La simulación de procesos es un área cada vez más Gestión de Procesos Empresariales (BPM) y avanzada process intelligence.
En este artículo repasamos las definiciones clave, los ejemplos y las mejores prácticas que todo responsable de operaciones debe conocer.
¿Qué es la simulación de procesos?
La simulación de procesos es un método de análisis y mejora de los procesos empresariales que utiliza modelos informáticos de previsión. La simulación de procesos permite a las empresas explorar escenarios hipotéticos, analizar el impacto de los cambios en los procesos e identificar oportunidades de mejora.
¿Cuál es el objetivo de la simulación de procesos?
El objetivo de la simulación de procesos en las operaciones empresariales es lograr un mayor nivel de eficiencia de los procesos, lo que en última instancia conduce a una mayor rentabilidad y ventaja competitiva.
La simulación de procesos es una herramienta poderosa en la optimización de procesos porque es capaz de imitar diferentes escenarios sin interrumpir las operaciones existentes. Al crear un gemelo digital de un proceso, la simulación puede utilizarse para iterar y mejorar los procesos y ajustarlos para ver qué funciona mejor. Esto permite a las empresas identificar posibles problemas y oportunidades de mejora antes de aplicarlos en el mundo real.
¿Por qué es importante la simulación de procesos?
La simulación de procesos ayuda a identificar áreas de mejora en los procesos de una organización y puede utilizarse para desarrollar mejores estrategias para avanzar en la excelencia de los procesos.
La simulación de procesos también puede utilizarse para identificar posibles riesgos asociados a nuevas iniciativas y para optimizar las operaciones existentes como parte de un proyecto de análisis de procesos. Si se toman el tiempo necesario para analizar y simular a fondo los procesos, las empresas pueden tomar mejores decisiones y mejorar la rentabilidad.
Ventajas de la simulación de procesos:
- Reducción de riesgos: Antes de implantar los cambios en el mundo real, las organizaciones pueden probarlos virtualmente, lo que minimiza los riesgos potenciales y las complicaciones imprevistas.
- Rentabilidad: Al identificar ineficiencias y probar mejoras en un entorno simulado, las empresas pueden evitar costosos procesos de ensayo y error en el mundo real.
- Mayor productividad: La simulación de procesos puede detectar áreas de infrautilización, allanando el camino para una asignación óptima de recursos y un aumento de la producción.
- Flexibilidad: Las empresas pueden probar fácilmente múltiples escenarios, lo que permite ajustes rápidos y agilidad en la toma de decisiones.
- Visión predictiva: Más allá de las operaciones actuales, las simulaciones pueden proporcionar información valiosa sobre cómo podrían responder los procesos a futuros retos o cambios.
Simulación de procesos en 6 pasos
La simulación de procesos suele constar de los seis pasos siguientes:
- Process mapping: Se trata de crear una representación visual del proceso que incluya todas sus etapas, tareas y puntos de decisión. Esta representación suele elaborarse utilizando diagramas de flujo o herramientas informáticas especializadas BPM .
- Recogida de datos: Recopilar datos relevantes sobre el proceso que se simula, como la duración de las tareas, la disponibilidad de recursos y los costes. Estos datos se utilizan para establecer métricas de rendimiento de referencia e introducir parámetros realistas para el modelo de simulación.
- Desarrollo del modelo: Crear un modelo matemático o computacional del proceso basado en el mapa de procesos y los datos recopilados. Este modelo debe representar con precisión las relaciones entre tareas, recursos y puntos de decisión dentro del proceso.
- Ejecuciones de simulación: Utilice el modelo para simular varios escenarios, que pueden implicar cambios en la asignación de recursos, la duración de las tareas o los flujos de procesos. Este paso ayuda a identificar posibles cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora.
- Análisis y optimización: Analice los resultados de la simulación para identificar tendencias, patrones y oportunidades de mejora. Basándose en los resultados, ajuste el proceso para optimizar su rendimiento y realice simulaciones adicionales para validar los cambios propuestos.
- Aplicación y supervisión: Aplicar el proceso optimizado en el entorno real y supervisar su funcionamiento para garantizar que se alcanzan los resultados deseados. El seguimiento continuo permite realizar los ajustes necesarios, creando un ciclo de mejora continua.
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Funcionamiento del software de simulación de procesos
El software de simulación de procesos utiliza algoritmos informáticos y ciencia de datos para crear primero un modelo digital de un proceso empresarial y luego prever cómo reaccionaría el modelo digital en distintos tipos de escenarios de proceso.
Simulando distintos escenarios, las empresas pueden identificar cuellos de botella en sus procesos y hacer cambios para reducirlos. Esto puede servir para formar a los empleados sobre cómo utilizar mejor los sistemas existentes o para rediseñar nuevos procesos.
La simulación de procesos también puede utilizarse para crear un proceso digital gemelo de una organización (DTO) que imite a toda una organización empresarial en el mundo real.
Herramientas de simulación de procesos
Existen varias herramientas populares de simulación de procesos que se adaptan a distintos sectores y casos de uso. Algunas de estas herramientas están especializadas en Gestión de Procesos Empresariales (BPM)mientras que otras son herramientas de simulación más generales que pueden adaptarse a la simulación de procesos. A continuación se ofrece una lista de algunas herramientas populares de simulación de procesos:
- Modelador Bizagi: Un software fácil de usar BPM que permite la creación, simulación y optimización de procesos de negocio utilizando una sencilla interfaz de arrastrar y soltar. Es compatible con el estándar BPMN 2.0 y ofrece funciones de colaboración para equipos.
- Bonita: software de código abierto BPM que ofrece funciones de modelado, simulación y automatización de procesos. Es compatible con BPMN 2.0 y ofrece un entorno de desarrollo integrado para diseñar e implantar aplicaciones personalizadas.
- ARIS (Arquitectura de Sistemas de Información Integrados): Una completa suite BPM que ofrece funciones de modelado, simulación y optimización de procesos, junto con funciones de gobernanza de procesos y gestión de riesgos. ARIS es compatible con BPMN 2.0 y otras normas del sector.
- Simul8: herramienta de simulación de uso general que puede emplearse para simular procesos en diversos sectores, como la fabricación, la sanidad y la logística. Cuenta con una interfaz de arrastrar y soltar, objetos personalizables y herramientas de generación de informes integradas.
- Software de simulación Arena: Herramienta de simulación muy utilizada para procesos empresariales, especialmente en los sectores de fabricación, cadena de suministro y servicios. Ofrece una amplia gama de módulos y plantillas para simular distintos escenarios de procesos.
- AnyLogic: Un software de simulación multimétodo que admite eventos discretos, dinámica de sistemas y modelado basado en agentes, lo que lo convierte en una opción versátil para simular procesos empresariales complejos. AnyLogic ofrece un amplio conjunto de bibliotecas para diferentes sectores y aplicaciones.
- ExtendSim: Una herramienta de simulación de propósito general que soporta modelado de eventos discretos, continuos y de tasa discreta. Se utiliza ampliamente en sectores como la fabricación, la sanidad y la logística, entre otros.
- ProcessMaker: Plataforma de código abierto BPM que ofrece funciones de modelado, simulación y automatización de procesos. Es compatible con BPMN 2.0 e incluye una opción basada en la nube para facilitar la colaboración y la implantación.
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Otros temas clave explicados de forma sencilla
Simulación de procesos Preguntas y respuestas
La simulación de procesos es una técnica utilizada para modelar, analizar y visualizar el flujo de los procesos empresariales en un entorno virtual. Permite a las organizaciones evaluar la eficiencia y eficacia de sus procesos existentes, identificar cuellos de botella y áreas de mejora, y probar el impacto de los cambios propuestos antes de implantarlos en el mundo real. Al simular distintos escenarios y observar sus resultados, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar sus operaciones y lograr mejores resultados.
Sí, la simulación de procesos puede realizarse en Python utilizando diversas bibliotecas y herramientas. Python ofrece varias bibliotecas, como SimPy, DEAP y SALib, que pueden utilizarse para crear simulaciones de eventos discretos, modelos basados en agentes y otros tipos de simulaciones de procesos. Estas bibliotecas permiten a los usuarios definir modelos personalizados, simular distintos escenarios y analizar los resultados para fundamentar la toma de decisiones y optimizar los procesos empresariales.
Un ejemplo de simulación de procesos podría ser una empresa manufacturera que analizara su línea de producción para identificar ineficiencias y optimizar el rendimiento. La empresa crearía un modelo del proceso de producción, incluyendo todas las tareas, recursos y puntos de decisión. A continuación, realizaría simulaciones con diferentes escenarios, como variar la asignación de recursos o cambiar la secuencia de tareas, para identificar cuellos de botella y áreas de mejora. A partir de los resultados de la simulación, la empresa podría tomar decisiones informadas para modificar el proceso de producción y, en última instancia, aumentar la eficiencia y la productividad.
El objetivo de la simulación de procesos es ayudar a las empresas a evaluar el rendimiento de sus procesos actuales, identificar ineficiencias y cuellos de botella, y probar el impacto de los cambios propuestos antes de implantarlos en el mundo real. Al simular varios escenarios y analizar sus resultados, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar sus procesos, reducir costes, minimizar riesgos y mejorar la eficiencia general. La simulación de procesos permite a las organizaciones experimentar con distintos escenarios en un entorno controlado y aplicar cambios con mayor confianza y conocimiento de sus posibles repercusiones.
