A medida que nos acercamos al 15.° aniversario de la introducción de Process Playground (y al 10.° aniversario de EngineRoom), he estado reflexionando sobre la evolución del trabajo y los procesos de mejora continua en nuestras organizaciones.
Cuando introdujimos por primera vez la simulación de eventos discretos con Process Playground, la pensamos de la misma manera que el diseño de experimentos: una herramienta que podría usarse ocasionalmente, en circunstancias muy específicas, para una gama bastante limitada de problemas.
Con el paso de los años, se ha vuelto cada vez más claro que el modelado de procesos ya no es un esfuerzo opcional u ocasional. La necesidad de adaptar y cambiar rápidamente los procesos es la nueva norma para nuestras organizaciones.
La recopilación de datos durante un período prolongado a partir de un proceso estable se ha convertido en un desafío cada vez mayor debido a que las piezas se mueven demasiado rápido. La creciente complejidad de las ofertas de productos y servicios, los cambios rápidos en los patrones de demanda, las cadenas de suministro vacilantes y una pandemia han demostrado que debemos adaptarnos rápidamente y tenemos muy poco tiempo para perfeccionar nuestros procesos.
No prepararse es prepararse para fallar
Varios clientes ahora tienen el modelado de procesos con Process Playground como un paso crítico y requerido de casi todo el trabajo de mejora continua. Los modelos amplían los límites de las posibles mejoras, lo que brinda la oportunidad de estudiar y adoptar mejoras de procesos muy por fuera del alcance tradicional de las mejoras pequeñas e incrementales.
Los modelos también se utilizan para predecir cómo se desempeñará el proceso cuando se enfrente a varios modos de falla, como escasez de personal y materiales o cambios en la combinación de demanda, y cómo reaccionar y adaptarse a esos cambios. Piense en ello como FMEA+, donde la parte positiva crea una lista de verificación de respuestas de acción correctiva a los modos de falla probados en el modelo de proceso.
Con el paso del trabajo especializado al trabajo estándar, el modelado de procesos ha entrado en el conjunto de herramientas de todos los profesionales de la mejora continua. Aplanar la curva de aprendizaje y reducir el costo del modelado siempre ha sido un objetivo principal para Process Playground.
Ya sea para su uso en un proyecto Lean Six Sigma o para apoyar la formación mediante la creación de modelos de procesos ‘Gemba virtuales’ para que trabajen los estudiantes, el modelado de procesos se ha convertido en una parte integral del mundo de la mejora continua.
El siguiente blog se publicó por primera vez hace doce años cuando aumentamos el uso de Process Playground.
La introducción es quizás un poco exagerada (y realmente no suena como yo, así que se lo atribuyo a nuestro departamento de marketing). Sin embargo, una vez que pasas la referencia de Shakespeare, el mensaje sigue siendo pertinente hoy. Proporciona una buena guía sobre cuándo utilizar la simulación como parte de su proyecto de mejora continua. Hemos encontrado con varios de nuestros clientes que la respuesta a la pregunta es, ‘casi siempre’. Al igual que el mapeo de procesos.
“Modelar o no modelar, esa es la cuestión: si es más noble modelar o sufrir
Las hondas y flechas de un piloto vivo fallido…”
La decisión de crear un modelo de simulación de una solución de mejora es una pregunta difícil. No tan dura como el soliloquio de Shakespeare sobre la naturaleza existencial de la vida, pero una decisión difícil de todos modos. Hay muchas compensaciones a considerar, y las respuestas no siempre son claras.
Paso uno: evalúa tus variaciones
Un modelo de simulación tiene como objetivo proporcionar una mayor comprensión de una solución propuesta. Una idea que no se puede obtener a través de otros métodos.
Entonces, la primera pregunta a hacerse es:
(1) “¿Es mi nuevo proceso propuesto lo suficientemente complejo como para que las herramientas LSS tradicionales no puedan predecir adecuadamente el rendimiento y las interacciones que pueden ocurrir?”
Los indicadores típicos de que la respuesta a esta pregunta podría ser “sí” pueden incluir:
Variación de tareas: mi proceso debe responder a un alto grado de variación en los tipos de productos o servicios que maneja. La gran variación de tareas en un proceso a menudo puede generar colas imprevistas y cuellos de botella cambiantes. Un modelo de simulación puede ayudar a identificar el rango potencial de longitudes de cola y los niveles de utilización del proceso.
Variación de la demanda: una gran variación en la demanda también puede provocar efectos no deseados. Un enfoque tradicional para ‘dimensionar’ la capacidad de un proceso con alta variación en la demanda es realizar cálculos de estado estacionario en los estados de bajo y alto volumen. Los resultados de esos cálculos nos ayudan a determinar los niveles de personal, los niveles de inventario, etc., para el proceso.
Sin embargo, los cálculos de estado estacionario no nos dan ninguna información sobre las transiciones entre los puntos de demanda alta y baja. ¿Qué tan pronto debemos agregar personal? ¿Cuánto tiempo debemos retener al personal después de que haya pasado la ‘fiebre’ de alta demanda? El modelado de simulación puede ayudar a determinar el rendimiento del proceso durante estos períodos dinámicos.
Variación del proceso: piense en un departamento de finanzas como un taller de trabajo en el que tenemos varios recursos y trabajos similares (pero no iguales) (cierre de fin de mes, inversión de capital, gestión del flujo de efectivo, etc.) que fluyen a través del departamento.
Al igual que en un taller de fabricación, es difícil anticipar cómo se desempeñará un proceso si el trabajo que fluye a través del proceso puede tomar muchos caminos alternativos. Los cuellos de botella se mueven constantemente y las colas pueden formarse espontáneamente donde menos las espera.
Procesos complejos como este pueden beneficiarse enormemente de un modelo de simulación para ayudar a definir el proceso inicial y ‘probar el estrés’ del proceso en el futuro al considerar proyectos nuevos o especiales. El modelo de simulación puede ayudar a determinar si el proceso puede manejar los cambios.
Paso dos: Hacer que los números crujan
La siguiente pregunta a realizar es:
(2) ¿Cuál es la comparación de costos entre ejecutar uno (o más) pilotos ‘en vivo’ versus construir el piloto de simulación?
La siguiente tabla compara algunos de los riesgos y beneficios de los pilotos en vivo versus los simulados:
Publicado originalmente el 21 de marzo de 2023 en:
https://www.moresteam.com/blog/does-this-need-a-simulation-model.cfm
Característica | En Vivo | Simulación |
Costo de hacer pilotos | Puede ser alto o bajo según el proceso y la naturaleza de los cambios. En general, los pilotos en vivo son caros. | La creación de un modelo de simulación lleva tiempo, incluida la inversión inicial de tiempo para aprender el software de simulación en sí. |
Flexibilidad para probar muchas ideas | Los pilotos en vivo suelen tener poca flexibilidad, y cada nueva idea requiere un nuevo piloto (lo que requiere más tiempo e interrupción del proceso). | El principal beneficio de una simulación es la capacidad de probar muchas ideas de mejora diferentes en la seguridad de un entorno virtual. |
Riesgo de perder “el momento” | Un piloto fallido puede hacer mella en la credibilidad de un esfuerzo de cambio y reiniciar para probar un segundo piloto llevará tiempo. Sin embargo, un primer piloto exitoso puede ser una excelente manera de generar impulso en un esfuerzo de cambio. | Construir y validar un modelo de simulación lleva tiempo. Si la solución de mejora potencial es evidente, tomarse el tiempo para simular la solución puede causar un retraso innecesario y una pérdida de impulso. Sin embargo, evitar un piloto real fallido casi siempre justificará el tiempo dedicado a la simulación. |
Dar un paso demasiado lejos | Los pilotos en vivo tienen el beneficio de… bueno, ¡estar en vivo! El piloto puede fallar, pero se beneficiará de recopilar datos y aprender de la falla. | Extrapolar ideas de mejora mucho más allá de los datos subyacentes y las suposiciones utilizadas para construir el modelo de simulación siempre es arriesgado. Hacer demasiados cambios e ir más allá del proceso original conlleva el riesgo de que los supuestos de su modelo se rompan. |
Paso tres: tomar la decisión
Entonces, la pregunta final:
(3) ¿Construyo una simulación o no?
Tal vez. La simulación está infrautilizada en el mundo LSS actual, y parte de eso se debe a la gran inversión necesaria para aprender la mayor parte del software de simulación del mercado. MoreSteam creó Process Playground para ayudar a abordar esta brecha. Process Playground es fácil de usar y fácil de aprender. Nuestro software adopta el enfoque 90/10: podemos hacer el 90 % de los modelos que necesite construir con el 10 % del esfuerzo. Una vez que se haya convertido en un profesional en la construcción de modelos con Process Playground, puede pasar a un paquete de simulación más grande cuando sus modelos necesiten alcanzar un alto nivel de complejidad.
La simulación puede ser una poderosa adición a su conjunto de herramientas para la mejora de procesos y abrir nuevos pensamientos listos para usar sobre sus procesos. Pero debe moderarse mediante un cuidadoso análisis de costo/beneficio para garantizar que la construcción de modelos de simulación siga siendo un medio para un fin y no un fin en sí mismo.
-Dr. Lars Maaseidvaag
Nota del editor: esta publicación se publicó originalmente el 20 de diciembre de 2011 y se ha actualizado para que sea más precisa y completa.
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