Analisi What-If con Simulazione
Analisi What-If con simulazione
L’analisi what-if è uno degli usi più efficaci della simulazione di processo. Creando diversi scenari di simulazione e confrontando i risultati, puoi prendere decisioni informate sulle modifiche ai processi prima di investire tempo e risorse nell’implementazione.
Il valore del confronto
La simulazione fornisce previsioni utili, ma i veri insight si ottengono con il confronto:
- Confronta prima e dopo una modifica
- Confronta i risultati simulati con i dati storici reali
- Analizza più scenari alternativi
Confronto dei dataset in ProcessMind
Poiché l’output della simulazione è un dataset standard di event log, ProcessMind offre strumenti avanzati per confrontare qualsiasi dataset, simulati, storici o entrambi.
Come confrontare i dataset
- Vai alla vista Confronta nel tuo processo
- Seleziona i dataset da confrontare
- ProcessMind mostra le metriche e le visualizzazioni side-by-side
Cosa puoi confrontare?
| Metrica | Descrizione |
|---|---|
| Throughput Time | Tempo totale dal start case alla conclusione |
| Waiting Time | Tempo in cui i case attendono risorse disponibili |
| Processing Time | Tempo effettivo di lavoro sulle attività |
| Case Count | Numero di case completati |
| Resource Utilization | Carico delle risorse |
| Path Distribution | Percorsi seguiti dai case nel processo |
Analisi Before/After
Lo scenario what-if più comune è testare una modifica di processo:
Scenario: Aggiunta risorse
Domanda: Cosa succede se aggiungiamo una risorsa per l’approvazione?
Approccio:
- Crea una baseline simulation con il team attuale
- Crea una simulazione modificata con più capacità
- Confronta i risultati
Risultati di esempio
| Metrica | Baseline | +1 Staff | Miglioramento |
|---|---|---|---|
| Tempo medio di throughput | 5,2 giorni | 3,8 giorni | 27% più veloce |
| Tempo medio di attesa | 2,1 giorni | 0,9 giorni | 57% in meno |
| Case/settimana | 150 | 195 | 30% in più |
| Utilizzo staff | 95% | 78% | Meno overload |
Analisi costi-benefici
Combina i risultati della simulazione con i costi per calcolare il ROI. Se aggiungere una risorsa costa 60.000€/anno e aumenta il throughput del 30%, puoi quantificare l’impatto sul business.
Confronto con dati reali
Una delle funzionalità più potenti di ProcessMind è confrontare le previsioni simulate con i dati storici reali.
Perché confrontare con dati reali?
- Valida il modello: Se la simulazione combacia con i dati storici, il modello è affidabile
- Identifica i gap: Le differenze evidenziano dove il modello va migliorato
- Misura i miglioramenti: Confronta nuovi dati reali con le previsioni simulate
Come confrontare simulato vs. reale
- Esegui una simulazione su un periodo storico
- Carica o seleziona i tuoi dati storici reali dello stesso periodo
- Usa la funzione Confronta per visualizzare le differenze
Interpretare le differenze
| Se la simulazione mostra… | Possibile causa |
|---|---|
| Più veloce del reale | Mancano ritardi nel modello, complessità sottostimata |
| Più lenta del reale | Tempi di processo sovrastimati, vincoli non necessari |
| Percorsi diversi | Le probabilità dei Gateway non riflettono la realtà |
| Resource overload | I limiti di capacità sono impostati in modo errato |
Confronto multi-scenario
Confronta più di due scenari per trovare la configurazione ottimale:
Scenario: Ottimizzare lo staff
Domanda: Quanti addetti approvazione servono?
Approccio: Genera simulazioni variando il numero di risorse
Esempio: Analisi staffing
| Staff | Throughput | Utilizzo | Tempo di attesa | Costo |
|---|---|---|---|---|
| 2 | 100 case/settimana | 98% | 4,5 giorni | €120K |
| 3 | 145 case/settimana | 85% | 1,8 giorni | €180K |
| 4 | 160 case/settimana | 68% | 0,5 giorni | €240K |
| 5 | 165 case/settimana | 55% | 0,2 giorni | €300K |
Insight: L’inserimento di una terza risorsa dà il miglior risultato. La quarta e la quinta offrono ritorni decrescenti.
Scenari What-If comuni
Redesign di processo
Testa cambiamenti strutturali ai tuoi processi:
- E se togliamo un passaggio di approvazione manuale?
- E se aggiungiamo un controllo qualità?
- E se parallelizziamo attività sequenziali?
Variazioni di domanda
Preparati a diversi livelli di domanda:
- E se la domanda aumentasse del 50%?
- E se ci fossero picchi stagionali?
- E se una campagna marketing raddoppiasse i nuovi case?
Modifiche alle risorse
Ottimizza team e sistemi:
- E se formiamo risorse su più attività?
- E se automatizziamo un Task manuale?
- E se esternalizziamo alcune attività?
Tempi di processo
Analizza l’impatto di orari e calendari:
- E se estendiamo gli orari di apertura?
- E se aggiungiamo un turno nel weekend?
- E se differenziamo le pause pranzo?
Best practice per l’analisi What-If
1. Definisci una baseline
Crea sempre una simulazione baseline validata prima di testare modifiche. Ti servirà come punto di confronto.
2. Cambia una variabile per volta
Quando possibile, isola le variabili per comprenderne l’impatto. Cambiare più fattori insieme rende difficile valutare i miglioramenti.
3. Utilizza parametri realistici
Imposta i parametri della simulazione sui dati reali, ove disponibili. Input non realistici portano a risultati non affidabili.
4. Considera più metriche
Non ottimizzare su una sola metrica. Un throughput più veloce può ridurre la qualità o causare overload del personale.
5. Documenta gli scenari
Conserva informazioni chiare su ciò che hai modificato in ogni scenario. Questo rende i risultati ripetibili e condivisibili.
6. Valida prima di agire
Quando possibile, valida le previsioni della simulazione con test pilota prima della piena implementazione.
Presentazione dei risultati
Quando condividi i risultati dell’analisi what-if con gli stakeholder:
- Inizia dalla domanda: Qual è il problema di business da risolvere?
- Mostra il confronto: Le metriche visualizzate side-by-side sono le più efficaci
- Quantifica l’impatto: Esprimi il valore in termini aziendali (tempo risparmiato, costi ridotti, ricavi aumentati)
- Indica l’incertezza: La simulazione produce previsioni, non garanzie