Aunque inicialmente parecía que el diseño del proceso era el
adecuado, las llegadas aleatorias provocan colas y retardos poste-
riores en el procesado de las órdenes. En este ejemplo se ha obser-
vado que las llegadas aleatorias provocan desviaciones significati-
vas respecto al comportamiento esperado inicialmente. Otros
posibles escenarios a contemplar podrían ser:
• Escenario 1: ¿cómo afecta al comportamiento del proceso si
el número de órdenes diarias varía entre 8 y 12 (el valor
promedio todavía es 10)?
• Escenario 2: ¿cuál es el impacto sobre el comportamiento del
sistema si el tiempo para procesar las órdenes prioritarias varía
entre las 3 y las 5 horas (el valor promedio todavía es 4)?
• Escenario 3: ¿cómo afecta al comportamiento del proceso si
la proporción de órdenes de cada tipo llegadas diariamente es
aleatoria (el valor promedio es todavía de 40%, 60%)?
Si se efectúa la simulación de cada uno de los escenarios ante-
riores, o de la combinación de varios de dichos escenarios, se puede
observar un deterioro de las estadísticas de comportamiento del
proceso provocado por el incremento de variabilidad en el mismo.
Al realizar la simulación anterior, se ha supuesto como cono-
cido el número de órdenes que llegan en cada franja horaria. Sin
embargo, en la práctica diaria existe una diversidad de motivos
que no permiten que dichos tiempos puedan ser conocidos, como
son por ejemplo:
• El proceso simulado todavía no existe en la realidad.
• Se desea simular el comportamiento de un sistema real bajo
condiciones diferentes de operación.
Aunque no se disponga de la información anterior, si que, en
general, se dispone de datos que, convenientemente analizados,
pueden informar sobre la distribución del número de órdenes que
llegan cada hora. Esta información se ha podido obtener de forma
42 CÓMO MEJORAR LA LOGÍSTICA DE SU EMPRESA MEDIANTE LA SIMULACIÓN