Es bien sabido que las empresas que se destacan por la excelencia en logística adoptan de forma intensiva las nuevas tecnologías de la información. Un subconjunto de estas tecnologías son los sistemas de soporte de decisiones. Estas son aplicaciones que ayudan a la gerencia a identificar, evaluar y comparar alternativas operativas. Entre las diversas aplicaciones existentes, la simulación computacional se perfila como una de las herramientas de uso creciente en la gestión moderna, particularmente en las áreas de logística y operaciones.
Al observar el creciente interés en esta técnica, buscamos aquí brindar una visión sucinta pero completa de esta poderosa metodología. Luego de una breve conceptualización, respondemos las preguntas más frecuentes que nos hacen los profesionales interesados en su uso, tales como:
- ¿Qué es la simulación?
- ¿Cuándo y dónde usarlo?
- ¿Qué nos puede dar la simulación como respuesta a la hora de estudiar un problema?
- ¿Qué recursos computacionales se necesitan?
- ¿Qué formación técnica se requiere?
Además, se darán a conocer algunas de las aplicaciones desarrolladas en el Centro de Estudios en Logística, ilustrando el potencial de la simulación como herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Finalmente, pretendemos mostrar que la simulación sí puede convertirse en un poderoso aliado en la búsqueda de una mayor eficiencia operativa y logística en el mundo cada vez más competitivo en el que vivimos.
- UNA NUEVA ETAPA DEL ENTORNO INFORMÁTICO
No hay duda de que la logística moderna ha sido fuertemente influenciada por la evolución de la tecnología de la información. Esta evolución tecnológica proporcionó ventajas para las operaciones logísticas que se volvieron más rápidas, confiables, económicas y eficientes. Otro aporte importante de este entorno informatizado fue también la mayor disponibilidad de información sobre los procesos, y la posibilidad de analizar dicha información utilizando herramientas cuantitativas más sofisticadas que hasta hace poco eran privilegio de unas pocas grandes organizaciones.
La simulación aparece así como una poderosa herramienta de investigación operativa que, aunque conocida desde principios de la década de 50, solo ahora se ha vuelto más accesible para un público mucho más amplio.
Las primeras aplicaciones de simulación en operaciones y logística fueron en las áreas de minería, siderurgia y transporte marítimo. Hoy, fuertemente influenciados por los avances tecnológicos, han surgido nuevas oportunidades que abarcan prácticamente todos los eslabones de la Cadena de Suministro.
De hecho, los sistemas logísticos son sistemas dinámicos complejos, que involucran varios elementos que interactúan entre sí y están influenciados por efectos de naturaleza aleatoria. Situaciones como ésta plantean serias dificultades para el estudio analítico del problema, haciendo de la simulación computacional un fuerte aliado, si no el único, para el diseño y análisis de sistemas logísticos. Además, como fuerte incentivo, contamos con computadoras cada vez más potentes en nuestro entorno de trabajo, disponibilidad y acceso a la información casi inmediatos y una gama de software capaz de asistirnos en diferentes situaciones de toma de decisiones.
- ¿QUÉ SE ENTIENDE POR SIMULACIÓN?
Sin preocuparnos por una definición precisa de simulación, podemos entenderla como el uso de modelos para el estudio de problemas reales de naturaleza compleja, a través de la experimentación computacional. Así, la simulación consiste en el proceso de construir un modelo que replique el funcionamiento de un sistema real o idealizado (¡todavía por construir!) y realizar experimentos computacionales con este modelo para comprender mejor el problema en estudio, probar diferentes alternativas para su solución. operación y así proponer mejores formas de operarla.
De esta forma, observando la Figura 1, podemos resumir los principales pasos en una aplicación práctica de la simulación en:
- construcción del modelo
- Transformación de este modelo conceptual en un modelo computacional específico del proceso de experimentación;
- Ensayo experimental de alternativas de actuación para elegir las más adecuadas;
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2.1. construcción del modelo
Uno de los pasos fundamentales en el proceso de simulación es una buena comprensión del problema en estudio y la construcción de un modelo que mejor represente su funcionamiento. Aunque existen herramientas y enfoques específicos para el proceso de modelado, este siempre será una mezcla de arte y ciencia. Inicialmente, este modelo será de naturaleza lógica, representaciones gráficas en papel con numerosas anotaciones. Posteriormente, dependiendo del recurso computacional a utilizar, este modelo lógico será traducido a un programa de simulación, también llamado modelo computacional. En este punto se deben determinar los principales objetivos del problema a estudiar y que respuesta debe dar el modelo a los tomadores de decisiones.
2.2. Modelado computacional
Entendemos el modelado computacional como un conjunto de acciones encaminadas a traducir el modelo lógico/conceptual en un modelo operativo. Como tal, este modelado cubre tres pasos fundamentales y también laboriosos del proceso de simulación:
- Recopilación de datos y modelado estadístico;
- Programación, utilizando software adecuado a la naturaleza del problema;
- Verificación y validación.
De esta manera una operación o sistema se traduce en términos de reglas, acciones y tiempos de proceso.
2.3. Experimentación
Una vez construido y debidamente validado el modelo computacional, se pasa a la fase experimental en la que se probarán las distintas alternativas consideradas. Además, a través de la simulación, podemos llevar a cabo análisis de sensibilidad y análisis hipotéticos para evaluar el efecto de posibles cambios antes de que realmente ocurran o se implementen.
Como ejemplos, nos podría interesar evaluar si el efecto de implementar un nuevo sistema de recolección en el tiempo de carga de vehículos en un Centro de Distribución valdría el costo de su adquisición. Asimismo, pudimos evaluar el efecto de diferentes políticas de inventario en el nivel de servicio brindado a los clientes, en términos de disponibilidad de productos y costo de inventario.
Mediante procesos de experimentación estadística y apoyados en un análisis consistente de los resultados obtenidos, estaremos un paso más cerca de sugerir las mejores alternativas a seguir o recomendaciones que puedan ser necesarias. Esta fase consiste en probar diferentes alternativas, utilizando la representación del sistema real, que es el modelo de simulación.
- ¿DÓNDE UTILIZAR LA SIMULACIÓN?
Evaluar alternativas de acción nunca ha sido una tarea fácil. Especialmente cuando los resultados de elegir una alternativa en particular no son totalmente predecibles.
Antes de implementar un nuevo proceso, necesitamos tener una idea temprana de sus posibles resultados, ya sea para confirmar nuestras expectativas en cuanto a los beneficios buscados o para identificar posibles efectos secundarios. Cuando observamos la mayoría de las operaciones logísticas, tenemos la articulación de varias funciones de la cadena de suministro y sus complejidades inherentes. Cuando las decisiones de compra, producción, almacenamiento, políticas de reposición, manejo de materiales, distribución física deben tomarse de manera integrada, la simulación es una herramienta adecuada para cuantificar las ganancias potenciales entre cada alternativa y los efectos de sus interrelaciones.
Así, la simulación está indicada para sistemas donde las consecuencias de las relaciones entre sus diversos componentes no se conocen a priori y son difíciles de traducir de forma analítica.
Supongamos un ejemplo simple de dimensionamiento de un sistema logístico de despacho de carga. El objetivo sería cuantificar el número necesario de montacargas y trabajadores por turno para manejar un determinado volumen de carga. Normalmente tendremos una gran cantidad de productos, con diferentes tiempos de carga y, en ocasiones, recursos compartidos (trabajadores y montacargas destinados a actividades distintas a la carga). A través de la simulación, se replica un modelo de este sistema de despacho y se pueden realizar pruebas con diferentes números de montacargas y trabajadores, revelando al analista la mejor decisión entre inversión y beneficio de productividad.
En términos generales, la simulación se aplica a tipos de problemas en los que necesita:
- Proporcionar una mejor comprensión de la naturaleza de un proceso. Con esto, suelen surgir nuevas ideas encaminadas a una mayor productividad.
- Identifique problemas específicos o áreas problemáticas dentro de un sistema, en particular cuellos de botella, existencias reguladoras demasiado óptimas y recursos potencialmente inactivos.
- Ayúdenos a establecer futuras estrategias de inversión para un sistema existente, mostrando mejor cuándo y cuánto se puede ganar en cada nueva etapa.
- Probar nuevos conceptos antes de su implementación y sin interferir con el funcionamiento de un sistema actualmente en proceso.
- Evaluar los beneficios de nuevas inversiones antes de que haya un compromiso real de los recursos de una empresa.
Para el caso específico de aplicaciones en operaciones logísticas, destacamos:
- Dimensionamiento de operaciones de carga y descarga: determinación del número de muelles, número y tipo de montacargas, área de preparación de carga, etc.
- Dimensionamiento de inventarios: determinación de stock de seguridad y stock base en sistemas multienlace (centros de distribución central y regional), considerando incertidumbres en el abastecimiento de materias primas y en la demanda de productos y su consecuencia en el nivel de servicio prestado: ¿Dónde se deben ¿ser localizado? Centralizados o distribuidos en los extremos. ¿Cuál es el costo de atender a nuestros clientes con una disponibilidad del producto del 95 %? ¿Y el 98%?
- Estudio de manipulación de materiales: evaluación de la relación coste/beneficio de la implantación de nuevos equipos y nuevas tecnologías como cintas transportadoras, transelevadores, sistemas automáticos de picking, etc.
- Sistema de transporte: determinación de la flota idónea en cuanto a número y tamaño de vehículos, considerando el perfil de pedidos a entregar, la duración de los viajes y tiempos de carga y descarga y el resultado sobre el uso de vehículos, tiempo de servicio, etc.
- Flujo de Producción: dimensionamiento de equipos y puestos de trabajo. Evaluación de diferentes configuraciones de recursos: células de producción, líneas especializadas, etc.
- Atención al cliente en general: como número de POS's en supermercados, cajas de atención al cliente en bancos, etc.
- EJEMPLOS DE APLICACIÓN
La aplicación de la simulación como herramienta de apoyo a la decisión puede quedar más clara a través de ejemplos de proyectos de investigación desarrollados en el Centro de Estudios en Logística en alianza con empresas nacionales. Se presentará un modelo desarrollado para operaciones portuarias y otro para carga de combustible en bases de distribución.
4.1. contenedor terminal
Este estudio fue desarrollado por el Centro de Estudios en Logística en conjunto con Integral Transportes, que forma parte del grupo Lachmann. Su objetivo principal fue el desarrollo de una herramienta para ayudar en la toma de decisiones sobre el dimensionamiento de los recursos en su Terminal ubicada en Santos.
El uso de esta terminal está fuertemente ligado a la agilización de la operación portuaria y de retroportación en el despacho de carga que realiza la Receita Federal. Este tipo de terminal almacena la carga mientras se lleva a cabo el proceso de nacionalización del producto.
La eficiencia en la operación del sistema está asociada al correcto equilibrio entre el número y tipo de recursos utilizados y el flujo de entrada y salida de contenedores en la Terminal. Lo que se pretende es identificar la configuración de menor costo que sea capaz de cumplir con los requerimientos del cliente en un tiempo máximo determinado.
Se utilizan varios equipos para manipular cargas, cargar y descargar camiones, incluidos los apiladores de alcance (Figura 2), las grúas pórtico y los montacargas grandes. El equipo puede costar desde $350 hasta unos cuantos millones de dólares. Estos recursos deberán tener características que permitan el manejo de contenedores de 20 y 40 pies, que representan la mayor parte de la carga que maneja la Terminal.
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El uso del modelo de simulación permitió analizar todas las operaciones que realizan los recursos en la terminal, lo que permitió generar diferentes configuraciones de la cantidad de recursos (exclusión de apiladores, inclusión de una torre elevadora más, intercambio por una recurso más productivo, etc.).
Otra de las ventajas que brindó la simulación fue la posibilidad de variar las tasas de llegada y salida de contenedores en la terminal, simulando así diferentes escenarios de mediano y largo plazo en cuanto al comportamiento de la demanda. De esta forma, se pudo evaluar la mejor configuración de la terminal para la situación actual y también las futuras necesidades de expansión en caso de crecimiento de la demanda.
4.2. Base de distribución de combustible
La distribución de combustibles comienza en las refinerías, con los productos trasladados y almacenados en las Bases de Distribución, donde se abastecen los camiones cisterna y se mezcla el combustible con los productos propios de la empresa. Desde la Base de Distribución, los productos son enviados a los clientes finales de la empresa, tales como estaciones de servicio, grandes consumidores y mayoristas. La Figura 4 ilustra este sistema de distribución.
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Una Base de Distribución, de forma simplificada, está compuesta por tanques de almacenamiento de combustible y bahías para carga de camiones cisterna. En cada bahía, que podría compararse con un muelle de carga, hay boquillas para el suministro de cada tipo de combustible.
Dimensionar una Base de Distribución significa determinar el número de bahías, la mezcla de boquillas de combustible en cada una de estas bahías, es decir, qué tipo de combustible debe llevar la boquilla, su caudal de carga, el espacio requerido para el estacionamiento de los vehículos (proporcional a la cola esperando carga) entre otros aspectos.
Un mal dimensionamiento, en este caso, es crítico, ya que la instalación de una base implica grandes inversiones, relacionadas con la estructura fija característica de este tipo de operaciones. Así, el exceso de capacidad implicaría costos operativos muy altos y la falta de capacidad implicaría largos tiempos de espera para cargar los vehículos, lo que generaría retrasos en las entregas y altos costos de transporte debido a la baja utilización de la flota.
Para auxiliar en la planificación y dimensionamiento de este sistema, el Centro de Estudios en Logística y la Companhia Brasileira de Petróleo Ipiranga desarrollaron un modelo de simulación. Este modelo tiene en cuenta varias características, como la compartimentación de camiones cisterna, diferentes tasas de llegada de camiones y la posibilidad de probar diferentes configuraciones de carga.
A través del modelo fue posible probar varias configuraciones de los recursos, como operar con mayor número de bahías y menor flujo de carga y viceversa. Se probaron diferentes formas de construir corrales, con diferentes composiciones de boquillas por corral. También se analizó el funcionamiento de la base en diferentes turnos: 24, 16 y 12 horas.
Algunas configuraciones de parámetros produjeron reducciones del 40% en el tiempo de carga. Con ello se podría atender a un mayor número de clientes o realizar una reducción del tamaño de la flota. Estos beneficios podrían luego compararse con precisión con las inversiones necesarias.
Este tipo de pruebas serían inviables en el sistema real, ya que su coste es muy elevado, demostrando uno de los grandes beneficios de esta herramienta para abordar problemas tan complejos en el sector logístico.
Estos resultados orientaron a la empresa en la toma de decisiones en cuanto a nuevas inversiones para mejorar el tiempo de carga y, en el futuro, se pretende aplicar esta metodología en la planificación de nuevas bases de distribución.
- HABILIDADES TÉCNICAS NECESARIAS
La ejecución de un proyecto de simulación requiere diferentes habilidades técnicas. Debido a la complejidad, algunos proyectos pueden incluso requerir la participación de especialistas. De hecho, algunas empresas, por hacer un uso intensivo de esta técnica, han creado equipos especializados. Sin embargo, a medida que el software de simulación se vuelve cada vez más fácil de usar, su aprendizaje es más fácil, lo que permite su uso por un número cada vez mayor de usuarios.
En términos generales, estas habilidades son:
- Buena base informática: necesaria para aprender el software y modelar el problema en cuestión. Sin embargo, esto no implica la indicación de un profesional en el campo de las tecnologías de la información, sino una persona con perfil de usuario, acostumbrado al desarrollo de proyectos utilizando software.
- Conocimiento razonable de estadística: necesario para el uso intensivo de datos característico de los estudios de simulación. El conocimiento estadístico es necesario para un adecuado tratamiento de los datos de entrada (modelado estadístico) y una correcta interpretación de los resultados que el modelo puede generar.
- Conocimiento de técnicas de análisis de procesos: el profesional o equipo debe tener dominio sobre todos los detalles relevantes del sistema, las relaciones entre sus componentes y debe tener la capacidad de traducirlos en un conjunto de reglas lógicas. Por supuesto, no puede faltar una buena dosis de sensibilidad ante el problema en cuestión. Un proyecto de simulación con poca implicación de las personas que trabajan en la práctica con el sistema tiene una alta probabilidad de no alcanzar los objetivos deseados.
- RECURSOS COMPUTACIONALES NECESARIOS
La creciente popularidad del uso de la simulación como herramienta de modelado y análisis de problemas ha dado como resultado una amplia y creciente disponibilidad de software de simulación en el mercado.
Hoy, con un micro Pentium, en una configuración estándar (32 Mb de RAM con 133 MHz), ya tenemos una máquina capaz de procesar aplicaciones bastante complejas e inimaginables antes. Sin embargo, el software ha llegado a representar un factor crucial en el uso de la simulación.
El mayor costo de adquisición no reside en la plataforma computacional, como se ve, sino en el costo del propio software. Indicamos una consulta con los principales fabricantes, teniendo en cuenta que los precios son personalizados para cada tipo de necesidad del cliente. Sin embargo, estos precios están cayendo cada año, siendo bastante asequibles incluso para las pequeñas y medianas empresas.
La Tabla 1 presenta los principales software y sus proveedores. La omisión de algunos productos no es intencional, el objetivo era solo presentar el principal software disponible en el mercado. La tabla indica si hay representantes del software en el mercado brasileño.
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- FUENTES DE INFORMACIÓN
Para aquellos interesados en profundizar en el tema y obtener más información sobre esta poderosa herramienta, sugiero visitar los siguientes sitios a continuación:
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