3.3 Construcción de modelos by Anahuac_DigitalSim

3.3 Construcciรณn de modelos

Baily’s Bank • Descripción de la oficina bancaria: • Abierto a operaciones en ventanilla 8 horas al día • Tres empleados • Detalles de funcionamiento • Llega una media de 30 clientes por hora • Tiempo medio de proceso es de 4 minutos • KPI’s (Key Performace Indicators) • Tiempo medio de servicio: 7.5 mins. • Tiempo máximo de servicio: 20 mins

Baily’s Bank - Problema •

La dirección está considerando una política comercial para atraer más usuarios.

•

Impacto: 10% de incremento en la demanda del servicio.

•

¿Cuál sería el nivel adecuado de empleados para mantener un parámetro de calidad? (KPI’s) • Tiempo medio de servicio< 7.5 min • Tiempo máximo de servicio< 20 min

1. Definir los Objetivos ¿Quiénes son los interesados? ¿Cómo definen su éxito? ¿Cómo sabremos cuándo hemos llegado?

Objetivos del proyecto:  Determinar si los parámetros (KPI’s) siguen siendo adecuados con el impacto del 10% de aumento en la demanda y si no, qué cambio sería necesario.

2. Comprender el sistema Cada sistema tiene sus particularidades que impactan en ocasiones de manera muy importante. Agencia Bancaria  Sólo consideraremos las llegadas de los clientes, el tiempo de servicio se define desde que llega el cliente hasta que sale del banco y asumiremos que los clientes salen inmediatamente después de ser atendidos por el banquero.  Los clientes no cambian de fila  Los banqueros no hacen pausas en el trabajo

3. Determinar el alcance y el nivel de detalle (Especificaciones funcionales) • Clarificar el proyecto • •

Objetivos Datos requeridos

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Informes

• •

Ámbito del proyecto Animación 3D

•

Fecha de entrega (flexible?)

4. Recolección de datos Los necesarios y que sean comprensibles, aportados por una fuente responsable

Datos que nos suministra el banco:  Clientes por día: 240 (30/hr x 8hrs)  Tiempos atención ***Se pueden preguntar más cosas, hay datos

Tratamiento de datos

Distribución Estadística

5. Construir el Modelo Construir y verificar de forma iterativa  El modelo como es (‘As is’) • Construir • Verificar • Validar contra el sistema real  El modelo como debería ser (‘To be’) • Construir • Verificar • Validar y razonar Obtenido de SIMIO LLC, Learning Simio Chapter 02 My First Project, Copyright 2010-2012 Simio LLC | All rights reserved.

Construir el ejemplo de agencia bancaria â&#x20AC;&#x153;como esâ&#x20AC;?

Arrive

Random.Exponential(2) Minutes

Server

Random.Triangular(1, 3.24, 7.88)

6. Verificar ¿Lo hice todo bien? • • • •

Animación Trace, Watch Estadísticas (Resultados Interactivos) Revisión y repaso del modelo

7. Validar ¿Representa mi modelo todo lo necesario para conseguir los objetivos? Comprobémoslo … • Los resultados son coherentes? • Se pueden justificar las diferencias?

Revisar el modelo “As Is” y validar Arrive

Time Varying Arrival Rate (Tasa de llegada variable horaria) Hr 0-2, 20/hr Hr 2-4, 40/hr Hr 4-6, 40/hr Hr 6-8, 20/hr

Server

Random.Triangular (1, 3.24, 7.88)

Construir el modelo “To Be” Arrive

Time Varying Arrival Rate Hr 0-2, 20/hr Hr 2-4, 40/hr Hr 4-6, 40/hr Hr 6-8, 20/hr

Server

Capacidad:3 Tiempo de proceso: Random.Triangular(1, 3.24, 7.88)

8. Experimento Test de cómo impacta una mayor demanda  Escenarios • • • •

Controles (Reference properties) Respuestas Replicaciones Warm-up Time (“calentamiento”)

9. Analiza y Concluye  Resultados • • • •

Pivot Table (tablas dinámicas) Diagramas – SMORE Informes Exportaciones

10. Entregar Recomendación análisis critico y objetivo de los resultados • Un incremento del 10% en afluencia de público degradará el servicio en un 50% (hasta 11.7 minutes) • > 10% requerirá aumento de plantilla para mantener el objetivo de servicio al usuario.

El proyecto de simulaci贸n Entregable: Modelo de Simulaci贸n

Entregable: Especificaci贸n Funcional Entregable: Presentaci贸n y conclusiones

Resumen 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Definir los objetivos. Comprender el sistema. Determinar el ĂĄmbito de la modelizaciĂłn y su nivel de detalle. Recoger los datos de entrada. Construir iterativamente el modelo. Verificar la lĂłgica del modelo y los datos. Validar los resultados. DiseĂąar y ejecutar experimentos. Analizar e interpretar los resultados. Entregar.

SimBits de práctica • Entity Follow Sequence multiple • Select Entity Type from Table y Sequential Processing by batch specified • Changing queue when server fails • CONWIP • Using a monitor • Financials