Simular procesos en Excel: qué funciona, dónde está el límite
En Excel se pueden reproducir la utilización por paso, una aproximación de Kingman para el tiempo de espera y, con números aleatorios, incluso una simulación de Monte Carlo. Tres cosas no funcionan: colas que se acumulan durante días y luego se descargan, la encadenación de los pasos (un paso nunca ve más de lo que permite el más lento que tiene delante) y calendarios con turnos y ejecuciones agrupadas. Precisamente estos tres determinan el resultado en procesos administrativos. Para un cálculo aproximado, la hoja de cálculo es suficiente; en cuanto eso se convierte en un caso de negocio, se necesita una herramienta con simulación de eventos real.
Inhaltsverzeichnis
Qué funciona realmente en Excel
No poco. Quien plantee las tres siguientes cuentas está más avanzado que la mayoría de los proyectos de procesos.
1. Utilización por paso
ρ = (Cantidad por día × Duración de procesamiento) ÷ (Personas × horas productivas × 60)
Una columna por paso, ordenada de mayor a menor. El valor más alto es su cuello de botella. Todo por encima del 85 % es un valor de alarma. Ese es el número más importante de todo el proyecto, y cuesta diez minutos.
2. Tiempo de espera como aproximación
La fórmula de Kingman se puede escribir en una celda:
Wq ≈ (ρ / (1 − ρ)) × ((ca² + cs²) / 2) × te
Con ca y cs como coeficientes de variación (desviación estándar ÷ media) y te como duración media de procesamiento. Para un paso aislado con entrada estable esto proporciona un orden de magnitud útil y muestra de inmediato por qué una utilización del 85 % es costosa.
3. Monte Carlo a mano
Una fila por cada caso simulado, duraciones extraídas con ALEATORIO() de una distribución, mil filas, luego CUANTIL() para P10, P50 y P90. Así obtiene una distribución en lugar de un valor medio. Eso es un gran avance frente al cálculo puntual habitual.
Con herramientas adicionales (@RISK, Crystal Ball, ModelRisk) es más cómodo, pero el principio no cambia.
Las tres paredes
Pared 1: La cola a lo largo del tiempo
Kingman calcula un estado estacionario. Lo que no aparece en la tabla es que al inicio de mes se forme un embudo que tarda dos semanas en deshacerse, porque para eliminarlo solo está disponible la diferencia entre capacidad y entrada, no la capacidad completa.
Concretamente: un proceso con 71 % de utilización en el promedio anual y 148 % en la semana pico tiene tiempos de paso de 9 días en el trimestre tranquilo y 46 días después. La tabla calcula 71 % y dice «saludable».
Pared 2: La concatenación
Un paso nunca ve más casos de los que el paso más lento anterior deja pasar.
Mientras la verificación esté al 114 %, la autorización posterior parece relajada. Recibe una cantidad limitada. Si elimina la verificación, la autorización recibe el volumen completo y se convierte ella misma en cuello de botella. Una tabla calcula cada paso por separado y no ve este movimiento.
Esta es la razón más frecuente por la que los business case calculados en tablas no se materializan en la operación: el ahorro prometido se calculó en el cuello de botella resuelto, mientras que el efecto se queda colgado en el siguiente.
Pared 3: Calendario
Cargas acumuladas dos veces por semana, autorizaciones solo en días laborables, vacaciones sin sustitución, traspasos de turno. Cada uno de estos genera tiempo de espera que ninguna fórmula representa, porque no nace de la utilización sino de momentos en el tiempo.
La prueba: ¿necesita más que Excel?
Cinco preguntas. Un «sí» basta.
- ¿Hay algún paso con utilización superior al 80 %?
- ¿Varía su entrada de forma notable, por ejemplo al final de mes, estacionalmente o por campañas?
- ¿Quiere evaluar un cambio que resuelve un cuello de botella?
- ¿Existen cargas acumuladas, turnos o autorizaciones que solo ocurren en momentos concretos?
- ¿Debe alguien firmar la cifra, y esa persona hará preguntas?
Con cinco «no» la tabla es la herramienta adecuada, y todo lo demás es esfuerzo sin rendimiento.
Las alternativas, ordenadas por caso
| Su caso | Alternativa adecuada |
|---|---|
| Solo necesita mejor dispersión, no un modelo de colas | Monte Carlo adicional para Excel (@RISK, Crystal Ball) |
| Su equipo programa en Python | SimPy, Salabim o Ciw: código abierto, simulación de eventos completa |
| Diseña instalaciones | Laboratorio de simulación: Arena, Simul8, FlexSim, Simio, Plant Simulation |
| Ya modela en BPMN | Bizagi Modeler, Signavio, ARIS: comprobar el alcance de simulación según la edición |
| Necesita una decisión sobre un proceso administrativo, en euros | Herramienta de decisión ligera como FlowVisual |
La transición, en la práctica
Lo que extrae de su tabla es más de lo que piensa:
- La lista de pasos: por lo general ya cinco a diez filas, justo el tamaño adecuado.
- Cantidades y capacidades: las columnas que ya mantiene.
- Los tiempos de procesamiento: pero ahora como un intervalo en lugar de una media. Pregunte a tres personas que realizan la tarea por separado y tome el intervalo de sus respuestas.
Lo que se añade: factor pico en la entrada, calendario, tasa de abandono. Calcule veinte minutos para la transferencia.
La comprobación final, válida tanto en Excel como en el simulador: cuente el inventario, divídalo por el rendimiento diario (Little's Law) y compárelo con el tiempo de paso calculado. Si la medida está considerablemente por encima, falta una cola en el modelo.
Qué debería mantener en Excel
No todo debe migrarse. El cálculo de costes (tarifas de coste total, estructura de cantidades, proyección anual) está bien en una tabla y es verificable por cualquier controller. Los errores típicos aparecen en Costes de proceso en Excel.
Lo que no pertenece a la tabla es el tiempo de paso. Surge de las colas, y las colas son exactamente lo que una tabla no puede.
Preguntas frecuentes
¿Se pueden simular procesos en Excel?
Hasta cierto punto. La ocupación por paso, una aproximación de Kingman para el tiempo de espera y una extracción Monte Carlo con números aleatorios se pueden reproducir. No se pueden representar colas a lo largo del tiempo, la encadenación de los pasos ni calendarios con ejecuciones por lotes. Precisamente esos tres determinan el resultado en procesos administrativos.
¿Sustituyen @RISK o Crystal Ball a una herramienta de simulación?
Resuelven un problema: convierten valores puntuales en distribuciones y entregan P10–P90 en lugar de una media. Lo que no cambian es la estructura del cálculo: incluso con herramientas adicionales la hoja suma tiempos de procesamiento en vez de hacer que los trámites esperen ante pasos ocupados. Para cálculos de costes con incertidumbre son buenos; para tiempos de recorrido no son suficientes.
¿Cómo detecto que mi cálculo en Excel es demasiado optimista?
Con Little's Law. Cuente los trámites que hoy están en espera y divídalos por el rendimiento diario. Si el tiempo de recorrido medido así está claramente por encima del calculado, falta en su tabla el tiempo de espera, lo que ocurre prácticamente siempre cuando un paso supera el 80 % de ocupación.
¿Cuál es la diferencia más importante con una herramienta de simulación?
La encadenación. Una hoja calcula cada paso por separado; un simulador deja que los trámites recorran todos los pasos. Por eso la hoja no ve que un paso detrás del cuello de botella parece relajado solo porque está regulado, y que al resolverse el cuello de botella ese paso pasará a ser a su vez un cuello de botella.
¿Merece la pena el cambio para un único proyecto?
Si una decisión depende de una suma considerable: sí, porque el esfuerzo es de medio día y la hoja de cálculo tiende sistemáticamente a ser demasiado optimista. Si se trata de un cálculo aproximado cuyo resultado nadie ha de firmar: no. La hoja es entonces más honesta, porque no pretende ser un modelo.
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