Visión general
Una sola ejecución (Run) de simulación te dice qué pasa con un conjunto de entradas. Un experimento (Experiment) te dice qué pasa a través de muchas. Los Experimentos en ProDex te permiten comparar múltiples escenarios lado a lado — diferentes configuraciones de modelo (Model), diferentes calendarios (Schedules), diferentes parámetros — y ver cómo cambian tus KPIs a través de ellos. Combinado con la simulación Monte Carlo, los experimentos también responden una pregunta más profunda: no solo qué es tu desempeño esperado, sino qué tan confiado deberías estar en ese número.¿Qué es la simulación Monte Carlo?
En cualquier fábrica (Factory) real, hay variabilidad. Los tiempos de procesamiento fluctúan. Las máquinas se caen inesperadamente. La demanda cambia. Una sola ejecución de simulación usa un sorteo aleatorio de cada distribución (Distribution) en tu modelo — es una versión posible de la realidad. La simulación Monte Carlo corre el mismo modelo docenas o cientos de veces, cada una con una semilla aleatoria diferente. Cada ejecución produce resultados ligeramente diferentes porque los elementos estocásticos (distribuciones de tiempo de procesamiento, patrones de llegada, tasas de falla) se desarrollan diferentemente cada vez. El resultado es una distribución de resultados en lugar de un solo número. En lugar de “el rendimiento (Throughput) es 847 unidades/día”, obtienes “el rendimiento es 847 unidades/día en promedio, con una desviación estándar de 23, y un percentil 95 de 891”. Esa es la diferencia entre una estimación puntual y una decisión en la que realmente puedes confiar.Monte Carlo también vive en la página de Resultados. Cuando solo quieres cuantificar la variabilidad para una sola configuración sin configurar un experimento, usa el punto de entrada Monte Carlo de ejecución única en su lugar — mismo control N-Runs, sin necesidad de configuración de experimento.
Configurando un experimento
Un experimento vive dentro de un modelo. Abre la sección Experiments en el riel izquierdo y usa el selector de experimento en la parte superior para + Create new experiment. El diálogo (titulado “New experiment”, con el subtítulo “Give this experiment a name so you can come back to it later.”) pide solo dos campos — Name (requerido) y Description (opcional) — y se envía con un botón Create experiment. El selector de experimento también expone íconos en línea de renombrar (lápiz) y eliminar (basura) al pasar el cursor sobre experimentos existentes. La eliminación es inmediata, sin paso de confirmación. Una vez que un experimento está seleccionado, la barra lateral tiene tres secciones — Snapshots, KPIs, Charts — más un chevrón en la parte superior del encabezado Snapshots para colapsar toda la barra lateral a una tira vertical delgada. (Antes de que un experimento esté seleccionado, solo se renderiza el encabezado Snapshots, con el texto de ayuda “Select an experiment to manage its snapshots, KPIs, and charts.”)Agregando Instantáneas para comparar
El trabajo de un experimento es comparar los resultados de correr múltiples Instantáneas (Snapshots) de un modelo lado a lado. Cada fila en la sección Snapshots de la barra lateral es una configuración que será simulada cuando hagas clic en Run. Cada fila muestra un pequeño punto de color, el nombre de la Instantánea y una X para eliminarla. Agregar una Instantánea es un solo clic. La fila Snapshots expone un pequeño chevrón (˅) en el borde derecho del contenedor de pill — hacer clic en él abre un popover con un campo de búsqueda (“Select snapshot to add…”) y la lista completa de Instantáneas creadas en el modelo. Cada fila muestra el punto de color y nombre de la Instantánea, con una marca de verificación a la derecha si actualmente está en el experimento. Hacer clic en una fila alterna la membresía de esa Instantánea: una fila sin marcar se agrega al experimento inmediatamente (sin paso de confirmación); una fila marcada se elimina. También puedes eliminar una Instantánea desde dentro del contenedor de pill haciendo clic en su X — también instantáneo, sin confirmación. Si necesitas una Instantánea que no aparece en el selector, créala desde el ícono de guardar (disco) del Modelador o pidiéndole a Dexter — aparecerá en el selector tan pronto como se guarde. El calendario adjunto a una fila de comparación es cualquier calendario que estaba activo cuando se capturó la Instantánea misma en el Modelador — las Instantáneas son congelaciones inmutables del modelo + calendario, así que la vista de experimento nunca vuelve a pedir un calendario. Si quieres comparar el mismo modelo contra múltiples calendarios, captura Instantáneas mientras cada calendario está activo y agrégalas como filas separadas. Por ejemplo, podrías comparar tres Instantáneas:| Instantánea | Qué es diferente |
|---|---|
| Línea base | Modelo actual |
| Capacidad extra | +1 máquina CNC |
| Demanda festiva línea base | Mismo modelo con el calendario festivo |
Seleccionando KPIs y gráficos para comparar
Las secciones KPIs y Charts de la barra lateral son listas de visibilidad — alternan qué aparece en la vista de comparación. Cada toggle se guarda inmediatamente al hacer clic; no hay un botón Save separado. Las dos listas se comportan diferentemente:- Los KPIs se auto-pliegan. Cada KPI creado en el modelo subyacente aparece en la lista de verificación de KPI del experimento, listo para colocarse a través de Instantáneas. El modelo es la fuente de verdad.
- Los gráficos no se auto-pliegan. Los gráficos alcanzados a modelo permanecen en la página de Resultados. Para renderizar un gráfico en un experimento, créalo directamente en el experimento — la lista de verificación de Charts lista solo los gráficos alcanzados a experimento.
Las anulaciones de KPI a nivel de experimento eclipsan los KPIs a nivel de modelo por nombre. Si creas un KPI en el experimento con el mismo nombre que uno en el modelo, el experimento usa la anulación — la definición del modelo se deja intacta. Así es como ajustas el lente para una comparación específica sin cambiar el modelo.
Tipos de gráficos soportados en la vista de comparación
La vista de comparación de experimento renderiza solo tres tipos de gráficos: Bar, Line y Scatter. Cualquier otro tipo — Stacked Bar, Table, Box Plot, Histogram, Area — se descarta silenciosamente en tiempo de renderizado y el gráfico simplemente no aparecerá en el panel. Por debajo, cada consulta de gráfico alcanzada a experimento se crea contra los datos de una sola Instantánea, exactamente como un gráfico de ejecución única. La plataforma luego pivota el resultado de la consulta en un gráfico multi-serie con una serie por Instantánea. Debido a este pivote, la consulta fuente debe producir exactamente una serie — las consultas fuente multi-serie también se descartan. Nota que los gráficos alcanzados a modelo no se auto-pliegan en el panel de experimento. Los KPIs en el modelo sí se auto-pliegan (por eso la barra lateral de KPIs simplemente lista los KPIs del modelo), pero los gráficos en el modelo no — para renderizar un gráfico en un experimento necesitas una consulta de gráfico alcanzada a experimento.Ejecutando un experimento
La barra superior de la vista de experimento muestra: una flecha hacia atrás, el nombre del modelo, el selector de experimento y un botón verde Run (ícono de triángulo de reproducir) a la derecha. El botón Run siempre está presente una vez que un experimento está seleccionado — la plataforma no lo bloquea por conteo de Instantáneas a nivel de UI. Con cero Instantáneas la ejecución falla; un experimento de una sola Instantánea es técnicamente ejecutable pero no produce comparación. Con dos o más Instantáneas, hacer clic en Run abre en paralelo una simulación por Instantánea. Las Instantáneas que ya tienen una ejecución completada se almacenan en caché — sus simulaciones no se re-ejecutan, pero sus consultas se recomputan contra los conjuntos de datos en caché, así que re-ejecutar un experimento para recoger un nuevo KPI o gráfico es rápido. Monte Carlo a nivel de experimento no es su propia subvista hoy — para ejecutar un barrido de semillas en un experimento, ver los controles de Monte Carlo en la página de Resultados. Para una sola Instantánea, MC está a un clic de distancia desde la página de Resultados de cualquier Ejecución; el botón Run del experimento mismo corre cada Instantánea una vez. Para la mayoría de los modelos, 100 semillas de Monte Carlo por Instantánea dan un buen balance de confiabilidad estadística y tiempo de ejecución cuando sí quieres un barrido. Sube a 200+ cuando te importen las métricas de cola (P95/P99) — las colas necesitan más muestras para estabilizarse. El máximo duro es 1,024 semillas por lote.Estados vacíos
El panel principal muestra diferentes textos dependiendo de dónde estás en el flujo:- Sin experimento seleccionado — “Select an experiment above, or create a new one to get started.”
- Experimento con menos de dos Instantáneas — encabezado “Pick snapshots to compare” con subtítulo “Select at least 2 snapshots on the left to compare them.”
- Experimento con Instantáneas pero todos los KPIs y gráficos apagados — encabezado “Nothing to show” con subtítulo “All KPIs and charts are hidden. Re-enable at least one in the left sidebar to see results.” Vuelve a habilitar al menos un KPI o gráfico en la barra lateral.
Analizando resultados del experimento
Resultados de Monte Carlo de una sola Instantánea
Cuando ves resultados de Monte Carlo para una sola Instantánea, ves:- Resúmenes estadísticos para cada KPI — media, desviación estándar, mediana y percentiles (25, 75, 90, 95, 99)
- Histogramas mostrando la distribución de cada KPI a través de todas las semillas
- Box plots visualizando la dispersión (mín, cuartiles, máx)
Comparación entre Instantáneas
Cuando comparas múltiples Instantáneas en un experimento, los resultados se muestran lado a lado. Hoy la vista de comparación contiene:- Cuadrícula de comparación de KPI — una tarjeta por KPI visible, con una barra horizontal (y el valor numérico) para cada Instantánea en el experimento, en un eje compartido. Esta es la superficie predeterminada y se renderiza para cada KPI que dejes activado en la barra lateral.
- Gráficos de experimento — gráficos de barras, línea o dispersión creados en el experimento mismo. Cada uno se renderiza como un gráfico multi-serie con una serie por Instantánea.
Comparando escenarios
Dentro de la sección Experimentos puedes:- Agregar o eliminar Instantáneas en una comparación vía la barra lateral Snapshots
- Alternar qué KPIs y Gráficos aparecen en la vista de comparación vía las listas de verificación de KPIs y Charts
- Re-ejecutar un experimento en cualquier momento — las Instantáneas completadas están en caché, así que solo las Instantáneas recién agregadas realmente vuelven a simularse
Cuándo usar experimentos
| Escenario | Enfoque |
|---|---|
| ”¿Qué produce mi modelo?” | Ejecución única |
| ”¿Qué tan confiable es ese número?” | Monte Carlo en una sola Ejecución (100+ semillas, 200+ para métricas de cola) |
| “¿Qué opción es mejor?” | Experimento (múltiples Instantáneas, una sola ejecución cada una) |
| “¿Qué opción es mejor, contemplando variabilidad?” | Experimento + Monte Carlo en la Ejecución de cada Instantánea (100+ semillas cada una) |