Simularea proceselor de lucru, o provocare pentru organizatiile prezentului

Provocarea cu care se confrunta organizatiile prezentului consta in faptul ca acestea nu-si mai propun doar sa opereze ci mai degraba sa prospere intr-un mediu ce devine tot mai complex, unitar si competitiv.

Imbunatatirea competitivitatii organizatiilor implica cresterea nivelului calitativ al produselor si serviciilor adresate clientilor, produse si servicii ce trebuie proiectate si realizate mai rapid, intr-o maniera ce permite minimizarea costurilor si totodata cresterea veniturilor.

Orice organizatie care are viziunea propriei arhitecturi poate lua decizii in cunostinta de cauza de ordin strategic sau operational.

Modelarea permite unei organizatii sa experimenteze o schimbare dorita a o realiza in activitatea curenta, experiment in urma caruia se vor putea comensura implicatiile schimbarii inainte ca aceasta sa fie efectiv implementata.

Optimizarea operatiunilor interne organizatiei necesita proiectarea unui model de business. Acest model conceput trebuie sa reprezinte fidel structura activitatii unei organizatii si sa surprinda aspectele privitoare la competitivitate, concretizate in parametrii de timp, cost si calitate. Componentele unui model de business astfel conceput trebuie sa fie ajustabile si sa ofere posibilitatea efectuarii unor analize necesare comensurarii efectelor schimbarilor produse.

Optimizarea proceselor de lucru necesita parcurgerea mai multor etape strict necesare si anume:

Definirea proceselor de lucru. Parametrizarea proceselor de lucru din punct de vedere a timilor consumati. Parametrizarea proceselor de lucru din punct de vedere al costurilor

antrenate de activitatile comoponente. Simularea Proceselor de lucru. Generarea unor rapoarte in urma simularii, rapoarte ce vor sta la baza

optimizarilor.

Simularea a inceput a fi utilizata in situatii manageriale inca din anii 50 tarzii ai secolului trecut pentru a examina probleme de asteptare si de stocare.

Simularea Monte Carlo

Sintagma Monte Carlo vine de la orasul cu acelasi nume renumit pentru jocuri de noroc.Ca si la jocurile de ruleta, foarte populare printre cei care frecventeaza

cazinourile si in operatiunile de simulare se obtin numere aleatoare, dar nu prin rotirea unei rulete ci prin generarea cu ajutorul calculatorului.

Demonstrandu-si utilitatea, metodologia a evoluat extinzandu-si sfera de aplicabilitate de la domenii strict focalizate legate de facilitati precum depozitele de marfuri, rezervoarele cu produse petroliere sau iesirile din supermarket-uri la activitatea de ansamblu a unei organizatii concretizata in procesele de lucru interne.

Astfel, in aceast nou context, metoda matematica de simularea Monte Carlo isi propune sa estimeze cat mai fidel parametrii operationali corespunzatori unui proces de lucru.

Metoda de simulare Monte Carlo permite calcului timpului mediu consumat prin stationarea intr-o coada de asteptare aferenta unei activitati, lucru posibil prin cuantificarea timpilor de asteptare aferenti fiecarei activitati din cadrul procesului de lucru.

Totodata metoda permite calculul costului total antrenat de un proces de lucru, prin multiplicarea timilor consumati de resursele implicate cu valorile costurilor unitare asociate, timipii luati in calcul fiind atat cei efectivi de lucru cat si cei de asteptare.

Simularea evenimentelo discrete

Simularea evenimentelor discrete (Discret Event Simulation – DES) este o metoda de simulare utilizata pentru a studia comportamentul proceselor de lucru (busieness processses) in dinamica lor temporala in activitatea curenta a organizatiei.

Pasajele temporale parcurse in demersul de simulare sunt privite mai curand ca o serie de evenimente discrete si nu ca o transformare continua. Astfel, evenimentele sunt cele care modifica stadiul procesului in momentul in care apar, evenimente a caror succesiune este data de ceasul simularii (simulation clock).

Pentru a simula un proces de lucru, metoda necesita urmatoarele doua capabilitati majore:

Modelarea de proces. Metoda de fata s-a dovedit a fi cea mai eficienta in demersul de vizualizare a proceselor de lucru derulate in cadrul organizatiei, modelele furnizand o structura descriptiva asupra succesiunii secventelor de lucru ce le compun.

Factorul aleator. Acesta adauga procesului de lucru variabilitatea din realitate, conducand la rezultate diferite pentru simulari diferite.

Metoda permite utilizatorilor crearea unui mediu de simulare mediu in care va fi rulat un proces de lucru din activitatea curenta a organizatiei.

Componentele modelului pot fi ajustate si procesul resimulat pentru a se putea identifica efectele schimbarilor produse. Rezultatul acestui demers va consta in identificarea blocajelor aparute pe parcursul procesului de lucru, a duratei totale a acestuia, a costurilor implicate, a resurselor consumate si a rezultatelor livrate in urma finalizarii acestuia.Astfel, simularea proceselor permite organizatiei sa experimenteze schimbarea inaintea implementarii, eventualele dificultati aparute putand fi corectate inca din stadiul de proiectare a acesteia.

Simularea Evenimentelor Discrete introduce un nivel suplimentar de precizie simularii de tim Monte Carlo, conceptele utilizate in cazul simularii Monte Carlo fiind valide si in cazul celui de-al doilea tip de simulare. Simularea Evenimentelor Discrete introduce factori suplimentari in cadrul modelului pentru a-l apropia mai mult de realitate.

Astfel, Simularea Evenimentelor Discrete poate coordona mai multe evenimente declansatoare ale unui acelasi proces, proces a carui comportament poate fi simulat in anumite conditii privitoare la disponibilul de resurse. Astfel, resursele utilizate de scenariul procesului de lucru pot fi restrictionate pentru a se simula o situatie reala in care acestea chiar sunt deficitare.

Concluzionand, simularea Evenimentelor Discrete este recomandata a fi utilizata cand se identifica blocajele aparute cand procesul de lucru se confrunta cu prea multe evenimente declansatoare sau cu deficite de capacitate a resurselor.