Análisis What-If con Simulación
Análisis What-If con Simulación
El análisis what-if es uno de los usos más potentes de la simulación de procesos. Crear distintos escenarios de simulación y comparar resultados permite tomar mejores decisiones sobre cambios en los procesos antes de invertir tiempo y recursos en implementación.
El Poder de la Comparación
La simulación sola ofrece predicciones útiles, pero los insights reales vienen de la comparación:
- Compara antes y después de un cambio
- Compara resultados simulados con data histórica real
- Compara múltiples escenarios alternativos
Comparar Datasets en ProcessMind
Como el resultado de la simulación es un dataset de event log estándar, ProcessMind ofrece potentes herramientas para comparar cualquier dataset, ya sea simulado, histórico o ambos.
Cómo Comparar Datasets
- Ve a la vista Compare en tu proceso
- Selecciona los datasets que quieres comparar
- ProcessMind presenta KPIs y visualizaciones comparativas
¿Qué Puedes Comparar?
| Métrica | Descripción |
|---|---|
| Throughput Time | Tiempo total desde el inicio hasta el cierre del case |
| Waiting Time | Tiempo que los cases están en espera de recursos |
| Processing Time | Tiempo efectivo de trabajo en actividades |
| Case Count | Cantidad total de cases completados |
| Resource Utilization | Nivel de ocupación de recursos |
| Path Distribution | Caminos que siguen los cases en el proceso |
Análisis Antes/Después
El escenario más común de what-if es probar cambios en un proceso:
Escenario: Añadir Recursos
Pregunta: ¿Qué pasa si añadimos una persona más para aprobaciones?
Enfoque:
- Crea una simulación baseline con el personal actual
- Crea una simulación modificada con más capacidad
- Compara los resultados
Ejemplo de Resultados
| Métrica | Baseline | +1 Recurso | Mejora |
|---|---|---|---|
| Avg. Throughput Time | 5.2 días | 3.8 días | 27% más rápido |
| Avg. Waiting Time | 2.1 días | 0.9 días | 57% menos |
| Cases/Semana | 150 | 195 | 30% más |
| Utilización Recurso | 95% | 78% | Menos saturado |
Análisis Coste-Beneficio
Cruza resultados de simulación con los costes para calcular el ROI. Si agregar un recurso cuesta $60,000/año pero aumenta el throughput un 30%, puedes cuantificar el impacto en el negocio.
Comparación con Data Real
Una de las funcionalidades más potentes de ProcessMind es comparar predicciones simuladas con data histórica real.
¿Por Qué Comparar con Data Real?
- Valida el modelo: Si la simulación coincide con la data histórica, el modelo es fiable
- Detecta gaps: Las diferencias muestran dónde mejorar el modelo
- Mide mejoras: Compara nueva data real contra predicciones simuladas
Cómo Comparar Simulación vs. Real
- Ejecuta una simulación para el periodo histórico
- Sube o selecciona tu data histórica real para el mismo periodo
- Usa la función Compare para ver las diferencias
Cómo Interpretar Diferencias
| Si la Simulación Muestra… | Posible Causa |
|---|---|
| Más rápido que real | Faltan retardos en el modelo, subestimada la complejidad |
| Más lento que real | Sobreestimados los tiempos, restricciones innecesarias |
| Rutas diferentes | Probabilidades de Gateway no reflejan la realidad |
| Sobrecarga de recursos | Restricciones de capacidad mal configuradas |
Comparación Multi-Escenario
Compara más de dos escenarios para encontrar la configuración óptima:
Escenario: Buscar el Personal Óptimo
Pregunta: ¿Cuántas personas necesitamos para aprobaciones?
Enfoque: Crea varias simulaciones con diferentes niveles de personal
Ejemplo: Análisis de Niveles de Personal
| Recurso | Throughput | Utilización | Tiempo Espera | Coste |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 100 cases/sem | 98% | 4.5 días | $120K |
| 3 | 145 cases/sem | 85% | 1.8 días | $180K |
| 4 | 160 cases/sem | 68% | 0.5 días | $240K |
| 5 | 165 cases/sem | 55% | 0.2 días | $300K |
Insight: Agregar una tercera persona aporta mejor valor. La cuarta y quinta muestran menos retorno.
Escenarios What-If Comunes
Rediseño de Procesos
Prueba cambios estructurales en tu proceso:
- ¿Qué pasa si eliminamos la aprobación manual?
- ¿Y si incorporamos un control de calidad?
- ¿Y si paralelizamos actividades secuenciales?
Cambios en la Demanda
Prepárate para distintos niveles de demanda:
- ¿Qué pasa si la demanda sube un 50%?
- ¿Y si hay picos estacionales?
- ¿Qué ocurre si una campaña duplica los casos entrantes?
Cambios de Recursos
Optimiza equipo y sistemas:
- ¿Y si los empleados se capacitan para más actividades?
- ¿Qué pasa si automatizamos una tarea manual?
- ¿Y si externalizamos algunas actividades?
Tiempos del Proceso
Explora impactos en horarios y tiempos:
- ¿Qué ocurre si extendemos el horario de operación?
- ¿Y si agregamos turno de fin de semana?
- ¿Y si escalonamos las pausas de comida?
Mejores Prácticas para el Análisis What-If
1. Establece un Baseline
Siempre genera una simulación baseline validada antes de probar cambios. Esto te da el punto de comparación.
2. Cambia Una Variable a la Vez
Aísla variables cuando sea posible, así entiendes su impacto. Cambiar demasiadas cosas juntas dificulta ver mejoras claras.
3. Usa Parámetros Realistas
Usa data real para definir los parámetros de simulación cuando sea posible. Entradas poco realistas generan resultados no fiables.
4. Ten en Cuenta Múltiples KPIs
No optimices solo un KPI. Mayor throughput puede afectar la calidad u ocasionar sobrecarga en el equipo.
5. Documenta Tus Escenarios
Registra claramente lo que modificas en cada escenario. Esto asegura la reproducibilidad y facilita compartir resultados.
6. Valida Antes de Implementar
Siempre que sea posible, valida predicciones de simulación con pruebas pequeñas antes de implementar por completo.
Presentar Resultados
Al compartir resultados de análisis what-if con stakeholders:
- Empieza por la pregunta: ¿Qué problema de negocio estamos resolviendo?
- Muestra la comparación: Los KPIs visuales lado a lado son más impactantes
- Cuantifica el impacto: Traduce a valor de negocio (tiempo ahorrado, costes reducidos, ingresos)
- Reconoce la incertidumbre: La simulación predice, no garantiza