Glosario de supply chain
Simulación de eventos discretos
Qué es la simulación de eventos discretos, en qué se diferencia de un cálculo de capacidad en hoja de cálculo y por qué una sola ejecución o un calentamiento sin recortar engañan.
11. november 2026
3 min
La simulación de eventos discretos (discrete event simulation, DES) es un método de modelado que representa una operación como una secuencia de eventos individuales, como la llegada de un pedido, el inicio de la preparación de una línea o la salida de un camión del muelle, cada uno de los cuales cambia el estado del sistema en un momento concreto. Entre eventos no cambia nada, así que el modelo salta de un evento al siguiente y reproduce semanas de operación de un almacén o una planta en minutos.
Las llegadas y las duraciones se extraen de distribuciones de probabilidad ajustadas a datos reales en lugar de fijarse en promedios. Esa es la diferencia con un cálculo de capacidad en una hoja de cálculo: las colas, los pasillos bloqueados y los puestos parados surgen de la variabilidad y de las interacciones, y un modelo alimentado solo con promedios no los ve. El resultado es un conjunto de estadísticas recogidas durante el periodo simulado – productividad, longitud de las colas, utilización, tiempos de ciclo de los pedidos. Un gemelo digital detallado de un almacén es un modelo DES que se mantiene al día con los datos actuales.
Simulación de eventos discretos en la práctica
Una ejecución de la simulación es una muestra aleatoria, no una respuesta. Dos ejecuciones del mismo modelo con semillas aleatorias distintas dan resultados distintos. Supongamos que diez réplicas del layout actual dan una media de 2.180 líneas de pedido por hora con una desviación típica de 60. El intervalo de confianza del 95% de esa media es de unas ±43 líneas (2,26 × 60 ÷ √10). Un layout propuesto que alcanza 2.230 líneas en una sola ejecución todavía no ha demostrado nada, porque una ejecución del nuevo layout tiene la misma dispersión de unas 60 líneas. Ejecutar ambas variantes con los mismos flujos de números aleatorios y añadir réplicas estrecha el intervalo antes de que nadie firme la inversión.
La segunda trampa es el periodo de calentamiento (warm‑up). El modelo arranca con la operación vacía – buffers vacíos, sin pedidos pendientes, preparadores sin trabajo –, por lo que las primeras horas simuladas muestran más capacidad de la que tiene la operación real. Las estadísticas se recogen solo cuando las colas y los niveles de stock se estabilizan, y el calentamiento se recorta de los resultados. Un informe que omite las réplicas y el calentamiento presenta el mejor caso como el esperado.
Logio construye modelos DES de almacenes, líneas de producción y flujos de materiales en proyectos de simulación dinámica y los utiliza para comparar variantes de layout, automatización y dotación de personal antes de la inversión, como parte del diseño de intralogística y flujo de materiales.
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