendo rotas usando uma teia de aranha de links (caminhos, conectores etc.) com SelectionWeights entre os objetos, isso pode ser um sinal de alerta. Começando com uma abordagem orientada por dados no início, você economizará horas de desenvolvimento e depuração em comparação com a abordagem mais codificada.
Etapas para o sucesso da simulação
Há duas etapas fundamentais para a modelagem orientada por dados no Simio: inserir dados no Simio e usar os dados com os objetos e processos do modelo Simio. No primeiro ponto, o Simio é líder do DES em integração de dados, fornecendo aos usuários vários conectores de dados e opções de vinculação para importar dados quando e de praticamente qualquer lugar que você desejar. No segundo ponto, o Simio oferece uma grande variedade de recursos para que você aprenda mais sobre chaves primárias e estrangeiras, estabelecendo referências de linhas e mapeando propriedades de objetos para dados de tabelas. Se esses conceitos forem estranhos para você, um rápido projeto de pesquisa sobre esses tópicos pode ser um grande benefício! Para que você se inspire ainda mais, aqui estão alguns benefícios adicionais da modelagem orientada por dados:
- Precisão e realismo:
A modelagem orientada por dados permite que os profissionais de simulação criem modelos que imitam de perto os cenários do mundo real. Ao incorporar dados reais do ambiente operacional, os usuários do Simio podem garantir que suas simulações reflitam com precisão as complexidades de seus sistemas. Essa precisão é fundamental para que você possa fazer previsões confiáveis e identificar áreas de melhoria nos processos.
- Melhoria na tomada de decisões:
A tomada de decisão informada é a espinha dorsal das organizações bem-sucedidas. Os modelos de simulação orientados por dados permitem que as partes interessadas avaliem vários cenários e avaliem o impacto de diferentes decisões antes da implementação. Com os recursos do Simio, os usuários podem analisar como as mudanças nas variáveis, nos recursos e nos parâmetros afetam o desempenho geral de seus sistemas, capacitando-os a tomar decisões estratégicas que impulsionam a eficiência e a produtividade.
- Flexibilidade aprimorada:
Os dados relacionais no Simio permitem a integração perfeita de fontes de dados externas, possibilitando simulações dinâmicas e flexíveis. Esse recurso é particularmente vantajoso para setores em que os dados evoluem continuamente ao longo do tempo. Os usuários podem vincular os modelos do Simio a bancos de dados, planilhas e/ou outros sistemas, garantindo que a simulação permaneça atualizada e adaptável às circunstâncias variáveis.
- Economia de tempo e custo:
A utilização da modelagem orientada por dados no Simio pode reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para o desenvolvimento da simulação. Ao aproveitar os dados e os relacionamentos existentes, os usuários podem simplificar o processo de criação de modelos, acelerando os cronogramas dos projetos e, por fim, economizando custos. Essa eficiência é fundamental para as organizações que desejam permanecer competitivas em mercados de ritmo acelerado.
- Alocação otimizada de recursos:
O suporte do Simio para dados relacionais permite que os usuários aloquem recursos com mais eficiência em suas simulações. Ao modelar relacionamentos entre entidades, como tarefas e funcionários, os usuários obtêm informações sobre as estratégias de alocação mais eficientes. Essa otimização resulta em melhor utilização de recursos, redução de gargalos e melhor desempenho geral do sistema.
- Melhoria contínua:
A natureza iterativa da modelagem de simulação permite que as organizações adotem uma cultura de melhoria contínua. Com a abordagem orientada por dados do Simio, os usuários podem atualizar e refinar facilmente os modelos com base em novos dados ou na alteração de parâmetros operacionais. Essa adaptabilidade garante que as simulações permaneçam relevantes e contribuam para os esforços contínuos de otimização.
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