La simulación predictiva es la ciencia de crear modelos precisos para representar el comportamiento de procesos de la vida real

Los negocios de hoy en día se enfrentan a dificultades crecientes que implican decisiones complejas. Los mercados están cambiando constantemente, la competencia es feroz y los clientes demandan nuevas experiencias innovadoras y niveles de servicio altamente consistentes. La simulación predictiva simplifica esta complejidad. Un modelo simulado de nuestro negocio genera datos del estado futuro potentes y ayuda a demistificar muchos de los procesos analíticos proporcionando una rica visualización interactiva de la información.

La simulación predictiva ayuda tanto a analistas como a los responsables de tomar decisiones a comprender sus procesos de negocio, los datos y cómo éstos se afectan entre sí.

Cuándo utilizar simulación predictiva

Los procesos que involucran alta conectividad, variabilidad, alteraciones y complejidad son ideales para la simulación. Otras técnicas para medidr procesos, como una hoja de cálculo Excel y Mapas de flujo de valor, a menudo tratan estos factores como medias estáticas, con implicaciones críticas para la capacidad de decisión. A medida que las empresas se hacen cada vez más complejas digitalmente y conectadas, estsa implicaciones pueden suponer un punto de inversión. Las simulaciones predictivas permiten verificaciones virtuales "qué pasaría si", donde las verificaciones en la vida real serían inviables, caras y peligrosas.

Nueva información sobre datos y procesos

Los defensores del "big data" afirman que todos los datos deben de ser valiosos. La realidad es que la mayoría de las compañías o no saben qué hacer con sus datos o qué preguntas tienen que hacerles. Un modelo de simulación de los procesos plantea cuestiones clave de gestión de procesos para garantizar que las partes interesadas comprenden la naturaleza dinámica e interconectada de su negocio. Esto da como resultado nuevos conocimientos en cómo se ejecutan los procesos, cómo se están aplicando las políticas y resaltan las áreas de datos particularmente valiosos pero inexistentes.

Análisis predictivo

Una vez que se crea un modelo de simulación predictivo del proceso comercial, las empresas pueden realizar preguntas "¿qué pasaría si?" del modelo y probar escenarios. Esto permite comprender el impacto futuro y la consecuencia de cada escenario, sin incurrir en ningún riesgo o coste. Esta previsión brinda una poderosa claridad de decisión en áreas como inversiones de capital, planificación de recursos y diseño de procesos, o incluso políticas de servicio. La simulación predictiva conduce a decisiones comerciales más inteligentes e impulsa un mayor retorno de las inversiones.

Los fundamentos de la simulación predictiva

Existen diferentes tipos de modelado de simulación. Lanner está especializada en las técnicas de simulación de eventos discretos pero también ofrece un abanico de otras métodos de simulación. La simulación de eventos discretos (Discrete Event Simulation o DES, en inglés) funciona modelando eventos individuales que ocurren utilizando un motor basado en el tiempo, teniendo en cuenta recursos, restricciones, e interacción con otros eventos. El modelo puede reflejar la reglas del proceso, aleatoriedad y variabilidad que afecten al comportamiento de sistemas reales y entornos de explotación complejos. Al crear un espejo de los procesos se puede experimentar con diferentes escenarios "qué pasaría si" sin el riesgo o gasto que supondría alterar los procesos reales.

Introducción a la simulación predictiva

El software insignia de Lanner, WITNESS Horizon, permite a los modeladores profesionales desarrollar rápidamente modelos de simulación predictivos, ricos en funciones que brindan una visión incomparable de los procesos a través de la visualización dinámica de datos y la libertad de probar opciones en un entorno virtual sin riesgos.