Pourquoi utiliser la modélisation de simulation ?

La modélisation de simulation permet de résoudre des problèmes concrets de façon sûre et efficace. Il s’agit d’une méthode d’analyse importante et qui est facile à vérifier, à communiquer et à comprendre. Quels que soient les secteurs et les disciplines, la modélisation de simulation offre des solutions précieuses en permettant d’avoir une vision claire de systèmes complexes.

Des octets, pas des atomes. La modélisation de simulation consiste à expérimenter en utilisant la représentation numérique valide d’un système. Contrairement à la modélisation physique, par exemple la reproduction à l’échelle d’un bâtiment, la modélisation de simulation se fait par informatique et utilise des algorithmes et des équations. Le modèle d’un système est dynamique et peut être analysé pendant son exécution et même être visualisé en 2D ou en 3D.

La simulation informatique est utilisé dans les entreprises lorsqu’il est impossible ou peu pratique de réaliser des expériences sur un système réel, en raison du coût ou d’un manque de temps.

La capacité d’analyse du modèle pendant son exécution distingue la modélisation de simulation par rapport à d’autres méthodes, comme par exemple celles qui utilisent Excel ou la programmation linéaire. Grâce à cette capacité d’inspection des processus et d’interaction avec un modèle de simulation en action, développer la compréhension et la confiance est rapide.

Un exemple : La modélisation de simulation pour un service à la clientèle efficace

Cet exemple spécifique peut également s’appliquer au problème plus général de la gestion des ressources humaines et techniques, dans le cadre de laquelle les entreprises cherchent naturellement à réduire le coût des ressources, experts techniques et équipements sous-exploités.

Trouver l’effectif optimal pour offrir une qualité de service prédéfinie aux clients dans une banque

Tout d’abord, pour cette banque, le niveau de service a été défini comme la taille moyenne de la file d’attente. Des systèmes de mesure adaptés ont ensuite été sélectionnés pour définir les paramètres du modèles : le nombre et la fréquence des clients entrant dans la banque, le délai nécessaire à la prise en charge du client par un guichetier et les variations naturelles susceptibles d’être observés concernant ces paramètres, notamment les heures de pointe pendant la déjeuner et les demandes complexes.

Un diagramme correspondant à la structure et aux processus du service a ensuite été créé. Les modèles ont seulement besoin de prendre en compte les facteurs ayant une influence sur le problème analysé. Par exemple, la disponibilité de services de bureau pour les comptes d’entreprise, ou le service de crédit, n’a aucun impact sur ceux-ci pour les personnes, car ils sont séparés au point de vue physique et fonctionnel.

Flowchart

Enfin, après avoir entré les données dans le modèle, la simulation peut être lancée et son exécution observée au fil du temps, ce qui permet d’affiner et d’analyser les résultats Si la taille moyenne de la file d’attente a dépassé la limite indiquée, le nombre d’employés disponibles est augmenté et une nouvelle expérience est effectuée. Cela peut également être effectué automatiquement, jusqu’à ce qu’une solution optimale soit trouvée.

Data
Results

Au final, plusieurs scénarios peuvent être explorés très rapidement en changeant les paramètres. Ils peuvent être inspectés et interrogés pendant leur exécution, puis comparés les uns avec les autres. Les résultats ainsi obtenus apportent de la clarté et de la confiance aux analystes, ingénieurs et dirigeants.



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