Modela, simula y optimiza tus procesos productivos y logísticos en un entorno virtual. Toma decisiones de inversión, capacidad y layout con la certeza de haberlas probado antes de tocar una sola máquina.
El software de simulación de eventos discretos (DES) te permite reproducir el comportamiento real de tu planta (máquinas, personas, materiales, transportes y tiempos) en un modelo digital dinámico. En lugar de decidir por intuición o sobre una hoja de cálculo estática, ejecutas escenarios what-if, mides su impacto en rendimiento, costes e inventario, y eliges la opción ganadora sin riesgo y sin detener la producción.
La simulación de eventos discretos (Discrete Event Simulation, DES) representa un sistema (como una línea de producción o un almacén) mediante una secuencia de eventos puntuales en el tiempo: la llegada de una pieza, el inicio de una operación, una avería, la salida de un pedido. Entre evento y evento, el estado del sistema no cambia; eso la hace extraordinariamente precisa y eficiente para modelar procesos industriales y logísticos, donde casi todo ocurre “a saltos” y depende de colas, recursos compartidos y variabilidad.
A diferencia de un cálculo de capacidad teórico, la DES incorpora la incertidumbre real: tiempos de ciclo variables, fallos y reparaciones (MTBF/MTTR), turnos, setups, tamaños de lote y prioridades. El resultado es una predicción fiable de throughput, ocupación de recursos, inventario en curso (WIP), tiempos de paso y cuellos de botella antes de invertir un solo euro en planta.
Nuestra solución reúne las capacidades que exige la Industria 4.0 en una única plataforma, agnóstica respecto a tu parque de máquinas y a tus sistemas existentes.
Construye tu planta arrastrando objetos predefinidos (fuentes, estaciones, buffers, transportadores, vehículos, almacenes, recursos humanos) y conéctalos según tu flujo real. El modelado jerárquico permite reutilizar componentes y escalar de una célula a una red de plantas.
Detecta automáticamente dónde se pierde rendimiento. Los análisis de ocupación de recursos, colas y flujos de materiales (Sankey, diagramas de Gantt) muestran qué recurso limita el sistema y cuánto ganarías al liberarlo.
Define los parámetros a explorar (estaciones, capacidad de buffer, política de secuenciación, dotación de personal) y deja que el gestor de experimentos y los algoritmos de optimización evalúen cientos de combinaciones para hallar la configuración óptima.
Pasa de la tabla de datos a una animación 2D y 3D del proceso. La visualización facilita validar la lógica, comunicar resultados a dirección y detectar incoherencias en el flujo. Importa tus planos y layouts CAD para acelerar el modelo.
Asocia consumos energéticos a estados de máquina (producción, espera, parada) y compara escenarios para reducir el coste energético por unidad producida y avanzar en tus objetivos de descarbonización.
Simula el movimiento real del material dentro de la planta: transportadores, AGV/AMR, carretillas, grúas y almacenes. Reproduce rutas, tráfico, recogidas y entregas para dimensionar tu flota, evitar congestiones y validar la intralogística antes de invertir en automatización.
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Capacidad
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Qué te aporta
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Modelado de fallos y disponibilidad (MTBF/MTTR)
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Predicciones realistas, no ideales
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Modelado de turnos, setups y tamaños de lote
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Refleja tu operación tal cual es
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Análisis estadístico y de variabilidad
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Resultados con intervalos de confianza, no un único número
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Importación de datos (Excel / SQL / CAD)
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Modelos alimentados con tus datos reales
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Reutilización de objetos y plantillas
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Proyectos más rápidos y consistentes
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Dimensiona líneas, máquinas, buffers, personal y vehículos con datos, no con suposiciones. Evita comprar capacidad que no necesitas y descubrir carencias cuando ya es tarde.
Identifica y elimina el cuello de botella real para producir más con los mismos activos.
Optimiza tamaños de lote, secuenciación y buffers para que el material fluya, no se acumule.
Llega al ramp-up con la lógica ya validada y reduce los problemas de arranque.
Picos de demanda, nuevos productos, turnos, averías: simula el impacto antes de comprometerte.
El modelo virtual es un entorno seguro para entrenar operaciones y nuevos procesos.
Es una técnica de simulación que modela un sistema (como una línea de producción o un almacén) mediante una secuencia de eventos puntuales en el tiempo (llegadas, operaciones, averías, salidas). Permite predecir con precisión el rendimiento, los cuellos de botella y el inventario antes de invertir en la planta real.
La simulación de eventos discretos es el motor de cálculo que responde a preguntas “¿qué pasaría si…?”. El gemelo digital es ese mismo modelo conectado de forma permanente a los datos reales de la fábrica, que se actualiza, compara lo real con lo planificado y simula el futuro de forma continua. La simulación es puntual; el gemelo digital es un modelo vivo.
Sirve para tomar decisiones de inversión, capacidad, layout y logística sin riesgo: validas hipótesis en un entorno virtual, identificas cuellos de botella, dimensionas recursos y eliges la mejor configuración antes de tocar la planta física.
Líneas de producción y montaje, almacenes y centros de distribución, flujos de materiales, transportes y AGV/AMR, turnos y personal, averías y mantenimientos, cambios de formato, picos de demanda y prácticamente cualquier proceso productivo o logístico.
No para empezar. El modelado orientado a objetos permite construir modelos arrastrando y conectando componentes predefinidos. Para lógicas avanzadas se pueden añadir reglas personalizadas, pero el grueso del modelado es visual.
A través de la importación de datos (Excel, SQL) y de conectores con tus sistemas industriales, de modo que el modelo se alimente de datos reales de planta, planificación y demanda, y devuelva decisiones validadas a tu operación.
Sí. Puedes trabajar con esquemas 2D para la lógica del proceso y con visualización 3D para validar el layout, comunicar resultados y construir un gemelo digital realista.
Especialmente automoción, logística y distribución, alimentación y bebidas, farmacéutico, electrónica y maquinaria industrial; en general, cualquier entorno con recursos compartidos, colas, variabilidad y decisiones de capacidad o inversión.
El ROI proviene de evitar sobreinversiones, aumentar el rendimiento de los activos existentes, reducir inventario y acelerar la puesta en marcha.
Suele desarrollarse en fases: definición de objetivos y KPIs, recogida de datos y modelado a partir de layouts, tiempos de ciclo y rutas, verificación y validación del modelo contra datos reales, experimentación y optimización de escenarios what-if, y entrega de resultados cuantificados para la decisión. Opcionalmente, el modelo evoluciona a un gemelo digital conectado para optimización continua.
Combina simulación de eventos discretos con análisis estadístico (incluida la variabilidad tipo Monte Carlo), un gestor de experimentos para comparar escenarios y algoritmos de optimización (por ejemplo, metaheurísticas como los algoritmos genéticos) que buscan la mejor configuración según tu objetivo: máximo rendimiento, mínimo coste o mínimo inventario, respetando las restricciones reales del proceso.
Sí. Cuando el modelo de simulación se conecta de forma continua a los datos operativos (MES, SCADA, sensores, ERP), se convierte en un gemelo digital que refleja el estado actual de la planta, compara lo real con lo planificado y simula el futuro inmediato. Esto permite anticipar el impacto de una avería o de un nuevo pedido y pasar de optimizar una vez a optimizar de forma permanente.
Un software de simulación de eventos discretos ofrece un amplio conjunto de funciones y herramientas para el diseño, el desarrollo y la mejora de procesos complejos. El programa proporciona un entorno visual basado en objetos y una arquitectura modular con la que puedes crear y optimizar modelos, identificar cuellos de botella y probar cambios antes de su implantación, teniendo en cuenta las restricciones reales de la planta. Esta creación de modelos, basada en componentes reutilizables, permite la programación y la ejecución de escenarios, la asignación de recursos y una visión clara de la fabricación y de la cadena de suministro. Gracias a su arquitectura, el software permite realizar análisis de mejoras operativas y anticipar su impacto. El objetivo es comprender el comportamiento del sistema, dar ayuda a los equipos operativos y mejorar los resultados con mejor información. Entre sus aplicaciones, el enfoque abarca desde un centro de I+D o un uso académico hasta grandes organizaciones industriales y sus clientes. Para su adopción, el software construye gemelos digitales de la planta, ofrece soporte especializado y distintas licencias, y pone recursos y documentación a disposición en la web.
Los gemelos digitales son una representación digital de una planta o de una cadena de suministro que, combinada con la simulación de procesos por eventos discretos, ofrece una visión general del comportamiento del sistema y refuerza la toma de decisiones. Con un software de modelado basado en objetos, el usuario puede crear modelos —el entorno permite crear y cree modelos precisos— utilizando datos de sus bases de datos, hojas de cálculo o del ERP; esta creación de modelos apenas tiene necesidad de programación, porque una amplia biblioteca de componentes acelera la construcción de modelos de simulación. Una vez listos, estos gemelos digitales permiten probar escenarios, comparar distintos escenarios y escenarios hipotéticos, y permite analizar su impacto: puedes optimizar la asignación y la asignación de recursos, evaluar posibles cambios en los flujos de procesos y medir el rendimiento del sistema. Estos gemelos digitales también sirven de base para sostener iniciativas de mejora priorizadas. Los gemelos digitales ayudan a identificar oportunidades de mejora y a sostener decisiones basadas en datos, con métricas de rendimiento, análisis de rendimiento y resultados de simulación claros. Este enfoque de gemelos digitales impulsa la mejora de procesos, la optimización de procesos y la optimización de recursos, y ayuda a mejorar el rendimiento y a mejorar las operaciones a gran escala en cadenas de suministro complejas. Entre las funciones que se usan con más frecuencia están la importación y exportación de datos —por ejemplo, la exportación de datos hacia hojas de cálculo—, la ejecución del modelo, el análisis de datos y el análisis predictivo. Cuando un equipo utiliza el software, los gemelos digitales habilitan una simulación basada en eventos (y, cuando conviene, un modelado basado en agentes o basado en agentes) para modelar sistemas y sistemas reales, comprender mejor el flujo de materiales del proceso de fabricación —incluida la fabricación aditiva— mediante diagramas de flujo. El software proporciona un entorno para resolver problemas, llevar a cabo una mejora continua y optimizar las operaciones de sistemas complejos; en nuestras preguntas frecuentes y en varios casos prácticos mostramos cómo los gemelos digitales y la simulación de eventos discretos sostienen la toma de decisiones en momentos específicos de la operación.
Explora todas las tecnologías que optimizan procesos y conectan toda tu operación.