Los sistemas rara vez funcionan exactamente como se prevé. Una persona que realiza una tarea puede tardar seis minutos una vez y ocho minutos la siguiente. A veces, la variabilidad se debe a fuerzas externas, como los materiales que se comportan de forma diferente en función de la humedad ambiental. Algunas variabilidades son bastante predecibles, como una herramienta que corta más despacio a medida que se desafila con el uso. Otras parecen mucho más aleatorias, como una máquina que falla de vez en cuando. En conjunto, las denominaremos variabilidad del proceso.
¿Hasta qué punto puede predecir el impacto de la variabilidad del proceso? La mayoría de la gente cree que se le da bastante bien.
Por ejemplo, si alguien le preguntara cuál es la probabilidad de sacar un tres en un papel de un dado común de seis caras, probablemente podría responder correctamente una de cada seis (17%). Del mismo modo, probablemente podría responder a la probabilidad de lanzar dos veces una moneda al aire y que salga cara las dos veces, una de cada cuatro (25%).
Pero, ¿qué ocurre con sistemas aún más complejos? Supongamos que en un banco hay un único cajero que siempre atiende a los clientes en exactamente 55 segundos y que los clientes llegan con exactamente 60 segundos de diferencia. ¿Puede predecir el tiempo medio de espera de los clientes? Siempre me sorprende la cantidad de profesionales que se equivocan incluso en esta sencilla predicción. (Si quieres comprobar tu respuesta, mira el comentario adjunto a este artículo).
Pero supongamos que esos tiempos son variables, como podría ocurrir en un sistema más típico. Supongamos que son tiempos medios de procesamiento (utilizando distribuciones exponenciales para simplificar). ¿Supone eso alguna diferencia? ¿Cambia eso su respuesta? ¿Cree que el cliente medio esperaría algo? ¿Esperaría menos de un minuto? ¿Menos de 2 minutos? ¿Menos de 5 minutos? ¿Menos de 10 minutos? He planteado este problema muchas veces a muchos grupos y, en un grupo medio de 40 profesionales, es raro que siquiera una persona responda correctamente a estas preguntas.
No es un problema difícil. De hecho, este problema es trivial comparado incluso con el sistema de fabricación más pequeño y sencillo. Y, sin embargo, esas mismas personas observarán un grupo de trabajo o una línea que contenga cinco máquinas y se sentirán seguras de poder predecir cómo afectará un tiempo de inactividad aleatorio al rendimiento general del sistema. Ahora extiéndalo a un sistema típico con toda su variabilidad en tiempos de procesamiento, fallos de equipos, tiempos de reparación, llegadas de materiales y todas las demás variabilidades comunes. ¿Puede alguien predecir su rendimiento? ¿Puede alguien predecir el impacto de un cambio?
Con la ayuda de la simulación , puedes.
Este sencillo problema puede resolverse fácilmente con la teoría de colas o con un modelo sencillo en su programa de simulación favorito. Los problemas más complejos requerirán simulación. Después de usar tu intuición para adivinar la respuesta, te sugiero que determines la respuesta correcta por ti mismo. Si quieres comprobar tu respuesta mira el comentario adjunto a este artículo.
Y la próxima vez que tú o alguien que conozcas tengáis la tentación de predecir el rendimiento de un sistema, espero que recordéis lo bien que se os dio predecir el rendimiento de un sistema trivial. A continuación, utilice la simulación para obtener una respuesta precisa.
Dave Sturrock
VP Productos – Simio LLC