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Bienvenidos a nuestra website, donde podrá encontrar las mejores herramientas para la simulación de procesos y optimización de los flujos logísticos, la construcción de gemelo digital y simuladores de AR/VR. La oferta de Avantsim en soluciones de software para empresas se dirige a todos los sectores de la industria, la logística (Supply Chain) y el transporte.
Software para simulación de procesos logísticos y de producción.
El acierto en la toma de decisiones por parte del management de una empresa es un factor fundamental para la viabilidad y el éxito de la misma. En el entorno actual, donde se combinan diferentes factores (globalidad, variabilidad, imprevisibilidad) que hacen que la elección de las estrategias a seguir parezca en ocasiones un ejercicio arriesgado, es necesario apoyarse en la tecnología y las herramientas que permitan sustentar las decisiones tomadas y proyectar una mayor posibilidad de acierto. La construcción de modelos de comportamiento de negocio, diseñados para la simulación de los resultados ante las diferentes posibilidades definidas, forman parte sustancial del juego de herramientas disponibles para este propósito, especialmente en referencia a la toma de decisiones estratégicas.
La simulación informática consiste en la adquisición del conocimiento del comportamiento de un sistema por medio del modelado matemático y la simulación en un ordenador, usando un software específico. En este contexto, hay que entender que un sistema es un conjunto de elementos que de manera ordenada se relacionan entre sí para contribuir a la consecución de un objetivo dado. El objetivo al crear un modelo de simulación es llegar a experimentar virtualmente con dicho modelo para poder predecir la respuesta del sistema ante escenarios futuros.
Es especialmente de aplicación a un sistema de colas, es decir el tipo de sistema para cuando llegan materiales, equipamiento o personal a algún tipo de estación o puesto de trabajo que necesite la ejecución de un servicio o actividad: un proceso de fabricación, una reparación, etc y deben esperar cuando la unidad que proporciona el servicio se encuentra ocupada.
Estos sistemas de colas son ubícuos en todos los sectores de actividad, desde los que se originan a partir de procesos de fabricación, flujos de materiales, colas en infrastructuras de transporte como aeropuertos y estaciones ferroviarias, terminales portuarias, descarga y expedición de bienes desde almacenes y centros de distribución (logística y Supply Chain) y muchos otros.
En AVANTSIM creemos que la innovación debe encontrarse al alcance de todas las empresas. Actuando como VAR ( Value-Added Reseller) de diversos fabricantes internacionales, facilitamos la digitalización de los procesos para diferentes sectores: industria, logística, transportes.
Para cada uno de los productos de software que representamos, disponemos de la capacidad y las certificaciones para proveer a nuestros clientes con licencias, formación y asesoría en proyectos.
Trasladar la complejidad de un sistema física al modelo diseñado por computador
Trasladar la complejidad de un sistema física al modelo diseñado por computador
Simulación de procesos
Ofrecemos las mejores soluciones para mejorar sus procesos, mediante el uso herramientas de simulación (computer simulation) para análisis complejos. Actualmente trabajamos con Simio y Witness para proyectos donde sea necesario efectuar un análisis de múltiples escenarios. Cuando el enfoque se centre en el diseño dimensional con una visualización detallada, confiamos en TaraVR Builder.
Realidad Aumentada y Virtual
Soluciones de realidad aumentada y virtual para la capacitación y validación del personal en procesos de valor. Implementación del metaverso industrial con el apoyo de nuestros socios de Holos Tech.
Simulación peatonal
Simulación de movilidad humana; movimiento y acumulación de grandes cantidades de peatones. De aplicación para planificación de la nueva movilidad urbana, así como en el ámbito arquitectónico especialmente cuando se conecta a un modelado BIM. Confiamos en Simwalk como la solución que mejor se adapta a este tipo de uso.
MES avanzado
Solución de M.E.S. moderno para seguimiento y control de la producción con el producto OPERA
Simular es predecir sistemáticamente
La simulación es un medio mediante el cual tanto nuevos procesos como procesos ya existentes pueden proyectarse, evaluarse y contemplarse sin correr el riesgo asociado a experiencias llevadas a cabo en un sistema real. Es decir, permite a las organizaciones estudiar sus procesos desde una perspectiva sistemática procurando una mejor comprensión de la causa y efecto entre ellos además de permitir una mejor predicción de ciertas situaciones.
¿Por qué simular?
En ocasiones puede revelarse como la única opción aplicable.
En efecto, las técnicas de optimización como la programación lineal, programación por metas y programación dinámica, son muy útiles cuando se desea una sola meta, para minimizar o maximizar (por ejemplo, menor costo, mayor utilización, mayores ventas, y menor tiempo de espera), pero se revelan incapaces de testear la robustez global de la solución encontrada.
La simulación de sistemas discretos contempla los sistemas cuyo estado cambia en instantes discretos del tiempo. El tratamiento consiste en plantear la comprensión de un problema a través del proceso de construcción de un modelo de simulación por ordenador, que representa el grado de conocimiento que se tiene del sistema en el momento de la construcción del modelo que lo representa, así como la correspondencia entre el sistema real y el modelo de simulación que lo representa, lo que posibilita que el modelo sea construido para representar verazmente el sistema simulado.
Un modelo de simulación se entenderá como un medio de investigar susceptible de revisión permanente, posibilitando un refinamiento progresivo en la comprensión del sistema, lo que habilita para tomar decisiones sobre la solución de los problemas que el sistema presenta. Es decir, la simulación de sistemas por ordenador está basada en una generalización del concepto de experimentación propio del método científico, según el cual en lugar de realizar los experimentos sobre el sistema real, se realizan sobre un modelo dinámico que lo representa, de manera que si el modelo es una representación válida del sistema entonces los resultados de la experimentación con el modelo pueden proyectarse al propio sistema.
Uno de los beneficios reconocidos de la simulación es el aspecto visual. Normalmente nos es más fácil reconocer el sistema que estamos investigando visualmente que no bajo un listado de números. Y siempre es más agradable, lo que posibilita incrementar la credibilidad del proyecto.
Hay otros beneficios que podemos obtener a través de la simulación:
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Entender mejor el sistema
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Mejorar la comunicación de ideas
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Disminuir costes
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Probar diferentes opciones fácil y rápidamente
Simular permite a los usuarios entender el sistema que se modela sin incrementar los costes de construir un sistema (si se proponen sistemas nuevos), cambiarlo (si existen uno en funcionamiento) o destruirlo.
La simulación permite incorporar cambios e inmediatamente ver los efectos que los cambios producen. Mientras que la simulación no garantiza la solución óptima a ningún problema, es la única técnica experimental cuando los métodos de la matemática formal no pueden reflejar la naturaleza del sistema. (“Operations Research: An Introduction”, H.A. Taha, ed. Wiley & Sons).
Ventajas de la simulación frente a otras formas de análisis
1. La simulación es relativamente sencilla y flexible.
2. Puede emplearse para analizar grandes y complejas situaciones del mundo real que no se pueden resolver mediante otro tipo de análisis.
3. Pueden incluirse complejidades del mundo real que la mayoría de los modelos de dirección de operaciones no pueden permitir. Por ejemplo, la simulación puede utilizar cualquier distribución de probabilidad que defina el usuario.
4. Con la simulación resulta posible “comprimir el tiempo”. Los efectos de las políticas de dirección de operaciones durante varios meses o años, se pueden obtener a través de la simulación con computadora en muy poco tiempo.
5. La simulación permite hacer preguntas hipotéticas del tipo “¿qué ocurriría si…?” A los responsables de la toma de decisiones les gusta saber por anticipado cuáles van a ser las opciones más atractivas. Con un modelo informático, un directivo puede probar, en cuestión de minutos, diferentes decisiones sobre la política a seguir.
6. Las simulaciones no interfieren en los sistemas del mundo real. Así, puede resultar demasiado perjudicial, por ejemplo, experimentar físicamente con nuevas
estrategias o nuevas ideas en un hospital o en una planta manufacturera.
7. Con la simulación podemos estudiar los efectos interactivos de componentes individuales o de variables, para determinar cuáles son importantes.
Fases de un proyecto de simulación
La metodología de trabajo se compone de una fase inicial de definición del proyecto, seguida de una fase intermedia en la que se programa y construye el modelo digital y una fase final de validación y obtención de resultados.
Fase inicial de definición de proyecto
esquema de modelacion
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Formulación del problema: comprender la naturaleza del problema o necesidad y en qué sentido la construcción de un modelo puede ayudar a resolverlo.
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Definir el propósito del estudio y las preguntas que deberá responder, consensuando cuáles son los indicadores y qué formatos (entregables) darán cuenta del progreso realizado.
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Planificar el proyecto, estimando qué recursos (tiempo, personal, coste económico) son necesarios para llevar a cabo el estudio, señalando detalladamente sus fases, objetivos, e hitos.
Programación del modelo
En esta fase se define y programa el modelo digital y está compuesta por las siguientes etapas:
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Conceptualización del modelo, donde de manera independiente del software que se vaya a utilizar se intentará hacer una síntesis del funcionamiento del sistema bajo estudio con las reglas que se estén aplicando.
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Identificación, recolección y preparación de los datos que como variables de entrada sean necesarias para el desarrollo del modelo; pueden ser provenientes tanto del sistema de IT del cliente como de observaciones in situ.
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Codificación del modelo en el software seleccionado, de manera iterativa, con refinamientos sucesivos que incrementen el nivel de detalle sin penalizar excesivamente la complejidad del modelo.
Validación y verificación del modelo
Esta fase se realiza la verificación del trabajo de programación realizado, se busca determinar si el modelo explica razonablemente bien la realidad conocida y es capaz de imitar su comportamiento de una forma razonablemente precisa, lo que significa que la estimación que ofrece el modelo de simulación concuerda con la experiencia del cliente.
Seguidamente se llevarán a cabo los experimentos necesarios para testear las diferentes configuraciones a analizar, que se conocen como “escenarios”.
