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An álisis de flujo, teorías de colas y simulación An álisis de flujo, teorías de colas y simulación

An álisis de flujo, teorías de colas y simulación - PowerPoint Presentation

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An álisis de flujo, teorías de colas y simulación - PPT Presentation

Gesti ón de Procesos y Servicios An álisis de flujo An álisis de flujo es una familia de técnicas que nos permiten estimar el rendimiento total de un proceso dado algún conocimiento sobre el rendimiento de sus actividades ID: 241980

proceso los tiempo una los proceso una tiempo por fundamentals del bpm para clientes medio colas media simulaci

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Presentation Transcript

Slide1

Análisis de flujo, teorías de colas y simulación

Gesti

ón de Procesos y ServiciosSlide2

Análisis de flujoSlide3

Análisis de flujo es una familia de técnicas que nos permiten estimar el rendimiento total de un proceso dado algún conocimiento sobre el rendimiento de sus actividadesSlide4

TiempoCosteRatio errores

…Slide5

¿Cuánto tarda en media el proceso completo?

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide6

En un proceso secuencial, el tiempo medio de duración es igual a la suma de los tiempos medios de duración de sus actividadesSlide7

¿Y ahora?

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide8

¿Y ahora?

50%

50%

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide9

¿Y ahora?

90%

10%

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide10

XOR gateways

CT = p

1

T

1

+p

2

T

2

+…+p

n

T

n

=

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide11

¿Y ahora?

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide12

AND gateways

CT

parallel

= Max{T

1

, T

2

,…, T

M

}

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide13

¿Cuál es la duración media del proceso?

Actividad

Duraci

ón media

Check completeness

1 d

ía

Check credit history

1 d

ía

Check income sources

3 d

ías

Assess application

3 d

ías

Make credit offer

1 d

ía

Notify rejection

2 d

ías

Hay un 60% de casos

en los que se concede el cr

édito

© M. Dumas

et al. Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide14

¿Cuál es la duración media de este proceso?

Todas las actividades tardan 1 hora de media en hacerse

En el 40% de los casos los pedidos tienen s

ólo productos de Amsterdam

En el 40% de los casos tienen sólo productos de Hamburgo

En el 20% de los casos tienen de ambos almacenes

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide15

¿Cuál sería la regla general para los OR gateways?Slide16

¿Cuál es la duración media del proceso?

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide17

Ciclos

CT = T/(1-r)

Serie geom

étrica

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide18

¿Cuál es la duración media del proceso?

Actividad

Duración media

Check completeness

1 día

Check credit history

1 día

Check income sources

3 días

Assess application

3 días

Make credit offer

1 día

Notify rejection

2 días

En un 60% de los casos se concede

el cr

édito

En un 20% de los casos la solicitud

est

á incompleta

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide19

El ratio de llegada (arrival rate, λ) de un proceso es el n

úmero medio de nuevas instancias del proceso que se crean por unidad de tiempoSlide20

El Work-In-Process (WIP) es el n

úmero medio de instancias de un proceso que están activas (no han terminado) en un instante de tiempo.Slide21

WIP = λ x CT

Ley de Little

Tiempo medio de duraci

ón del proceso (Cycle Time)

Se cumple para cualquier proceso estable.

Es decir, un proceso en el que su n

úmero de instancias

activas no crezca de forma incontroladaSlide22

Calcular los tiempos medios de duración del proceso

Calcula cu

ál es el tiempo medio de duración del proceso de

las solicitudes de cr

édito en base a los siguientes datos.

El año tiene 250 días laborables.

El último año se procesaron 2500 solicitudes de crédito

Hemos preguntado cada dos semanas cuántas solicitudes había abiertas en ese momento y la media ha sido de 200Slide23

Calcular los tiempos medios de duración del proceso

Un restaurante recibe de media 1200 clientes al d

ía (entre 10:00 y 22:00). En horas punta (De 13:00 a 16:00 y de 20:00 a 23:00), el restaurante recibe unos 900 clientes en total y, de media, hay 90 clientes a la vez en el restaurante. En horas no punta, el restaurante recibe 300 clientes en total y, de media hay 30 clientes simultáneos en el restaurante.

¿Cuál es el tiempo medio que un cliente pasa en un restaurante en horas punta? ¿Y en horas no punta?

La capacidad máxima del restaurante es de 110 clientes y, a veces se alcanza en horas punta. El encargado del restaurante espera además que aumente ligeramente el número de clientes en los próximos meses. ¿Qué se puede hacer sin aumentar el número de sitios disponibles?Slide24

Otras aplicaciones del análisis de flujo

Calcular el coste medio por instancia de proceso

Calcular ratios de error por proceso

Estimar capacidades

Cuidado que las f

órmulas no son exactamente iguales en todos los casosSlide25

Calcula el coste medio por proceso

Actividad

Clerk

Credit officer

Check completeness

R

Check credit history

R

Check income sources

R

Assess application

R

Make credit offer

R

Notify

rejection

R

En el 20% de los casos la solicitud

est

á incompleta.

En el 60% de los casos se concede

el crédito.

El coste del Clerk es de 25€/hora y el

del Credit officer es de 50€/hora.

Duraci

ón

2 horas

30 minutos

3 horas2 horas2 horas30 minutosEl banco carga 1€ por consultar elhistorial de cr

édito de una persona© M. Dumas et al. Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide26

Limitación 1: No todos los procesos son estructurados

La soluci

ón es usar

otras ecuaciones m

ás complejas que si se pueden utilizar para procesos no estructurados

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide27

Limitación 2: Requiren estimar la duración media de todas las actividades del proceso

La soluci

ón es

conseguir la informaci

ón por medio de:

Entrevistas u observación

Usar logs de los sistemas de información usados en el procesoSlide28

Limitación 3: No tienen en cuenta que los procesos se comportan de forma distinta en función de la carga

Asumen una carga fija y una capacidad de recursos fija

No consideran los tiempos de espera debidos a conflictos

de recursos (

resource contention

), que ocurre cuando hay más trabajo por hacer que recursos disponibles para hacer el trabajo.

La única solución es usar otra técnica como análisis de colas o simulación.Slide29

An

álisis de flujo

Teor

ía de colasSlide30

La teoría de colas

es una colección de técnicas matemáticas para analizar sistemas que tiene contención de recursos.Slide31

Conceptos de teoría de colas

Un

sistema de colas

consiste en una o m

últiples

colas

y un

servicio

que es provisto por uno o más

servidores

. Los elementos en la cola son

trabajos

o

clientes

, según el contextoSlide32

Ejemplo 1: Sistema multi-cola (Supermercado)

Cajero 1

Cajero 2

Cajero 3

Servidores

Clientes

ColasSlide33

Ejemplo 2: Sistema cola única (Banco)

Cajero 1

Cajero 2

Cajero 3

Servidores

Clientes

ColaSlide34

Vamos a estudiar dos modelos para sistemas de cola únicaSlide35

Ratio de llegada

Ratio de llegada:

λ

Ej: Los clientes llegan al banco con un ratio medio de 20 por hora

Tiempo entre llegada: 1/λ

Ej: El tiempo medio entre la llegada de dos clientes es de 5 minutos (1/20 horas).

Cuidado: Los tiempos son medias, no representan exactamente la realidadSlide36

Proceso de Poisson: Distribución exponencial negativa

Slide taken from http://fundamentals-of-bpm.org/lectures/Slide37

Proceso de Poisson

Describen una amplia categor

ía de procesos de llegada y es muy común para modelar el proceso de llegada de clientes en procesos de negocio.

Siempre hay que asegurarse que los casos llegan siguiendo esa distribución. Para ello se puede medir tiempos entre llegadas durante un período de tiempo y usar un paquete estadístico como R o EasyFit.Slide38

Tiempo de procesamiento de una actividad

Igual que en el caso anterior, el tiempo de procesamiento de una actividad puede variar mucho de un caso a otro.

Actividades que requiren una diagnosis, una verificaci

ón no trivial o una toma de decisiones no trivial, muy a menudo siguen también una distribución exponencial negativa.

Igual que antes, es necesario comprobar que esta hipótesis es cierta.Slide39

Modelos de colas M/M/1 y M/M/c

Cola

única

Tiempo entre llegada siguen una distribución exponencial (M)

Tiempo de procesamiento siguen una distribución exponencial (M)

Los clientes se atienden en orden de llegada

Los clientes no dejan la cola

Hay 1 (M/M/1) o c (M/M/c) servidoresSlide40

En modelos de colas M/M/1 y M/M/c, dado:

λ: El ratio medio de llegada de clientes por unidad de tiempo

μ: El n

úmero medio de clientes que pueden ser atendidos por unidad de tiempo (el tiempo medio de procesamiento de cliente es por tanto, 1/μ).

En el caso de M/M/c, el número de servidores c

arrivals

waiting

service

l

m

c

© Wil van der AalstSlide41

Podemos calcular:

Ratio de ocupación: r

Wq = Tiempo medio de un cliente en la cola

W = Tiempo medio de un cliente en el sistema (tiempo medio del proceso)

Lq = Número medio de clientes en la cola

L = Número medio de clientes en el sistema (Work-in-Progress)

© Wil van der Aalst

l

m

c

Wq,Lq

W,LSlide42

Cola M/M/1

l

m

1

© Laguna & Marklund

L

q

=

2

/(1- ) = L-

W

q

=L

q

/

L=

W

W=

W

q +

1/Slide43

Cola M/M/c

Ahora hay c servidores en paralelo, por lo que la capacidad esperada por unidad de tiempo es c*

Las otras f

órmulas son iguales que para M/M/1 salvo L

q

, que es bastante complejo de calcular:Slide44

Herramientas

Como el c

álculo en ocasiones puede ser bastante complejo, se suelen usar herramientas como:

http://apps.business.ualberta.ca/aingolfsson/qtp/

http://www.stat.auckland.ac.nz/~stats255/qsim/qsim.html

Slide45

Ejemplo: Urgencias en un hospital

Los pacientes llegan en ambulancia o por su propio pie

Hay siempre un

único

m

édico

atendiendo las urgencias

De media llegan dos pacientes por hora.

Un m

édico atiende de media a 3 pacientes por hora.

¿Deber

íamos contratar un segundo médico?Slide46

Ejemplo: Urgencias en un hospital

Si:

Los pacientes llegan siguiendo una distribuci

ón exponencial (

 = 2)

El tiempo de atención a los pacientes sigue una distribución exponencial (

 = 3)

Entonces:

Podemos modelar el sistema como un M/M/c, donde c es el número de médicosSlide47

Ejemplo: Urgencias en un hospital

Interpretation

Estar en la cola = estar en la sala de espera

Estar en el sistema = estar en urgencias (esperando o en el m

édico)

Is it warranted to hire a second doctor ?

Characteristic

One doctor (c=1)

Two Doctors (c=2)

2/3

1/3

L

q

4/3 patients

1/12 patients

L

2 patients

3/4 patients

W

q

2/3 h = 40 minutes

1/24 h = 2.5 minutes

W

1 h

3/8 h = 22.5 minutes

© Laguna & MarklundSlide48

Ejemplo

Una compañ

ía diseña hardaware electrónico personalizado para varios clientes. La compañía recibe pedidos para diseñar un nuevo circuito cada 20 días laborables de media. Un equipo de ingenieros tarda de media 10 días laborables en diseñar el hardware. Consideramos que sólo hay un equipo de ingenieros.

¿Cuál es el ratio de ocupación?

¿Cuántos pedidos hay en la cola de media?

¿Cuánto tarda en media un pedido desde que se realiza hasta que se finaliza?Slide49

Limitación 1

Problema:

Las técnicas que hemos visto sólo sirven para distribuciones exponenciales negativas. Si los parámetros siguen otras distribuciones, las f

órmulas que hemos visto no sirven.

Solución: La teoría de colas ha desarrollado una gran cantidad de modelos de colas que soportan otro tipo de distribuciones para los parámetros.Slide50

Limitación 2

Problema:

La teoría de colas sólo tratan una actividad a la vez.

Solución: Para procesos con varias actividades, eventos y recursos se pueden usar otras técnicas como redes de colas.

Problema: Las redes de colas pueden volverse muy complejas sobre todo cuando hay paralelismo entre actividades.

Solución: Usar simulaciónSlide51

An

álisis de flujo

Teoría de colas

Simulaci

ónSlide52

Un simulador ejecuta un gran n

úmero de instancias hipotéticas de un proceso y registra los pasos en cada ejecución.Slide53

Anatomía de un simulador

Simulador

Modelo del proceso (BPMN)

Par

ámetros de la simulación

Log de la simulaci

ón

(y cálculos derivados de éste)Slide54

Entrada del simulador

El modelo del proceso incluyendo:

Eventos, actividades, gateways

Definici

ón de recursos (como lanes, por ejemplo) y su coste

Asignaci

ón de recursos a actividades

Coste (por actividad y/o por par actividad-recurso)

Probabilidades de tomar un camino u otro en XOR gateways

Tiempos de procesado (por actividad o por par actividad-recurso)

Ratio de llegada de instancias del proceso

Comienzo y finalizaci

ón de la simulación

Slide taken from http://fundamentals-of-bpm.org/lectures/Slide55

Distribuciones de tiempos de procesado

Fija: El tiempo de procesado de la tarea es el mismo para todas las ejecuciones de la misma. No son muy frecuentes, sobre todo cuando intervienen personas en la tarea.

Exponencial: Aplicable cuando el tiempo de procesado suele estar en torno a un valor, pero a veces lleva mucho más tiempo. Se aplica a tareas

que requiren una diagnosis, una verificación no trivial o una toma de decisiones no trivial.

Normal: Aplicable cuando el tiempo de procesado de una tarea está alrededor de una media y su desviación sobre este valor es simétrica.Slide56

Distribución exponencial negativa

Slide taken from http://fundamentals-of-bpm.org/lectures/Slide57

Distribución normal

Slide taken from http://fundamentals-of-bpm.org/lectures/Slide58

Anatomía de un simulador

Simulador

Modelo del proceso (BPMN)

Par

ámetros de la simulación

Log de la simulaci

ón

(y cálculos derivados de éste)Slide59

Logs de la simulación

Para cada actividad:

El momento en que estaba lista para ser ejecutada

El momento en que empez

ó a ejecutarse

El momento en que se terminó

Qué recurso ha realizado la actividadSlide60

Ejemplo de logSlide61

Cálculos derivados del log

© M. Dumas

et al.

Fundamentals of BPM, Springer-Verlag, 2013Slide62

Pasos para evaluar un proceso con simulación

Modelar el proceso

Extender el modelo con informaci

ón de simulación

modelo de simulaci

ón

Basado en asunciones o mejor basado en datos (logs)

Ejecutar la simulaci

ón

Analizar las salidas de la simulaci

ón

Duraci

ón del proceso y histogramas

Tiempos de espera (por actividad)

Utilizaci

ón de recursos (por recurso)

Repetir para escenarios alternativos

Slide taken from http://fundamentals-of-bpm.org/lectures/Slide63

Herramientas para simulación

BIMP:

http://bimp.cs.ut.ee/

Online y acepta BPMN 2.0 est

ándar como entrada.

ITP Commerce Process Modeler for Visio

Models presented earlier are made with ITP Commerce

Progress Savvion Process Modeler

IBM Websphere Business Modeler

Oracle BPA

ARIS

ProSimSlide64

Warning: Use with caution

La fiabilidad de la simulación depende en gran medida de la precisión de los datos usados como entrada.

Lo ideal es obtener los datos de observaciones reales. Esto se puede hacer con procesos as-is, pero no siempre con procesos to-be.

Se recomienda comprobar las salidas de la simulación con un experto en el proceso.Slide65

An

álisis de flujo

Teoría de colas

Simulación

ResumenSlide66

Análisis de flujoTeoría de colas

SimulaciónSlide67

Fundamentals of Business Process Management

Capítulo 7

Accesible en:

http://

0-link.springer.com.fama.us.es/book/10.1007/978-3-642-33143-5/page/1

Más información en:

http://fundamentals-of-bpm.org/